ВВЕДЕНИЕ 7
1 ИССЛЕДОВАНИЕ ПРЕДМЕНТНОЙ ОБЛАСТИ 9
1.1 Обзор существующих программ обучения русскому языку 10
1.2 Математические методы описания объекта исследования 15
1.3 Метод на основе мел-частотных кепстральных коэффициентов 19
1.4 Алгоритм работы личного кабинета 22
1.5 Выводы по разделу 23
2 ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ
ДИАЛОГОВОЙ СРЕДЫ 24
2.1 Основы взаимодействия пользователя и сервера 24
2.2 Frontend и Backend разработка 29
2.3 «Модель-Вид-Контроллер» 31
2.4 Выводы по разделу 33
3 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММ ДИАЛОГОВОЙ СРЕДЫ ... 34
3.1 Среда разработки и тестирования 34
3.2 Формирование базы данных страницы с уроками 35
3.3 Формирование страницы с уроками 38
3.4 Сервер обработки речевых образцов, построенный при помощи
метода мел-частотных кепстральных коэффициентов 44
3.5 Форма добавления новых уроков на сайт 47
3.6 Выводы по разделу 49
4 ФОРМИРОВАНИЕ СТРАНИЦЫ ЛИЧНОГО КАБИНЕТА 50
4.1 Макет сайта 49
4.2 Формирование точки входа 52
4.3 Авторизация и личный кабинет 55
4.4 Выводы по разделу 59
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 59
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 61
Приложения должны быть в работе, но в данный момент отсутствуют
В настоящее время происходит обширная работа с соседними странами, в частности с Китаем. Ведутся как общие экономические проекты, так и социальные программы, направленные на улучшение отношений между странами. Примером таких программ, может служить обмен студентами, которые направляются на обучение в другую страну.
В ЮУрГУ учится порядка 2000 иностранных студентов, и большинство из них представители Китая. Крайне важно, чтобы создавалась комфортная среда, позволяющая изучать русский язык. Правительство России всячески поощряет международное сотрудничество, поэтому согласно постановлению правительства РФ №1642 от 26.12.2017 (Государственная программа РФ «Развитие образования», на период с 2018 по 2025 годы) проекты, направленные на популяризацию и связанные с изучением русского языка, могут претендовать на гранты от правительства РФ [1] [2].
Согласно данному постановлению на базе кафедры Информационно-измерительная техника
была создана группа проектного обучения «Интеллектуальная система анализа интонационных конструкций русского языка».
Система будет использоваться для обучения и корректировки произношения у иностранных студентов.
Целью проекта является создание интеллектуальной системы анализа интонационных конструкций русского языка, которая поможет иностранным студентам освоить правильность произнесенных звуков и слов.
Достижение поставленной цели проекта требует решения следующих задач:
1. Разработки алгоритма анализа звукового файла, записанного пользователем.
2. Создание базы данных подготовленных речевых образцов.
3. Разработки пользовательского интерфейса программы.
Целью ВКР является создание пользовательского интерфейса интеллектуальной системы анализа интонационных конструкций русского языка, предназначенной для работы пользователя в режиме on-line.
Необходимо решить следующие задачи:
1. Изучить существующие системы обучения русскому языку и подчерпнуть из них удачные решения, связанные с удобством пользователя
2. Разработать и реализовать алгоритм обработки звукового сигнала
3. Разработать пользовательский интерфейс взаимодействия пользователя и виртуального личного кабинета
Направление работы напрямую связанно с компьютерной лингвистикой, являющейся современной и актуальной темой для работы.
В результате проделанной работы был создан веб-сайт, размещенный на локальном компьютере, запущенный средствами локального веб-сервера XAMPP. В дальнейшем сайт может быть размещен на удаленном сервере, для обеспечения постоянного доступа для пользователей.
Созданный интерфейс системы обладает адаптивными свойствами, то есть может быть использован с одинаковым удобством, как на экране персонального компьютера, так и на дисплее мобильного телефона.
Созданы соответствующие базы данных, которые обеспечивают работу приложения. Также была создана панель добавления уроков, доступных для изучения, через окно браузера, что будет удобно для преподавателей филологов.
Запущен скрипт обработчик на языке Python, который использует метод мел- частотных кепстральных коэффициентов, для анализа звуковых образцов, полученных от пользователя.
Таким образом все поставленные задачи в рамках ВКР выполнены.
