Teaching Russian economic vocabulary to Chinese students using corpus technologies

Введение / Introduction

Современный этап развития высшего образования в области экономики характеризуется возрастающими требованиями к уровню сформированности профессионально ориентированной коммуникативной компетенции специалистов. Освоение фундаментальных экономических понятий и принципов оказывается недостаточным без системного владения специализированной терминологией, обеспечивающей точность профессионального дискурса и эффективность межкультурной коммуникации. Особую актуальность данная проблема приобретает в обучении иностранных студентов, в частности китайских, осваивающих русский язык как иностранный в профессионально ориентированном контексте.

Как подчеркивают Е. В. Ганина и Е. А. Гиловая [1], уровень владения экономической лексикой непосредственно влияет на способность иностранных обучающихся воспринимать аутентичные тексты СМИ и участвовать в профессиональном общении. Недостаточная терминологическая подготовка приводит к снижению качества понимания профильных материалов и затрудняет формирование профессиональной компетенции в целом. В свою очередь П. В. Сысоев [2], рассматривая возможности лингвистических корпусов в методике преподавания иностранных языков, обосновывает целесообразность корпусного подхода как инструмента объективизации отбора языкового материала и повышения эффективности обучения. Значимость корпусного анализа для изучения функционирования понятий в общественном и академическом дискурсе демонстрируется также в исследовании О. Н. Камшиловой и
В. Е. Чернявской [3], что подтверждает научную продуктивность данного метода при разработке специализированных глоссариев и учебных программ.

Корпусный анализ экономической лексики предоставляет возможность выявления частотности терминов, их распределения по уровням (высокочастотные, среднечастотные и низкочастотные) и контекстов употребления в реальных текстах. Такой подход позволяет научно обосновать последовательность введения терминов в учебный процесс и оптимизировать образовательные материалы с учетом специфики восприятия иностранными студентами.

Важным аспектом является педагогическая адаптация терминов для китайских студентов, которая учитывает типичные языковые трудности: интерференцию с родным языком, отсутствие прямых эквивалентов и сложности морфологического распознавания. Использование данных корпусного анализа позволяет разработать дидактические стратегии, включающие поэтапное введение терминов, практические упражнения, а также задания на закрепление лексики в профессиональном контексте.

Цель исследования – выявление частотных и методически значимых русских экономических терминов на основе корпусного анализа и педагогического наблюдения, а также разработка научно обоснованных рекомендаций по их отбору и поэтапному введению в процесс обучения русскому языку как иностранному для китайских студентов.

Задачи исследования:

1. Проанализировать теоретические и методические подходы к изучению экономической терминологии в системе преподавания русского языка как иностранного.

2. Провести корпусный анализ русских экономических терминов на материале Национального корпуса русского языка и специализированных экономических текстов с использованием показателя частотности IPM.

3. Классифицировать выявленные термины по частотным зонам (высокочастотные, среднечастотные, низкочастотные) и определить их функционально-дискурсивные особенности.

4. Выявить типичные трудности усвоения экономической терминологии китайскими студентами на основе педагогического наблюдения и анализа ошибок.

5. Разработать научно обоснованные методические рекомендации по отбору и поэтапному введению экономических терминов в процессе профессионально ориентированного обучения русскому языку как иностранному.

Новизна исследования связана с недостаточным использованием корпусных подходов в преподавании экономической лексики иностранным учащимся.

Обзор литературы / Literature review

Теоретическую базу для современных исследований задают работы по истории и развитию корпусной лингвистики. Так, обзор М. И. Солнышкиной и Г. М. Гатиятуллиной, анализирующий эволюцию англоязычных корпусов, позволяет выделить ключевые методологические принципы и этапы, ставшие основой для современных прикладных изысканий [4]. Современные исследования в области лингводидактики и корпусной лингвистики демонстрируют растущий интерес к интеграции объективных данных в процесс обучения профессиональной лексике. В отечественной науке это направление активно развивается, фокусируясь на методологии и практическом применении корпусов. А. А. Шунейко в фундаментальном учебнике 2025 года систематизирует теоретические и практические аспекты корпусной лингвистики, подчеркивая ее трансформационную роль в лингвистических исследованиях и преподавании языков, включая русский как иностранный (далее – РКИ) [5]. Автор детально рассматривает методологию создания и использования специализированных учебных корпусов, что представляет прямую методологическую ценность для формирования предметно-ориентированных учебных материалов.

В. А. Левина в монографии 2024 года проводит комплексный диахронический и синхронический анализ финансово-экономической лексики русского языка. Ее работа важна для понимания эволюции терминосистемы, процессов заимствования и функционирования терминов в реальном профессиональном дискурсе, что служит essentialia для отбора актуального лексического материала для обучения [6].Вопросы определения приоритетных направлений в современном терминоведении, имеющие принципиальное значение для научного обоснования отбора и систематизации учебного материала, рассматриваются в работе Э. П. Шпальченко, что помогает выявить актуальные векторы исследований в этой области [7].

Педагогический аспект применения корпусных данных в аудитории РКИ исследуется О. В. Михалевой. В своем учебно-методическом пособии автор не только обобщает лингводидактические принципы, но и предлагает конкретные методики интеграции корпусных инструментов на разных этапах обучения, включая работу с профессиональной лексикой [8].В свою очередь исследование Н. В. Галимовой, посвященное лексическому обогащению в учебниках на основе корпусных и статистических подходов, подтверждает эффективность такого метода для оптимизации содержания учебных пособий и создания сбалансированного лексического минимума, соответствующего реальным потребностям учащихся [9].

Е. В. Мартынова, М. И. Солнышкина и А. Р. Мерзлякова вносят важный вклад в понимание параметров учебного текста. Используя материал Учебного корпуса русского языка, они анализируют лексическую сложность и частотность, предоставляя эмпирическое обоснование для градации учебных материалов, что непосредственно соотносится с задачей дифференциации экономической терминологии по уровням усвоения [10].Анализ новейшей экономической терминологии, представленный в исследовании М. И. Махраковой на материале интернет-форумов, позволяет зафиксировать актуальные тенденции и механизмы появления новых единиц в живой профессиональной коммуникации, которые должны оперативно учитываться в учебном процессе [11].

М. Лонцкая в своей статье конкретизирует применение корпусных инструментов непосредственно в практике преподавания РКИ, описывая кейсы использования конкордансеров и частотных списков для развития лексической компетенции учащихся, что подтверждает практическую осуществимость подхода, предлагаемого в данном исследовании [12].

В зарубежной научной традиции активное развитие получает корпусно-ориентированное обучение (Data-Driven Learning). Коллективная монография под редакцией М. Каунисто и М. Шилка [13] посвящена переосмыслению принципов компиляции и анализа корпусов. В сборнике под редакцией С. Бушфельд, П. Ронана и Т. Ноймайера [14] рассматриваются инновационные подходы к применению корпусов в междисциплинарных исследованиях.

Методологический пересмотр количественных показателей корпусного анализа представлен в труде С. Т. Грайса [15]. Автор предлагает обновленную систему интерпретации частотности, дисперсии и ассоциативных связей, что задает новые стандарты статистической обработки лексических данных.

Корпусное исследование академического дискурса машиностроения выполнено Тхи Нгок Фыонг Ле [16]. Соавторами выступают Минь Ман Фам и Майкл Барлоу [16]. Авторы демонстрируют возможности выявления жанрово-специфических риторических моделей на основе корпусного анализа.

Многомерный анализ языка учебников представлен в монографии Э. Ле Фолл [17]. Исследователь обосновывает применение количественных параметров при оценке дидактических текстов.

Проблемы и перспективы мультиязычных корпусных исследований рассматриваются в коллективном труде под редакцией Н. Рамон и М. Перес Бланко [18]. Авторы анализируют методологические трудности сопоставительных исследований и пути их преодоления.

Особую значимость для настоящего исследования имеет работа М. Камротова. Соавторами являются Е. Талалакина и Д. Стукал [19]. Авторы разрабатывают корпусно-ориентированный частотный список русской экономической лексики для целей обучения языку специальности, что представляет собой пример практической реализации научно обоснованного отбора терминологического минимума.

Таким образом, анализ научных источников свидетельствует о значительном развитии корпусной лингвистики и ее активной интеграции в практику преподавания языка специальности. Вместе с тем проблема системной дифференциации русской экономической терминологии на основе частотных показателей и ее поэтапного введения в обучение иностранных студентов остается недостаточно разработанной. Это определяет необходимость дальнейших исследований, направленных на создание научно обоснованной модели отбора и организации терминологического материала с учетом специфики обучения китайских студентов.

Методологическая база исследования / Methodological base of the research

Методологическая основа работы определяется сочетанием корпусных, лингвистических и педагогических методов анализа, что обеспечивает комплексный подход к изучению частотности русских экономических терминов и их педагогической значимости для китайских студентов.

Корпусный анализ позволяет объективно выявлять наиболее частотные и значимые экономические термины, что делает обучение более целенаправленным. Этот метод позволяет объективно изучать частотность и употребление языковых единиц на основе больших массивов текстов. Корпусный анализ эффективен при исследовании профессиональной лексики и разработке учебных материалов для иностранных студентов. Применение корпусных технологий обеспечивает научную обоснованность выводов и повышает результативность обучения профессионально ориентированной терминологии [20].

Первым этапом исследования стал отбор корпуса текстов, включающего три группы источников: учебные тексты по экономике, используемые в российском и китайском образовательном процессе; профессиональные экономические материалы (аналитические статьи, обзоры, отраслевые отчеты); официально опубликованные словари и терминологические базы.

В качестве учебных текстов был привлечен учебник Ю. А. Кумбашевой [21], ориентированный на иностранных студентов и посвященный экономическим и социальным проблемам современной России. Данный источник позволяет выявить базовую экономическую лексику, функционирующую в учебном дискурсе РКИ.

Учебное пособие Е. А. Дворкиной [22] использовалось как материал по языку специальности, отражающий систематизированное представление экономической теории и соответствующей терминологии.

Лексикографический компонент корпуса был дополнен «Кратким социально-экономическим словарем для студентов-иностранцев» под редакцией Н. И. Нагайцевой [23]. Словарь представляет нормативно закрепленные дефиниции терминов и позволяет соотнести частотные данные с кодифицированными источниками.

В корпус включено учебное пособие Л. П. Клобуковой [24]. Соавторами издания являются Л. А. Нестерская и Л. Н. Норейко. Данное пособие ориентировано на формирование профессиональной коммуникативной компетенции экономистов-иностранцев и отражает актуальные модели употребления терминов в учебном дискурсе.

Для сопоставительного анализа лексического материала привлекалось пособие Л. Г. Беликовой [25], соавторы Т. А. Шутова и И. Н. Ерофеева. Указанный источник использован для выявления базового лексического фона и определения степени терминологической насыщенности специализированных текстов.

В работе использован Национальный корпус русского языка (далее – НКРЯ) с широким охватом жанров и стилей [26]. Для анализа экономической лексики выбран газетный подкорпус, который позволяет изучать реальные употребления терминов, их частотность и контексты.

Для проведения анализа частоты терминов применялись методы корпусной лингвистики, в частности автоматизированное лемматизирование, подсчет абсолютной и относительной частоты лексических единиц, выявление их распределения по тематическим сегментам. Использовались инструменты обработки текстов, позволяющие анализировать контекст употребления и коллокации. На основе полученных данных была выполнена классификация терминов на три частотные группы: высокочастотные, среднечастотные и низкочастотные.

Корпусный подход к изучению частотности русских экономических терминов представляет собой эффективный инструмент формирования терминологической и профессиональной коммуникативной компетенции китайских студентов, обеспечивая научную обоснованность организации учебного процесса и повышая качество усвоения лексики в межкультурной образовательной среде [27].

Педагогический анализ в исследовании направлен на выявление факторов, влияющих на усвоение русской экономической терминологии китайскими студентами. Данный подход ориентирован на описание реальных процессов обучения и позволяет анализировать типичные трудности освоения терминов, включая морфологическую сложность, отсутствие прямых эквивалентов в китайском языке и языковую интерференцию. В ходе анализа были выявлены закономерности усвоения профессиональной лексики и частотных структур. Полученные данные послужили базой для разработки методических рекомендаций, основанных на эмпирических наблюдениях.

Педагогический анализ включал анкетирование и анализ письменных работ 32 китайских студентов экономических направлений, обучающихся в СПбПУ. Ошибки, выявленные методом сплошной выборки в контрольных заданиях и письменных работах, классифицировались по типам, что позволило сопоставить характер интерференции со степенью усвоения частотных экономических терминов.

Также применялись методы когнитивно-педагогического анализа, направленные на определение оптимальной последовательности введения лексики в образовательный процесс, разработку критериев отбора слов для разных уровней владения языком, а также определение эффективности использования корпусных данных при формировании терминологической компетенции.

На заключительном этапе использовались методы сравнительного анализа, позволяющие сопоставить корпусные данные с результатами педагогических наблюдений, анкетирования и ошибок, фиксируемых при выполнении студентами контрольных заданий. Это позволило определить степень корреляции между частотностью терминов и их усвояемостью, а также обосновать необходимость адаптации лексического материала с учетом реальных образовательных потребностей китайских обучающихся.

Таким образом, методология исследования сочетает корпусные методы количественного анализа с качественными педагогическими подходами, что позволяет обеспечить научную обоснованность выводов и разработать эффективную модель обучения русской экономической терминологии в межкультурной образовательной среде.

Результаты исследования / Research results

Корпусный анализ русской экономической терминологии, проведенный на материале НКРЯ и специализированных экономических подкорпусов, позволил выделить три частотные группы терминов, значимых для обучения китайских студентов (см. табл. 1). Расчет частотности проводился на основе показателя IPM (instances per million).

К высокочастотным были отнесены термины с частотой выше 5 IPM, к среднечастотным – термины с показателем от 1 до 5 IPM, а к низкочастотным – лексические единицы с частотой ниже 1 IPM.

Данное распределение послужило основой для дидактической дифференциации терминологического материала при обучении китайских студентов.

Высокочастотная группа включила лексику, регулярно встречающуюся в учебно-научных и профессиональных текстах: рынок, капитал, актив, прибыль, предприятие, инвестиции и т. д. [28] Например, термин «рынок» употребляется в различных профессиональных контекстах и вхождении (см. табл. 2):

1. 1.       Есть надо сразу, ибо сметана потом «стекает». А еще на крытом рынке зимой продают тертую редьку с мясом и, бывает, капусту с мясом и майонезом (НКРЯ).
2. 2.       В период стагнации глобального рынка выживет то государство, которое обеспечит лучшие условия для бизнеса, а не для работника (НКРЯ).

Эти термины формируют ядро экономической терминологии, поэтому их изучение является первостепенной задачей для начального этапа профессионально ориентированного обучения.

Таблица 1

Частотная классификация лексики русского экономического дискурса

Таблица 2

Частотности и распределения лексемы «рынок»
(материал отобран в НКРЯ)

Следует отметить, что высокочастотные экономические термины характеризуются развитой многозначностью, что связано с их активным функционированием в различных жанрах и сферах профессионального дискурса. Повышенная частотность способствует расширению семантической структуры слова: термины приобретают как базовые, так и производные значения, что необходимо учитывать при их введении в учебный процесс (см. табл. 3).

Среднечастотная группа включает термины второго уровня сложности: ликвидность, амортизация, дивиденды, рентабельность, себестоимость. Данные лексические единицы характерны для аналитических, бухгалтерских и финансовых текстов, где они проявляют широкую контекстную вариативность (см. табл. 4). В отличие от высокочастотных терминов, среднечастотные требуют более детализированного объяснения, так как они опираются на знания о финансовых операциях и экономических процессах, более целенаправленные в отношении изучаемой/осваиваемой специальности или профессиональной деятельности.

Например, термин «ликвидность» встречается в различных типах профессиональных документов:

1. 1.   Источниками формирования ликвидности стали сократившиеся на 12% остатки на счетах правительства в ЦБ (НКРЯ) – в бухгалтерской отчетности.
2. 2.   При этом получение денег для такого инвестора будет зависеть от ее ликвидности (возможности продать эту долю) (НКРЯ) – в финансово-аналитических статьях.
3. 3.   Избыточная ликвидность как раз не дает рынку провалиться достаточно глубоко (НКРЯ) – в нормативно-правовых документах.

Таблица 3

Примеры высокочастотных терминов и их контекстное употребление

Среднечастотные термины, такие как «ликвидность», имеют несколько значений в зависимости от контекста, которые по-разному проявляются в различных типах профессионального текста. В бухгалтерской отчетности акцент делается на остатки денежных средств и их использование; в финансово-аналитических материалах – на способность инвестора конвертировать активы в деньги; в нормативных документах – на влияние ликвидности на рынок. Такая вариативность объясняется различной функциональной нагрузкой терминов в профессиональном дискурсе. Для китайских студентов это создает трудности усвоения, так как они часто воспринимают термин как моносемантичный, не учитывая специфику контекста, поэтому при обучении важно использовать дифференцированный подход с опорой на реальные профессиональные примеры.

Дополнительные сложности вызывает термин «амортизация», который употребляется как в бухгалтерии, так и в макроэкономическом контексте:

1. 1.   Прибыль до уплаты процентов по кредитам, налога на прибыль и амортизации (EBITDA) выросла на 11,6% и составила 1,057 трлн рублей (НКРЯ).
2. 2.   Капитал: реальный и денежный, основной и оборотный, износ физический и моральный, амортизация. Трудовые ресурсы: социальные проблемы рынка труда, прожиточный минимум и минимальная зарплата, безработица и ее виды (НКРЯ).

Таблица 4

Примеры среднечастотных терминов и их контекстное употребление

Низкочастотная группа объединяет узкоспециализированные термины, используемые преимущественно в профессиональных текстах высокого уровня сложности: фьючерс, дериватив, хеджирование, секьюритизация, бенчмаркинг [30]. Несмотря на сравнительно редкое употребление в базовых учебных материалах, данные термины обладают высокой профессиональной значимостью, особенно для студентов, специализирующихся на международных финансовых рынках, риск-менеджменте и корпоративных стратегиях (см. табл. 5).

Специфика низкочастотных терминов заключается в том, что их значение трудно выводится интуитивно, поскольку они часто имеют англоязычное происхождение и отражают сложные финансовые инструменты. Например, термин «фьючерс» встречается преимущественно в экономических обзорах и специализированных отчетах биржевых площадок:

1. 1.   Стоимость апрельского фьючерса в Нью-Йорке на закрытии торговой сессии 25 февраля составила 1238,8 доллара за тройскую унцию (+ 0,6%) (НКРЯ).
2. 2.   В настоящее время цены по сделкам с активным фьючерсом на серебро держатся в диапазоне (НКРЯ).

Термин «дериватив» употребляется в документации международных банков и описывает сложный класс финансовых контрактов:

1. 1.   Со 2 сентября все расчеты на Московской бирже по акциям и деривативам будут проводиться через два дня после заключения сделки (НКРЯ).
2. 2.   По его мнению, от отсутствия прозрачности на рынке деривативов выигрывают только крупные банки Уолл-стрит (НКРЯ).

Наибольшие трудности у китайских студентов вызывают термины «хеджирование» и «секьюритизация», поскольку они требуют глубокого понимания механизмов страхования рисков и трансформации активов, а морфологическая структура иноязычных заимствований не совпадает с русскими словообразовательными моделями.

Таблица 5

Примеры низкочастотных терминов и особенности их употребления

Аналитическое обсуждение результатов

Ошибки китайских студентов фиксировались на основе педагогических наблюдений и выполнения учебных заданий, включавших письменные контрольные работы, упражнения на перевод и интерпретацию профессиональных текстов, а также устные ответы на задания в аудитории. Дополнительно использовались данные анкетирования, позволяющие выявить субъективные трудности понимания терминов. Все зафиксированные ошибки систематизировались по типам: межъязыковая интерференция, семантическая многозначность, отсутствие прямых эквивалентов и нарушенная терминологическая сочетаемость.

Проведенный анализ типичных ошибок китайских студентов при освоении русской экономической терминологии выявил комплекс устойчивых затруднений, обусловленных как межъязыковой интерференцией, так и особенностями когнитивной обработки специализированной лексики. Наиболее значимым фактором оказывается интерференция с родным языком, проявляющаяся в буквальном переносе китайских морфосинтаксических моделей на русские экономические термины, что подтверждается наблюдаемыми ошибками в употреблении лексем оборот, операция, доход, актив. Языковая интерференция у китайских студентов проявляется в трех формах: морфологической – перенос структуры слов и склонений с китайского на русский; синтаксической – буквальный перенос моделей построения предложений; лексической – перенос значений слов, ограничивающий понимание семантики терминов и вызывающий ошибки в профессиональном контексте. Дополнительные трудности создает отсутствие прямых семантических эквивалентов между русскими и китайскими терминами, вследствие чего усвоение требует опоры на широкие корпусные контексты и сопоставительный анализ. Например, ошибки с интерференцией: употребление конструкции «операция дохода» вместо нормативного «получение дохода», а также расширение сочетаемости термина «оборот» по модели родного языка (например, «увеличить оборот капитала» вместо нормативного «увеличить оборот»).

Существенной проблемой также является многозначность или омонимия, характерная для многозначных экономических терминов, что приводит к смешению профессиональных и нейтральных значений (например, оборот как «финансовый показатель» и оборот как «языковая конструкция»). Это подтверждает необходимость системной интеграции корпусных данных в учебный процесс, поскольку традиционные объяснения значений оказываются недостаточными для точного распознавания терминов.

Абстрактность и концептуальная сложность среднечастотных понятий. Дополнительные затруднения связаны с отсутствием прямых эквивалентов в китайском языке и ограниченной терминологической сочетаемостью, что проявляется в ошибках при построении профессиональных коллокаций. Выявленные трудности подтверждают необходимость адаптации лексического материала и использования корпусных данных при обучении профессионально ориентированной лексике.

В работе установлен минимально необходимый терминологический минимум, опирающийся на объективные данные частотности и релевантности в учебных и профессиональных дискурсах. Для исследования был сформирован корпус из около 350–400 экономических терминов, распределенных по частотным группам, на основе которых определен минимально необходимый терминологический минимум из 35–40 ключевых единиц для начального этапа обучения.

Сформирована оптимальная последовательность введения терминов, основанная на частотно-уровневой стратификации, что позволяет переходить от высокочастотных единиц к узкоспециализированной лексике с учетом когнитивной нагрузки обучающихся.

На основе корпуса можно разработать учебные задания. Они могут быть направлены на сравнение значений, анализ реальных контекстов употребления и распознавание терминов в многоуровневых текстах, включая профессиональные и научно-деловые материалы. Задания с использованием корпуса включали: определение значения терминов в конкретных контекстах (например, «оборот», «ликвидность», «актив»), сравнение их употребления в разных профессиональных и научно-деловых текстах, выделение терминов в многоуровневых материалах, анализ устойчивых сочетаний и сопоставление с китайскими эквивалентами.

Задания с использованием корпуса предусматривали определение значений ключевых экономических терминов в контексте, анализ их употребления в профессиональных и научно-деловых текстах, исправление интерференционных ошибок и формирование навыков использования терминологии («оборот», «ликвидность», «актив») в профессиональном дискурсе.

Заключение / Conclusion

Проведенное исследование подтвердило методологическую продуктивность применения корпусных технологий для анализа русской экономической терминологии и ее последующей дидактической интерпретации в условиях обучения китайских студентов. Частотное распределение терминов позволило выявить структурированную систему лексических единиц, отражающих различную степень их актуальности и функциональной нагрузки в учебно-научном и профессиональном дискурсах. Установление иерархии высоко-, средне- и низкочастотной лексики обеспечило научно обоснованную базу для формирования терминологического минимума, отвечающего требованиям профессионально ориентированного обучения.

Использование репрезентативных корпусных данных значительно повышает точность интерпретации лексических значений и способствует формированию устойчивых навыков распознавания и употребления специализированных терминов в реальных текстах экономического профиля.

Таким образом, интеграция корпусных методов в процесс обучения русской экономической лексике китайских студентов не только повышает эффективность формирования профессионально ориентированной языковой компетентности, но и создает предпосылки для разработки новой, научно обоснованной модели лексического обучения, ориентированной на объективность, системность и доказательность.