Разработка модуля контроля знаний именного склонения для интеллектуальной системы обучения русскому языку как иностранному

Анализ ответов, вводимых в свободной текстовой форме, является самой естественной и наиболее сложной задачей при организации системы контроля знаний обучаемых. К сожалению, рассмотренные выше инструментальные комплексы не позволяют создавать преподавателям русского языка интеллектуальные системы обучения РКИ.

Интеллектуальный анализ решений -- это процедура проверки, при которой обучающая система способна проанализировать ответы студента на тестовые задания, указать, что именно неправильно или неполно освещено в ответе и, как следствие, какие знания недостаточно усвоены студентом. В связи с этим интеллектуальные обучающие системы могут предоставлять обучаемому подробную информацию об ошибках и соответственно адаптировать учебный процесс к индивидуальным особенностям студента.

Эта адаптация может включать, например, постоянный подбор и организацию структуры следующей порции учебного материала -- в зависимости от того, какие компоненты знания и процедуры изучаемого предмета обучаемым и насколько хорошо.

Также могут учитываться его эмоциональное и когнитивное состояние, мотивация к обучению, учебные цели (подготовка к итоговому экзамену по предмету или изучение полного курса «с нуля», в индивидуальных формах и темпе).

Интеллектуализация компьютерного обучения предполагает использование методов и моделей представления знаний на базе систем, основанных на знаниях.

В последние десять лет в мире появилось немало интеллектуальных обучающих систем для формализованных предметных областей отличных от РКИ. Некоторые из них являются коммерческими. Одним из лидеров, например, может быть названа компания СarnegieLearning, продающая ИОС для изучения математики сотням школ в США. Обзор и состояние работ по созданию интеллектуальных систем обучения за рубежом дан в работе [8].

В России, к сожалению, такие работы ведутся пока в сравнительно небольших масштабах и не вышли на коммерческий уровень. К числу интересных работ можно отнести работы, по созданию ИОС «Волга», разрабатываемой ИПУ РАН в сотрудничестве с КГТУ и другими вузами. Поскольку эту работу можно отнести к числу пионерских в области создания интеллектуальных обучающих систем нацеленных на изучение математики в вузах и в школах, рассмотрим её подробнее.

ИОС «Волга» позволяет осуществлять углубленную индивидуализацию обучения на основе логико-оптимизационных методов автоматизации планирования действий ИОС с веб-интерфейсом для удалённых пользователей. В рамках данного проекта разрабатываются и внедряются оригинальные методы дедукции, абдукции, решения логических уравнений и многокритериальной оптимизации.

Центральное место в ИОС занимает модуль управления процессом обучения, который использует для планирования и выбора действий системы логические «решатели» и методы теории принятия решений. Для генерации новой порции учебного материала и помощи обучаемому этот модуль задействует знания о предметной области и педагогическую модель. Также он использует сведения об обучаемом, которые хранятся в модели обучаемого и извлекаются по запросу анализатором действий.

Метазнания о компетенции обучаемого первоначально формируется путём диагностирования обучаемого с помощью тестов, когда осуществляется испытание обучаемого на знание определений, правил, исключений и т. п., а также на умение выполнять простейшие или более сложные упражнения. При этом осуществляется последующее итеративное уточнение компетентностной модели обучаемого по результатам его ответов в ходе решения задач после изучения им очередной порции материала, предложенной ему с учётом достигнутой компетенции.

Для отслеживания уровня умений и поддержки индивидуального подбора задач используется оверлейная модель обучаемого (это модель, которая предполагает, что знания (умения) обучаемого являются подмножеством знаний (умений) о предметной области, имеют ту же структуру и отличаются лишь тем, что менее полны). Умения обучаемого моделируются как набор продукционных правил вида «если -- то», имеющиеся в когнитивной модели обучения и помеченные маркерами «выучено» или «не выучено».

Система содержит компьютерные программы («решатели») автоматического решения следующих школьных и вузовских задач:

1) Вычислительного типа «дано -- требуется»;

2) На доказательство предъявленного утверждения;

3) На поиск условий разрешимости задачи того или иного типа и др.

Знания о предметной области, которые использует «решатель» в настоящий момент, охватывает некоторые разделы геометрии и математической статистики. «Решатель» участвует в проверке решения студента на завершенность и в генерации подсказок.

В первом случае среди найденных автоматически вариантов решений ищутся совпадающие с решением студента или наиболее близкие к нему.

Во втором случае повторяется такой же поиск; подсказывается первый незавершённый шаг из найденного решения. Если это не помогает студенту, то в дальнейшем выводится поочередно последовательность подсказок, постепенно, приводящих решение задачи к конечному результату.

Эта система на данный момент непригодна для обучения студентов русскому языку из-за её ориентированности на точные науки.

2. Система КЛИОС

2.1 Общие требования к системе

Анализ процесса обучения РКИ показал, что компьютерная система для обучения иностранных студентов русскому языку должна отвечать следующим функциональным требованиям, выполнение которых обеспечивает достижение высокой эффективности в изучении русского языка в вузе [4].

1. Система должна обладать справочно-обучающими, тренажерными, тестирующими и диагностирующими функциями, которые могут использоваться в процессе работы системы, как в отдельности, так и в совокупности, в зависимости от поставленной пользователем задачи.

Наличие в системе справочно-обучающих функций, позволит пользователям не только подготовительного отделения, но и старших курсах университета найти необходимую справочную информацию по грамматике русского языка, произношению и объяснению смысла незнакомых слов, встречающихся по произвольному тексту. Кроме того система в этом режиме работы даёт возможность пользователю самостоятельно изучать русский язык, последовательно осваивая теоретический и практический материалы, содержание которых соответствует выбранному пользователем стандарту обучения: элементарному, базовому или первому уровню.

В тренажёрном режиме работы система должна предоставлять каждому студенту для самостоятельного выполнения совокупность упражнений по фонетике или грамматике изучаемого раздела языка. Система оценивает правильность их исполнения и при наличии ошибок даёт дополнительный материал на данную тему пока студент не добьётся результатов, близких к 100%.

Тестирующие функции системы должны позволять не только оценивать общий уровень владения русским языком, но и диагностировать пробелы в знаниях РКИ, контролировать усвоение изучаемого материала по конкретной тематике с установлением количественной меры его измерения (в процентной или бальной системе).

Система должна предоставлять преподавателям возможность создания традиционных тестирующих упражнений: множественный выбор, соответствие, установление правильной последовательности, подстановка пропущенные в слове символов, краткий ответ. Кроме этого, система должна самостоятельно без привлечения преподавателя проводить обработку текстового материала задания, и производить оценку правильности его выполнения студентом путем сравнения его с результатами, полученными самой системой.

2. Система должна обеспечивать индивидуальность обучения студентов обучения РКИ, которая обеспечивается:

1) Применением клиент-серверной технологии e-learning, позволяющей студентам организовать доступ в систему не только в классе, но и с любого компьютера, подключенного к сети Интернет.

2) Организацией перед началом учебного года тестирования каждого иностранного студента, приезжающего в ИМОЯК, для выявления индивидуальных психофизиологических особенностей личности.

3) Разработкой для каждого студента адаптивного плана индивидуального обучения на основе результатов психофизиологического тестирования личности и результатов текущих контрольных точек по пройденным разделам русского языка.

3. Система должна быть рассчитана как на обучение иностранных студентов на подготовительном отделении ИМОЯК в соответствии с установленным ГОСТом для элементарного, базового и первого уровня обучения РКИ, так и на использование её в Центрах, занимающихся дистанционной подготовкой иностранных граждан русскому языку.

Кроме того она должна использоваться на старших курсах, как справочная система, воспроизводящая произношение незнакомого слова и определяющая его смысл, при условии, что тезаурус системы будет предварительно заполнен преподавателями специальных предметов.

Наряду с обеспечением требований, предъявляемых к выполнению системой функций и области её применения система должна удовлетворять и конкретным требованиям, выполнение которых обеспечивает достижение высокой эффективности в изучении русского языка в вузе.

1. Система должна быть способна понимать и производить тексты на естественном языке.

2. Система должна имитировать общение на естественном языке.

3. Система должна уметь оценивать ответы учащегося в текстовой форме и предлагать ему индивидуальную траекторию освоения темы.

4. Система оценивания должна быть адекватной и оценивать ошибки только определённой тематики.

5. Преподаватель должен иметь постоянный доступ к информации о работе и достижениях студента.

6. Система подбора упражнений со стороны преподавателя должна быть автоматизирована.

7. Каждый тематический (грамматический) блок должен содержать: теоретическую информацию, систему упражнений (тренажер) и коммуникативные текстовые упражнения, имитирующие общение на естественном языке.

8. В каждом тематическом блоке должно присутствовать звуковое сопровождение.

2.2 Модуль проверки упражнений

Неотъемлемой частью системы КЛИОС является интеллектуальный модуль проверки упражнений. Под интеллектуальностью модуля мы понимаем возможность решать задания в автоматическом режиме и сравнивать полученные результаты с ответами, данными студентом.

На наш взгляд такое решение позволит значительно повысить качество проверки. Дело в том, что в такой области как русский язык довольно сложно составить формализованные тесты для проверки знаний. Приведём пример из предоставленных преподавателями русского языка упражнений:

Упражнение

Ответьте на вопросы, используя слова из скобок.

1) Где вы были вчера? (наш университет)

2) Где Маша была на выходных? (кино)

3) Где он был в субботу? (театр)

Рассмотрим первый вопрос из списка. Он может быть обращён как к группе людей, так и к одному человеку, соответственно на него можно дать, например, такие ответы:

Вчера мы были в нашем университете.

Вчера я был в нашем университете.

Вчера я была в нашем университете.

Однако слово «вчера» в данном случае не обязательно должно располагаться в начале предложения. (Строго говоря, его положение зависит от семантического ударения предложения, то есть от того, что хочет подчеркнуть автор. Например, в данной ситуации семантическое ударение падает на слово «университет». Если же автор хочет подчеркнуть, что он был в университете именно вчера, ему требуется поставить обстоятельство времени в конец предложения. Однако пока такие тонкости построения предложений учитывать не требуется.) Мы можем ответить ещё и следующим образом:

Мы были в нашем университете вчера.

Мы были вчера в нашем университете.

Таким образом, комбинируя предложенные выше варианты, мы получаем всего девять возможных ответов на первый вопрос упражнения. При использовании традиционных систем контроля знаний, преподавателю бы пришлось во время создания упражнения задать все девять вариантов, что привело бы к резкому падению эффективности его труда. Если же система будет сама генерировать все возможные ответы на вопрос, а потом сравнивать ответы студента со сгенерированными ответами, такой проблемы удастся избежать.

Кроме того, система позиционируется не только как учебное пособие, но и как тренажёр для самостоятельного обучения. Подобный подход может позволить студентам без участия преподавателя проверять свои знания по интересующей их части грамматики.

Чтобы добиться описанной выше интеллектуальности, требуется использовать средства автоматического лингвистического анализа -- лингвистические процессоры.

Фактически, нам требуется проводить преобразование вопроса в ответ. Для этого нам нужно иметь возможность выполнять следующие изменения предложения:

1. Удалять слова с заданной синтаксической функцией. В приведённом выше примере можно заметить, что при ответе на вопрос удаляется слово «где» -- обстоятельство места, выраженное местоимением. Также удаляется и вопросительный знак.

2. Добавлять новые слова. В данном примере происходит добавление предлога «в» после сказуемого. Кроме того, добавляется знак пунктуации: на место удалённого вопросительного знака ставится точка.

3. Заменять слова. Такое требуется, например, при ответе на вопрос. Выше можно заметить, что слово «вы» меняется либо на «мы», либо на «я» (в зависимости от того, как понимать поставленный вопрос).

4. Изменять форму существующих слов. Мы можем видеть, что в примере меняется форма слова «были» (в зависимости от замены слова «вы»), а также происходит склонение слов из скобок. Тут следует обратить внимание, что в скобках стоит не одно слово, а словосочетание, то есть при склонении должна учитываться связь слов.

5. Перемещать слова. Мы видим, что слова из скобок ставятся после добавленного ранее предлога «в»: «были в нашем университете».

Таким образом, от лингвистических процессоров требуется следующее:

· возвращать синтаксическую функцию слов, что может быть использовано при удалении слов с заданной функцией, вставке и перемещении;

· возвращать синтаксические связи между словами для возможности их склонения;

· возвращать морфологические характеристики слов, входящих в предложение, со снятой омонимией (то есть, в результатах анализа не должно быть неоднозначных интерпретаций).

Правильное снятие омонимии очень важно для правильного склонения слов. О том, какие лингвистические процессоры были рассмотрены и как они удовлетворяют заданным требованиям, рассказывается в следующей главе.

3. Лингвистические процессоры

Лингвистический процессор -- это компьютерная программа, которая каким-либо образом преобразует входной текст на естественном языке. В литературе также используется термин «анализатор». Это понятие несколько уже. Под анализатором в данной работе понимается программа, преобразующая входное предложение в некоторое машинное представление. Условно лингвистические анализаторы можно разделить на четыре вида:

1. Графематические анализаторы.

2. Морфологические анализаторы.

3. Синтаксические анализаторы.

4. Семантические анализаторы.

Графематический анализ представляет собой начальный этап обработки текста, в ходе которого определяются элементы грамматической структуры (слова, знаки пунктуации, числа, сокращения и т. д.). Можно выделить следующие основные функции графематического анализа [9]:

· разбиение текста на графемы;

· определение границ предложений;

· различение слов и служебных графем (например, знаков пунктуации);

· определение регистра слов;

· распознавание собственных имен;

· распознавание сокращений.

Морфологические анализаторы служат для получения начальной формы слов, выделенных на этапе графематического анализа, части речи и их морфологических характеристик, а также для склонения слов. В данной работе мы рассматриваем два морфологических анализатора: морфологический анализатор из пакета АОТ и библиотека pymorphy2.

На этапе синтаксического анализа определяются синтаксические связи между словами, устанавливается, какую синтаксическую функцию выполняет каждое слово. На выходе обычно строится синтаксическое дерево, где узлы -- это слова, а связи -- отношения между ними. В данной работе рассматривается четыре синтаксических анализатора: синтаксический анализатор из пакета АОТ, DictaScope Syntax, Cognitive Dwarf и Abbyy Compreno.

Семантический анализатор возвращает семантический граф, где узлы -- это понятия языка, а связи -- отношения между ними. В данной работе семантические анализаторы не используются.

3.1 АОТ

Программный пакет АОТ -- это набор лингвистических процессоров, осуществляющих последовательную обработку текста [10]. Общая схема представлена на Рис. 2.

Рис. 2. Структурная схема пакета АОТ

Кроме анализа, система предоставляет возможность синтеза текста на другом языке. За это отвечают процессоры «Трансфер» и «Синтез». Однако как было сказано выше, нас интересует только морфологический и синтаксический анализ.

Русский морфологический словарь АОТ базируется на грамматическом словаре А.А. Зализняка и включает на данный момент около 161 тысячи лемм. Также, модуль морфологического анализа позволяет получать все формы заданного слова, что можно использовать для решения обозначенной ранее задачи склонения.

Большим недостатком морфологического анализатора является отсутствие поддержки буквы «ё», тогда как, согласно Официальному порталу Комиссии «Русский язык в СМИ» Совета по русскому языку при Правительстве Российской Федерации, употребление буквы «ё» обязательно в учебных пособиях для иностранцев [11].

Что касается синтаксического анализатора, даже на простых предложениях он выдавал неверные результаты (см. Таблицу 1). Здесь и далее работа анализаторов показывается на примере предложений из упражнений, предоставленных преподавателями русского языка кафедры РКИ ИМОЯК.

Таблица 1. Результаты работы синтаксического анализатора АОТ

Как мы видим из результатов тестирования, не все предложения разобраны правильно. На первое предложение дана хоть и грамматически верная, но маловероятная интерпретация. Для второго предложения не было построено связного дерева. Для третьего предложения дан верный разбор.

3.2 Cognitive Dwarf

Cognitive Dwarf -- это программный пакет, включающий в себя синтаксический анализатор для русского и английского языков и систему автоматического перевода (русско-английское и англо-русское направления) [12].

В настоящее время существует только консольное приложение, предоставляющее доступ к функциям пакета. На вход этому приложению поступает файл с текстом на русском или английском языке. Результат работы консольного приложения сохраняется в выходном файле, который в зависимости от параметров запуска может содержать следующее:

· список слов с текстами нормальных форм и морфологическими атрибутами;

· список синтаксических связей;

· дерево синтаксического разбора;

· перевод на другой язык.

Как видно из описания, программа не позволяет склонять отдельные слова и делать какие-то иные преобразования над входными данными, кроме перевода.

Программа распространяется бесплатно, однако исходные коды её закрыты, и лицензия разрешает использование данного пакета только в целях исследования или обучения.

Протестируем программу на тех же примерах, что и предыдущий пакет. Результаты приведены в Таблице 2.

Таблица 2. Результаты тестирования программного пакета Cognitive Dwarf

Как мы видим из данной таблицы, для первого и для третьего предложения был получен верный разбор. Однако результаты разбора второго предложения даже хуже, чем в АОТ: здесь вообще нет связей в дереве, а также слово «часы» нормализовано неверно.

3.3 DictaScope

Синтаксический анализатор DictaScope Syntax, строит дерево зависимостей для входного предложения на естественном языке (русском) [13]. При построении дерева снимается морфологическая омонимия, словам (лексемам) присваиваются грамматические значения, для каждой подчинительной связи определяется её тип. Производится сегментация предложения: выделение простых предложений в составе сложного, выделение оборотов, в том числе вложенных -- причастных, деепричастных, адъективных и так далее, определение рядов однородных членов. Снимается функциональная омонимия знаков препинания, определяются их роли. Учёт пунктуации позволяет добиться правильного анализа длинных предложений со сложной структурой.

Выделяются некоторые составные текстовые объекты (организации, даты и так далее). Каждый составной объект представлен в дереве одной вершиной, имеющей синтаксические связи.

Кроме того программа выполняет следующие функции:

· может быть произведено разбиение входного текста на отдельные предложения;

· могут быть исправлены некоторые орфографические ошибки;

· производится поверхностно-семантический анализ: определение действия, субъекта и объекта для каждого предложения, в том числе для простых в составе сложного.

Как мы видим, данный программный продукт не предоставляет возможности склонения слов и словосочетаний, а также любого другого изменения входного предложения.

Ядро анализатора DictaScope Syntax реализует универсальные языковые зависимости, что позволяет применять его для разработки анализаторов различных языков на единой платформе. Созданы экспериментальные версии для английского и немецкого языков. Русская версия является в настоящее время наиболее проработанной.

Компания Диктум предоставляет бесплатный доступ к веб-сервису DictaScope Syntax для образовательных учреждений.

В Таблице 3 приведены результаты тестирования программы DictaScope Syntax.

Таблица 3. Результаты тестирования синтаксического анализатора DictaScope Syntax.

Сразу следует отметить, что в отличие от других программных пакетов, DictaScope Syntax не возвращает синтаксические функции слов.

Что касается результатов разбора, то можно заметить, что в первом предложении неверно нормализовано слово «пол». В то же время, второе предложение было проанализировано правильно. Для третьего предложения результат получился практически идентичным первым двум анализаторам.

3.4 Pymorphy2

Pymorphy2 -- это библиотека для морфологического анализа и склонения слов. Она распространяется по лицензии MIT, что позволяет использовать её в любых целях.

Возможности библиотеки [14]:

· приводить слово к нормальной форме;

· ставить слово в нужную форму;

· возвращать грамматическую информацию о слове.

При работе используется словарь OpenCorpora -- проекта по созданию открытого и свободного корпуса русского языка. Кроме того, библиотека может обрабатывать слова, не содержащиеся в словаре.

Большим плюсом является поддержка буквы «ё», которая, как было показано выше, необходима при обучении иностранцев русскому языку. Этот фактор послужил решающим при выборе данной библиотеки в качестве инструмента для склонения слов в модуле контроля знаний.

3.5 ABBYY Compreno

ABBYY Compreno -- это разрабатываемая в данный момент технология синтаксического и семантического анализа текстов на естественном языке [15]. Центральным ядром создаваемой технологии служит универсальная иерархия понятий и модель отношений между этими понятиями. В литературе это дерево понятий называется Universal Semantic Hierarchy (USH).

Второй, но не менее важной частью технологии является полный синтаксический разбор текста. Семантические отношения универсальны, а способы их реализации в каждом языке -- свои. Для каждого языка синтаксическое описание делается заново, но сами средства, которые разные языки используют для кодирования смысла, перечислимы. При описывании нового языка используется разные элементы конструктора (тот же линейный порядок, различные типы синтаксических преобразований, грамматические значения, предлоги, специальные конструкции).

Технология Compreno также позволяет определять и более сложные синтаксические связи, такие как анафора: «Хоть мальчик и хотел поиграть, но он понимал, что у него мало времени», эллипсис: «он любит красное вино, а она -- белое». Выделяемые системой связи между понятиями также выражаются в древесной структуре. Таким образом, система стремится к определению смысла текста, написанного на обычном языке, позволяя машине «понять» этот текст и трансформировать его в универсальное представление, не зависящее от языка.

При анализе используется USH, синтаксическое описание языка, а также статистика взаимоотношений между словами.

Среди результатов разбора можно заметить две ошибки. Во втором примере неверно определён контекст, и как следствие, неверно нормализовано слово «часы». В третьем предложении для слова «машина» не определена синтаксическая функция (в этом случае слову присваивается функция «иная функция»).

Таблица 4. Результаты работы синтаксического анализатора ABBYY Compreno

После тестирования мы можем сделать вывод о том, что на данный момент самый качественный синтаксический анализ проводит ABBYY Compreno. Ошибка с неверной нормализацией слова «часы» связана с невозможностью на данный момент обеспечить полное понимание системой контекста предложения. Это следует учитывать при дальнейшей разработке, однако мы не считаем подобные ошибки критичными.

Как уже было сказано, для склонения слов будет использоваться библиотека pymorphy2. Так как сам модуль контроля знаний пишется на языке C#, библиотека pymorphy2 была оформлена в виде сервиса Windows, к которому можно обращаться через определённый порт машины.

4. Алгоритмы решения и проверки упражнений на именную часть русского языка

Именные части речи в русском языке -- это имя существительное, имя прилагательное, имя числительное, местоимение. Именные части речи -- это самостоятельные (имеющие значение), изменяемые (склоняемые) части речи, являющиеся членами предложения [16].

Имя существительное занимает одно из главных мест в нашей речи. Все, что существует в мире, названо словом -- именем существительным.

Имена существительные делятся на одушевлённые и неодушевлённые. Деление на одушевлённые и неодушевлённые имена существительные не всегда совпадает с делением всего существующего в природе на живое и неживое. Например, названия растений, слова «народ», «детвора», «стая», «молодёжь» относятся к неодушевленным. А такие слова как «кукла», «мертвец», «покойник», «туз», «валет», «козырь» (карточные термины) -- к одушевлённым.

Имена существительные относятся к мужскому, женскому, среднему роду. Обычно определить род имён существительных нетрудно, но есть группа слов, у которых правильно определить род можно, только обратившись к словарю: лебедь -- мужской род; шампунь -- мужской род; шасси -- средний род. На подобные слова студентам следует обратить особое внимание и научиться правильно определять их род.

Некоторые существительные мужского рода, обозначающие профессию, род занятий, могут употребляться для обозначения лиц как мужского, так и женского пола (адвокат, геолог, продавец). Это вызывает некоторую сложность при генерации правильного ответа. Например, в следующем упражнении возможны по два варианта решения каждого задания:

Упражнение

Поставьте прилагательные из скобок в правильную форму.

1) (хороший) доктор

2) (талантливый) профессор

3) (известный) адвокат

Имена прилагательные обозначают признак предмета и отвечают на вопросы какой? какая? какое? какие? С помощью имён прилагательных предмет можно охарактеризовать с различных точек зрения.

Местоимения -- это слова, которые используются вместо имени, обозначают лица (я, ты, мы, вы, он, она, оно, они), указывают на предметы, признаки предметов, количество предметов, не называя их конкретно (тот, этот, всякий, столько). От всех других именных частей речи местоимения отличаются тем, что они сами по себе не имеют самостоятельного значения, но в речи, в тексте это значение становится конкретным, потому что соотносится с конкретным лицом, предметом, признаком, количеством. Из-за этого возникают проблемы при решении некоторых заданий: на вопросы с местоимениями можно дать по несколько разных ответов. Подробно это было проиллюстрировано в пункте 2.2.

По значению и грамматическим особенностям выделяется девять разрядов местоимений:

1) личные (я, мы; ты, вы; он, она, оно; они);

2) возвратное (себя);

3) притяжательные (мой, твой, наш, ваш, свой);

4) указательные (этот, тот, такой, таков, этакий, столько);

5) определительные (сам, самый, весь, всякий, каждый, иной);

6) относительные (кто, что, какой, каков, который, сколько, чей);

7) вопросительные (кто? что? какой? чей? который? сколько? где? когда? куда? откуда? зачем? почему? каков?);

8) отрицательные (никто, ничто, ничей);

9) неопределенные (некто, нечто, кто-то, кто-нибудь, кто-либо, кое-кто).

На элементарном уровне студенты изучают личные, притяжательные и вопросительные местоимения.

Местоимения имеют морфологические признаки той части речи, с которой соотносятся.

Начальная форма для именных частей речи -- именительный падеж, единственное число, мужской род (кроме имени существительного). Непостоянные признаки также общие. Именные части речи изменяются по падежам, числам, родам (кроме имени существительного).

Упражнения на именную часть русской грамматики направлены на развитие у студентов умения безошибочно склонять слова в правильную с точки зрения грамматического контекста форму. Поэтому среди упражнений на именную часть можно выделить два основных типа:

1. Упражнения на постановку слов и словосочетаний в заданную форму.

2. Употребление правил склонения слов в ситуации диалога (например, при ответе на вопрос).

По своей форме упражнения можно разделить на четыре категории:

1. Упражнения по модели. В этих упражнениях студенту даётся модель -- пример того, как нужно выполнять задания данного упражнения. Приведём примеры таких упражнений:

Упражнение 1.

Раскройте скобки по модели.

Модель: Я люблю гулять (город) -- Я люблю гулять по городу.

1) Максим едет (дорога).

2) Елена после учёбы ходила (магазины).

3) Девушка идёт (улица).

Упражнение 2.

Отвечайте на вопросы по модели.

Модель: Чьи тетради лежат на столе? (наш студент Борис) -- Тетради нашего студента Бориса лежат на столе.

1) Чья машина стоит у подъезда? (наш профессор)

2) Чьи журналы лежат на полке? (наш преподаватель и наши студенты)

3) Чьи стихи ты читаешь? (один молодой испанский поэт)

2. Упражнения на простое склонение. В этих упражнениях студенту в задании прямо указывается, в какую форму требуется поставить слова из вопроса. Технически упражнения этого типа отличаются от предыдущих лишь тем, что здесь не происходит изменения самого предложения из задания, а меняется лишь форма слов. Однако с точки зрения преподавателей такие упражнения легче для студентов, поэтому должны быть вынесены в отдельный тип. Примеры упражнений данного типа:

Упражнение 3.

Поставьте слова в форму творительного падежа.

1) известная актриса

2) талантливый ученик

3) любознательный студент

Упражнение 4.

Поставьте слова из скобок в форму предложного падежа.

1) Кумар скучает о (семья).

2) Иван думает о (учёба).

3) В песне поётся о (дружба).

3. Упражнения на склонение с числами. Упражнения этого типа учат студентов правильно ставить слова во множественное число. Они выделяются в отдельный тип потому, что в русском языке разным количественным числительным соответствуют разные формы главных слов. Проиллюстрируем это утверждение примером: 1 иностранный студент, 2 иностранных студента, 5 иностранных студентов. В первом случае и существительное, и прилагательное стоят в форме именительного падежа единственного числа. Во втором случае происходит нарушение согласования существительного с зависимым от него прилагательным: здесь существительное стоит в единственном числе и родительном падеже, а прилагательное стоит во множественном числе и также в родительном падеже. В третьем случае оба слова стоят во множественном числе и родительном падеже. Примеры упражнений этого типа:

Упражнение 5.

Поставьте слова в правильную форму.

1) 1 (мясная котлета)

2) 2 (порция супа)

3) 10 (ломтик хлеба)

4. Упражнения с заданным ответом. В эту группу выделяются упражнения, в которых по тем или иным причинам не нужна интеллектуальная проверка, либо она на данный момент не может быть обеспечена.

К упражнениям, которые не требуют интеллектуальной проверки, относятся упражнения на изучение слов:

Упражнение 6.

Напишите названия месяцев в заданном порядке.

1) Первый месяц весны.

2) Второй месяц лета.

3) Первый зимний месяц.

4) Последний месяц осени.

На каждый из этих вопросов можно дать однозначный ответ, поэтому для их проверки не требуется привлечение искусственного интеллекта.

Также к данному типу относятся упражнения, которые система не может решить на данный момент. Например, это задания, где нужно вставить подходящий по смыслу предлог:

Упражнение 7.

Вставьте подходящий по смыслу предлог.

1) Алёна гуляет __ улице.

2) Вадим спешит __ своему другу.

3) Паван готовится __ экзамену.

Для решения подобных заданий требуется понимание контекста, что пока невозможно.

Кроме того, в этом типе могут быть реализованы и различные мультимедийные задания: упражнения с видео, аудио и игровыми компонентами.

4.1 Алгоритм проверки упражнений типа «Заданный ответ»

В данном типе упражнений можно выделить три основных подтипа:

1. Выбор единственного правильного варианта. Студенту предлагается несколько различных ответов, среди которых только один может быть правильным.

2. Выбор нескольких правильных вариантов. Студенту также предлагается несколько различных ответов, среди которых может быть несколько правильных вариантов, либо ни одного.

3. Открытый ответ. Студенту предлагается дать ответ в виде одного или нескольких предложений. При этом преподаватель заранее даёт правильный ответ на свой вопрос, а ответ студента сравнивается с ответом преподавателя.

Алгоритмы проверки первого и второго подтипов не представляют интереса. Проверка же третьего подтипа отличается от традиционных систем контроля знаний тем, что и ответ, данный студентом, и ответ, заданный преподавателем проходят через синтаксический анализатор, после чего происходит сравнение полученных синтаксических деревьев. При этом сравниваются не только сами слова, но и их синтаксическая функция. Это позволяет зачесть ответ студента как правильный даже в том случае, когда он несколько отличается от ответа преподавателя. Проиллюстрируем это примером.

Преподаватель создаёт упражнения, в которых студенту требуется составить предложение со словом, которым обозначается предмет, изображённый на рисунке. Студенту показывается модель ответа. Например, на картинке изображено яблоко, а студенту требуется составить просьбу -- обращение к продавцу: «Дайте мне, пожалуйста, это яблоко».

Преподаватель загружает другие картинки и составляет правильные ответы к ним: «Дайте мне, пожалуйста, этот учебник», «Дайте мне, пожалуйста, эту тетрадь» и т. д.

Предположим, что студент даст на первый вопрос следующий ответ:

Дайте мне этот учебник, пожалуйста.

Очевидно, что из-за перестановки вводного слова «пожалуйста» правильность ответа не пострадала, но если здесь применить подход, применяемый в традиционных системах контроля знаний (а именно, посимвольное сравнение), ответ будет помечен как неверный. Это может привести к неправильному пониманию студентом данной темы.

Теперь посмотрим, как будут выглядеть синтаксические деревья ответа студента и ответа преподавателя. Как было сказано выше, для получения синтаксического дерева используется анализатор ABBYY Compreno.

Дайте мне, пожалуйста, этот учебник.

Дайте -- сказуемое

+ мне -- косвенное дополнение

+ пожалуйста -- частица

L учебник -- прямое дополнение

L этот -- согласованное определение

Дайте мне, пожалуйста, этот учебник.

Дайте -- сказуемое

+ мне -- косвенное дополнение

+ учебник -- прямое дополнение

¦ L этот -- согласованное определение

L пожалуйста -- частица

Как мы видим, данные синтаксические деревья отличаются лишь расположением веток, что не влияет на работу алгоритма сравнения.

Теперь предположим, что студент ввёл ответ с верными словами, но с некорректным для русского языка порядком слов:

Дайте учебник мне, пожалуйста, этот.

Дерево для этого ответа уже будет другим:

#субстантиватор -- подлежащее

+ Дайте -- сказуемое

¦ + учебник -- прямое дополнение

¦ L мне -- косвенное дополнение

+ пожалуйста -- частица

L этот -- согласованное определение

Сравнение этих деревьев вернёт отрицательный результат. Однако студент правильно написал все слова, поэтому ему может быть присвоена половина от максимального балла за ответ. В будущем, когда будет создана подсистема корректировки курса, в таких случаях туда будет отправляться информация о том, что студент выучил предложенные слова, однако не может правильно составить предложение (ошибка -- неверный порядок слов). И подсистема должна будет скорректировать курс так, чтобы увеличить количество упражнений на правильный порядок слов и уменьшить количество упражнений на изучение новых слов.

программный лингвопроцессорный язык обучение

4.2 Алгоритм проверки упражнений типа «Поставить слово / словосочетание в заданную форму»

В упражнениях этого типа преподавателю не требуется вводить верный ответ. Он может быть сгенерирован машиной. Преподавателю нужно лишь указать форму, в которую будут склоняться слова. Формой может быть число или падеж. Для прилагательных может быть ещё и род. Алгоритм генерации правильного ответа на задания данного типа таков:

1. Найти в тексте задания слова в скобках. Если таковые имеются, значит эти слова должны быть поставлены в форму, указанную преподавателем. Если скобок в тексте нет, то преподаватель хочет, чтобы студент склонял все слова из задания. То же самое должна сделать и машина.

2. Далее требуется определить главные слова в скобках. Эти слова можно сразу поставить в нужную форму. Как было сказано выше, склонение слов осуществляется сервисом на основе библиотеки pymorphy2. Так как pymorphy2 не может снять омонимию, на вход сервису, кроме самого слова и формы, в которую нужно поставить это слово, передаётся текущая форма слова. В общем случае pymorphy2 выдаёт несколько вариантов разбора для каждого слова, среди которых выбирается тот, который наиболее близок к переданной текущей форме. Для этого варианта слова и осуществляется склонение.

3. После склонения главных слов, им нужно присвоить новую синтаксическую функцию. Синтаксическая функция определяется с помощью ABBYY Compreno. Если во входном тексте некоторые слова заменить знаком «\», их синтаксическая роль в предложении будет определена автоматически. Таким образом, для определения правильной синтаксической функции достаточно заменить скобки данным знаком.