Вероника Витальевна Махова, кандидат педагогических наук, доцент
кафедра иностранных языков
305040
ул. 50 лет Октября, 94
Курск
Researcher ID: S-5833
Veronika V. Makhova, Candidate of Sciences (Pedagogy), Associate Professor
Department of Foreign Languages
305040
50 Let Oktyabrya str. 94
Kursk
Researcher ID: S-5833
Оксана Николаевна Занина, старший преподаватель
кафедра иностранных языков
305040
ул. 50 лет Октября, 94
Курск
Oksana N. Zanina, Senior Lecturer
Department of Foreign Languages
305040
50 Let Oktyabrya str. 94
Kursk
Глобальное информационное пространство охватило все сферы жизнедеятельности человека, однако практика работы в вузе показывает, что, несмотря на технологически продвинутые формы коммуникации, ее результаты, связанные с анализом информации, представленной в виде мультимодальных текстов, зачастую ниже желаемого уровня, что свидетельствует об отсутствии у обучаемых необходимых компетенций, умений и навыков обработки больших объемов данных, то есть об отсутствии мультиграмотности. В ходе формирования мультиграмотности с целью повышения эффективности процесса коммуникации в мультимодальной цифровой среде, следует опираться не столько на умения и навыки компьютерной грамотности, сколько на умения аналитико-синтетической обработки информации. На данный момент данная проблема остается нерешенной.
Цель данной работы состоит в проведении комплексного обзора зарубежных исследований по заявленной проблематике с целью выявления тенденций в области исследований мультимодальности. Задачи, поставленные авторами, включали сбор, анализ, классификацию и систематизацию данных, представленных в зарубежных научных трудах; уточнение понятий «мультимодальный текст» и «мультимодальный анализ»; выявление способов и алгоритмов реализации мультимодального анализа при работе с научными текстами, представленными в цифровой мультимодальной среде с целью повышения эффективности коммуникации. Работа над поставленной задачей требует применения таких общенаучных методов, как сбор и обработка информации (аналитико-синтетическая обработка), методы классификации и систематизации. Полученные в ходе анализа результаты показали, что вопросы, касающиеся мультимодальных текстов, мультимодальной среды и мультиграмотности, рассматриваются с различных позиций: мультимодальность как явление и как подход к его изучению; мультимодальный текст – это сочетание сразу нескольких модусов, а понятие «грамотность» расширяется до «мультиграмотности», то есть умения «читать мир». Мультимодальный анализ трактуется как анализ, поиск и извлечение семиотических паттернов в мультимедийных базах данных, чтобы исследовать отношения между семиозисом, текстом и контекстом, паттернов, которые раскрывают индивидуальные, общественные, культурные и глобальные паттерны создания смысла. В исследованиях, имеющих практическую направленность, предлагаются различные модели реализации мультимодального анализа, такие как четырехкомпонентная модель Дж. Альвареза, модель Ф. Серафини и «Модель развития мультимодальной грамотности» К. Даниельссона и С. Селандера. Ряд авторов анализирует работу студентов и детей с мультимодальными текстами, но в них исследуется скорее восприятие, нежели способы обработки информации. Таким образом, при наличии обширной теоретической и практической базы, касающейся мультимодальной коммуникации, в проанализированных работах не приведены алгоритмы выполнения мультимодального анализа. В связи с этим, поднятая авторами проблема остается актуальной, а исследование – перспективным и требует разработки процедуры и алгоритма реализации мультимодального анализа для повышения эффективности процесса обучения с использованием научных мультимодальных текстов.
Relevance. Modern life is characterized by using information technologies in all spheres, which affects both communication process and approaches to its studying. However, as can be concluded from our experience, despite technologically advanced communication forms, the process is often ineffective, because students lack the skills to extract information from multimodal texts. Consequently, the problem of developing the skills for effective communication in the digital multimodal environment which depend rather on the skills of analytical and synthetic information processing than on the computer literacy skills, remains unresolved. The purpose of this work is to comprehensively analyze foreign studies on multimodality issues to reveal research and development trends. The objectives set by the authors involve collection, analysis, classification, and systematization of the foreign studies data on multimodality; clarification of the concepts of ‘multimodal text’ and ‘multimodal analysis’; identification of the multimodal analysis implementation techniques when reading/viewing multimodal scientific texts in order to increase communication effectiveness. Methodology. To fulfil the objectives set we applied such general scientific methods as acquisition and processing of information, methods of classification and systematization. Results. The results obtained showed that the issues related to multimodality are considered from different positions: multimodality as a phenomenon and as an approach to its studying; a multimodal text is a text which use several modes of communication simultaneously; the concept of ‘literacy’ is expanded to ‘multiliteracy’, interpreted as an ability to ‘read the world’. A multimodal analysis is defined as the analysis, search, and extraction of semiotic patterns in multimedia databases in order to explore the relationship between semiosis, text, and context, those patterns that reveal individual, social, cultural and global patterns of meaning creation. Practice-oriented studies propose various models for multimodal analysis implementation: J. Álvarez’s fourcomponent model, F. Serafini’s model, and a Model for Cultivating Multimodal Literacy by K. Danielsson and K. Selander. A number of authors analyze the work of students/children when reading / visualizing digital multimodal texts, but they investigate perception rather than methods of information processing. Conclusion. Thus, in the presence of an extensive multimodal communication theoretical and practical developments, the analyzed works do not provide algorithms for performing multimodal analysis. In this regard, the problem raised by the authors remains topical, and the research requires further development to improve learning process effectiveness when using digital multimodal scientific texts.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.