Урок – проект по русскому языку «Рассказ о слове»
3 класс
Наименование УМК: «Школа России»
Цель: открыть обучающимся слово, книги как предмет наблюдения, изучения и практического использования, расширять и обогащать активный словарный запас детей.
Задачи:
образовательные: учить подбирать текстовую информацию с использованием различных источников, отбирать её, использовать имеющиеся знания, расширять их;
развивающие: развивать умение анализировать, делать выводы, совершенствовать речевые умения с использованием научной терминологии; развивать творческие способности;
воспитательные: воспитывать любовь к родному языку, культуру делового общения; уважительное отношение к мнению, отличному от своего.
Тип урока: обобщающий урок – проект.
Вид проекта: информационный; по профилю знаний — предметный; по форме проведения — групповой; по продолжительности – краткосрочный.
Педагогическая технология: технология сотрудничества.
Планируемые результаты:
предметные УУД: формирование умения характеризовать слово; распознавать омонимы, подбирать синонимы и антонимы, однокоренные слова;
личностные УУД: формирование учебно-познавательного интереса к изучаемому материалу, желания осваивать новые виды деятельности, осознавать свои трудности и стремиться к их преодолению;
метапредметные УУД: формирование умения находить и использовать необходимую информацию, использовать словари для решения практических задач, осознанно строить речевое высказывание; формирование умения работать по плану, контролировать процесс и его результаты, осознавать качество усвоения материала; формирование умения участвовать в диалоге, в коллективной беседе; взаимодействовать с партнёрами, находить общее решение.
Формы работы: фронтальная работа, индивидуальная, работа в группах.
Оборудование: компьютер, проектор, экран, презентация, словари, учебник — В.П.Канакина, В.Г.Горецкий Русский язык 3 класс М., Просвещение 2014г.
I Оргмомент.
Наши уважаемые гости и вы, ребята, пришли сегодня на урок русского языка. Но обычного урока не будет. Мы сделаем шаг вперёд. Вы понимаете, о чём я говорю?
( Проект – шаг вперёд).
— Прочитайте высказывание на слайде. (Слайд 2)
— Как вы его понимаете?
II Мотивация.
Определить тему проекта поможет стихотворение А.Барто «Сильное кино».
— Почему девочка ничего не поняла?
— Что такое слово?
— С чем будем работать?
Тема проекта – рассказ о слове.
(Выставляется книжка с названием проекта)
III Предпроектная подготовка
Цель: … рассказ о слове. (Слайд 3)
Задачи:
вспомнить ….
найти …
работать …
— Определим слово с помощью рисунков: солнце, электрическая лампочка, фонарь. Что между ними общего? (Слайд 4)
— Речь пойдёт о слове свет.
IV Работа над проектом по плану. Создание продукта.
(Раскрыть книжку с подписанными карманами – это план работы.)
1. Фонетический состав слова.
2. Лексическое значение слова.
3. Часть речи.
4. Однокоренные слова.
5. Синонимы. Антонимы, Фразеологизмы.
6. Словосочетания. Предложения.
7. Пословицы. Загадки.
Работа в группах.
1. Запишите звуковой состав слова на карточке № 1.
Проверка. (Слайд 5)
— Ребята, не будет ли ошибки, если к иллюстрациям добавить ещё одну? (Фотография Земли, освещённой солнцем») (Слайд 6)
Гипотезы.
— Как можно точно узнать лексическое значение слова?
2. Работа с Толковым словарём.
свет
1. Лучистая энергия, делающая окружающий мир видимым.
2. Источник освещения, освещённое место.
3. Восход солнца, рассвет.
4. Сияние, свет, внутренняя озарённость. (Переносное значение)
свет
1. Мир, вселенная; земной шар вместе со всем существующим на нём.
2. Общественная среда, общество.
— Что подсказывает словарь?
— Прочитайте их значения.
— Каким является первое слова свет?
— Какие это слова по отношению друг к другу?
— Стоит ли оставлять последний рисунок?
3. Часть речи.
— Какой частью речи является слово свет?
На карточке № 3 подчеркните нужное. Проверка. (Слайд 7)
4. Однокоренные слова.
— Посоветуйтесь и запишите как можно больше однокоренных слов на карточках.
Проверка. Дети из каждой группы читают по одному слову, откладывая карточки с повторяющимися словами. (Слайд 
Работа с текстом на слайде. Отрывок из сказки А.Пушкина «Сказка о царе Салтане…» (Слайд 9)
— Из какой сказки отрывок? Кто автор?
— Нет ли здесь нужных нам слов?
— Что такое светлица?
Светлица, светёлка – устаревшие слова, которые можно найти в Словаре устаревших слов. Устаревшей формой считается и ласковое обращение со словом свет. Вспомните, с какими словами обращается царица из другой сказки А. Пушкина к своему зеркальцу.
5. Синонимы. Антонимы. Фразеологизмы.
Карточка № 5.
Работа по группам с разными словарями: 1 группа – со словарём синонимов, 2 – со словарём антонимов, 3 – со словарём фразеологизмом. Проверка.
— Что значит ни свет, ни заря? От кого слышали такое выражение?
6. Словосочетания.
-Слово свет, как и любое другое имя существительное, дружит с именами прилагательными. Составьте словосочетания. Карточка № 6.
Самостоятельная работа. Проверка.
— Это было легко? Что надо сделать, чтобы было много словосочетаний и работалось легче?
Работа с предложениями.
Предлагаю воспользоваться предложениями из произведений мастеров слова – писателей. Прочитайте их и выпишите словосочетания. (Слайд 10)
Проверка. (Слайд 11)
— Прочитайте, что выписали.
— Где пригодится знание таких прилагательных?
7. Работа с пословицами.
— Такое замечательное слово не могло не попасть в пословицы. Соберите их.
Прочитайте. Объясните смысл пословиц. (Слайд 12)
Проверка. (Слайд 13)
V Защита проекта.
Чтение ученицей, которая работала индивидуально, информационной статьи.
— Справилась ученица со своей задачей?
— Достаточно ли полно изложен материал?
— Поможет это сообщение запомнить сведения о слове?
VI Рефлексия.
— Удалось узнать что-то новое?
— Что было сложнее всего? Сумели преодолеть трудности сами или товарищи помогли?
Как работали сегодня: спустя рукава или засучив рукава?
Д/з Подобрать несколько загадок с ответом свет или сочинить свою.
(Слайд 14)
Пословица говорит: Познание – сердца яркий свет. Пусть ваше сердце этим светом сияет всегда.
Рассказ пойдет об одной новой, общедоступной Java/Kotlin библиотеке, для работы с русским языком. Она позволяет получить исходные формы + морфологическую информацию для большинства слов русского языка. Статья предназначена для тех, кто создает ботов, обрабатывает сообщения, занимается поиском и извлечением смысла текста. Для справки, ключевое отличие лемматизации от стеммизации (урезания до нормализованной формы) состоит в том, что лемма удовлетворяет правилам языка, например для слова «яблоками» леммой будет «яблоко», а не просто урезанный корень.
Лемма может быть и более сложной, например для слова люди, начальная форма – человек. В этой статье мы рассмотрим способ быстрого извлечения такой информации из морфологического словаря.
Источник данных
В первую очередь, стоит выразить благодарность проекту AOT (автоматическая обработка текста) за морфологические словари русского языка. Библиотека содержит их с обновлениями бинарного формата и API, упрощенным подключением в Gradle и Maven проекты без сторонних зависимостей и быстрым (!) поиском.
Преобразование данных
Так как оригинальные aot-словари в исходном текстовом виде достаточно неудобны для быстрого поиска, то они предварительно преобразуются в собственный бинарный формат (GitHub) при помощи компилятора написанного на Kotlin. Такое преобразование позволяет очень быстро загрузить словарь в память и осуществлять мгновенный поиск по нему. Конкретные бенчмарки загрузки словаря из бинарного формата будут отличаться для каждой машины, однако в среднем запуск при инициализации занимает около четырех секунд, после чего получение морфологии для любого слова работает также быстро как HashMap.
Подключение библиотеки
Библиотека совместима с Java 8+, а также протестирована со всеми версиями Kotlin 1.5.*. В этом примере используется система сборки Gradle, примеры для Maven и других систем сборки столь же тривиальны и их можно посмотреть здесь.
// в build.gradle.kts
repositories {
// (1) Подключим репозиторий jitpack
maven("https://jitpack.io")
}
dependencies {
// (2) Добавим зависимость от библиотеки
implementation("com.github.demidko:aot:2021.09.19")
}Пример работы
Пример работы приводится для Java, однако библиотека также будет работать и с Kotlin:
import static java.lang.System.out;
import static com.github.demidko.aot.WordformMeaning.lookupForMeanings;
class Example {
public static void main(String[] args) {
var meanings = lookupForMeanings("люди");
out.println(meanings.size());
/* 1 */
out.println(meanings.get(0).getMorphology());
/* [С, мр, им, мн] */
out.println(meanings.get(0).getLemma());
/* человек */
for (var t : meanings.get(0).getTransformations()) {
out.println(t.toString() + " " + t.getMorphology());
/*
* человек [С, мр, им, ед]
* человека [рд, С, мр, ед]
* человеку [С, мр, ед, дт]
* человека [С, мр, ед, вн]
* человеком [тв, С, мр, ед]
* человеке [С, мр, ед, пр]
* люди [С, мр, им, мн]
* людей [рд, С, мр, мн]
* человек [рд, С, мр, мн]
* людям [С, мр, мн, дт]
* человекам [С, мр, мн, дт]
* людей [С, мр, мн, вн]
* людьми [тв, С, мр, мн]
* человеками [тв, С, мр, мн]
* людях [С, мр, мн, пр]
* человеках [С, мр, мн, пр]
*/
}
}
}
Как видно, для каждого слова легко получить набор словоформ различных смыслов, после чего можно получать морфологическую информацию (род, падеж, склонение и т. п). Здесь может возникнуть вопрос, почему метод lookupForMeanings(«…») возвращает набор словоформ, а не одну? Это сделано по причине наличия в русском языке коллизий словоформ разных смыслов, например «замок» это одновременно производная леммы «замокнуть» (под дождем например) и устройство для запирания дверей и строение. Так как одно и тоже слово является производной разных лемм, библиотека вернет список подходящих различных словоформ с разными морфологическими характеристиками.
Как это вообще работает?
Библиотека загружает из бинарного словаря особую структуру, HashDictionary (низкоуровневое API), которая после загрузки состоит из:
_массив наборов морфологий_
морфология 1 # напр. [рд, С, мр, ед]
морфология 2 # напр. [С, мр, ед, дт]
...
морфология N # напр. [рд, С, мр, мн]
_массив всех строк_
строка 1 # напр. яблоками
строка 2 # напр. яблоко
...
строка N # напр. груша
_массив всех лемм с индексами преобразований в массиве строк и морфологий_
(индекс строки, индекс морфологии) (индекс строки, индекс морфологии)... (индекс строки, индекс морфологии) (индекс строки, индекс морфологии)
(индекс строки, индекс морфологии) (индекс строки, индекс морфологии)... (индекс строки, индекс морфологии) (индекс строки, индекс морфологии)
...
(индекс строки, индекс морфологии) (индекс строки, индекс морфологии)... (индекс строки, индекс морфологии) (индекс строки, индекс морфологии)
_словарь хешей (коллизии проверяются в рантайме, нет смысла отделяеть их во время компиляции, т. к. могут быть и внешние коллизии)_
хеш, индекс леммы, индекс леммы
хеш, индекс леммы, индекс леммы, индекс леммы
хеш, индекс леммы, индекс леммы, индекс леммы, индекс леммы
...
хеш, индекс леммы, индекс леммы, индекс леммы
(напр. хеш яблоки, индекс леммы яблоко)После получения слова в методе lookupForMeanings(«…») нам остается только нормализовать слово в lower case, прогнать через словарь хешей, считать все преобразования, и избавиться от коллизий хеша (если они есть).
Исходный код
Отправить issue или поставить звездочку можно здесь.
Вопросы и предложения также можно задавать в комментариях к этой статье, постараюсь на все ответить.