Data-driven learning a výuka češtiny jako cizího jazyka
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14210%2F12%3A00068443" target="_blank" >RIV/00216224:14210/12:00068443 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Data-driven learning a výuka češtiny jako cizího jazyka
Popis výsledku v původním jazyce
Záměrem tohoto příspěvku je představit metodu Data-driven learning (DDL) a uvést její možnosti využití ve výuce češtiny jako cizího jazyka. Tato metoda spojuje jazykovou výuku s korpusovou lingvistikou a přináší do výuky živý autentický jazyk. Jsou popsány dvě hlavní oblasti: 1. Vytváření výukových materiálů (např. slovních spojení, modelových vět) na základě korpusových dat, 2. Cvičení a otázky, jaké lze použít při práci studentů přímo s korpusovým vyhledávačem. Zmíněny budou též konkrétní využití jednotlivých vyhledávačů pro Český národní korpus ve výuce a řešení možných problémů při aplikaci DDL do výuky češtiny.
Název v anglickém jazyce
Data-driven learning and teaching Czech as a foreign language
Popis výsledku anglicky
The aim of this paper is to present a method called Data-driven learning (DDL) and to introduce its possible use in teaching Czech as a foreign language. This method connects language teaching with corpus linguistics and brings a lively and authentic language into the classroom. Two main fields are described: 1. Creating corpus-based teaching materials (e.g. collocations, model sentences), 2. The tasks and questions which can be asked in direct use of corpus inteface. The exploitation of Czech NationalCorpus tools will be mentioned as well as the solution of possible problems in application DDL into teaching Czech language.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
AI - Jazykověda
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
CASALC Review
ISSN
1804-9435
e-ISSN
—
Svazek periodika
Neuveden
Číslo periodika v rámci svazku
č. 2
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
18
Strana od-do
22-39
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—