978-5-908172-36-3 Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества Education, innovation, research as a resource for community development

В сборнике представлены статьи участников II Всероссийской научно-практической конференции, посвященные актуальным вопросам образовательных процессов. В материалах сборника приведены результаты теоретических и прикладных изысканий представителей научного и образовательного сообщества в области образования. Статьи представлены в авторской редакции.

 Мурзина Жанна Владимировна https://orcid.org/0000-0003-1322-0515 jinnist@yandex.ru Мурзина Жанна Владимировна https://orcid.org/0000-0003-1322-0515 jinnist@yandex.ru Егорова Анна Семёновна https://orcid.org/0000-0002-3603-171X annaerenar@mail.ru Мурзина Жанна Владимировна https://orcid.org/0000-0003-1322-0515 Егорова Анна Семёновна https://orcid.org/0000-0002-3603-171X Игнатьева Светлана Геннадьевна Кузнецов Александр Валерьянович https://orcid.org/0000-0002-8740-1610 Малова Ольга Николаевна Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества Education, innovation, research as a resource for community development 08 10 2026 Чебоксары ИД «Среда» 1900 © 2026 Кашин Г. И., Ведерников Ф. Я., Панин М. Е., Ожигов Е. С., Закон М. М. 2026 Кашин Г. И., Ведерников Ф. Я., Панин М. Е., Ожигов Е. С., Закон М. М. Это произведение доступно по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) 169778 Использование методов интеллектуального анализа данных для выявления типичных ошибок студентов при изучении технического английского языка Кашин Глеб Игоревич kgi07@bk.ru Ведерников Фёдор Яковлевич Панин Матвей Евгеньевич Ожигов Егор Сергеевич Закон Марк Михайлович Новикова Алена Романовна Научный руководитель novikova@mirea.ru МИРЭА – Российский технологический университет Россия 72 75

Разработана процедура выявления типичных языковых ошибок для подготовки заданий по техническому английскому языку с применением частотного анализа и ассоциативных правил. На материале 300 текстов Write & Improve проанализированы 6 532 правки. Построен частотный профиль ошибок и выявлены их сочетания. На этой основе предложены задания на описание компонентов информационных систем и порядок подбора упражнений преподавателем. Применение процедуры к техническому английскому языку проиллюстрировано модельными примерами, предусматривающими проверку грамматической правильности и точности передачи профессионального содержания.

 обратная связь интеллектуальный анализ данных обработка естественного языка анализ ошибок технический английский язык ассоциативные правила References Соколов, А. Д. Технические средства обучения иностранному языку / А. Д. Соколов // Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества. – Чебоксары : Среда, 2026. – DOI 10.31483/r-155887. Соколов А. Д. Технические средства обучения иностранному языку 10.31483/r-155887 Чебоксары Среда Элизбарян, А. Г. Использование современных технологий и искусственного интеллекта в обучении английскому языку / А. Г. Элизбарян, А. С. Климаш, И. Ш. Каппушева // Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества. – Чебоксары : Среда, 2026. – URL: https://phsreda.com/e-articles/10872/Action10872–155913.pdf (дата обращения: 10.10.2026). – Текст : электронный. Элизбарян А. Г. Климаш А. С. Каппушева И. Ш. Использование современных технологий и искусственного интеллекта в обучении английскому языку https://phsreda.com/e-articles/10872/Action10872–155913.pdf Чебоксары Среда Bryant, C. Automatic Annotation and Evaluation of Error Types for Grammatical Error Correction / C. Bryant, M. Felice, T. Briscoe // Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. – 2017. – Vol. 1. – P. 793–805. – DOI 10.18653/v1/P17–1074. Bryant C. Felice M. Briscoe T. Automatic Annotation and Evaluation of Error Types for Grammatical Error Correction Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 2017 1 793 805 10.18653/v1/P17–1074 Grammatical Error Correction: A Survey of the State of the Art / C. Bryant, Z. Yuan, M.R. Qorib [et al.] // Computational Linguistics. – 2023. – Vol. 49, No. 3. – P. 643–701. – DOI 10.1162/coli_a_00478. Grammatical Error Correction: A Survey of the State of the Art Computational Linguistics 2023 49 3 643 701 10.1162/coli_a_00478 The BEA-2019 Shared Task on Grammatical Error Correction / C. Bryant, M. Felice, Ø.E. Andersen, T. Briscoe // Proceedings of the Fourteenth Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications. – ACL, 2019. – P. 52–75. – DOI 10.18653/v1/W19–4406. The BEA-2019 Shared Task on Grammatical Error Correction 52 75 10.18653/v1/W19–4406 ACL Chung, T. M. Technical vocabulary in specialised texts / T. M. Chung, P. Nation // Reading in a Foreign Language. – 2003. – Vol. 15, No. 2. – P. 103–116. – DOI 10.64152/10125/66770. Chung T. M. Nation P. Technical vocabulary in specialised texts Reading in a Foreign Language 2003 15 2 103 116 10.64152/10125/66770 NTUCLE: Developing a Corpus of Learner English to Provide Writing Support for Engineering Students / R.V.P. Winder, J. MacKinnon, S.Y. Li [et al.] // Proceedings of the 4th Workshop on Natural Language Processing Techniques for Educational Applications. – AFNLP, 2017. – С. 1–11. – URL: https://aclanthology.org/W17–5901/ (дата обращения: 10.10.2026). – Текст : электронный. NTUCLE: Developing a Corpus of Learner English to Provide Writing Support for Engineering Students 1 11 https://aclanthology.org/W17–5901/ AFNLP Developing an automated writing placement system for ESL learners / H. Yannakoudakis, Ø.E. Andersen, A. Geranpayeh [et al.] // Applied Measurement in Education. – 2018. – Vol. 31, No. 3. – P. 251–267. – DOI 10.1080/08957347.2018.1464447. Developing an automated writing placement system for ESL learners Applied Measurement in Education 2018 31 3 251 267 10.1080/08957347.2018.1464447