Задание 24 егэ русский язык 2018
Для успешного выполнения задания 24 ЕГЭ необходимо знать средства связи предложений в тексте.
Средствами связи в предложении служат союзы, частицы, местоимения, наречия, лексические повторы, формы слова, однокоренные слова, синонимы, антонимы (в том числе контекстные), синтаксический параллелизм, парцелляция.
Изменения в 2017-2018 году
Теперь ответов теперь может быть от 1 до 3-х.
Формулировка задания:
Среди предложении? 20–39 наи?дите такое(-ие), которое(-ые) связано(-ы) с предыдущим с помощью …. Напишите номер(-а) этого(-их) предложения(-ии?).
Алгоритм выполнения:
1) Внимательно прочитайте задание. Если написано: найдите предложение, связанное с ПРЕДЫДУЩИМ, то следует смотреть только одно предшествующее предложение. Если написано : найдите предложение связанное с ПРЕДЫДУЩИМИ, то следует обратить внимание на несколько предложений, находящихся перед предполагаемым ответом.
2) Внимательно прочитайте фрагмент текста.
3) Обратите внимание на начало предложения, но имейте в виду, что слово-связка может находит в любой части предложения.
4) Выберете то предложение, в котором присутствуют все средства связи, заявленные в задании.
Местоимения
Разряд | Пример | Дополнительная информация |
Личные | я, ты, он, она, мы, вы, они, ее, нас, меня, мне, тебе, мной | Притяжательные местоимения, ее, его, их совпадают по форме с личными местоимениями он, она, они в Р.п. и В.п. Их легко отличить в тексте. Сравните: Ее книга лежала на столе. (Чья книга?) – ее. Это притяжательное местоимение. Я хорошо знаю ее. (Знаю кого?) – ее. Это личное местоимение.
|
Притяжательные | мой, твой, его, ее, их, моего, твоей и т.д. | |
Возвратное | себя |
|
Указательные | тот, те, этот, таков, столько, сей, оный |
|
Определительные | весь, всякий, любой, другой, иной, каждый, самый, сам |
|
Относительные | кто, что, сколько, чей, какой, каков, кому, кого | Эти разряды состоят из одинаковых слов. Если эти местоимения служат для выражения вопроса, то они относятся к вопросительным местоимениям (Сколько тебе лет?). Если они служат для связи частей сложного предложения, то они относятся к относительным местоимениям (Он спросил меня, сколько мне лет). |
Вопросительные | кто, что, сколько, чей, какой, каков, чем, кому, кого | |
Неопределенные | некто, нечто, кое-кто, что-нибудь и т.д. | Неопределенные местоимения образованы от вопросительно-относительных при помощи приставок не- или кое-, а также при помощи суффиксов -то-, -либо-, нибудь-
|
Отрицательные | никто, ничто, ничего и др. |
|
Наречие
Разряд | Пример |
Образа действия (как, каким образом?) | Так, по-летнему, товарищески |
Меры и степени (Сколько? Во сколько? На сколько? В какой мере?) | Очень, вдоволь, чуть-чуть, немного |
Места (Где? Куда? Откуда?) | Вдалеке, здесь, куда-то |
Времени (Когда? Как долго?) | Сейчас, послезавтра, всегда, тогда |
Причины (Почему? По какой причине? | Потому, сослепу, сгоряча |
Цели (Зачем? С какой целью?) | Назло, нарочно, специально |
Частицы
Трудность заключается в том, что выпускники часто путают частицы с другими частями речи или просто не видят их в тексте.
Для вашего удобства мы напишем разряды, но запоминать их названия не нужно. Важно лишь понять примеры их не путать их с другими частями речи.
1) Формообразующие: бы, давай(те), пусть, пускай, да. Не путайте частицу «да» с союзом «да».
Союз: старик да старуха (можно заменить на «и»)
Частица: Да здравствует солнце!
2) Отрицательные: не и ни
3) Вопросительные: разве, неужели, ли
4) Модальные: как, что за, вряд ли, едва ли, только лишь, всего, вот, вон, ведь, все-таки, даже, же, и, именно, как раз, прямо
Самая коварная группа, среди частиц есть много омонимов с другими частями речи. Модальные частицы вносят в предложение дополнительные смысловые оттенки, выражают субъективное отношение к сообщению.
Сравните:
Что-то вроде фильма (предлог) — Понравилось? Вроде хорошо (частица)
Пусть смешно, зато честно (союз) – Пусть говорит (частица)
Задачу решить просто (наречие) – Ты просто неуч (частица)
Союзы
Сочинительные союзы соединяют однородные члены предложения и части сложносочиненного предложения | Подчинительные союзы соединяют части сложноподчиненного предложения |
Соединительные:
и, да (в значении и), не только…но и, также, тоже, и…и, ни…ни, как…так и | Изъяснительные: что, как, будто |
Временные: когда, лишь, едва | |
Целевые: чтобы, дабы, с тем чтобы, для того чтобы | |
Противительные:
а, но, да (в значении но), зато, однако, однако же, все же | Условные: если, если бы, раз |
Уступительные: хотя, хоть, пускай | |
Сравнительные: как, как будто, словно, будто | |
Разделительные:
или, или…или, либо, либо…либо, то…то, то ли…то ли, не то…не то
| Причинные: потому что, ибо так как |
Следственные: так что |
Предлоги
1) Производные (произошли от других частей речи): благодаря, по причине, вопреки, в течение, в следствие и др.
2) Непроизводные: о, об, без, по, над, в и др.
Вводные слова
- Обособляются запятыми
- Не являются членами предложения
- К ним нельзя задать вопрос
Примеры: может быть, иначе говоря, во-первых, к счастью, по слухам и др.
Более подробную информацию смотри в задании №17
Контекстные синонимы и антонимы
Синонимы — слова, схожие по значению. (прекрасный-замечательный)
Антонимы — слова, противоположные по значению.
Контекстные синонимы и антонимы — синонимы и антонимы, которые являются таковыми только в определенном контексте, в данном случае только в указанном фрагменте текста.
Парцелляция
Членение одного высказывания на несколько предложений.
Синтаксический параллелизм
Схожее строение соседних предложений.
Следующее задание
ЕГЭ 2018 по физике задание №24
Задания, сконструированное на содержании темы «Элементы астрофизики», будут включены в КИМ ЕГЭ в конце части 1 экзаменационной работы на позиции 24.
В этом задании на множественный выбор необходимо будет выбрать два верных утверждения из пяти предложенных. Задание 24, как и другие аналогичные задания в экзаменационной работе, оценивается максимально в 2 балла, если верно указаны оба элемента ответа и в 1 балл, если в одном из элементов допущена ошибка.
Порядок записи цифр в ответе значения не имеет. Как правило, задания будут иметь контекстный характер, т.е. часть данных, необходимых для выполнения задания будут приводиться в виде таблицы, схемы или графика. Приведем два примера заданий, построенных на разных элементах содержания.
Пример 1
Рассмотрите таблицу, содержащую характеристики планет Солнечной системы.
Выберите два утверждения, которые соответствуют характеристикам планет.
1) Сатурн имеет самую маленькую массу из всех планет Солнечной системы.
2) На Нептуне не может наблюдаться смена времён года.
3) Орбита Марса находится на расстоянии примерно 228 млн км от Солнца.
4) Ускорение свободного падения на Юпитере составляет 42,1 м/с2 .
5) Ускорение свободного падения на Уране составляет около 9,6 м/с2 .
Ответ:
Для выполнения этого задания нужно уметь анализировать и сравнивать характеристики планет, представленные в каждом из столбцов таблицы. Для определения ошибочности утверждения 1 нужно понимать, что масса определяется не только плотностью, но и объемом планеты, который пропорционален R 3 .
Для анализа утверждения 2 – понимать, что смена времен года связана с наклоном оси вращения планеты к плоскости ее орбиты вокруг Солнца. Для выбора утверждения 3 в качестве верного ответа нужно перевести указанное расстояние в астрономических единицах в километры. Для проверки утверждений 4 и 5 нужно вспомнить формулу для первой космической скорости и рассчитать ускорение свободного падения.
Пример 2
Выберите два утверждения о звёздах, используя данные диаграммы.
Выберите два утверждения о звёздах, используя данные диаграммы.
1) Температура звёзд спектрального класса К в 2 раза выше температуры звёзд спектрального класса А.
2) Если радиус звезды в 1000 раз превышает радиус Солнца, то она относится к сверхгигантам.
3) Плотность белых карликов существенно меньше средней плотности гигантов.
4) Если звезда имеет температуру поверхности 3300 К, то она относится к звёздам спектрального класса А.
5) «Жизненный цикл» звезды спектрального класса G главной последовательности более длительный, чем звезды спектрального класса О главной последовательности.
Ответ:
В этом задании для проверки утверждений 1, 2 и 4 достаточно обратиться к диаграмме и выбрать верное утверждение о размерах сверхгигантов. Для проверки утверждения 3 нужно понимать, что плотности белых карликов существенно выше плотности гигантов, а для проверки утверждения 5 – сравнить по диаграмме размеры звезд этих двух спектральных классов, сделать вывод о разнице в их массах и, соответственно, о продолжительности «жизненного цикла».
Источник информации «Методические рекомендации для учителей, подготовленные на основе анализа типичных ошибок участников ЕГЭ 2017 года» -официальный сайт ФИПИ.
Смотрите также:
Речь. Языковые средства выразительности — ЕГЭ-2018. Русский язык. Сдаем без проблем! — ЕГЭ 2018
ЕГЭ-2018. Русский язык. Сдаем без проблем!
ЗАДАНИЕ 24
Речь. Языковые средства выразительности
В соответствии со спецификацией экзаменационной работы по русскому языку в задании 24 проверяется умение экзаменуемых анализировать средства выразительности (п. 10.5 кодификатора элементов содержания и требований к уровню подготовки выпускников1). Задание 24 — последнее из заданий с кратким ответом высокого уровня сложности, проверяющее умение экзаменуемых работать с языковыми явлениями в тексте.
1 См. www.fipi.ru.
В ЕГЭ 2015 года задание 24 оценивается по шкале от
0 до 4 баллов (ср.: в ЕГЭ предыдущих лет — по шкале от 0 до 2 баллов). За каждую верно указанную цифру, соответствующую номеру термина из списка, экзаменуемый получает по 1 баллу (4 балла — нет ошибок; 3 балла — допущена 1 ошибка; 2 балла — допущено 2 ошибки;
1 балл — верно указана только одна цифра; 0 баллов — полностью неверный ответ (неверный набор цифр) или его отсутствие). Порядок записи цифр в ответе имеет значение.
Напомним, что в задании 24 экзаменуемые работают с фрагментом рецензии, составленной на основе текста, который они анализировали, выполняя задания 20—23. В этом фрагменте рассматриваются языковые особенности текста. Некоторые термины, использованные в рецензии, пропущены.
Форма представления задания 24 такова: экзаменуемым необходимо вставить на места пропусков четыре цифры, соответствующие номеру термина из списка, предъявленного после текста рецензии. Последовательность из четырех полученных цифр записывается в бланк ответов.
Для успешного выполнения экзаменационного задания 24 необходимо хорошо знать, что такое выразительность русской речи, какие выразительные средства русской фонетики, словообразования, лексики и фразеологии, грамматики существуют, и на основе этих знаний уметь различать выразительные средства в тексте.
Егэ русский типовые задания
М.: 2018. — 136с. М.: 2018. — 256с.
Авторы заданий — специалисты, принимающие непосредственное участие в разработке заданий ЕГЭ. Типовые тестовые задания по русскому языку содержат 14 вариантов комплектов заданий, составленных с учётом всех требований Единого государственного экзамена в 2018 году. Назначение пособия — предоставить читателям полную информацию о структуре и содержании КИМ по русскому языку, степени трудности заданий. В сборнике даны ответы на все варианты тестов и приводится подробное объяснение выполнения заданий одного варианта. Кроме того, приведены образцы бланков, используемых на ЕГЭ для записи ответов. Пособие адресовано учащимся-старшеклассникам для самоподготовки и самоконтроля, а также учителям для подготовки учащихся к экзамену по русскому языку.
Формат: pdf формат 220х290
Размер: 2,6 Мб
Смотреть, скачать: drive.google
Формат: pdf формат 130х200
Размер: 2,6 Мб
Смотреть, скачать: drive.google
СОДЕРЖАНИЕ
Инструкция по выполнению
работы 5
Вариант 1
Часть 1 9
Часть 2 24
Вариант 2
Часть 1 25
Часть 2 40
Вариант 3
Часть 1 42
Часть 2 56
Вариант 4
Часть 1 57
Часть 2 72
Вариант 5
Часть 1 74
Часть 2 89
Вариант 6
Часть 1 91
Часть 2 106
Вариант 7
Часть 1 108
Часть 2 123
Вариант 8
Часть 1 125
Часть 2 140
Вариант 9
Часть 1 142
Часть 2 157
Вариант 10
Часть 1 159
Часть 2 173
Вариант 11
Часть 1 175
Часть 2 189
Вариант 12
Часть 1 191
Часть 2 205
Вариант 13
Часть 1 206
Часть 2 221
Вариант 14
Часть 1 222
Часть 2 235
Ответы 237
Информация о текстах 242
Экзаменационная работа состоит из двух частей, содержащих 25 заданий. Часть 1
содержит 24 задания, часть 2 содержит одно задание.
На выполнение экзаменационной работы по русскому языку отводится 3,5 часа (210
минут).
Ответами к заданиям 1-24 являются цифра (число) или слово (несколько слов),
последовательность цифр (чисел). Ответ запишите в поле ответа в тексте работы, а
затем перенесите по приведённым ниже образцам в бланк ответов № 1.
Задание 25 части 2 представляет собой сочинение по прочитанному тексту. Это
задание выполняется на бланке ответов № 2.
Все бланки ЕГЭ заполняются яркими чёрными чернилами. Допускается использование
гелевой, капиллярной или перьевой ручки.
При выполнении заданий можно пользоваться черновиком. Записи в черновике не
учитываются при оценивании работы.
Баллы, полученные Вами за выполненные задания, суммируются. Постарайтесь
выполнить как можно больше заданий и набрать наибольшее количество баллов.
Авторы заданий — специалисты, принимающие непосредственное участие в разработке заданий ЕГЭ.
Типовые тестовые задания по русскому языку содержат 14 вариантов комплектов заданий, составленных с учётом всех требований Единого государственного экзамена в 2018 году.
Назначение пособия — предоставить читателям полную информацию о структуре и содержании КИМ по русскому языку, степени трудности заданий.
В сборнике даны ответы на все варианты тестов и приводится подробное объяснение выполнения заданий одного варианта. Кроме того, приведены образцы бланков, используемых на ЕГЭ для записи ответов.
Пособие адресовано учащимся-старшеклассникам для самоподготовки и самоконтроля, а также учителям для подготовки учащихся к экзамену по русскому языку.
Примеры.
Какие из высказываний не соответствуют содержанию текста? Укажите номера ответов.
1) Писатель пребывал в плохом настроении, потому что на следующий день ему предстояло устраиваться на зверобойной шхуне, чтобы идти в Карское море.
2) Автор считает писательский труд тяжёлым.
3) Писатель создаёт произведения о самых разных людях, и он должен иметь представление об особенностях их труда.
4) Жизнь писателя трудна прежде всего потому, что он не может обрести счастья.
5) Настоящий писатель обладает такой силой, что оказывается способным перестроить мир так, как он хочет.
Расставьте знаки препинания. Укажите два предложения, в которых нужно поставить ОДНУ запятую. Запишите номера этих предложений.
1) Возведение бетонных и железобетонных конструкций является дорогостоящим и трудоёмким.
2) Лектор призывал будущих литераторов к ясности простоте и изобразительной точности выражения к работе над музыкальностью и благозвучием речи.
3) Девушка что-то втолковывала группе ребят и при этом то повышала то снова понижала голос.
4) Ни в одном из описанных событий ни Алексей ни его одноклассники не принимали участия.
5) Смелость Мамочкина была зачастую позёрством нуждалась в подстёгивании и старшина понимал это.
Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу ЕГЭ 2018, Русский язык, 14 вариантов, Типовые тестовые задания, Васильевых И.П., Гостева Ю.Н. — fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.
- ЕГЭ 2020, Русский язык, 50 вариантов, Типовые варианты экзаменационных заданий от разработчиков ЕГЭ, Васильевых И.П., Гостева Ю.Н., Дощинский Р.А., Смирнова М.С.
- ЕГЭ 2020, Русский язык, 37 вариантов, Типовые варианты экзаменационных заданий, Васильевых И.П., Гостева Ю.Н.
Search results:
- ЕГЭ 2019. Русский язык . Типовые тестовые задания . 14 …
Типовые тестовые задания от разработчиков ЕГЭ / И. П. Васильевых , Ю. Н. Гостева .
Типовые тестовые задания по русскому языку содержат 14 вариантов комплектов
В сборнике даны ответы ко всем вариантам тестов и приводится подробное объяснение…
znayka.pro - ЕГЭ 2018 Русский язык Типовые тестовые задания 14 …
Типовые тестовые задания Васильевых , Гостевой к ЕГЭ 2018 по русскому языку соответствуют нормам ФГОС. Составлены специалистами, принимающими непосредственное участие в подготовке заданий ЕГЭ . ТТЗ по русскому языку включают 14 вариантов …
skachaj24.ru - ЕГЭ 2019 Русский язык 14 вариантов типовых тестовых …
Авторы 14 вариантов типовых тестовых заданий ЕГЭ 2019 по русскому языку Васильевых , Гостева — специалисты, непосредственно участвующие в разработке заданий ЕГЭ . Пособие содержит 14 комплектов заданий , составленных.
skachaj24.ru - Васильевых , Гостева ЕГЭ -2019 типовые тестовые задания 37…
Читать онлайн или скачать 37 вариантов типовых тестовых заданий для подготовки к Единому государственному экзамену по русскому языку …
newgdz.com - Ответы к вариантам пособия И П Васильевых , Ю Н Гостева …
Данный материал содержит ответы ко всем 14 вариантам пособия И П Васильевых ,Ю Н Гостева .
Просмотр содержимого документа «Ответы к вариантам пособия И П Васильевых ,Ю Н Гостева Типовые тестовые задания ЕГЭ -2018 Русский язык 14 …
multiurok.ru - ЕГЭ 2020. Русский язык . Типовые экзаменационные задания . 14 …
Главная ОГЭ, ЕГЭ ЕГЭ 2020. Русский язык . Типовые экзаменационные задания .
Аннотация. Пособие содержит 14 типовых вариантов экзаменационных заданий Единого государственного экзамена по русскому языку .
znayka.pro - Васильевых , Гостева ЕГЭ -2020 14 вариантов русский язык
Читать онлайн или скачать типовые варианты экзаменационных заданий для подготовки к Единому государственному экзамену по русскому языку под редакцией Васильевых 2020
Васильевых , Гостева ЕГЭ -2019 типовые тестовые задания 37 вариантов русский язык .
newgdz.com - Васильевых И.П сборник по Русскому языку ЕГЭ 2019 типовые …
Типовые тестовые задания и ответы по русскому языку ЕГЭ 2019 11 класс от разработчиков ЕГЭ . 14 вариантов под редакцией Васильевых И.П, Гостева Ю.Н. Скачать сборник на телефон/компьютер в формате PDF: ege19w. Смотреть онлайн: Ответы ко всем вариантам
100balnik.com - ЕГЭ 2019. Русский язык . Типовые тестовые задания .
государственному
11klasov.ru - ЕГЭ 2019. Русский язык . Типовые тестовые задания .
Типовые тестовые задания . 49 вариантов — Васильевых И.П., Гостева Ю.Н. cкачать в PDF.
Пособие адресовано учителям для подготовки учащихся к Единому государственному экзамену по русскому языку , а учащимся-старшеклассникам — для самоподготовки и…
fizikadlyvas.ru - Васильевых , Гостева ЕГЭ -2019 типовые тестовые задания 14 …
государственному экзамену по…
newgdz.com - ЕГЭ 2019. Русский язык . Типовые тестовые задания .
государственного экзамена в 2019 году.
11klasov.ru - ЕГЭ 2020 Русский язык 14 вариантов Васильевых …
Пособие с типовыми экзаменационными заданиями ЕГЭ 2020 Васильевых И.П., Гостевой
Скачать учебники, учебные и методические пособия в электронном виде по гуманитарным, естественным и точным
Русский язык . 14 вариантов . Типовые экзаменационные задания .
skachaj24.ru - ЕГЭ 2018 Русский язык 50 вариантовТиповые тестовые задания …
Сборник типовых тестовых заданий ЕГЭ 2018 Васильевых , Гостевой по русскому языку содержит 50 вариантов ТТЗ, составленных по требованиям ЕГЭ 2018. Предоставит читателям информацию о структуре — содержании КИМ ЕГЭ по русскому языку , степени сложности…
skachaj24.ru - Васильевых , Гостева ЕГЭ -2019 49 вариантов типовые … newgdz.com
- Васильевых , Гостева ЕГЭ -2020 10 типовых вариантов русский …
Читать онлайн или скачать 10 вариантов заданий к Единому государственному экзамену по русскому языку Гостевой 2020 года
newgdz.com - Васильевых И.П., Гостева Ю.Н. ЕГЭ 2018 по русскому языку . 14 …
Типовые тестовые задания по русскому языку содержат 14 вариантов комплектов заданий , составленных с учетом всех особенностей и требований
14 вариантов . Типовые тестовые задания от разработчиков ОНЛАЙН. 23.02.2018. Васильевых И.П., Гостева Ю.Н. ЕГЭ 2018.
hum.uch-lit.ru - ЕГЭ 2019. Русский язык . Типовые тестовые задания .
Типовые тестовые задания . 37 вариантов — Васильевых И.П., Гостева Ю.Н. cкачать в PDF.
Пособие содержит 37 вариантов типовых тестовых заданий по русскому языку . Все задания составлены с учётом особенностей и требований Единого государственного …
fizikadlyvas.ru - ЕГЭ 2018. Русский язык . Типовые тестовые задания .
государственного …
fizikadlyvas.ru - ЕГЭ 2020 Русский язык 10 вариантов Васильевых …
Типовые тестовые задания Васильевых И.П., Гостевой Ю.Н. по русскому языку включают 10
Скачать учебники, учебные и методические пособия в электронном виде по гуманитарным, естественным и
Русский язык . 10 вариантов . Типовые тестовые задания от разработчиков.
skachaj24.ru - ЕГЭ 2014 Русский язык Типовые тестовые задания …
Сборник тестовых заданий Васильевых , Гостевой по русскому языку охватывает 10 комплектов, составленных по требованиям ЕГЭ
Скачать учебники, учебные и методические пособия в электронном виде по гуманитарным, естественным и точным наукам всем, кто учится…
skachaj24.ru - ЕГЭ 2018. Русский язык . Типовые тестовые задания .
Типовые тестовые задания . 50 вариантов — Васильевых И.П., Гостева Ю.Н. cкачать в PDF. Пособие содержит 50 вариантов типовых тестовых заданий по русскому языку . Все задания составлены с учётом особенностей и требований Единого государственного …
11klasov.ru - ЕГЭ 2019. Русский язык . Типовые тестовые задания .
Типовые тестовые задания . 15 вариантов — Васильевых И.П., Гостева Ю.Н. cкачать в PDF.
Типовые тестовые задания по русскому языку содержат 15 вариантов комплектов заданий , составленных с учётом требований Единого государственного экзамена в 2019 году.
fizikadlyvas.ru - ЕГЭ -2018. Васильевых , Гостева : Русский язык . Типовые задания
Васильевых , Гостева : ЕГЭ 2018. Русский язык . Типовые тестовые задания . 14 вариантов .
Скачать бесплатно правильные ответы, пояснения и решения на задания из сборника Васильевых , Гостева : ЕГЭ 2018.
relasko.ru - Дощинский, Смирова ЕГЭ -2019 типовые тестовые задания 14 …
Читать онлайн или скачать 14 вариантов типовых тестовых заданий для подготовки к Единому государственному экзамену по русскому языку Дощинского 2019 года
Васильевых , Гостева ЕГЭ -2019 типовые тестовые задания 37 вариантов русский язык .
newgdz.com - Васильевых ЕГЭ -2020 50 вариантов заданий русский язык …
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1. Аверьянова, Н.А. Русский язык. Пунктуация: тесты для ЕГЭ / Н.А. Аверьянова. — Рн/Д: Феникс, 2017. — 124 c. |
Физика, ЕГЭ — 2018, задание 24
Тип ПОЛабораторная работа PASCOActivInspire (Promethean)SMART NotebookПрезентация PowerPointAнимационный Flash-роликУрок для ActivTableElite Panaboard (Panaboard)HitachiМастер-классMimioStudio™RM Easiteach Next Generation (TriumphBoard, Panaboard, Legamaster)Interwrite WorkSpace (Interwrite)IP board (IPBoard /Julong)Интересный материал
ПредметАстрономияИнформатикаГеографияОкружающий мирБиологияНемецкий языкОбщественные наукиМатематикаТатарский языкОРКСЭкономикаИностранный языкМХКВоспитательная работа (классный час)Русский языкОБЖГеометрияАнглийский языкТехнологияПриродоведениеОбществознаниеВнеурочное занятиеЕстественные наукиФизикаХимияЛитератураИсторияПравоИЗОЧерчениеМузыкаФранцузский языкДругое
Уровень образованияДошкольное образованиеНачальная школаСредняя школаСтаршая школаВысшая школаСредне-специальное образованиеСреднее образованиеПрофессиональное образованиеСпециальное образованиеДистанционное обучениеВнеурочные занятияДополнительное образование
Вид урокаМетодические рекомендацииРазработка урокаИграФрагмент урокаВнеурочные занятияДидактический материалШаблонСценарий
Классдошкольное1 класс2 класс3 класс4 класс5 класс6 класс7 класс8 класс9 класс10 класс11 классне зависит от класса
Рекомендованные
Сбросить фильтрГосударственная итоговая аттестация (11 класс)
ЕГЭ-2021. видеоконсультации по предметам (изменение КИМ ЕГЭ) /смотреть далее/
Сроки подачи заявлений
Заявления для участия в итоговом сочинении подаются обучающимися лично на основании документа, удостоверяющего их личность, или их родителями (законными представителями) на основании документа, удостоверяющего их личность, или уполномоченными лицами на основании документа, удостоверяющего их личность, и оформленной в установленном порядке доверенности, до 18 ноября 2020 года.
Заявления для участия в ЕГЭ подаются обучающимися, выпускниками прошлых лет лично на основании документа, удостоверяющего их личность, или их родителями (законными представителями) на основании документа, удостоверяющего их личность, или уполномоченными лицами на основании документа, удостоверяющего их личность, и оформленной в установленном порядке доверенности, до 1 февраля 2021 года.
Школьник может! Что нужно знать о своих правах на ЕГЭ и как действовать сайт
_____________________________________________________________________________________
Места подачи заявлений
Заявление для участия в ЕГЭ подается:
- обучающимися — в организацию, осуществляющую образовательную деятельность, в которой они осваивали образовательные программы среднего общего образования.
Обучающиеся 11 класса МОУ СОШ № 24 подают заявление в школе. Ответственное лицо – Меерзон Анна Сергеевна, заместитель директора по УВР
выпускниками прошлых лет, лицами, обучающимися по образовательным программам среднего профессионального образования, обучающимися, получающими среднее общее образование в иностранных образовательных организациях, — в Комитет по образованию Администрации Городского округа Подольск.
Прием заявлений в Комитете по образованию:
г. Подольск, ул. Веллинга, д. 3, каб. 15 (2-й подъезд).
Время приема:
пн.- чт. с 9.00 – 18.00, перерыв с 13.00 до 14.00,
пт. с 9.00 – 17.00, перерыв с 13.00 до 14.00.
При себе необходимо иметь оригиналы и копии документов (паспорт, документ об образовании).
Телефон для справок: 8(4967) 63-61-78.
_____________________________________________________________________________________
Единый государственный экзамен (ЕГЭ) — это форма государственной итоговой аттестации (ГИА) по образовательным программам среднего общего образования.
При проведении ЕГЭ используются контрольные измерительные материалы (КИМ), представляющие собой комплексы заданий стандартизированной формы, а также специальные бланки для оформления ответов на задания.
ЕГЭ проводится письменно на русском языке (за исключением ЕГЭ по иностранным языкам).
ЕГЭ организуется и проводится Федеральной службой по надзору в сфере образования и науки (Рособрнадзором) совместно с органами исполнительной власти субъектов Российской Федерации.
ЕГЭ проводится по общеобразовательным предметам:
- Русский язык
- Математика
- Физика
- Химия
- История
- Обществознание
- Информатика и информационно-коммуникационные технологии (ИКТ)
- Биология
- География
- Английский язык
- Немецкий язык
- Французский язык
- Испанский язык
- Китайский язык
- Литература
____________________________________________________________________________________
Для получения аттестата выпускники текущего года сдают обязательные предметы — русский язык и математику. Другие предметы ЕГЭ участники сдают на добровольной основе.
Сдать можно любое количество предметов из списка.
На сайте Федерального института педагогических измерений http://fipi.ru/ege-i-gve-11/demoversii-specifikacii-kodifikatory вы можете ознакомиться документами, определяющие структуру и содержание контрольных измерительных материалов единого государственного экзамена:
— кодификаторы элементов содержания и требований к уровню подготовки выпускников общеобразовательных учреждений для проведения единого государственного экзамена;
— спецификации контрольных измерительных материалов для проведения единого государственного экзамена;
- демонстрационные варианты контрольных измерительных материалов единого государственного экзамена.
____________________________________________________________________________________
«Горячая линия» по вопросам подготовки и проведения государственной итоговой аттестации
84967-63-61-78 Комитет по образованию Администрации Городского округа Подольск;
Постановление о «Подача заявлений на ГИА»
Что нужно знать о своих правах на ЕГЭ?
Апелляция
Где найти информацию?
Запрещается!
Предметы
Русский язык
Изложение
Сочинение
Математика
Иностранный язык
Социальные сети
Как зарегистрироваться?
В пункте приема экзамена
Как пересдать ЕГЭ
Минимальные баллы
Куда поступают самые сильные школьники?
Видеоролики ЕГЭ 2020
МР по проведению итогового сочинения (изложения) в 2019-2020 уч. году
тестов Fipi по русскому языку. Еге на русском языке
Русский язык | ИСПОЛЬЗОВАНИЕ 2018
ЕГЭ 2018 Русский язык онлайн бесплатно
Сдать тест «ЕГЭ 2018 вариант обучения русскому языку №1» онлайн
Русский язык | ИСПОЛЬЗОВАНИЕ 2018
Сдать тест «ЕГЭ 2018 вариант обучения русскому языку №2» онлайн
Русский язык | ИСПОЛЬЗОВАНИЕ 2018
Решение онлайн-теста ЕГЭ 2018 по русскому языку знакомит студентов с задачами реального ЕГЭ и помогает овладеть необходимыми навыками для решения задач КИМ.Учителя могут бесплатно использовать онлайн-тестирование в классе, чтобы обучать учеников и руководить ими. Учебная версия экзамена по русскому языку соответствует демоверсии 2018 года.
Сдать тест «ЕГЭ 2018 вариант обучения русскому языку №3» онлайн
Русский язык | ИСПОЛЬЗОВАНИЕ 2018
Решение онлайн-теста ЕГЭ 2018 по русскому языку знакомит студентов с задачами реального ЕГЭ и помогает овладеть необходимыми навыками для решения задач КИМ.Учителя могут бесплатно использовать онлайн-тестирование в классе, чтобы обучать учеников и руководить ими. Учебная версия экзамена по русскому языку соответствует демоверсии 2018 года.
Сдать тест «ЕГЭ 2018 вариант обучения русскому языку №4» онлайн
Русский язык | ИСПОЛЬЗОВАНИЕ 2018
Решение онлайн-теста ЕГЭ 2018 по русскому языку знакомит студентов с задачами реального ЕГЭ и помогает овладеть необходимыми навыками для решения задач КИМ.Учителя могут бесплатно использовать онлайн-тестирование в классе, чтобы обучать учеников и руководить ими. Учебная версия экзамена по русскому языку соответствует демоверсии 2018 года.
Сдать тест «ЕГЭ 2018 вариант обучения русскому языку №5» онлайн
Русский язык | ИСПОЛЬЗОВАНИЕ 2018
Решение онлайн-теста ЕГЭ 2018 по русскому языку знакомит студентов с задачами реального ЕГЭ и помогает овладеть необходимыми навыками для решения задач КИМ.Учителя могут бесплатно использовать онлайн-тестирование в классе, чтобы обучать учеников и руководить ими. Учебная версия экзамена по русскому языку соответствует демоверсии 2018 года.
Сдать тест «ЕГЭ 2018 вариант обучения русскому языку №6» онлайн
Русский язык | ИСПОЛЬЗОВАНИЕ 2018
Решение онлайн-теста ЕГЭ 2018 по русскому языку знакомит студентов с задачами реального ЕГЭ и помогает овладеть необходимыми навыками для решения задач КИМ.Учителя могут бесплатно использовать онлайн-тестирование в классе, чтобы обучать учеников и руководить ими. Учебная версия экзамена по русскому языку соответствует демоверсии 2018 года.
Сдать тест «ЕГЭ 2018 вариант обучения русскому языку №7» онлайн
Русский язык | ИСПОЛЬЗОВАНИЕ 2018
Решение онлайн-теста ЕГЭ 2018 по русскому языку знакомит студентов с задачами реального ЕГЭ и помогает овладеть необходимыми навыками для решения задач КИМ.Учителя могут бесплатно использовать онлайн-тестирование в классе, чтобы обучать учеников и руководить ими. Учебная версия экзамена по русскому языку соответствует демоверсии 2018 года.
Сдать тест «ЕГЭ 2018 вариант обучения русскому языку № 8» онлайн
Русский язык | ИСПОЛЬЗОВАНИЕ 2018
Решение онлайн-теста ЕГЭ 2018 по русскому языку знакомит студентов с задачами реального ЕГЭ и помогает овладеть необходимыми навыками для решения задач КИМ.Учителя могут бесплатно использовать онлайн-тестирование в классе, чтобы обучать учеников и руководить ими. Учебная версия экзамена по русскому языку соответствует демоверсии 2018 года.
Сдать тест «ЕГЭ 2018 вариант обучения русскому языку № 9» онлайн
Русский язык | ИСПОЛЬЗОВАНИЕ 2018
Решение онлайн-теста ЕГЭ 2018 по русскому языку знакомит студентов с задачами реального ЕГЭ и помогает овладеть необходимыми навыками для решения задач КИМ.Учителя могут бесплатно использовать онлайн-тестирование в классе, чтобы обучать учеников и руководить ими. Учебная версия экзамена по русскому языку соответствует демоверсии 2018 года.
Сдать тест «ЕГЭ 2018 вариант обучения русскому языку № 10» онлайн
Русский язык | ИСПОЛЬЗОВАНИЕ 2018
ЕГЭ по русскому языку состоит из , двух, частей и 25 заданий.
Первая часть представляет 24 задачи. Они могут быть тестовыми, на выбор одного или нескольких ответов, открытого типа (сами пропишите пробел).
Ответ на задания части 1 дает соответствующая запись в виде цифры (числа) или слова (несколько слов), последовательности цифр (цифр), записанной без пробелов, запятых и других дополнительных символов .
Задания части 1 проверяют усвоение выпускниками учебного материала как на основном, так и на высоком уровне сложности (задания 7, 23-24).
Часть вторая — состоит из одной задачи — 25.Это задание предполагает написание эссе на основе прочитанного и проанализированного текста.
Задание части 2 (задание 25 — сочинение) может быть выполнено испытуемым любого уровня сложности (базовый, продвинутый, высокий).
На работу отводится 210 минут — 3,5 часа.
Распределение заданий по частям экзаменационной работы
| Части работ | Количество задач | Максимальный балл в начальной школе | Тип работы |
| 1 часть | 24 | 33 | Краткий ответ |
| Часть 2 | 1 | 24 | Подробный ответ |
| Итого | 25 | 57 |
Оценка по заданиям
Ниже я приведу «стоимость» каждой выполненной задачи.
За корректное выполнение каждой задачи первая часть (кроме заданий 1, 7, 15 и 24) испытуемый получает 1 балл. За неправильный ответ или его отсутствие начисляется 0 баллов.
За выполнение заданий 1 и 15 можно получить от 0 до 2 баллов.
Ответ считается правильным, если он содержит все числа из стандарта и других чисел нет.
За выполнение задания 7 можно получить от 0 до 5 баллов.
За каждый правильно указанный номер, соответствующий номеру из списка, испытуемый получает 1 балл (5 баллов: ошибок нет; 4 балла: допущена одна ошибка; 3 балла: допущены две ошибки; 2 балла: два числа указаны правильно. ; 1 балл: правильно указана только одна цифра; 0 баллов: совершенно неверный ответ, т.е. неправильная последовательность цифр или ее отсутствие.
За выполнение задания 24 можно получить от 0 до 4 баллов. Ответ считается правильным, если он содержит все числа из стандарта и других чисел нет.
Максимальное количество баллов, которое может получить испытуемый, если он правильно выполнил задание вторая часть , это 24 балла.
За правильное выполнение всех заданий экзаменационной работы можно получить максимум 57 первичных баллов .
На сайте вы можете найти варианты пробных тестов по различным предметам, таким как: математика, обществознание, литература, история, химия, физика, биология, география, информатика, русский, английский и испанский языки. Такая проверка, как ГИА и ЕГЭ, очень серьезна для студентов, а потому подготовка к ним очень важна. Лучший способ подготовиться к таким тестам — пройти тесты на этом сайте. Пробные тесты состоят из последовательных вопросов и ответов на них.После прохождения теста вам будут представлены правильные ответы и ошибки, которые вы сделали, это даст вам возможность проверить свои силы и знания и попрактиковаться перед экзаменом.
Преимущества и недостатки онлайн-экзаменов
Есть много вариантов подготовки к экзаменам, и один из них — онлайн-тесты. Конечно, суть заданий, представленных на экзамене, отличается от представленных на нашем сайте, но формат сохраняется, и это поможет вам попрактиковаться.Когда ученик анализирует свои ошибки или понимает, с какими вопросами возникают проблемы, тогда ему предоставляется возможность попрактиковаться и изучить предмет более глубоко, чтобы получить высокий балл. Изучив статистику, можно утверждать, что после прохождения обучающих тестов уровень знаний и оценок на занятиях улучшается. После прохождения предварительных тестов ребенок намного быстрее адаптируется и лучше выполняет задания.
Мок-тесты не дадут очень хорошего результата, если при их прохождении вы используете много подсказок, так как вы должны помнить, что во время экзамена запрещено использовать вспомогательные источники, отводится меньше времени, а задания усложняются.Если во время подготовки вы позволите себе пользоваться подсказками, вы сможете привыкнуть к этому и вам будет очень сложно на экзамене. Для более продуктивной подготовки рекомендуется использовать различные методы изучения материала, а в качестве самоконтроля знаний использовать шпаргалки.
Необходимость подготовки к экзамену
Чтобы успешно сдать экзамен, необходимо правильно и старательно подготовиться. ЕГЭ — одно из первых серьезных заданий для школьников.Специально для вас — наш сайт Uchistut.ru, где вам будет удобно готовиться к предстоящим экзаменам. Высокие баллы, полученные на ЕГЭ, практически гарантируют вам успешный и престижный вуз. А получение качественных знаний — залог богатой и успешной жизни. Чем больше ученик уделяет тренировочным тестам времени, тем выше будет его уровень знаний и психологическая готовность к экзаменам, поскольку представленные здесь тесты написаны с учетом всех общепринятых методик.Именно на нашем портале у вас есть возможность потренироваться перед экзаменами, чтобы вы могли с легкостью их сдать позже!
В отличие от США, большинство европейских студентов изучают иностранный язык
Студенты в Соединенных Штатах и Европе сталкиваются со многими схожими задачами на протяжении всего обучения, от подготовки к экзаменам до написания работ. Но есть явные различия, когда дело доходит до образования на иностранном языке — или его отсутствия — и в результате гораздо меньшая доля американских студентов изучает иностранный язык.
Изучение иностранного языка — это почти повсеместная практика для учащихся по всей Европе, отчасти обусловленная тем фактом, что в большинстве европейских стран есть требования национального уровня для формального изучения языков в школе. Такого национального стандарта не существует в США, где требования в основном устанавливаются на уровне школьного округа или штата.
По всей Европе учащиеся обычно начинают изучать свой первый иностранный язык в качестве обязательного школьного предмета в возрасте от 6 до 9 лет.Кроме того, изучение второго иностранного языка в течение как минимум одного года является обязательным в более чем 20 европейских странах.
В целом, в среднем 92% европейских учащихся изучают язык в школе. По данным Евростата, статистического подразделения Европейской комиссии, большинство учащихся начальных и средних школ в Европе изучают как минимум один иностранный язык в рамках своего образования. Из 29 европейских стран, по которым имеются данные, в 24 уровень изучения иностранного языка составляет не менее 80%, а в 15 из них — 90% или более студентов, обучающихся на языковых курсах.Сообщается, что в трех из четырех стран с наименьшим количеством студентов — Люксембурге, Мальте и Лихтенштейне — 100% студентов изучают иностранный язык.
Даже в европейских странах с самой низкой общей долей учащихся, изучающих иностранный язык, большинство учащихся изучают хотя бы один иностранный язык до окончания средней школы. (Для сравнения по странам Евростат использует три широкие категории образования — начальное, неполное среднее и полное среднее — которые примерно эквивалентны начальной, средней и старшей школе в США.С.)
Например, в то время как в Бельгии (64%) самый низкий общий процент учащихся, изучающих другой язык, 90% бельгийских учащихся старших классов средней школы изучают иностранный язык в школе. Сюда входят 67%, которые изучают более одного иностранного языка. В Португалии, где общий уровень обучения составляет 69%, почти 90% учащихся младших классов средней школы обучаются на двух или более курсах иностранных языков. Примерно 98% учащихся в Нидерландах изучают иностранный язык к моменту поступления в неполную среднюю школу (или около 7-го класса), в том числе 74% изучают два или более языков, несмотря на то, что в целом по стране показатель составляет 70%.Английский язык является наиболее изучаемым языком для всех возрастных категорий в Европе.
Между тем, в США гораздо меньше школьников участвуют в обучении иностранным языкам. Согласно отчету некоммерческой организации American Councils for International Education за 2017 год, во всех 50 штатах и округе Колумбия 20% школьников K-12 обучаются на курсах иностранных языков. В Нью-Джерси (51%) больше всего студентов, изучающих язык, за ним следуют округ Колумбия (47%) и Висконсин (36%).Однако в подавляющем большинстве штатов участие менее 25%, и только 9% студентов изучают иностранный язык в Нью-Мексико, Аризоне и Арканзасе. Испанский в подавляющем большинстве случаев является самым популярным изучаемым языком, хотя в отчете также рассматривались различные языки — от китайского до латиноамериканского и американского жестового языка.
В десяти штатах и округе Колумбия есть требования к окончанию школы по иностранному языку для учащихся средней школы, в 24 штатах есть требования к выпускному экзамену, которые могут быть выполнены либо с уроками иностранного языка, либо с другими неязыковыми курсами, а в 16 штатах нет рекомендаций по выпуску, касающихся образования на иностранном языке. .
Смешанный акцент на изучении языка может отражать представления американцев о том, какие навыки необходимы рабочим сегодня. В отчете исследовательского центра Pew Research Center о состоянии рабочих мест в США за 2016 год только 36% американцев сообщили, что знание иностранного языка является чрезвычайно или очень важной чертой для работников, чтобы добиться успеха в современной экономике, и ставит его на последнее место из восьми навыков для рабочих. ‘ успех.
Кэт Девлин — научный сотрудник исследовательского центра Pew Research Center, занимающийся изучением глобального отношения.ресурсов, посвященных вопросам расы, разнообразия и социальной справедливости
Вебинары специальной группы по интересам ACTFL (SIG)
Обеспечение социальной справедливости в школьных классах младшего возраста посредством критического культурного просвещения (апрель 2020 г.)
Андреа Амадо, Дори Конлон Перуджини и Сара Линдстрем
Изучение языков для детей SIG
Навигация в трудные диалоги (апрель 2020 г.)
Кришауна Хайнс-Гейтер
Подходы к критике и социальной справедливости SIG
Путешествие социальной справедливости (май 2020 г.)
Терри Осборн
Критические подходы и подходы к социальной справедливости SIG
Статьи в
The Language EducatorДиверсификация преподавателей и изучающих иностранные языки (Уджу Аня и Л.Дж. Рэндольф младший), том 14, i4
Статьи в
Летопись иностранных языковМы опубликовали виртуальное издание с открытым доступом, которое содержит все эти статьи.
Доступ к виртуальной версии
Абреу, Л. (2016). Осведомленность о расовом разнообразии в испаноязычном мире среди испаноязычных L2. Летопись иностранных языков , 49 (1), 180-190.
Аня У. (2011). Связь с сообществами учащихся и спикеров: интегративные идеалы, опыт и мотивация успешных изучающих черный второй язык. Летопись иностранных языков , 44 (3), 441-466.
Баггетт, Х. К. (2016). Набор студентов на мировые языки: L’Égalité des Chances ?. Летопись иностранных языков , 49 (1), 162-179.
Байрам, М., и Вагнер, М. (2018). Внесение изменений: преподавание языков для межкультурного и международного диалога. Анналы иностранных языков , 51 (1), 140-151.
Фарфан-Кобб И. и Ласситер Л. Э. (2003).Как национальная неделя иностранного языка способствует повышению осведомленности о культуре в исторически сложившемся университете для чернокожих. Летопись иностранных языков , 36 (3), 397-402.
Финн, Дж. Д. (1998). Изучение иностранных языков в средней школе. Летопись иностранных языков , 31 (3), 287-306.
Гольдони, Ф. (2013). Опыт погружения студентов в обучение за рубежом. Анналы иностранных языков , 46 (3), 359-376.
Кингингер, К. (2013). Личность и изучение языка при обучении за границей. Анналы иностранных языков , 46 (3), 339-358.
Кубота Р., Остин Т. и Сайто-Эбботт Ю. (2003). Разнообразие и включение социально-политических вопросов в классы иностранного языка: предварительное исследование. Летопись иностранных языков , 36 (1), 12-24.
Кубота Р. и Катлетт С. (2008). Испанский только для иностранного языка в начальной школе (FLES): Конкурирующие дискурсы по местной языковой политике. Анналы иностранных языков , 41 (1), 102-118.
Марихуан, С., и Санс, К. (2018). Расширяя границы: текущие и новые направления обучения за рубежом исследования и практика. Анналы иностранных языков , 51 (1), 185-204.
Розенбуш, М. Х. (1992). Достаточно ли знания культурного разнообразия? Глобальное образование по программе изучения иностранного языка в начальной школе. Анналы иностранных языков , 25 (2), 129-136.
Warner, C., & Dupuy, B. (2018). Движение к многоязычию в обучении иностранным языкам: прошлые и настоящие перспективы… и за его пределами. Летопись иностранных языков , 51 (1), 116-128.
Вилла, Д. Дж. (2002). Санация американского испанского языка в академических кругах. Анналы иностранных языков , 35 (2), 222-230.
Заявление ACTFL о разнообразии и интеграции в преподавание и изучение мировых языков
Разнообразие и инклюзивность в преподавании и изучении мировых языков
Внешние ресурсы
15 учебных материалов для обсуждения расизма, полицейской деятельности и протестов (2020 г.), Неделя образования
Письмо Джеймса Болдуина из области, о которой я думаю,
Посмотрите интервью Тони Моррисон, в котором она разбирает белизну и превосходство белого.
Как быть антирасистом Ибрам X. Кенди
Белая ярость, Кэрол Андерсон
Хрупкость белых: почему белым так трудно говорить о расизме Робин ДиАнджело
Между миром и мной, Та-Нехиси Коутс
Новый Джим Кроу: массовое заключение в эпоху дальтонизма, Мишель Александер
Смещено Дженнифер Эберхардт
Дело о возмещении ущерба Та-Нехиси Коутс
Ресурсы по борьбе с расизмом для белых: Руководство по ресурсам, составленное Сарой Софи Фликер и Алиссой Кляйн для белых людей, чтобы они могли углубить свою антирасистскую работу.
Beyond the Hashtag: How to Take Anti-Racist Action in Your Life: Статья, написанная Зяхной Брайант о том, как предпринять шаги к неперформативному активизму и антирасистским действиям.
Just Mercy, Брайан Стивенсон
Огонь в следующий раз, Джеймс Болдуин
Справочник ресурсов по борьбе с расизмомВиктории Александер, MEd
Противодействие предубеждениям: как защитить себя и помочь другим от OnlinePsychology @ Pepperdine, онлайн-программы магистра психологии Университета Пеппердайн.
АНТИАЗИАТСКИЕ РЕСУРСЫ РАСИЗМА
Антиазиатское насилие резко возросло в США после COVID-19. Но не там началось (2021) Сегодня
COVID-19 Ресурсы для борьбы с расизмом от AAJC
Как реагировать на расизм, связанный с коронавирусом, с помощью обучения для правосудия
Американцы азиатского происхождения, (2020) PBS
Гонка: Сила иллюзии, (2018) Калифорния Кинохроника
История Закона об исключении китайцев (энциклопедия Дэнсё)
Вмешательство стороннего наблюдателя, чтобы остановить антиазиатские / американские и ксенофобные притеснения, Холлабак! и AAJC
Сообщить о случаях ненависти в Stop AAPI Hate, Americans Advancing Justice, National Asian Pacific American Bar Association (NAPABA)
Ресурсы LGBTQ +
Выход: подлинная жизнь трансгендеров или небинарных людей, Кампания за права человека
Ресурсы для гендерных и инклюзивных школ ЛГБТ, Кампания за права человека
Месяц гордости ЛГБТК и образовательные ресурсы: преподавание ЛГБТК +, ADL
Лучшие практики для работы с ЛГБТ-студентами, Обучение для правосудия
Книселы, К.А. (2016). Изучение языка и гендерное Я: случай французского и мужественности в контексте США. Пол и язык , 10 (2), 216-239.
Книсели, К. А. (2020). Le français non-binaire: лингвистические формы, используемые небинарными носителями французского языка. Анналы иностранных языков , 53 (4), 850-876.
Книсели, К. А. (2020). Подрыв культурно нечитаемого: понимание самооценки небинарных носителей французского языка. Французское обозрение , 94 (2), 173–192.
Нортон Б. и Де Коста П. (2018). Задачи исследования идентичности в изучении и преподавании языков. Преподавание языка , 51 (1), 90–112.
Составлено Doane Academy, Берлингтон, Нью-Джерси
Как стать союзником
10 вещей, которые вы можете сделать, чтобы стать союзником ЛГБТК + из PFLAG Straight for Equality Materials
10 вещей, которые вы можете сделать, чтобы стать союзником трансгендерных людей * из PFLAG Straight for Equality Materials
Советы союзников ЛГБТКИА от ресурсного центра ЛГБТКИА Калифорнийского университета в Дэвисе
Вот как выглядит хороший союзник ЛГБТК (2019) Vox
Гордость
State of Pride Документальный фильм YouTube cw: обсуждение оскорблений и суицидальных мыслей
« 50 лет после каменной стены, почему так много ЛГБТ« все еще скорбят »» PBS NewsHour
11 студентов объясняют, что для них значит быть гомосексуальным, черным и гордым. Серия коротких интервью, сделанных в блоге AMP для GLAADA Balancing Act: Быть черным, геем и женщиной, личное эссе для 34th Street
(Кратко) История LGBTQIA + в США
«Какой была жизнь, активизм и организация ЛГБТК в Соединенных Штатах до
Каменная стена »(2019) Teen Vogue
«Значки ЛГБТ, которые вам нужно знать и как найти больше» (2017) Teen Vogue
«К 50-летию Стоунуолла этот квир-подросток взял интервью у кого-то, кто был там» (2019) Teen Vogue
Организации
GLSEN Веб-сайт | Instagram | Twitter
Проект Тревора Веб-сайт | Instagram | Twitter
ЛИНСПЕКТОР: многоязычные задачи проверки для представлений слов | Компьютерная лингвистика
Мы заметили, что большое количество тестовых задач имеет высокую корреляцию с синтаксическими задачами, особенно для агглютинативных языков: турецкого и финского.Этот результат может быть связан с некоторыми из наших предыдущих наблюдений, обсуждавшихся в разделе 3.5, а именно, относительно лексического разнообразия и коэффициента неоднозначности . В разделе 3.5 мы продемонстрировали, что тестовые тесты для этих языков обладают самым богатым лексическим разнообразием с охватом существительных, глаголов и прилагательных; и имел самый низкий коэффициент неоднозначности, в основном из-за свойства одной морфемы, кодирующей только один морфологический признак. Эти наблюдения говорят о том, что экземпляры в предложенных тестах являются удовлетворительными представителями языка.Помимо этих наблюдений, другой причиной является количество информации, закодированной морфологическими особенностями на уровне типов, на что указывает регулярность языков (Cotterell et al.2019). Как показано в Cotterell et al. (2018), финский и турецкий языки имеют гораздо более низкие показатели нерегулярности по сравнению с другими языками, с которыми мы экспериментировали. Это можно интерпретировать так: чем больше регулярности в языке, тем больше информации можно включить в «одну единицу / слово», не внося больше двусмысленности, что упрощает сбор синтаксической информации в единой форме.
С другой стороны, мы обнаружили меньший набор тестовых задач с высокой корреляцией для слитных языков , особенно для синтаксических задач. Это может быть связано с объемом синтаксической информации, которую можно закодировать в слове, которая может быть связана с количеством парадигм. Например, в то время как турецкий язык имеет 120 парадигм существительных, в немецком и русском только 29 и 25 соответственно (Cotterell et al. 2018), что позволяет предположить, что объем информации, закодированной в существительных, действительно ограничен.Кроме того, отсутствие лексического разнообразия (имеющего только глаголы) оказало наибольшее влияние на испанский язык, что вызвало самые слабые корреляции среди всех языков. Кроме того, мы заметили, что набор общих проверочных тестов имеет более высокую корреляцию с некоторыми последующими задачами среди большинства языков, например Case , POS , Number и TagCount для синтаксических задач; и OddFeat , SameFeat , Tense в XNLI; мы не обнаружили сильной корреляции с NER почти для всех языков.Регистр входит в число функций, которые сигнализируют о синтаксической и семантической связи между именами и глаголами, как обсуждалось в разделе 3.1; следовательно, ожидалось, что он будет хорошо коррелировать с синтаксическими и поверхностными семантическими задачами. POS — очевидная синтаксическая функция, тогда как Number — нет. Тем не менее, Число входит в число общих функций грамматического согласования и дает подсказки для связывания синтаксически связанных слов, которые должны согласовываться по числу (например, связывание подлежащего и глагола при синтаксическом разборе зависимостей).Результат теста TagCount предполагает, что упрощенное приближение морфологии может быть хорошим предсказателем для выполнения синтаксической задачи. Мы также отмечаем, что есть случаи, когда корреляция предполагалась, но никогда не наблюдалась или была признана слабой, например, простые задачи исследования морфологических признаков, например, Case , Tense , Number и анализ зависимости турецкого языка. Точно так же в некоторых случаях корреляция обнаруживается, хотя и не предполагается, например, турецкий NER хорошо коррелирует с функцией SameFeat .Это говорит о том, что в измерениях корреляции присутствует определенный шум, который может быть результатом множества различных факторов, таких как небольшое количество точек данных (модели встраивания). Хотя наши результаты выявляют определенные закономерности, получение точек данных (язык — внешняя оценка — оценка зондирования) требует больших вычислительных ресурсов, что ограничивает точность корреляционных тестов.
% PDF-1.3 % 1 0 объект > эндобдж 2 0 obj > эндобдж 3 0 obj > эндобдж 4 0 obj > эндобдж 5 0 obj > эндобдж 6 0 obj > эндобдж 7 0 объект > эндобдж 8 0 объект > эндобдж 9 0 объект > эндобдж 10 0 obj > эндобдж 11 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [243.543 723.126 291.264 734.12] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 12 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [81.913 712.168 291.264 723.111] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 13 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [81.913 701.209 116.005 712.177] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 14 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [236,408 650,344 291,264 659,4] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 15 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [81.913 637,448 290,517 648,392] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 16 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [269.595 572.526 291.264 583.52] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 17 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [81.913 561.568 291.264 572.511] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 18 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [81.913 550.609 291.264 561.552] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 19 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [81.913 539,65 96,638 550,593] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 20 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [170.198 508.766 291.264 519.709] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 21 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [81.913 497.906 147.907 508.775] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 22 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [179.225 423.087 291.264 434.031] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 23 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [81.913 414.066 155.267 423.072] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 24 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [184.428 370.285 291.264 381.229] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 25 0 объект > / Border [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [81.913 361.264 108.812 370.27] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 26 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [118.404 328.442 291.264 339.386] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 27 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [81.913 317.483 196.658 328.452] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 28 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [204.062 231.804 291.264 242.748] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 29 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [81.913 220.845 291.264 231.789] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 30 0 объект > / Border [0 0 0] / C [0 1 1] / H / I / Rect [81.913 209.886 96.638 220.83] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 31 0 объект > транслировать / pdfrw_0 Сделать конечный поток эндобдж 32 0 объект > транслировать xXKS # 9m \ # JY`g7vztïLl6 | J) L #> o ‘»FET2 ܍ rJ4G7_f \ Hfƒxu [ɾ4cYK 禞 Yӎ} s HUƓTl0 + EMT
Положение бровей в грамматических и эмоциональных выражениях казахско-русского жестового языка: количественное исследование
Abstract
Выражения лица в жестовых языках используются для выражения грамматических функций, таких как вопросительный знак, но также могут использоваться для выражения эмоций (собственных или созданных в контексте действий).Эмоции и грамматические функции могут использовать одни и те же артикуляторы, и комбинации могут быть конгруэнтными или несовместимыми. Например, удивление и полярные вопросы могут быть отмечены поднятыми бровями, а гнев обычно отмечен опущенными бровями. Мы исследовали, что происходит, когда разные эмоции (нейтральные / удивление / гнев) сочетаются с разными типами предложений (утверждение / полярный вопрос / белый вопрос) на казахско-русском языке жестов (KRSL), повторяя исследования, ранее проведенные для других языков жестов.Мы попросили 9 местных подписывающих лиц (5 глухих, 4 слышащих ребенка глухих взрослых) подписать 10 простых предложений в 9 условиях (3 эмоции * 3 типа предложений). Мы использовали программу OpenPose для отслеживания положения бровей на видеозаписях. Мы обнаружили, что эмоции и типы предложений влияют на положение бровей в KRSL: брови поднимаются при полярных вопросах и удивлении и опускаются при гневе. Существует также некоторое взаимодействие между этими двумя факторами, а также некоторые различия между слышащими и глухими туземными подписывающими, а именно меньший эффект полярных вопросов для глухой группы и различное взаимодействие между эмоциями и ответом на вопрос в этих двух группах.Таким образом, мы находим доказательства комплексного влияния на нефизическое поведение лиц, подписывающих жестовые языки, и демонстрируем количественный подход к этой области.
Образец цитирования: Киммельман В., Имашев А., Мукушев М., Сандыгулова А. (2020) Положение бровей в грамматических и эмоциональных выражениях казахско-русского жестового языка: количественное исследование. PLoS ONE 15 (6): e0233731. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0233731
Редактор: Мэтью Л.Зал, Массачусетский университет — Дартмут, США
Поступила: 24.01.2020; Одобрена: 11 мая 2020 г .; Опубликовано: 2 июня 2020 г.
Авторские права: © 2020 Kimmelman et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.
Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в рукописи и ее файлах с вспомогательной информацией.
Финансирование: Работа была поддержана Программой грантов на развитие конкурсных исследований факультета Назарбаев Университета на 2019-2021 годы «Система автоматического распознавания казахского жестового языка (K-SLARS)». Номер награды: 110119FD4545 «. Спонсоры не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.
Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.
Введение
В жестовых языках выражения лица используются по разным причинам, в том числе для обозначения грамматических функций [1].В то же время подписывающие также могут выражать эмоции через выражения лица, собственные или, что более важно, чужого в контексте сконструированного действия или речи, когда подписывающий кого-то цитирует [2]. Поскольку выражения лица могут использоваться для выражения различных функций, иногда между функциями может возникать конфликт. Например, во многих языках жестов полярные вопросы отмечены приподнятыми бровями [3]. В то же время сердитое выражение лица обычно включает опущенные (нахмуренные) брови [4].Что произойдет, если подписывающий задаст гневный полярный вопрос: будут ли брови подняты или опущены, и то, и другое, или ни то, ни другое?
Исследователи исследовали этот вопрос, используя данные Американского языка жестов (ASL) [5] и Жестового языка Нидерландов (NGT) [6], с некоторыми нетривиальными выводами, см. Также ниже. В этой статье мы вносим свой вклад в этот вопрос, исследуя взаимодействие эмоциональных и грамматических факторов на положение бровей в еще одном жестовом языке, казахско-русском языке жестов (KRSL), который ранее не исследовался в этом отношении.Кроме того, мы используем программное обеспечение OpenPose [7–10] для количественного и точного анализа положения бровей, что ранее было невозможно из-за отсутствия соответствующей технологии. Таким образом, это исследование также можно рассматривать как демонстрацию будущего количественных исследований не ручных маркеров на жестовых языках.
Ручные маркеры на жестовых языках
Распространенная ошибка думать, что жестовые языки — это языки, созданные руками. Фактически, пользователи жестового языка используют не мануальные артикуляции (наклоны тела и повороты, наклоны головы, повороты, встряски, кивки, движения рта, движения век, морщины на носу, движения бровей и т. Д.) для множества лингвистических функций, см. обзор [1]. Например, движения рта могут использоваться для устранения лексической неоднозначности или для выражения наречных значений; движения тела можно использовать для выражения контраста и обозначения сконструированного действия или речи; движения головы обычно используются для отрицания и утверждения. Основное внимание в этой статье уделяется движениям бровей, которые также можно использовать для различных функций.
Более конкретно, движения бровей обычно используются для обозначения типа предложения (утверждение vs.question) [3], для обозначения тем и фокусов [11, 12], а также для обозначения придаточных предложений различного типа [13]. Важно понимать, что движения бровей обычно сочетаются с другими не ручными маркерами в этих функциях. Например, обозначение тем в некоторых языках жестов предполагает не только поднятые брови, но также наклон головы назад и широко открытые глаза [14].
Во многих жестовых языках утверждения характеризуются нейтральным положением бровей (если нет других факторов, вызывающих движение бровей, например, подчиненный статус предложения и т. Д.). Полярные вопросы чаще всего отмечены приподнятыми бровями (а также некоторым типом движения головы) [3], но см. Также [15]. Обозначение «белых вопросов» более неоднозначно: в некоторых языках используется опускание бровей [16], в то время как в других может использоваться поднятие бровей [17] или и то, и другое [18]. Для KRSL никаких предыдущих исследований не проводилось, в то время как в RSL некоторые предварительные результаты указывают на использование подъема бровей в полярных вопросах, а также на поднятие и опускание бровей в белых вопросах.
Еще одно важное явление, которое отмечается не вручную в жестовых языках, — это так называемые сконструированные действия / речь [2, 19, 20].Когда подписывающий хочет передать чью-то речь или действия, он может взять на себя роль другого человека (или животного), чтобы знаки, жесты и выражения лица подписавшего были приписаны этому другому человеку. Иногда это достигается поворотом тела и головы и смещением взгляда в сторону (так называемое смещение ролей ), но эти не ручные маркеры не являются обязательными, по крайней мере, не в RSL [20].
Движения бровей сами по себе не участвуют в смене ролей.Однако, если подписывающий цитирует кого-то, кто испытывает эмоции, они также могут представлять эмоциональное выражение лица цитируемого человека. Так, например, если цитируемое лицо сердится, подписывающее лицо может выбрать сердитое выражение лица. Обратите внимание, что это использование эмоциональных выражений лица, таким образом, является перформативным и выразительным, а не проявлением реальных эмоций подписывающего лица, производящего выражение.
Взаимодействие грамматики и эмоций
Выражение лица иногда отражает эмоции.Обратите внимание, что есть много споров о том, какие эмоции выражаются движениями лица, как именно это происходит, и являются ли выражения лица надежными и специфическими маркерами эмоций (см. Недавний критический обзор в [21]), а также вопрос о существовании. основных универсальных эмоций также оспаривается [22]. Независимо от того, действительно ли люди достоверно выражают свои эмоции с помощью определенных выражений лица, существуют четкие культурные традиции, связывающие некоторые эмоции с определенными выражениями лица.Эти условные обозначения закодированы, среди прочего, в фильмах, картинах, анимационных фильмах, символах эмодзи и т. Д.
Пользователи языка жестов могут использовать условные обозначения эмоциональных выражений лица для представления эмоций людей, которых они цитируют. Кроме того, весьма вероятно, что настоящие эмоции подписывающих лиц влияют на их выражение лица, но это не рассматривается в данном исследовании.
Некоторые эмоции обычно связаны с движениями бровей: удивление с приподнятыми бровями (как с внутренней, так и с внешней стороны) и гнев с приподнятыми бровями (опускание внутренней части брови и сближение бровей) [4].Учитывая, что движение бровей также контролируется типом предложения, конфликт может возникнуть, если предложение произносится с определенным типом предложения и с определенной эмоцией. Небольшое количество исследований посвящено изучению того, что происходит в таких ситуациях.
De Vos et al. [6] исследовали влияние эмоций (нейтральность, гнев, удивление) на положение бровей в полярных вопросах и «белых» вопросах на языке жестов Нидерландов (NGT). Они выявили декларативы, предложения с отмеченными темами, полярные вопросы и белые-вопросы в сочетании с тремя эмоциями от двух местных подписантов NGT, но для анализа они сосредоточились на двух типах предложений (полярные вопросы и белые-вопросы) с тремя эмоциями.Положение бровей было вручную закодировано с использованием Системы кодирования действий лица (FACS) [23] для типа действия и интенсивности действия. Предыдущее исследование выявило ЕД 1 + ЕД 2 (внутреннее и внешнее поднятие бровей) для полярных вопросов и выражений удивления и ЕД 4 (внутреннее опускание бровей) для белых вопросов и гнева. Авторы проверяли гипотезу «Аффект важнее грамматики»: они ожидали, что аффективные выражения будут более важными, чем лингвистические, поэтому в сердитых полярных вопросах они ожидали увидеть ЕД 4, а в удивленных, какие вопросы они ожидали увидеть. ЕД 1 + ЕД 2.Их выводы не соответствовали их гипотезе; вместо этого они обнаружили, что опускание бровей (связанное с гневом или постановкой белых вопросов) сохранялось в сравнении с подъемом бровей, что они объяснили тем, что ЕД 4 фонетически сильнее. В контексте сочетаний конгруэнтных типов эмоций и предложений (удивленные полярные вопросы, сердитые белые вопросы) они обнаружили фонетическое усиление, то есть более сильное поднятие или опускание бровей, чем при нейтральной эмоции.
Weast [5] исследовал аналогичный вопрос исследования, но для американского языка жестов (ASL).Она рассмотрела три типа предложений (утверждение, полярный вопрос, белый вопрос) и пять эмоций (нейтральный, счастливый, грустный, сердитый, удивленный). Она собрала 270 предложений от 6 носителей языка ASL (три разных предложения с каждой комбинацией эмоций и типа предложения для каждого человека). В отличие от Де Вос и др., Она не использовала FACS, а вместо этого использовала цифровой инструмент Screen Calipers (http://www.iconico.com/caliper/) для измерения расстояния в пикселях между средним положением брови. и глаз в пикселях.Она нашла интригующий узор. Во-первых, эмоции достоверно определили положение бровей в прогнозируемом направлении. Во-вторых, в то время как в нейтральных предложениях полярные вопросы, утверждения и белые вопросы надежно различаются по средней высоте бровей на предложение, в эмоционально отмеченных предложениях различия становятся меньше и незначительны. Таким образом, в ASL гипотеза «влияние на грамматику», кажется, находит подтверждение. Однако Уэст также утверждал, что, глядя на временную организацию положения бровей в предложении (динамические контуры), типы предложений на самом деле четко обозначены даже при наличии эмоций.Таким образом, когда маркировка типа предложения сочетается с эмоциями, тип динамического контура отличает типы предложений друг от друга, а не общее среднее положение бровей.
Обратите внимание, что проблема взаимодействия эмоций и грамматики в просодии не ограничивается жестовыми языками. В разговорных языках используется просодия (например, изменение высоты тона или основной частоты (f0) и продолжительность слога) для передачи как эмоций, так и языковой информации, такой как тип предложения, информационная структура и другие.Поскольку просодические особенности речи зависят как от грамматики, так и от эмоций, они могут взаимодействовать. Пелл [24] изучал взаимодействие эмоций, типа предложения и расстановки фокуса в канадском английском, используя схему, аналогичную описанным выше исследованиям жестовых языков. Он обнаружил основные эффекты эмоций, внимания и типа предложения на f0 и длительность, но, что наиболее важно, некоторые нетривиальные взаимодействия. Например, эмоции не были надежно различимы с помощью f0 на словах, которые были сфокусированы в вопросах, поэтому f0 в основном использовалось для обозначения фокусировки и типа предложения, а не эмоции.
Учитывая ограниченное количество исследований как на жестовых, так и на устных языках, нельзя сделать четких выводов о взаимодействии между эмоциями и грамматикой в вокальной и нефизической просодии. Однако все исследования показывают, что этот вопрос заслуживает внимания, поскольку обычно обнаруживаются нетривиальные взаимодействия.
Казахско-русский жестовый язык
В данном исследовании мы исследуем казахско-русский язык жестов (KRSL), то есть язык жестов, используемый в Республике Казахстан.KRSL тесно связан с русским жестовым языком (RSL) и некоторыми другими жестовыми языками бывшего Советского Союза. Раньше Казахстан находился под влиянием Российской империи, а затем был частью Советского Союза (до 1991 года), централизованная языковая политика которой также привела к распространению РГБ в советских республиках.
Хотя официального исследования, сравнивающего KRSL с RSL, не существует, наши наблюдения, основанные на нашем опыте исследования обоих языков, показывают, что они показывают существенное лексическое перекрытие и полностью взаимно понятны.
KRSL ранее не исследовался лингвистически (в отличие от RSL, для которого был опубликован ряд исследований, см. [25] и ссылки в нем). Мы хотели бы отметить, что, хотя RSL и KRSL очень похожи лексически, мы не знаем, применимо ли то же самое к грамматикам двух языков, включая то, как они не вручную отмечают вопросы и представляют эмоции в сконструированных контекстах действий. Поэтому мы не утверждаем, что наши результаты для KRSL обобщаются на RSL.
По некоторым оценкам, в Казахстане проживает от 1 50000 до 200 000 глухих (см. Здесь и здесь).Русский жестовый язык получил статус официального государственного языка в 2013 году (см. Здесь), тогда как KRSL до сих пор не имеет достаточного количества нормативно-правовых документов, чтобы стать официальным языком (см. Здесь). Существует более десяти крупных общественных объединений глухих, слепоглухих и слабослышащих людей и их семей, самое крупное и старейшее из них — Общество глухих Казахстана. Он был основан в 1937 году и имеет филиалы практически во всех крупных городах Казахстана. Также при поддержке государства в каждом областном центре есть специальные школы и школы-интернаты для детей с нарушениями слуха.Правительство Казахстана предоставляет 60 бесплатных часов в год услуг переводчика с языка жестов для каждого глухого человека, которые могут быть потрачены на медицинские, юридические или другие потребности в общении. Помимо пенсии по инвалидности, правительство также каждые пять лет предоставляет глухому человеку персональные компьютеры и мобильные телефоны.
Текущее исследование
В текущем исследовании мы исследуем, как эмоциональные выражения и типы предложений влияют на положение бровей в KRSL и как они взаимодействуют.Мы решили сосредоточиться только на трех эмоциональных выражениях (нейтральный, гнев и удивление) и на трех типах предложений (утверждения, полярные вопросы, белые-вопросы), поскольку эти эмоции и типы предложений уже изучались ранее, и у нас было четкое ожидание. их индивидуального влияния на положение бровей.
Три эмоции и типа предложений образуют 9 падежей, в двух из которых эмоции и грамматика совпадают (то есть ожидается, что они вызывают движение бровей в одном и том же направлении), в двух — неконгруэнтно (предполагается, что они вызывают движение бровей в противоположном направлении). направление), и в пяти случаях не ожидается, что эмоциональный или грамматический тип повлияет на положение бровей.Это представлено в Таблице 1, где каждая ячейка представляет ожидаемое движение бровей из обоих источников.
Основываясь на предыдущих исследованиях, мы можем ожидать, что разные вещи произойдут в конгруэнтных и несовпадающих комбинациях. Гипотеза «влияние выше грамматики» предсказывает, что эмоциональное выражение победит в несогласованных случаях. Если KRSL ведет себя аналогично NGT, мы можем обнаружить, что опускание бровей преобладает над подъемом бровей в контекстах, где они встречаются вместе. С другой стороны, может случиться так, что KRSL четко и четко помечает эмоции и типы предложений без взаимодействия между ними.Учитывая отсутствие предыдущих исследований для KRSL, мы не можем заранее оценить, какая из гипотез более вероятна. Таким образом, в этом исследовательском исследовании нас интересует, как эмоции, типы предложений и их взаимодействие влияют на положение бровей в KRSL.
Материалы и методы
Дизайн исследования
Основываясь на предыдущей работе и наших знаниях о KRSL, мы выбрали три эмоции (нейтральный, гнев, удивление) и три типа предложений (утверждение, полярный вопрос, белый вопрос), чтобы изучить их влияние на положение бровей.Исследование было одобрено этическим советом Назарбаев Университета, Нур-Султан, Казахстан, где были собраны данные.
Мы создали 10 простых предложений, состоящих из подлежащего и непереходного глагола (полный список см. В таблице S1). Эти предложения в форме утверждения и формы полярного вопроса содержали по два знака в одинаковом порядке (1a, b). В белых вопросах в каждом случае добавляется один вопросительный знак (в первой позиции предложения, что было правильным положением, по мнению наших консультантов по местным подписывающим вопросам) (1c).
- ДЕВУШКА ОСЕНЬ.
«Девушка упала». - ПАДЕНИЕ ДЕВУШКИ?
«Неужели девушка упала?» - ГДЕ ПАДЕНИЕ ДЕВУШКИ?
«Куда упала девушка».
- ДЕВУШКА ОСЕНЬ.
Предложение было изначально составлено на письменном русском языке и переведено на KRSL носителем языка, слушающим KRSL, с нейтральными эмоциями; переводы были записаны для использования в качестве стимулов.
Участников (см. Ниже) попросили просмотреть каждое предложение в каждой форме, а затем подписать его с тремя разными эмоциями.См. Видео S1 для записи девяти возможных комбинаций одного предложения, созданного одним из подписавших. Человек в этой записи дал письменное информированное согласие (как указано в форме согласия PLOS) на публикацию потенциально идентифицирующей информации (запись, показывающая его лицо).
Мы не использовали никаких заполнителей и не пытались ввести в заблуждение подписывающих, поскольку требовались четкие инструкции, чтобы заставить их создавать сконструированные эмоциональные выражения. В то же время мы не раскрывали, что нас особенно интересовало взаимодействие между эмоциями и грамматикой при не ручном оценивании, хотя участники, вероятно, догадались об этом.
Во избежание утомления участники делали частые перерывы, в том числе обязательные перерывы между показом стимулов с разными эмоциями. Кроме того, мы использовали два разных порядка предъявления стимулов с разными участниками, чтобы уравновесить возможные эффекты утомления.
После выполнения задания участники имели возможность задать вопросы и / или оставить отзыв. Некоторые из подписавших предоставили обратную связь, в основном заявив, что исследование было интересным и позволило им поразмышлять об использовании ими мимики.
Участники
В исследовании приняли участие девять подписантов из числа коренных народов. Мы определяем подписывающих лиц по рождению как подписывающих лиц, которые выросли по крайней мере с одним глухим подписывающим родителем и выучили KRSL от родителя в детстве. Четверо из подписавших слышат детей глухих взрослых (CODA), которые в настоящее время работают переводчиками KRSL. Пятеро подписавших глухие. Соответствующая информация о подписывающих лицах представлена в Таблице 2.
Помимо выполнения экспериментального задания, участники заполнили небольшую демографическую анкету и подписали форму информированного согласия, подтверждающую свое участие в эксперименте и дающую нам разрешение на использование видеозаписей для исследований и публикаций.Форма информированного согласия была предоставлена в письменной форме участникам слушания, а также в письменной и подписанной форме глухим участникам для обеспечения доступности.
Тот факт, что мы включили как слышащих, так и глухих подписывающих лиц, изначально был основан на наличии подписывающих лиц по рождению. Тем не менее, дополнительный вопрос о том, отличаются ли друг от друга слышащие и глухие местные подписывающие, также может быть исследован в этом исследовании. Хотя в нашей выборке как слышащие, так и носители языка являются носителями языка и изучили KRSL от своих родителей, их воздействие на KRSL и особенно на разговорные языки может быть разным, что также может отражаться на их использовании языка.
Сбор данных
Мы создали инструкции для участников на русском языке, чтобы их можно было использовать с подписывающими. Опытный переводчик (который также является носителем языка KRSL) перевел эти инструкции на KRSL, а видеозаписи инструкций были показаны глухим участникам.
Инструкции были следующие. «Вам будет предложено подписать предложения на KRSL: утверждения, полярные вопросы и белые вопросы. Вам нужно будет подписать каждое предложение тремя разными эмоциями: нейтральным, удивленным и злым.Каждое предложение с каждой эмоцией нужно подписать 10 раз ». Подписавшимся на слушании было предложено перевести каждое предложение на KRSL из письменного списка. Глухим подписавшимся были показаны записанные версии KRSL каждого предложения, подписанные переводчиком с нейтральными эмоциями.
Обратите внимание, что каждую комбинацию предложение-эмоция просили подписать 10 раз, потому что этот набор данных был собран не только для целей исследования, о котором здесь сообщается, но и для разработки модели нейронной сети для автоматического распознавания типов предложений и эмоций.В этот проект был включен только один средний пример комбинации предложение-эмоция каждой подписывающей стороны.
Для участников слушания во время каждой съемочной сессии в комнате находились два человека: участник и научный сотрудник, чтобы контролировать процесс съемки и отвечать на любые вопросы. Для глухих участников в комнате было три человека: участник, научный сотрудник, контролирующий процесс съемок, и переводчик на случай, если у подписавшего возникнут дополнительные вопросы.
Мы использовали установку с зеленым сплошным однородным фоном, камеру Logitech C922 (качество записи HD 1080) и офисное освещение. На съёмку каждого подписанта в среднем уходило 2,5–3 часа.
Проверка
Чтобы проверить, действительно ли участники нашего исследования проявили намеченные эмоции, мы провели небольшой проверочный эксперимент. Мы случайным образом отобрали 81 видео (по 9 от каждого подписавшего), чтобы представить различные эмоции и типы предложений. Затем мы показали эти видео еще пяти глухим подписавшимся, которые не участвовали в основном сборе данных.Подписавшимися были 3 мужчины, 2 женщины, средний возраст = 24. Участников валидационной задачи попросили определить эмоции подписавшего в видео, выбрав один из четырех вариантов: нейтральный, удивленный, сердитый, другое. Порядок видеороликов в эксперименте был случайным, и были созданы два разных порядка.
Полный анализ приведен в Приложении S2. Мы провели анализ данных в R (версия 3.6.1) [26] с помощью R Studio (версия 1.2.5019) [27]. Общие результаты следующие.В целом мы обнаруживаем, что эмоции были правильно идентифицированы (то есть получили намеченный ярлык) в 61% случаев (что выше ожидаемого вероятного совпадения в 33% или 25%, если мы примем во внимание другую категорию ). Таким образом, правильная идентификация в нашей задаче намного выше, чем в исследовании Де Вос и др. [6]. Нейтральная эмоция определяется немного менее точно, чем гнев или удивление.
Используя каппу Коэна для учета случайного совпадения, мы вычислили совпадение между предполагаемыми ярлыками и каждым из суждений участника, используя коэн .функция kappa из пакета psycho , версия 1.8.12 [28]. Результаты варьируются от 0,39 до 0,56 (все значимые), что указывает на согласие от умеренного до умеренного [29]. Соглашение между пятью участниками, исправленное случайно, оценено каппой Лайт (рассчитано с использованием функции kappam.light из пакета irr , версия 0.84.1, https://cran.r-project.org/package=irr) составляет 0,398, p = 0,00564. Таким образом, мы можем сделать вывод, что эмоции действительно были распознаны значительно выше, чем можно было бы ожидать случайно.
В литературе по распознаванию эмоций часто используется другая мера согласия, скорректированная случайно [30], которая рассчитывается по следующей формуле: правильная пропорция — (1 / количество вариантов)) / (1 — (1 / число выбора)). Чтобы иметь возможность сравнить наши результаты с другими исследованиями, мы также использовали эту формулу. Если мы примем количество категорий равным 3, мы получим пропорцию 0,42, а если мы примем количество категорий равным 4, мы получим пропорцию 0,48. Это несколько ниже, чем при идентификации эмоций с использованием видеостимулов для разговорных языков [30], т.е. 0.64 в среднем.
Несколько более низкая, чем ожидалось, точность идентификации эмоций в наших данных на самом деле может быть вызвана взаимодействием между эмоциональной и грамматической маркировкой, которое мы описываем в следующем разделе. Это подтверждается анализом исходных пропорций правильных ответов на утверждения (73%) по сравнению с полярными и белыми вопросами (58% и 56%). Тем не менее, очевидно, что предполагаемые эмоции по-прежнему идентифицируются с более высоким уровнем вероятности даже при наличии грамматической оценки, конкурирующей за использование одних и тех же немучных артикуляторов.
Анализ видео
Мы обнаружили и извлекли ключевые точки лица, рук и позы из видео с помощью библиотеки OpenPose Human Pose Estimation (версия 1.5.0-binaries-win64-gpu) [7–10]. OpenPose Demo — это исполняемая версия библиотеки, которая может легко обрабатывать видео и сохранять результаты. Он работал на Windows 10 и видеокарте Nvidia GeForce GTX 1080 с 8 ГБ памяти. Дополнительные параметры –net_resolution 320×240 и –number_people_max 1 использовались для увеличения скорости обработки, так как все видео имели только одного человека, и для получения фиксированного сетевого разрешения.
Видео обрабатывались кадр за кадром (со скоростью 30 кадров в секунду), и результаты сохранялись в файле формата JSON для каждого кадра. Извлеченные данные имели x, y-координаты и оценку достоверности для 70 ключевых точек лица, включая 5 ключевых точек для каждой брови, 21 ключевую точку для каждой руки и 24 ключевые точки для позы (см. Документацию OpenPose для определения местоположения ключевых точек здесь). Наконец, все извлеченные данные были объединены в один файл формата CSV в Python (версия 3.6) с использованием его стандартных библиотек.
Статистический анализ
Мы провели анализ данных в R (версия 3.6.3) [26] с использованием R Studio (версия 1.0.143) [27]. Сценарий RMarkdown и все файлы данных доступны в Приложении S1 и могут использоваться для репликации анализа.
Экспортированные данные ключевых точек из OpenPose содержат координаты x и y для 5 ключевых точек на каждой из бровей, а также уровни достоверности (от 0 до 1), предоставляемые OpenPose и показывающие, насколько уверенно программное обеспечение для каждого измерения. Мы удалили все ключевые точки с уровнем достоверности ниже 0,7 из набора данных.
Нас интересует вертикальное движение бровей; однако использование исходных y-координат не подходит, потому что они просто указывают расстояние от брови до границы кадра, на которое влияет рост подписывающих лиц, положение камеры, положение тела, движения тела и головы и т. д.Поэтому мы используем относительную меру для положения брови, а именно расстояние между ключевой точкой брови и ключевой точкой наверху носа (ключевая точка 27) на основе координат x и y.
Мы также ограничили данные, удалив первые и последние 20% каждого видеофайла. Причина этого заключалась в том, что подписавшие поднимали и опускали руки в начале и в конце видео (как мы определили количественно на основе данных ключевых точек рук, подробности см. В Приложении S1).Эти подготовительные и ретракционные действия не относятся к собственно предложению, и не ручные маркеры могут не встречаться в эти периоды.
Для статистического моделирования мы решили не моделировать каждую ключевую точку отдельно, потому что ясно, что их движения не независимы друг от друга. Вместо этого, основываясь на анатомии лица, мы исследуем только две зависимые переменные: внутреннее положение бровей и внешнее положение бровей, поскольку эти части бровей могут двигаться частично независимо (то есть они поднимаются отдельно ЕД 1 и ЕД 2 [23]. .Переменная внутреннего положения бровей была создана путем усреднения высот ключевых точек 21 и 22 (для двух бровей), а переменная внешней брови была создана путем усреднения высот ключевых точек 18 и 25 (для двух бровей). Мы усредняем высоту двух бровей, потому что брови не всегда полностью симметричны. В статистическом анализе (Приложение S1) мы также исследуем эту асимметрию и показываем, что она связана с некоторыми из исследуемых факторов. Однако мы не обсуждаем этот вопрос в данной статье.
Для этого первого исследования мы решили сосредоточиться на среднем положении бровей для каждого видео и не анализировать динамический контур в каждом видео, поскольку последнее потребует продвинутых количественных методов, которые, насколько нам известно, еще не были разработаны для таких целей. Таким образом, мы усреднили положение бровей в каждом видеофайле. В итоге мы получили 805 измерений для каждой из двух переменных. Общее количество предложений должно быть 810, но 5 предложений не содержали точек данных после удаления первых и последних 20% продолжительности, а точки данных с уровнем достоверности ниже 0.7.
Учитывая дизайн исследования, подходит многомерная модель линейной регрессии со смешанными эффектами. Переменные результата — это внутреннее и внешнее относительное положение бровей (в пикселях). Фиксированные переменные-предикторы — это тип предложения (категориальный, трехуровневый), эмоция (категориальный, трехуровневый), групповой (категориальный, глухой или слуховой) и все взаимодействия между тремя предикторами. Наконец, случайными величинами являются участник (со случайными наклонами для типа предложения, эмоций и их взаимодействий) и предложение (со случайными наклонами для эмоций, группы и их взаимодействий) (1).(1)
Распространенным инструментом для построения линейной регрессии со смешанными эффектами в R является пакет lme4 [31]. Однако было обнаружено, что при небольшом количестве уровней для случайных эффектов модели часто приводят к сингулярному соответствию [32]. В качестве решения можно наложить предварительную ковариацию, так что сингулярная оценка ковариационной матрицы случайных коэффициентов становится невозможной [32]. Это можно сделать с помощью пакета blme [33], который мы использовали для этого исследования (версия 1.0-4). Значимость вклада различных факторов определялась с использованием функции Anova из пакета car , версия 3.0-7 [34].
Результаты
В качестве первого шага мы графически исследовали данные, построив среднее расстояние между бровями от носа (отдельно для внутренних и внешних бровей) для двух групп подписавших и в разных условиях. Результаты представлены на рисунках 1 и 2.
Из этих цифр можно сделать несколько наблюдений.Во-первых, эмоции четко определяют положение бровей в ожидаемых направлениях: гнев опускает брови, а удивление поднимает брови. Во-вторых, типы предложений также определяют положение бровей (полярные вопросы поднимают брови по сравнению с утверждениями), но в меньшей степени, и разница между утверждениями и белыми вопросами кажется небольшой. В-третьих, кажется, что между эмоциями и типами предложений существует определенное взаимодействие. В-четвертых, мы наблюдаем некоторые различия между слышащими и глухими подписывающими. Чтобы численно оценить эти различные эффекты, мы применили статистическое моделирование.Полные результаты статистического анализа можно увидеть в выходном файле (Приложение S1).
Мы обнаружили, что эмоции существенно влияют как на внутреннее положение бровей ( × 2 = 68,9, df = 2, p <0,001), так и на внешнее положение бровей ( × 2 = 32,35, df = 2, p <0,001) в ожидаемом направлении. Для внутреннего положения бровей: оценка нейтральных эмоций выше, чем гневных эмоций на 3 балла.7 пикселей ( se = 0,8, t = 4,5), а среднее значение между нейтральным и злым ниже, чем удивление, примерно на 4 пикселя ( se = 0,63, t = 6,6). Для внешнего положения бровей брови выше для нейтральных эмоций, чем для злых, примерно на 0,45 пикселя с большим разбросом ( se = 0,8, t = 0,55), а среднее значение между нейтральным и злым ниже, чем удивление, примерно на 2,5 пикселя. ( se = 0,48, t = 5.2). Таким образом, эффект гнева на внешнее положение бровей невелик и, вероятно, вызван случайностью, в то время как для удивления задействованы как внутренние, так и внешние брови. Это подтверждает хорошо известное наблюдение, что гнев выражается ЕД 4 (внутреннее опускание бровей), в то время как удивление выражается ЕД 1 + ЕД 2 (внутреннее и внешнее поднятие бровей).
Мы также обнаружили, что тип предложения существенно влияет как на внутренние ( χ 2 = 78,3, df = 2, p <0.001) и внешнее ( × 2 = 33,9, df = 2, p <0,001) положения бровей. Однако, когда мы сосредотачиваемся на индивидуальном вкладе трех типов предложений, становится ясно, что большая и значимая разница обнаруживается только для полярных вопросов, которые вызывают удивление как внутренних, так и внешних, в то время как белые вопросы очень похожи на утверждения. относительно положения бровей. Для внутреннего положения бровей брови выше (не ниже, чем ожидалось) для белых вопросов, чем утверждения с оценкой 0.3 пикселя ( se = 0,38, t = 0,8), а среднее значение между утверждением и белым вопросом ниже, чем полярные вопросы, примерно на 2,3 пикселя ( se = 0,28, t = 8,2). Для внешнего положения бровей брови для белых вопросов немного выше, чем для утверждений, примерно на 0,09 пикселя ( se = 0,39, t = 0,22), а среднее значение между утверждением и белым вопросом ниже, чем полярные вопросы на приблизительно 2,5 пикселя ( se = 0.4, т = 6). Мы должны сделать вывод, что в KRSL белые вопросы не всегда отмечаются опущенными бровями.
Основной эффект группы не имеет значения ни для внутреннего, ни для внешнего положения бровей. Это ожидаемо, поскольку нет оснований предполагать, что брови в среднем выше или ниже у глухих и слышащих людей.
Обращаясь к взаимодействиям, мы находим существенные взаимодействия как для внутреннего, так и для внешнего положения бровей, но они различны для этих двух случаев.
Для внутренних положений бровей единственное значимое взаимодействие — между типом предложения и группой ( × 2 = 24, df = 2, p <0,001). Глядя на результаты регрессионной модели, мы можем видеть, что это связано с разницей в маркировке полярных вопросов: повышение, наблюдаемое для глухих подписывающих лиц, меньше, чем для слышащих подписывающих (оценка составляет 1,8 пикселя, se = 0,6 , т = 3,1). Это означает, что в то время как обе группы поднимают внутренние части бровей для полярных вопросов, слушающие в нашей выборке поднимают брови выше.Вопреки нашим ожиданиям, мы не обнаружили значимого взаимодействия между эмоциями и типами предложений.
Для внешнего положения бровей существует значимое взаимодействие между типом предложения и группой ( χ 2 = 8,9, df = 2, p = 0,012), значимое взаимодействие между типом предложения и эмоцией ( χ 2 = 11,3, df = 4, p = 0,024) и значимое трехстороннее взаимодействие ( χ 2 = 10.5, df = 4, p = 0,033). Глядя на результаты регрессионной модели, мы видим, что взаимодействие между типом предложения и группой связано с вкладом как полярных вопросов, так и белых вопросов. Разница между полярными вопросами и средним значением для двух других типов предложений меньше для глухих подписывающих, чем для слышащих (оценка 2,3 пикселя se = 0,82, t = 2,8). Оглядываясь назад на цифры, мы видим, что глухие подписывающие лица используют внешний подъем бровей для полярных вопросов в меньшей степени, чем слышащие подписывающие.Кроме того, основной эффект wh-вопросов ниже в группе глухих (оценка 1,8 пикселя se = 0,8, t = 2,3), потому что глухие подписывающие несколько опускают брови при ответах на wh-вопросы, в то время как слышащие подписывающие делают это. нет.
Взаимодействие между типом предложения и эмоцией для внешнего положения бровей можно проследить до эффекта удивления на белые вопросы. Разница между белыми вопросами и утверждениями, поднимающая бровь, компенсируется наличием удивления (оценка 2 пикселя, se = 0.56, т = 3,5). Это связано с тем, что слушающие подписавшие отмечают удивленные утверждения более высоким поднятием бровей, чем удивленные «белые» вопросы, в то время как для нейтральных утверждений и «белых» вопросов картина обратная. Это также является причиной значительного трехстороннего взаимодействия, обусловленного разницей в ответах на вопросы с удивлением в двух группах (оценка 3,3 пикселя, se = 1,1, t = 3).
Подводя итог, мы обнаруживаем, что подписавшие KRSL брови используют брови, чтобы выразить эмоциональное выражение лица ожидаемым образом.Кроме того, они приподнимают брови, чтобы отметить полярные вопросы. В то же время белые вопросы не всегда отмечаются опущением бровей. Мы обнаружили взаимодействие между грамматической и эмоциональной маркировкой, но только для внешнего вида: какие вопросы ведут себя неожиданно в сочетании с удивлением. Наконец, неожиданно мы обнаружили взаимодействие между группой (глухие или слышащие подписывающие) и обозначение типов предложений и эмоций. Глухие подписывающие, кажется, в меньшей степени отмечают полярные вопросы, чем слышащие подписывающие, а слышащие подписывающие демонстрируют иную картину при маркировке белых вопросов в сочетании с удивлением.
Обсуждение
Мы обнаружили некоторые ожидаемые и некоторые неожиданные закономерности в движении бровей у лиц, подписавших KRSL.
Во-первых, когда подписывающих KRSL просят произнести эмоциональную речь, они действительно производят выражения лица, которые ожидаются на основе существующих исследований в других культурах [30]. В частности, внутреннее и внешнее поднятие бровей используется для выражения удивления, а внутреннее опускание бровей используется для выражения гнева. Это открытие неудивительно, но оно вносит небольшой вклад в большой объем доказательств того, что существуют, по крайней мере, культурно установленные связи между конкретными эмоциями и выражениями лица, а выражения лица, традиционно связанные с эмоциями, также встречаются у пользователей языка жестов.
Во-вторых, мы обнаружили, что подписывающие KRSL лица используют положение бровей для обозначения типа предложения. В соответствии с нашими ожиданиями и наблюдениями за многими другими языками жестов [18], подписанты KRSL поднимают брови, задавая полярные вопросы. Однако в ответах на вопросы мы не наблюдали опускания бровей. Напротив, положение бровей в среднем не отличает белые вопросы от утверждений. Это не совсем неожиданно. Сообщается, что несколько жестовых языков имеют смешанный паттерн движения бровей в ответах на вопросы, в том числе некоторые недавние открытия для языков, которые, как ранее утверждалось, постоянно отмечали эти вопросы [15].Обратите внимание, что мы не утверждаем, что белые вопросы в KRSL не помечаются вручную, так как мы не анализировали другие функции, не связанные с ручным управлением. Фактически, когда мы неофициально посмотрели на набор данных, оказалось, что основным не ручным маркером белых вопросов в KRSL является поднятие подбородка (или наклон головы назад) на знаке белого.
Основной вопрос, который мы хотели исследовать, заключался в потенциальном взаимодействии между эмоциями и маркировкой типа предложения, особенно в неконгруэнтных контекстах. Наши результаты показывают, что эмоциональная маркировка влияет на грамматическую маркировку внешнего (но не внутреннего) положения брови.В частности, в контекстах неожиданности движение в ответах на вопросы меняется на противоположное. Тот факт, что существует значимое взаимодействие, означает, что положение бровей не может быть определено простым добавлением (или вычитанием) эффектов эмоций и типов предложений. Мы не находим прямой поддержки гипотезы «влияние выше грамматики» [6], потому что мы не наблюдаем, что эмоциональные выражения полностью перекрывают грамматическую маркировку, но мы наблюдаем взаимодействия (также с глухими и слышащими подписывающими). Кроме того, с учетом статистического анализа невозможно сказать, являются ли эмоции тормозящими / изменяющими грамматическую маркировку, или же различная грамматическая маркировка может повлиять на выражение эмоций.
Кроме того, в нашей выборке мы случайно обнаружили разницу между слышащими и глухими подписывающими. Оказывается, глухие подписывающие отмечали вопросы и эмоции меньшими изменениями положения бровей, чем слышащие подписывающие (что особенно заметно для внешних бровей). До эксперимента мы не ожидали найти таких отличий. На первый взгляд кажется загадочным, почему слышащие туземные подписывающие лица используют более крупные движения бровей для обозначения типов предложений, чем глухие туземные подписывающие.Однако у нас есть предварительное объяснение. Все слушающие в нашей выборке — переводчики KRSL. Ожидается, что в своей профессиональной работе они будут подписывать очень четко и точно, и это также касается их мимики. Таким образом, в нашей задаче они создали выражения лиц, которые были преувеличены по сравнению с более естественными и менее выраженными выражениями лиц глухих подписывающих лиц. На данном этапе это только апостериорное объяснение, которое мы не тестировали, но оно может быть проверено в будущем.Важно отметить, что, несмотря на различия в амплитуде движения бровей между группами, одно и то же направление движения наблюдалось как для эмоциональных, так и для грамматических целей в двух группах, поэтому две группы подписавших не имеют различных систем грамматики или грамматики. эмоциональные движения бровей.
Рецензенты PLOS ONE предложили два альтернативных объяснения наблюдаемой разницы между слышащими и глухими подписывающими лицами, оба из которых связаны с процедурой выявления.Слышащим подписывающим предъявлялись письменные стимулы, а глухим подписывающим — стимулы в KRSL. Однако неясно, почему письменные стимулы вызывают более выраженный нефизический компонент. Кроме того, присутствие исследователя слуха во время сеансов записи могло побудить глухих участников смягчить их нефизический компонент. Мы не можем ни подтвердить, ни опровергнуть эти объяснения, но можем сделать вывод, что в будущих исследованиях следует учитывать эти возможные факторы при разработке процедуры выявления.
Выводы
В этой статье мы представили результаты первого в истории количественного исследования положения бровей, на которое влияют грамматика и эмоции в KRSL. Мы собрали набор данных из 10 предложений, подписанных тремя разными типами предложений (утверждение, полярный вопрос, белый вопрос) и тремя разными эмоциями (нейтральный, гнев, удивление), подписанными 9 местными подписавшимися. Мы стремились воспроизвести результаты для других языков жестов (ASL [5], NGT [6]), но с более крупными выборками, с более высокой точностью и надежностью, используя новую автоматическую аннотацию положения бровей с помощью OpenPose.
Мы обнаружили, что на положение бровей действительно влияют эмоции (брови приподняты от удивления, а внутренние части бровей опущены от гнева), а также тип предложения (полярные вопросы отмечены подъемом бровей). Мы также обнаружили взаимосвязь между эмоциями и типом предложения, а также некоторые различия между слышащими и глухими подписывающими в нашей выборке, которые мы связываем с профессиональной деятельностью слушающих.
Практическая цель этой статьи состояла в том, чтобы продемонстрировать преимущества использования новых компьютерных инструментов для анализа данных языка жестов.С помощью таких инструментов, как OpenPose, теперь можно автоматически и точно отслеживать артикуляторы в двухмерных видеозаписях, что, в свою очередь, позволяет анализировать большие наборы данных на языке жестов.
Очевидно, что у нашего исследования есть некоторые ограничения, которые следует устранить в будущих исследованиях. Во-первых, мы использовали относительно небольшую выборку подписывающих (хотя и более крупную, чем в аналогичных предыдущих исследованиях) и непреднамеренно обнаружили различия между слышащими и глухими носителями языка.Чтобы выяснить, действительно ли предлагаемое нами объяснение разницы, необходимо дальнейшее исследование, в котором профессиональное занятие подписывающих лиц является контролируемым фактором.
Еще одно очевидное ограничение состоит в том, что мы смотрели только на среднее положение бровей в каждом предложении, не принимая во внимание динамические изменения. Weast [5] обнаружил, что в ASL маркировка типа предложения исчезает при наличии эмоциональной маркировки, но только при взгляде на среднее положение, в то время как динамические просодические контуры различают типы предложений также при наличии эмоций.Однако исследование динамических просодических контуров, проведенное Вейстом, было в основном качественным, поскольку не было предоставлено статистического анализа. Наш набор данных можно использовать для количественного анализа динамических контуров. Однако это требует гораздо более глубокого анализа, чем тот, который предпринимался в этой статье. На данный момент мы должны заявить, что результаты этого исследования касаются только положения бровей в среднем по предложению, и что в будущем исследовании, вероятно, будут обнаружены гораздо более сложные закономерности.
Наконец, в этом исследовании мы рассмотрели только положение бровей, при этом очевидно, что как эмоциональные выражения [4], так и грамматические не ручные маркеры типа предложения [1] также включают другие артикуляторы, такие как отверстие глаза, повороты головы и наклоны, положение подбородка, движения и положение тела.Мы надеемся, что в будущем с развитием автоматических методов появится возможность изучать грамматические не-руководства и их взаимодействие с эмоциональными выражениями более целостным образом.
Дополнительная информация
S1 Video. Видео, иллюстрирующее целевые высказывания.
Это видео содержит одно и то же предложение («Девушка упала»), подписанное тремя разными типами предложений и тремя разными эмоциями (всего 9 комбинаций) одним из участников исследования.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0233731.s004
(MP4)
Благодарности
Мы хотели бы поблагодарить участников исследования за их готовность поделиться с нами своим языком.
Список литературы
- 1. Пфау Р., Куэр Дж. Неученики: их просодические и грамматические роли. В: Брентари Д., редактор. Языки жестов. Кембридж: Издательство Кембриджского университета; 2010. с. 381–402.
- 2. Кормье К., Смит С., Шевчикова-Сехир З.Переосмысление сконструированного действия. Язык жестов и лингвистика. 2016; 18 (2): 167–204.
- 3. Чекетто К. Типы предложений. В: Pfau R, Steinbach M, Woll B, редакторы. Язык жестов: международный справочник. Берлин: Де Грюйтер Мутон; 2012. с. 292–315.
- 4. Келтнер Д., Заутер Д., Трейси Дж., Коуэн А. Эмоциональное выражение: достижения в базовой теории эмоций. Журнал невербального поведения. 2019; 43 (2): 133–160. pmid: 31395997
- 5. Вист Т.Тон американского языка жестов и интонация: фонетический анализ свойств бровей. В: Channon R, Hulst Hvd, редакторы. Формирующие единицы в жестовых языках. Берлин, Бостон: Де Грюйтер; 2011. с. 203–226.
- 6. Де Вос К., Ван дер Кой Э., Красборн О. Смешанные сигналы. Сочетание лингвистических и аффективных функций бровей в вопросах на языке жестов Нидерландов. Язык и речь. 2009. 52 (2/3): 315–339. pmid: 19624034
- 7. Цао З., Идальго Дж., Саймон Т., Вэй С.Э., Шейх Ю.OpenPose: оценка двухмерной позы нескольких человек в реальном времени с использованием полей схожести деталей. В: препринт arXiv arXiv: 1812.08008; 2018.
- 8. Саймон Т., Джу Х, Мэтьюз И., Шейх Ю. Обнаружение ключевых точек руки в отдельных изображениях с использованием многоэкранного самозагрузки. В: CVPR; 2017.
- 9. Cao Z, Simon T, Wei SE, Sheikh Y. Оценка двухмерной позы нескольких человек в реальном времени с использованием полей сродства частей. В: CVPR; 2017.
- 10. Вей С.Е., Рамакришна В., Канаде Т., Шейх Ю. Машины для сверточных поз.В: CVPR; 2016.
- 11. Уилбур РБ. Информационная структура. В: Pfau R, Steinbach M, Woll B, редакторы. Язык жестов: международный справочник. Берлин: Де Грюйтер Мутон; 2012. с. 462–489.
- 12. Киммельман В., Пфау Р. Информационная структура в жестовых языках. В: Фери С., Исихара С., редакторы. Оксфордский справочник по информационной структуре. Оксфорд: издательство Оксфордского университета; 2016. с. 814–834.
- 13. Херрманн А., Пфау Р., Штайнбах М., редакторы.Сложные предложения и не только в жестовых и разговорных языках. Берлин: Де Грюйтер Мутон; 2016.
- 14. Киммельман В. Информационная структура в жестовых языках: на примере русского жестового языка и жестового языка Нидерландов. № 10 в жестовых языках и сообществах глухих [sldc]. Бостон, Массачусетс: Де Грюйтер Мутон; 2019.
- 15. Ходж Дж., Фенлон Дж., Шембри А., Джонстон Т., Кормье К. Как глухие подписывающие лица сигнализируют о вопросах? Выводы из диадических бесед в BSL Corpus.Гамбург; 2019.
- 16. Нейдл С., Кегл Дж., Бахан Б., Ааронс Д., Маклафлин Д. Белое движение вправо в американском жестовом языке. В: Beerman D, LeBlanc D, Van Riemsdijk H, редакторы. Движение вправо. Филадельфия: Джон Бенджаминс; 1997. стр. 247–278.
- 17. Лабов В. Когда интуиция подводит. В: Papers from the Parasession on Theory and Data in Linguistics, Chicago Linguistic Society 32. Чикаго: Чикагское лингвистическое общество; 1996. стр. 77–106.
- 18. Зешан У, редактор.Вопросительные и отрицательные конструкции в жестовых языках. № 1 в серии «Типология жестового языка». Неймеген: Ishara Press; 2006.
- 19. Лилло-Мартин Д. Высказывание отчетов и построение действия. В: Pfau R, Steinbach M, Woll B, редакторы. Язык жестов: международный справочник. Берлин: Мутон де Грюйтер; 2012. с. 365–387.
- 20. Христофорова Е., Киммельман В. Корпусное исследование цитирования в русском жестовом языке. Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии.2018; 17: 293–304.
- 21. Барретт Л.Ф., Адольфс Р., Марселла С., Мартинес А.М., Поллак С.Д. Пересмотр эмоциональных выражений: проблемы вывода эмоций из движений лица человека. Психологическая наука в интересах общества. 2019; 20 (1): 1–68. pmid: 31313636
- 22. Барретт Л.Ф. Эмоции естественные? Перспективы психологической науки. 2006; 1 (1): 28–58. pmid: 26151184
- 23. Экман П., Фризен В. В., Хагер Дж. Система кодирования действий лица.Солт-Лейк-Сити; 2002.
- 24. Пелл MD. Влияние эмоций и расположения фокуса на просодию в совпадающих утверждениях и вопросах. Журнал акустического общества Америки. 2001. 109 (4): 1668–1680. pmid: 11325135
- 25. Киммельман В. Информационная структура в русском жестовом языке и жестовом языке Нидерландов [Докторская диссертация]. Амстердамский университет. Амстердам; 2014.
- 26. R Core Team. R: Язык и среда для статистических вычислений.Вена, Австрия: Фонд R для статистических вычислений; 2019. Доступно по адресу: https://www.R-project.org/.
- 27. Команда RStudio. RStudio: интегрированная среда разработки для Р. Бостона, Массачусетс; 2019. Доступно по адресу: http://www.rstudio.com/.
- 28. Ревель В. Психология: процедуры психологических, психометрических и личностных исследований. Эванстон, Иллинойс; 2019. Доступно по адресу: https://CRAN.R-project.org/package=psych.
- 29. Ландис-младший, Кох Г.Г.Измерение согласия наблюдателя для категориальных данных. Биометрия. 1977; 33 (1): 159–174. pmid: 843571
- 30. Эльфенбейн Х.А., Амбади Н. Об универсальности и культурной специфичности распознавания эмоций: метаанализ. Психологический бюллетень. 2002. 128 (2): 203–235. pmid: 11931516
- 31. Бейтс Д., Мехлер М., Болкер Б., Уокер С. Подбор линейных моделей со смешанными эффектами с использованием lme4. Журнал статистического программного обеспечения. 2015; 67 (1): 1–48.
- 32. Чунг Й., Гельман А., Рабе-Хескет С., Лю Дж., Дори В.Слабо информативный априор для точечных оценок ковариационных матриц в иерархических моделях. Журнал образовательной и поведенческой статистики. 2015; 40 (2): 136–157.
- 33. Чунг Ю., Рабе-Хескет С., Дори В., Гельман А., Лю Дж. Невырожденная оценка правдоподобия со штрафами для параметров дисперсии в многоуровневых моделях. Психометрика. 2013. 78 (4): 685–709. pmid: 24092484
- 34. Фокс Дж., Вайсберг С. Товарищ R по прикладной регрессии. 3-е изд. Таузенд-Оукс, Калифорния: Сейдж; 2019.Доступно по адресу: https://socialsciences.mcmaster.ca/jfox/Books/Companion/.
BERT Explained: современная языковая модель для НЛП | Рани Хорев
BERT (Представления двунаправленного кодера от трансформаторов) — недавняя статья, опубликованная исследователями из Google AI Language. Он вызвал ажиотаж в сообществе машинного обучения, представив самые современные результаты в самых разных задачах НЛП, включая ответы на вопросы (SQuAD v1.1), вывод естественного языка (MNLI) и другие.
Ключевым техническим нововведением BERT является применение двунаправленного обучения Transformer, популярной модели внимания, к языковому моделированию. Это контрастирует с предыдущими попытками, которые рассматривали последовательность текста либо слева направо, либо комбинированное обучение слева направо и справа налево. Результаты статьи показывают, что языковая модель, обучаемая в двух направлениях, может иметь более глубокое понимание языкового контекста и потока, чем однонаправленные языковые модели. В статье исследователи подробно описывают новую технику под названием Masked LM (MLM), которая позволяет двунаправленное обучение в моделях, в которых это ранее было невозможно.
В области компьютерного зрения исследователи неоднократно демонстрировали ценность трансферного обучения — предварительного обучения модели нейронной сети на известной задаче, например ImageNet, а затем выполнения тонкой настройки — используя обученную нейронную сеть в качестве основы. новой целевой модели. В последние годы исследователи показали, что подобный метод может быть полезен во многих задачах, связанных с естественным языком.
Другой подход, который также популярен в задачах НЛП и проиллюстрирован в недавней статье ELMo, — это обучение на основе функций.В этом подходе предварительно обученная нейронная сеть создает вложения слов, которые затем используются в качестве функций в моделях НЛП.
BERT использует Transformer, механизм внимания, который изучает контекстные отношения между словами (или подсловами) в тексте. В своей ванильной форме Transformer включает в себя два отдельных механизма — кодировщик, который считывает вводимый текст, и декодер, который производит прогноз для задачи. Поскольку целью BERT является создание языковой модели, необходим только механизм кодировщика.Подробная работа Transformer описана в документе Google.
В отличие от направленных моделей, которые считывают вводимый текст последовательно (слева направо или справа налево), кодировщик Transformer считывает сразу всю последовательность слов. Поэтому он считается двунаправленным, хотя точнее было бы сказать, что он ненаправленный. Эта характеристика позволяет модели узнавать контекст слова на основе всего его окружения (слева и справа от слова).
В таблице ниже представлено общее описание энкодера Transformer. Входные данные — это последовательность токенов, которые сначала встраиваются в векторы, а затем обрабатываются в нейронной сети. Выходные данные представляют собой последовательность векторов размера H, в которой каждый вектор соответствует входному токену с тем же индексом.
При обучении языковых моделей возникает проблема определения цели прогнозирования. Многие модели предсказывают следующее слово в последовательности (например, «Ребенок пришел домой из ___») — это направленный подход, который по своей сути ограничивает контекстное обучение.Чтобы преодолеть эту проблему, BERT использует две стратегии обучения:
Маскированный LM (MLM)
Перед загрузкой последовательностей слов в BERT 15% слов в каждой последовательности заменяются токеном [MASK]. Затем модель пытается предсказать исходное значение замаскированных слов на основе контекста, обеспечиваемого другими, немаскированными словами в последовательности. С технической точки зрения, для предсказания выходных слов требуется:
- Добавление слоя классификации поверх выходных данных кодировщика.
- Умножение выходных векторов на матрицу внедрения, преобразование их в словарное измерение.
- Расчет вероятности каждого слова в словаре с softmax.
Функция потерь BERT учитывает только предсказание замаскированных значений и игнорирует предсказание немаскированных слов. Как следствие, модель сходится медленнее, чем направленные модели, что компенсируется повышенной осведомленностью о контексте (см. Выводы №3).
Примечание. На практике реализация BERT немного сложнее и не заменяет все 15% замаскированных слов. См. Приложение A для получения дополнительной информации.
Предсказание следующего предложения (NSP)
В процессе обучения BERT модель получает пары предложений в качестве входных данных и учится предсказывать, является ли второе предложение в паре следующим предложением в исходном документе. Во время обучения 50% входных данных представляют собой пары, в которых второе предложение является последующим предложением в исходном документе, а в других 50% случайное предложение из корпуса выбирается в качестве второго предложения.Предполагается, что случайное предложение будет отключено от первого предложения.
Чтобы модель могла различать два обучаемых предложения, входные данные перед вводом в модель обрабатываются следующим образом:
- Токен [CLS] вставляется в начало первого предложения, а токен [SEP] вставляется в конце каждого предложения.
- Вложение предложения, указывающее предложение A или предложение B, добавляется к каждому токену. Вложения предложений аналогичны по концепции вложениям лексем со словарем 2.
- Позиционное встраивание добавляется к каждому токену, чтобы указать его положение в последовательности. Концепция и реализация позиционного вложения представлены в статье Transformer.
Чтобы предсказать, действительно ли второе предложение связано с первым, выполняются следующие шаги:
- Вся входная последовательность проходит через модель трансформатора .
- Выходные данные токена [CLS] преобразуются в вектор формы 2 × 1 с использованием простого слоя классификации (изученных матриц весов и смещений).
- Расчет вероятности IsNextSequence с softmax.
При обучении модели BERT, Маскированная LM и Прогнозирование следующего предложения обучаются вместе с целью минимизации комбинированной функции потерь этих двух стратегий.
Использование BERT для конкретной задачи относительно просто:
BERT можно использовать для широкого спектра языковых задач, добавляя лишь небольшой слой к базовой модели:
- Задачи классификации, такие как анализ настроений, выполняются аналогично Классификация Next Sentence путем добавления слоя классификации поверх выходных данных Transformer для токена [CLS].
- В задачах с ответами на вопросы (например, SQuAD v1.1) программа получает вопрос, касающийся текстовой последовательности, и требуется отметить ответ в этой последовательности. Используя BERT, модель вопросов и ответов можно обучить, изучив два дополнительных вектора, которые отмечают начало и конец ответа.
- При распознавании именованных сущностей (NER) программное обеспечение получает текстовую последовательность и требуется для отметки различных типов сущностей (человек, организация, дата и т. Д.), Которые появляются в тексте. Используя BERT, модель NER может быть обучена путем подачи выходного вектора каждого токена в слой классификации, который предсказывает метку NER.
При обучении тонкой настройке большинство гиперпараметров остаются такими же, как и при обучении BERT, и в документе даются конкретные рекомендации (раздел 3.5) по гиперпараметрам, которые требуют настройки. Команда BERT использовала эту технику для достижения самых современных результатов по широкому кругу сложных задач на естественном языке, подробно описанных в Разделе 4 документа.
- Размер модели имеет значение даже в больших масштабах. BERT_large с 345 миллионами параметров является самой большой моделью в своем роде.При выполнении небольших задач он явно превосходит BERT_base, которая использует ту же архитектуру с «всего лишь» 110 миллионами параметров.
- При достаточном количестве обучающих данных больше обучающих шагов == более высокая точность. Например, для задачи MNLI точность BERT_base улучшается на 1,0% при обучении на 1 млн шагов (размер пакета 128 000 слов) по сравнению с 500 000 шагов с тем же размером пакета.
- Двунаправленный подход (MLM) BERT сходится медленнее, чем подходы слева направо (потому что в каждом пакете предсказывается только 15% слов), но двунаправленное обучение по-прежнему превосходит обучение слева направо после небольшого количества предварительных тренировок. шаги обучения.
BERT, несомненно, является прорывом в использовании машинного обучения для обработки естественного языка. Тот факт, что он доступен и допускает быструю тонкую настройку, вероятно, откроет широкий спектр практических применений в будущем. В этом резюме мы попытались описать основные идеи статьи, не утопая в излишних технических деталях. Тем, кто желает более глубокого погружения, мы настоятельно рекомендуем прочитать всю статью и дополнительные статьи, на которые есть ссылки в ней.Еще одна полезная справочная информация — это исходный код и модели BERT, которые охватывают 103 языка и были щедро выпущены исследовательской группой как открытый исходный код.
Приложение A — Маскировка слов
Обучение языковой модели в BERT выполняется путем прогнозирования 15% токенов во входных данных, которые были выбраны случайным образом. Эти токены предварительно обрабатываются следующим образом: 80% заменяются токеном «[MASK]», 10% — случайным словом и 10% используют исходное слово. Интуиция, побудившая авторов выбрать этот подход, выглядит следующим образом (спасибо Джейкобу Девлину из Google за понимание):
- Если бы мы использовали [MASK] в 100% случаев, модель не обязательно давала бы хорошее представление токенов для немаскированные слова.Немаскированные токены по-прежнему использовались для контекста, но модель была оптимизирована для предсказания замаскированных слов.
- Если бы мы использовали [MASK] 90% времени и случайные слова в 10% случаев, это научило бы модель, что наблюдаемое слово никогда не правильное.
- Если бы мы использовали [MASK] 90% времени и сохраняли одно и то же слово в 10% случаев, тогда модель могла бы просто тривиально скопировать неконтекстное встраивание.
