CONFERENCEValodu tehnoloģijas tulkojumzinātnē un praksē
Digitālas spēļošanas elementi tulkošanā
Studē BEZMAKSAS (nav jābūt RTU studentam) MOOC platformā!
Pasniedzējas: Alīna Vagele-Kricina, Dr.philol. Tatjana Smirnova, Dr.philol. Marina Platonova, Dr. Tatjana Menise, Dr.philol. Tatjana Kelebeka, Dr.sc.soc. Oksana Ivanova, Zane Seņko, Dr.sc.ing. Sintija Petroviča-Kļaviņa
Studiju kursā tiek pētītas iespējas, ko piedāvā spēļošanas metodes dažādiem valodas tehnoloģiju lietojumiem tādās jomās kā tulkošana, lokalizācija un daudzvalodu satura veidošana, tostarp izglītojošu spēļu izstrāde un lokalizācija. Studiju kurss paredzēts humanitāro zinātņu, starpdisciplināro STEM+ un informācijas tehnoloģiju studiju programmu bakalaura līmeņa studējošiem.
Studējošie apgūs spēļošanas pieejas pamatus, gūstot ieskatu cilvēka motivācijas mācīties psiholoģiskajos, biheivioristiskajos un kognitīvajos aspektos, rezultātā uzlabojot izpratni par savām mācīšanās vajadzībām, paradumiem un stiliem. Studējošie iesaistīsies gadījumu izpētē, praktiskajās nodarbībās un lekcijās, lai izpētītu pašreizējo spēļošanas IT risinājumu piedāvājumu, mācītos tos izvēlēties, izmantot un pielāgot konkrētām mācību un nozares vajadzībām, kā arī risinātu ierobežotas definīcijas problēmas, paaugstinot savu digitālo kompetenci un prasmes līdz 5.–6. līmenim atbilstoši DIGICOMP 2.2 (digitālo spēļu balstīta valodu apguve, tulkošanas procesa kodēšana, iesaistošo mācību platformu izmantošana un pielāgošana, tulkošanas spēles).
Studiju kursa mērķis ir studējošiem veidot vispusīgu izpratni par spēļošanas paradigmu kā mūsdienīgu pieeju mācībām, kas palīdzēs viņiem atpazīt un pielāgot savus mācīšanās stilus un vajadzības, kā arī sekmēs starpdisciplināru digitālo kompetenču kopuma attīstību, kas izmantojams tādās jomās kā daudzvalodu satura radīšana, lokalizācija un spēļošana.
Studiju kursa uzdevumi:
- sekmēt spēļošanas metožu ieviešanu mūžizglītības paradigmā;
- nodrošināt teorētisko ietvaru attiecībā uz IT balstītām iesaistošās mācīšanās pieejām praksēm;
- attīstīt studējošo kompetenci izmantot un pielāgot modernākās spēļošanas tehnoloģiju iespējas;
- attīstīt studējošo prasmes meistarīgi izmantot spēļošanas rīkus, lai risinātu ar nozari saistītus uzdevumus ar ierobežotu definīciju tulkošanā, lokalizācijā un daudzvalodu satura radīšanā;
- attīstīt studējošo prasmes izstrādāt un pielāgot spēļošanas rīkus.
Mašīnmācīšanās tekstuālo datu apstrādei
Studē BEZMAKSAS (nav jābūt RTU studentam) MOOC platformā!
Pasniedzējas: Zane Seņko, Dr.philol. Tatjana Smirnova, Dr.philol. Marina Platonova, Dr. Tatjana Menise, Dr.philol. Tatjana Kelebeka, Dr.sc.soc. Oksana Ivanova, Dr.sc.ing. Sintija Petroviča-Kļaviņa
Studiju kurss piedāvā pirmā cikla augstākās izglītības bakalaura studiju programmu studējošajiem iespēju attīstīt zināšanas, kompetenci un prasmes dažādu mašīnmācīšanās rīku lietošanā un to pielāgošanā tekstuālo datu apstrādei, lai risinātu virkni kontekstuzdevumu nozarē un zinātnēieskaitot korpusa un tekstuālo datu analīzi, datu pirmapstrādi un attēlojumu, sentimenta analīzi un mašīntulkošanas rīku lietošanu.
Studējošajiem jāattīsta vispusīga izpratne par mūsdienu multimodālā digitālā teksta būtību, cita starpā ņemot vērā tekstuālo datu vākšanas, apstrādes un attēlošanas ētiskos, drošības un ilgtspējības aspektus. Studējošie gūs pieredzi datu ieguves un tekstizraces pieeju, datu strukturēšanas un datu vizualizācijas metožu praktiskā pielietošanā. Viņi spēs pārbaudīt, segmentēt un atkārtoti izmantot tekstuālo datu analīzes rezultātus, pielietojot atbilstošas mašīnmācīšanās metodes, kā arī attīstīs prasmes kvalitatīvo un kvantitatīvo datu analīzes metožu lietošanā. Pēc studiju kursa pabeigšanas studējošie spēs risināt ierobežotas definīcijas problēmas, demonstrējot digitālo kompetenci un prasmes, kas atbilst vismaz 5.-6. līmenim saskaņā ar DIGICOMP 2.2 (t.sk., dabiskās valodas apstrāde (DVA), dabiskās valodas ģenerēšana (DVĢ), uzraudzīta un neuzraudzīta mašīnmācīšanās tekstuālo datu apstrādei, mašīntulkošanas lietojumprogrammas, progresīvas teksta apstrādes lietojumprogrammas).
Studiju kursa mērķi:
- attīstīt studējošo izpratni par automatizētas tekstuālo datu apstrādes iespējām, ierobežojumiem, lietojumprogrammām un to iespējamiem paplašinājumiem;
- padziļināt studējošo zināšanas par mašīnmācīšanās rīku piedāvātajām iespējām dažādu tekstuālo datu apstrādes uzdevumu risināšanā;
- nodrošināt studējošajiem iespēju apgūt un attīstīt nozarē pieprasītas prasmes tekstuālo datu apstrādē.
Studiju kursa uzdevumi:
- attīstīt studējošo prasmes tekstuālo datu apstrādē, strukturēšanā un attēlošanā, ieskaitot datu un datu analīzes rezultātu vizualizāciju;
- attīstīt studējošo iemaņas, lai meistarīgi lietotu kvantitatīvas un kvalitatīvas tekstuālo datu apstrādes metodes nozares kontekstuzdevumu efektīvai risināšanai;
- iepazīstināt studējošos ar DVA, DVĢ, sentimentu analīzes un digitālo stāstījumu veidošanas principiem;
- iepazīstināt studējošos ar mašīnmācīšanās lietojumprogrammu paplašinājumiem tekstuālo datu apstrādē (runas atpazīšana, teksta rezumēšana, sarunvalodas mākslīgais intelekts, sarunboti u.c.).
Mašīntulkošanas prasmju kopums
Studē BEZMAKSAS (nav jābūt RTU studentam) MOOC platformā!
Pasniedzējas: Dr.sc.soc. Oksana Ivanova, Alīna Vagele-Kricina, Dr.philol. Tatjana Smirnova, Dr.philol. Marina Platonova, Dr. Tatjana Menise, Dr.philol. Tatjana Kelebeka, Zane Seņko, Dr.sc.ing. Sintija Petroviča-Kļaviņa
Studiju kurss sniedz studējošajiem vispusīgas zināšanas par mašīntulkošanas (MT) sistēmām un to darbības algoritmiem, gūstot ieskatu par neironu MT rīku un terminoloģijas pārvaldības sistēmu funkcionalitāti, risinot terminu izguves jautājumus, analizējot mašīntulkojuma kvalitāti un tās noteicošos faktorus, veicot avotteksta pirms- un pēcrediģēšanu, kā arī attīstot kritiskās un radošās domāšanas prasmes mašīntulkošanas risinājumu izmantošanai kultūras mantojuma saglabāšanas projektos.
Studiju kursa mērķi:
- attīstīt studējošo kompetenci mašīntulkošanas rīku izvēlē, izmantošanā un pielāgošanā, lai veiktu dažādus uzdevumus ar ierobežotu definīciju, tostarp, bet ne tikai, tulkojuma uzmetuma sagatavošanu, lokalizācijas uzdevumu izpildi, multimodāla satura izveidi un pārvaldību;
- attīstīt studējošo kompetenci līdzdarboties ar mašīntulkošanu saistītu resursu un jaunu zināšanu radīšanā.
Studiju kursa uzdevumi:
- attīstīt studējošo izpratni par mašīntulkošanas sistēmu darbības principiem un veicināt studējošo spēju izmantot tās efektīvi dažādu nozīmes atveides uzdevumu veikšanai;
- pilnveidot studējošo prasmes izstrādāt lingvistiskos nozīmes pārneses modeļus (avotteksta satura dekodēšana un atveide mērķvalodā), lai tos integrētu mašīntulkošanas sistēmās;
- attīstīt studējošo kompetenci izmantot terminoloģijas pārvaldības sistēmas mašīntulkotā teksta kvalitātes uzlabošanai;
- attīstīt studējošo prasmes darboties ar tulkošanas kvalitātes novērtēšanas metrikām, lai, izmantojot uz rādītājiem balstītus datus, pamatotu subjektīvus spriedumus par tulkošanas kvalitāti;
- uzlabot studējošo sadarbības prasmes, risinot dažāda sarežģītības līmeņa satura atveides uzdevumus mašīntulkošanas sistēmu “nepilnību” mazināšanai vai novēršanai.