Academic literature on the topic 'Фахівець із прикладної лінгвістики'

На сьогоднішній день існує багато компаній у всьому світі, що займаються розробкою систем машинного перекладу (СМП), за допомогою яких здійснюється переклад на різні мови світу. Серед них можна виділити такі: SYSTRAN (США, systransoft.com), Langenscheidt (Німеччина, langenscheidt.de), Transparent Language (США, transparent.com), LANGUAGE ENGINEERING CORPORATION (США, lec.com), Translation Experts (США, tranexp.com), Linguatec (Німеччина, linguatec.net), SDL (Великобританія, sdl.com), STAR (Швейцарія, star-group.net), ATRIL (США, atril.com), Alis Technologies (Канада, alis.com).Вивчення джерел щодо комп’ютерних технологій перекладу й опрацювання текстів свідчить, що проблеми перекладу і розпізнавання образів за допомогою машини тісно пов’язані із проблемами штучного інтелекту і кібернетикою. Проблеми створення штучної подібності людського розуму для вирішення складних завдань і моделювання розумової діяльності вивчаються досить давно. Вперше ідею штучного інтелекту висловив Р. Луллій у XIV столітті, коли він намагався створити машину для вирішення різноманітних задач з основ загальної класифікації понять. А у XVIII столітті Г. Лейбніц і Р. Декарт розвили ці ідеї, запропонувавши універсальні мови класифікації всіх наук [1].Ці ідеї лягли в основу теоретичних розробок у галузі створення штучного інтелекту. Проте розвиток штучного інтелекту як наукового напряму став можливим лише після створення електронних обчислювальних машин (ЕОМ). Це сталося у 40-ві роки ХХ століття.Термін «штучний інтелект» був запропонований в 1956 р. на семінарі, присвяченому розробці логічних завдань з аналогічною назвою у Стенфордському університеті. Штучний інтелект – розділ комп’ютерної лінгвістики та інформатики, де розглядаються формалізація проблем та завдань, які нагадують завдання, виконувані людиною. При цьому у більшості випадків алгоритм розв’язування завдання невідомий наперед. Точного визначення цієї науки немає, оскільки у філософії не вирішене питання про природу і статус людського інтелекту. Немає і точного критерію досягнення комп’ютером «розумності», хоча стосовно штучного інтелекту було запропоновано низку гіпотез, наприклад, тест Тьюринга або гіпотеза Ньюела-Саймона [2].Після визначення штучного інтелекту як самостійного розділу науки відбувся його поділ за двома основними напрямками: нейрокібернетика і кібернетика «чорного ящика». Розпізнавання образів – традиційний напрямок штучного інтелекту, близький до машинного навчання і пов’язаний з нейрокібернетикою. Кожному об’єкту відповідає матриця ознак, за якою відбувається його розпізнавання. Машинний переклад належить до кібернетики «чорного ящика», головним принципом якого є принцип, протилежний нейрокібернетиці, а саме: немає значення, як побудований «розумовий» пристрій – головне, щоб на задані вхідні дії він реагував, як людський мозок.Слід зазначити, що сьогодні науковці розглядають штучний інтелект як один з напрямків інформатики, метою якого є розробка апаратно-програмних засобів, за допомогою яких можна користувачу-непрограмісту ставити і вирішувати завдання, що традиційно вважаються інтелектуальними [2].З другої половини 1960-х рр., коли людство вступило в епоху комп’ютерних технологій, використання комп’ютерів звільнило людей від багатьох видів рутинної роботи, будь то трудомісткі обчислення чи пошук необхідних елементів в різних базах даних. При цьому слід мати на увазі, що принципова відмінність комп’ютерних технологій від будь-яких виробничих технологій полягає саме в тому, що в одному випадку технології не можуть бути безупинні, тому що вони поєднують роботу рутинного типу (скажімо, оперативний облік) і роботу творчу, яка не піддається поки що формалізації (прийняття рішень), а в іншому випадку функція виробництва безупинна і відображає строгу послідовність всіх операцій для випуску продукції (конвеєризація процесу).Переклади текстів з однієї мови на іншу можна віднести до рутинної роботи, але тільки частково. Дійсно, з одного боку, в роботі будь-якого перекладача є досить велика кількість елементів формалізму, хоча, з іншого боку, у даний час жоден серйозний переклад не може бути виконаний зовсім формально.Усі переклади можна розділити на технічні і літературні. Межа між ними є дуже «розмитою» (проміжне положення займають, наприклад, переклади ділових листів). Особливістю технічних перекладів є необхідність у першу чергу знати стандарти фахових понять. Специфіка ж літературного перекладу полягає в тому, що потрібно одержати текст, за художньою цінністю максимально близький до оригіналу. Якість виконання з використанням комп’ютера технічних і літературних перекладів у теперішній час зовсім різна: технічні переклади є якісніші, ніж літературні. Останній факт особливо відчутний при перекладі віршованих форм  тут використання комп’ютера практично неможливе: його використання поступається поетам-перекладачам.Переклад текстів  одна з перших функцій, яку людина спробувала виконати за допомогою комп’ютера. Всього через кілька років після створення перших ЕОМ з’явилися і програми машинного перекладу. Датою народження машинного перекладу як галузі досліджень прийнято вважати 1947 р. Саме тоді У. Уівер [3] (який написав трохи пізніше, у 1949 р., разом із К. Шенноном книгу з основ теорії інформації), написав лист Н. Вінеру, «батькові кібернетики», порівнявши в цьому листі завдання перекладу із завданням дешифрування текстів.Завдання дешифрування до цього часу вже вирішувалися (і небезуспішно) на електромеханічних пристроях. Більше того, перша діюча ЕОМ за назвою Colossus-1, сконструйована в Англії в 1942-43 рр. знаменитим математиком і логіком А. Тьюрінгом, автором теоретичного автомата «машина Тьюрінга», разом з Х. А. Ньюменом, використовувалася під час війни для розшифровування секретних німецьких кодів. Оскільки ЕОМ Colossus-1, як і всі перші обчислювальні машини, конструювалася і використовувалася головним чином для військових цілей, відомості про неї стали відомі набагато пізніше її введення в експлуатацію. У 1944 р. Г. Айкен сконструював обчислювальну машину МАРК-1 на електромеханічних елементах і установив її в Гарвардському університеті. Ця машина також використовувалася для виконання завдань дешифрування. Відзначимо також, що завдання дешифрування доводилося і доводиться нерідко вирішувати не тільки військовим, але також археологам і історикам при спробах прочитати рукописи давніми, забутими мовами [4].Після листа У. Уівера Н. Вінерові відбувся ряд гострих наукових дискусій, потім були виділені гроші на дослідження. Сам Н. Вінер, що вільно розмовляв 13-тьма мовами, довгий час оцінював можливості комп’ютерного перекладу дуже скептично. Він, зокрема, писав: «...що стосується проблеми механічного перекладу, то, відверто кажучи, я боюся, що межі слів у різних мовах занадто розпливчасті, а емоційні й інтернаціональні слова займають занадто велике місце в мові, щоб який-небудь напівмеханічний спосіб перекладу був багатообіцяючим... В даний час механізація мови... уявляється мені передчасною» [5, 152]. Однак, всупереч скепсису Вінера і ряду інших вчених зі світовими іменами, у 1952 р. відбулася перша міжнародна конференція з машинного перекладу. Організатором цієї конференції був відомий ізраїльський математик І. Бар-Хіллел. Він прославився в першу чергу застосуванням ідей і методів математичної логіки в різних напрямках досліджень з теорії множин і основ математики, але видав також ряд робіт із загальної теорії мови, математичної лінгвістики, автоматичного перекладу і теорії визначень (у СРСР була дуже популярна монографія «Основи теорії множин», написана І. Бар-Хіллелом разом з А. А. Френкелом) [3].Незабаром після конференції 1952 р. був досягнутий ряд успіхів у академічних дослідженнях, які, у свою чергу, стимулювали комерційний інтерес до проблеми машинного перекладу. Вже в 1954 р. знаменита фірма IBM разом із Джорджтаунським університетом (США) зуміла показати першу систему, що базується на словнику з 250-ти слів і 6-ти синтаксичних правилах. За допомогою цієї системи забезпечувався переклад 49-ти заздалегідь відібраних речень. Вже до 1958 р. у світі існували програмні системи для машинного перекладу технічних текстів, найдосконаліша з яких була розроблена в СРСР і мала запас 952 слова.В період з 1954 р. по 1964 р. уряд і різні військові відомства США витратили на дослідження в галузі машинного перекладу близько 40 млн. доларів. Однак незабаром «запаморочення від успіхів» змінилося повною зневірою, що доходила практично до повного заперечення здійсненності машинного перекладу. До подібного висновку прийшли на основі звіту, виконаного спеціальним комітетом із прикладної лінгвістики (ALPAC) Національної Академії наук США. У звіті констатувалося, що використання систем автоматичного перекладу не зможе забезпечити прийнятну якість у найближчому майбутньому. Песимізм ALPAC був обумовлений, головним чином, невисоким рівнем розвитку комп’ютер­ної техніки того часу. Справді, труднощі роботи з перфокартами і величезними комп’ютерами I-го і II-го поколінь (на електронних лампах чи транзисторах) були чималими. Саме з цих причин перші проекти не дали істотних практичних результатів. Однак були виявлені основні проблеми перекладу текстів природною мовою: багатозначність слів і синтаксичних конструкцій, практична неможливість опису семантичної структури світу навіть в обмеженій предметній галузі, відсутність ефективних формальних методів опису лінгвістичних закономірностей [6].До поширення персональних комп’ютерів машинний переклад міг бути швидше цікавим об’єктом наукових досліджень, ніж важливою сферою застосування обчислювальної техніки. Причинами цього були:висока вартість часу роботи ЕОМ (з огляду на той факт, що кожну обчислювальну машину обслуговувала велика група системних програмістів, інженерів, техніків і операторів, для кожної машини було потрібне окреме, спеціально обладнане приміщення і т.п., «комп’ютерний час» був дуже і дуже дорогим);колективне використання ресурсів комп’ютера. Це часто не дозволяло негайно звернутися до електронного помічника, зводячи нанівець найважливішу перевагу машинного перекладу перед звичайним  його оперативність.За результатами звіту ALPAC дослідження з комп’ютерного перекладу припинилися на півтора десятка років через відсутність фінансування. Однак у цей же час відбувся якісний стрибок у розвитку обчислювальної техніки за рахунок переходу до технологій інтегральних схем. ЕОМ III-го покоління на інтегральних схемах, що використовувалися у 1960-ті роки, до кінця 1960-х  початку 1970-х років стали витіснятися машинами IV-го покоління на великих інтегральних схемах. Нарешті, у 1970 р. М. Е. Хофф (Intel) створив перший мікропроцесор, тобто інтегральну схему, придатну для виконання функції великої ЕОМ. До середини 1970-х років з’явилися перші комерційно розповсюджувані персональні комп’ютери (ПК) на базі 8-розрядних мікропроцесорів фірми Intel. Це була на той час комп’ютерна революція.Саме поява ПК стала сильним додатковим стимулом для вдосконалювання комп’ютерного перекладу (особливо після створення комп’ю­терів Apple II у 1977 р. і IBM PC у 1981 р.). Поновленню досліджень з комп’ютерного перекладу сприяло також підвищення рівня розвитку техніки і науки взагалі. Так, у 1970-ті рр. одержала поширення система автоматизованого перекладу SYSTRAN. Протягом 1974-75 рр. система була використана аерокосмічною асоціацією NASA для перекладу документів проекту «Союз-Аполлон». До кінця 1980-х років за допомогою цієї системи перекладали з кількох мов вже близько 100 000 сторінок щорічно. Розвитку комп’ютерного перекладу сприяло ще і зростання інтересу дослідників і проектувальників до проблеми штучного інтелекту (тут явно переважали лінгвістичні аспекти) і комп’ютерного пошуку даних [7].Починаючи з 1980-х рр., коли вартість машинного часу помітно знизилась, а доступ до них можна було одержати в будь-який час, машинний переклад став економічно вигідним. У ці і наступні роки удосконалювання програм дозволило досить точно перекладати багато видів текстів. 1990-ті рр. можна вважати справжньою «епохою Відродження» у розвитку комп’ютерного перекладу, що пов’язано не тільки з широкими можливостями використання ПК і появою нових технічних засобів (у першу чергу сканерів), але і з появою комп’ютерних мереж, зокрема глобальної мережі Internet.Наприклад, створення Європейської Інформаційної Мережі (EURONET DIANA) стимулювало роботи зі створення систем автоматизованого перекладу. У 1982 р. було оголошено про створення європейської програми EUROTRA, метою реалізації якої була розробка системи комп’ютерного перекладу для всіх європейських мов. Спочатку проект оцінювався в 12 млн. доларів США, але вже в 1987 р. фахівці визначили сумарні витрати по цьому проекту більш ніж у 160 млн. доларів [4].Використання глобальної мережі Internet об’єднало мільйони людей, що говорять різними мовами, у єдиний інформаційний простір. Домінує, природно, англійська мова, але: є користувачі, які нею зовсім не володіють чи володіють дуже слабко; існує безліч Web-сторінок, написаних не англійською мовою.Для полегшення перегляду Web-сторінок, описаних незнайомою користувачеві мовою, з’явилися додатки до браузерів, за допомогою яких здійснюється переклад обраних користувачем фрагментів Web-сторінки або всієї Web-сторінки, що переглядається. Для цього досить лише скопіювати частину тексту та вставити його у відповідне поле або «натиснути» на спеціальну кнопку меню. Прикладом такого комп’ютерного перекладача є програмний засіб WebTransSite фірми «Промт», створений на базі програмного засобу Stylus, який можна використовувати в різних браузерах (Netscape Navigator, Internet Explorer, Mozilla Firefox, Opera та ін.) або, наприклад, Google Translate – це сервіс компанії Google, за допомогою якого можна автоматично перекладати слова, фрази та Web-сторінки з однієї мови на іншу. В системі Google використовується власне програмне забезпечення для перекладу на основі статистичного машинного перекладу. З вересня 2008 р. підтримуються й переклади українською мовою. Користувач уводить текст, поданий мовою оригіналу, та вказує мову, якою цей текст потрібно подати.Проблемами машинного перекладу в теперішній час займається ряд відомих компаній, таких як SYSTRAN Software Inc., Logos Corp., Globalink Inc., Alis Technologies Inc., Toshiba Corp., Compu Serve, Fujitsu Corp., TRADOS Inc., Промт та інші. З’явилися також компанії, що спеціалізуються на машинному перекладі, зокрема компанія SAP AG, яка є європейським лідером у розробці програмного забезпечення і протягом багатьох років використовує системи машинного перекладу різних виробників при локалізації своїх програмних продуктів. Існує і служба машинного перекладу при комісії Європейського Союзу (обсяг перекладу в комісії перевищує 2,5 млн. сторінок щорічно; переклади всіх документів виконуються оперативно 11-тьма офіційними мовами, забезпечують їх 1100 перекладачів, 100 лінгвістів, 100 менеджерів і 500 секретарів) [8].Проблемам комп’ютерного перекладу значна увага науковців приділяється в галузі лінгвістики, зокрема в Україні у Київському державному університеті лінгвістики, дуже міцною є лінгвістична школа Санкт-Петербурга та Москви. Не можна не згадати такі праці, як фундаментальна монографія Ф. Джорджа «Основи кібернетики» [5], Дж. Вудера «Science without properties», О. К. Жолковського «О правилах семантического анализа», Ю. М. Марчука «Проблемы машинного перевода», Г. С. Цейтіна, М. І. Откупщикової та ін. «Система анализа текста с процедурным представлением словарной информации» [6] та інші, в яких сформульовані основні принципи і проблеми практичної реалізації машинного перекладу. Ці монографії містять цікавий фактичний матеріал і можуть бути корисні педагогу в побудові курсу лекцій з комп’ютерних технологій перекладу й опрацювання текстів.Протягом багатьох років науковці в галузях лінгвістики, кібернетики, інформатики вели інтенсивні пошуки моделей і алгоритмів людського мислення і розробок програм, але так сталося, що жодна з наук – філософія, психологія, лінгвістика – не в змозі запропонувати такого алгоритму. Таким чином, штучний інтелект як «генератор знань» [9, 139] ще не створений, машинний переклад є частково структурованим завданням, а тому втручання людини в створення досконалих перекладів буде потрібне завжди і її треба, як слід, цього навчати.

Стаття присвячена використанню ймовірнісних моделей у неймовірнісних задачах. Нові приклади, що наведені в роботі, допоможуть збільшити кількість прихильників рандомізації в математичному моделюванні. Розглядаються задачі відновлення фінітних функцій (функції-«кришки», функції Ерміта), які дуже поширені в методі скінченних елементів (МСЕ). Функція-«кришка» – це інша назва барицентричної координати, запропонованої Мьобіусом. На відміну від інтерполяції за Лагранжем, інтерполяція за Ермітом передбачає наявність у вершинах контрольного інтервалу інформації про функцію та її похідну. Зростаючі поліноми Ерміта на канонічних інтервалах [0; 1] і [-1; 1] розглядаються як функції розподілу ймовірностей. Порівнюються два методи побудови поліномів Ерміта: традиційний (матричний) і нетрадиційний (ймовірнісний). Показано, що щільність і середнє квадратичне відхилення закону розподілу ймовірностей Ерміта мають тісний зв’язок із формулами наближеного інтегрування (квадратурами) підвищеної точності: Гаусса- Бернуллі (два вузли на [0; 1]), Гаусса-Лежандра (два вузли на [-1; 1]), Гаусса-Лобатто (для чотирьох вузлів). Ці результати свідчать про наявність «зворотного руху» ідей і методів із теорії ймовірностей в інші математичні науки. На гостру необхідність «зворотного руху» неодноразово звертав увагу видатний український науковець, фахівець з теорії ймовірностей і випадкових процесів академік А.В. Скороход. Дуже важливо, щоб «зворотний рух» підтримували усі математики, як «ймовірнісники», так і «неймовірнісники» (термін А.В. Скорохода). Отримані результати вже не вперше переконують, що геометрична ймовірність – це простий, наочний і дуже ефективний метод математичного моделювання. Не дивно, що сучасні інформаційні технології починаються з когнітивних моделей прикладної геометрії. Такі моделі, як правило, математично обґрунтовані і фізично адекватні.

У статті досліджуються індивідуальні особливості стилю американської письменниці Луїз Ердріч на прикладі її роману «Love medicine». Визначення індивідуального стилю автора є одним із найактуальніших завдань у галузі прикладної лінгвістики, що відіграє провідну роль для розробки сучасних засобів машинної обробки тексту. Індивідуальний стиль автора відображає неповторні риси у творчості митця, що відрізняють його твори від літературної спадщини інших письменників. Він розкриває особистість творця, його життєвий досвід, цінності, погляди та упередження, а також культуру його краю та характерні риси тогочасного суспільства. Луїз Ердріч є однією з найвідоміших американських письменниць індіанського походження, яка, вивчаючи історію предків, відображає її у своїх творах, втілює в образах різних персонажів. Упродовж дослідження визначено вплив культурного та особистісного досвіду письменниці на творчий доробок, проаналізовано вибір синтаксичних конструкцій, граматичних та лексичних засобів. Для проведення дослідження здійснено вибірку прикладів уживання художніх засобів та визначено їх значення в контексті твору. Проаналізовано використані автором метафори, порівняння, гіперболи, символи, анафору та ономатопею, їх вплив на текст, пробудження емоцій та почуттів у читачів. Ми виявили, що частка метафор у нашому тексті становить приблизно 40%, тоді як епітети та порівняння трапляються у 16% та 15% випадків уживання художніх засобів. До того ж діаграма ілюструє, що персоніфікація та анафора досить часто використовуються автором. Художні засоби відіграють неабияку роль у творі, адже саме вони дозволяють читачеві поринути у світ слова та переживати події разом із його героями, глибше пізнаючи кожного із них. За їх допомогою автор підкреслює індивідуальні та неповторні риси персонажів та надзвичайно тонко зображує їхні почуття, переживання та теплі стосунки між героями твору Луїз Едріч, що пронизують читачів до глибини душі. Робота має теоретичну цінність із точки зору вивчення унікальних рис, притаманних конкретному авторові, та практичну цінність під час застосування результатів дослідження в автоматизованих системах аналізу текстів та лінгвістичних корпусах.

Twardzisz P. Defining ‘Eastern Europe’: A Semantic Inquiry into Political Terminology. S. l. : Palgrave Macmillan, 2018. XVII, 259 p. ISBN 978-3-319-77373-5 У монографії «Визначення «Східної Европи»: семантичний розслід політичної термінології» Пйотр Твардзіш поставив собі завдання описати саме поняття Східної Европи, на чию заплутану сутність уплинули перемінні історичні, політичні й географічні обставини. Хоча ім’я Европи походить ще від давньогрецького міту, лише у другій чверті XVIII ст. завдяки шведському картографу Філіпу Йогану фон Страленберґу зформувалося сучасне географічне розуміння меж східного кордону. Тепер автор книги долучає ідеї когнітивної лінгвістики для опису цього місткого й багатогранного поняття. Пишучи про Східну Европу, дослідники із Західної Европи звертають увагу і на «східність», і на «европейськість», що породжує навіть досить розмите формулювання «Центрально-Східна Европа» для тих самих територій (розділ 1). У світовій географії домінує англосаксонський кут зору, який дозволяє вважати Прагу східноевропейським містом, що лежить на захід від західноевропейського Відня. У суспільному дискурсі відчувається змішання географічних і значеннєвих, територіяльних і сутнісних параметрів, що примножує способи межувати цю територію, додаючи инколи навіть такі критерії як релігія (православна / католицька Европа) чи культура (християнська / османська). Иншість цього регіону в очах західного читача містить більше застережливих, ніж суцільно позитивних асоціацій. Історична частина книги (розділ 2) показує, як середньовічна концепція християнського світу заклала певні передумови навіть до сучасного сприйняття. Короткі історичні нариси покликані пояснити вагомість окремих подій для модерних східноевропейських націй, наголошуючи на певному спільному досвіді. Водночас такі відомості підводять читача до з’ясування походження часто повторюваних концептуально політичних метафор ХХ ст. – «українське питання», «судетська проблема», «польський коридор», «німецька тема». Екскурс обривається на кінці 1980-х рр., що викликає певний жаль, адже період нового fin de siècle вже можна осмислити досить об’єктивно. Третій розділ книги присвячено термінологічним питання із погляду закладуваного значення, із погляду можливих асоціацій і навіть з погляду ортографії. Дослідник розглядає суму термінів, якими характеризують наш регіон, включає такі описові терміни «посткомуністична Европа» та «(колишній) радянський блок», звертається до німецьких термінів «Mitteleuropa» і «Zwischeneuropa». Цей розділ був би ще цікавішим, якби авторові вдалося ширше залучити матеріяли, написані у різних країнах нашого регіону (принаймні з географічних енциклопедій, виданих у цих країнах). У четвертому розділі проаналізовано стереотипи, якими західний европеєць сприймає східного, а саме: відсталість, культура та спадщина, комунізм та инші -ізми, антисемітизм, націоналізм, селянство, периферія, бідність, релігійність, спірні території, німецький вплив, «повернення» до Европи, стратегічне розміщення. Такий перелік стає планом дій для наших іміджмейкерів у широкому значенні, тобто політичних і культурних діячів, науковців і журналістів, щоб міняти цей репертуар. Дивно, що тепер зовсім не згадують про велику музичну культуру нашого регіону, яка в певні історичні періоди виконувала дипломатичні завдання та несла цілком позитивний посил світу. У цьому ж розділі уміщено аналіз дефініцій чотирьох термінів – «Східна Европа», «Центральна Европа», «Східно-Центральна Европа» і «Центрально-Східна Европа» – з погляду, які конкретно країни охоплюють ці терміни. Аналіз засвідчив, що Україну вдвічі частіше відносять до Східної Европи, ніж до Центральної. Корпус сучасної американської англійської мови теж використано як джерело для статистичного представлення образу Східної Европи серед носіїв цього варіянту англійської мови (розділ 5). Науковець простежив частотність синтаксичних показників і тем, що дозволяє скоригувати наше усвідомлення того, як американці сприймають нас (або пишуть про нас), але сам аналіз показав лише активність актуальних тем, які не зажди зачіпають основи нашої ідентичности. Останні два розділи книги (6 і 7) є внеском до політичної лінгвістики, де дослідник накладає свій матеріял на систему семантичних поглядів та інтерпретацій (використовуючи такі параметри опису, як мовне й позамовне значення, денотація й конотація, категоризація, синонімія, семантичні примітиви), що розширює простір для подальшого дискутування й аналізування. Різні аспекти української дійсності представлено на сторінках книги. Історія про чоловіка, який народився в Австро-Угорщині, виростав у Чехословаччині, одружився в Угорщині, працював у СРСР, на пенсію пішов ув Україні і ніколи не виїжджав із Мукачева чи Ужгорода (с 7.), яскраво свідчить про турбулентність нашої історії. Але все-таки найважливіше є те, як ми самі себе бачимо (чи – вірніше – у якому місці): нерепрезентативна вибірка все ж показала, що ми тяжіємо вважати себе «східними» або «центрально-східними» европейцями (с. 201). Пйотр Твардзіш – доктор філологічних наук (мовознавство), доцент катедри дискурсознавства інституту прикладної лінгвістики Варшавського університету. Він – випускник Люблинського католицького університету, працював у Люблинському католицькому університеті, Університеті ім. Марії Склодовської-Кюрі (Люблин), а з 2007 р. викладає у Варшавському університеті. У коло його зацікавлень входять когнітивна й корпусна лінгвістика та політичний дискурс. Його попередні монографії присвячені питанням когнітивної граматики та образної мови («Нульова деривація в англійській мові: підхід когнітивної граматики» (1997), «Моделі англійського словотвору» (2010), «Мова міждержавних зв’язків: у пошуках уособлення» (2013).

Перехід від індустріальної до постіндустріальної цивілізації, що розпочався в останні десятиліття, призводить до підвищення наукомісткості виробництва, впровадження безвідходних технологій, мініатюризації (аж до нанорівня) та гуманізації техніки. Формування інформаційного суспільства, що супроводжує цей процес, призводить до інтернаціоналізації та децентралізації виробництва, створення розподілених виробничих структур. Обумовлене цим зростання швидкості застарівання технологічних знань (особливо в інформатиці) породило концепцію “навчання впродовж усього життя”. Гуманістична спрямованість цієї концепції та відповідна технологічна підтримка роблять її дуже привабливою, особливо при реалізації в системах дистанційного навчання. Будь-який працюючий фахівець при дистанційній формі навчання може швидко оновити знання та навички із своєї предметної області, реалізуючі при цьому власні прагматичні, вузькоспеціалізовані цілі навчання, що призводить до дедалі більшого зростання ролі технологічної (прикладної) складової. Проте при цьому ми неминуче зіштовхуємося з природними обмеженнями, обумовленими відсутністю або недостатністю фундаментальної бази. Так, саме “технологічний уклін” породив одну з головних проблем, з якою стикаються викладачі інформатики – необхідність швидкого реагування на зміни в цій галузі з подальшою адаптацією програмно-методичного забезпечення відповідних курсів. При цьому практично не розрізняються суттєві зміни (такі, що вимагають модифікації окремих теоретичних положень), та несуттєві (пов’язані переважно з оновленням застосовуваного програмного забезпечення). Огляд підручників та навчальних посібників з інформатики показує, що головними причинами їх застарівання є штучне прив’язування змісту курсу інформатики до технологічної складової – використовуваного програмного забезпечення. Особливо яскраво це проявляється в курсах, пов’язаних з вивченням прикладного програмного забезпечення, операційних систем, проектування інтерфейсів користувача, системного програмування та ін. Штучно нав’язувана “мода” на постійне оновлення апаратного та програмного забезпечення, спрямована на задоволення комерційних потреб фірм-виробників, в силу свого походження не повинна впливати на зміст курсу інформатики. Наслідування їй в процесі навчання інформатики не здатне сформувати компетентного спеціаліста, тому що призводить до переорієнтацію інформатичної освіти виключно на прикладну підготовку, що не дозволяє реалізувати в процесі навчання принципи системності, науковості та міждисциплінарності, які забезпечуються саме фундаментальною підготовкою, основу якої складають загальнотеоретичні, фундаментальні та міждисциплінарні знання.