Академическое письмо на английском языке: фундаментальная и прикладная математика, компьютерные науки. Academic Writing in English for Mathematics and Computer Science
Покупка
Тематика:
Английский язык
Издательство:
ФЛИНТА
Год издания: 2019
Кол-во страниц: 264
Дополнительно
Вид издания:
Учебник
Уровень образования:
ВО - Бакалавриат
ISBN: 978-5-9765-4269-3
Артикул: 752043.02.99
Учебник нацелен на формирование профессионально ориентированной коммуникативной компетенции в академическом письме в инженерно-технических отраслях науки и устной научной дискуссии. В фокусе учебника — написание проекта исследовательской (курсовой, выпускной квалификационной) работы на английском языке в формате научной статьи для международных рецензируемых журналов, индексируемых в базах данных Web of Science и Scopus. Особое внимание уделяется устной форме научного дискурса — как презентации, так и последующей дискуссии. Материалом
учебника послужили статьи, опубликованные в международных рецензируемых журналах. Для студентов образовательных программ бакалавриата по направлениям «Информатика и вычислительная техника», «Математика», «Прикладная математика и информатика», «Прикладная математика», «Компьютерная безопасность», «Информационная безопасность», а также для магистрантов и аспирантов соответствующих направлений подготовки.
Тематика:
ББК:
УДК:
ОКСО:
- ВО - Бакалавриат
- 01.03.01: Математика
- 01.03.02: Прикладная математика и информатика
- 09.03.01: Информатика и вычислительная техника
- 09.03.03: Прикладная информатика
- 10.03.01: Информационная безопасность
- ВО - Специалитет
- 10.05.01: Компьютерная безопасность
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов
М.Б. Антонова А.В. Бакулев АКАДЕМИЧЕСКОЕ ПИСЬМО НА АНГЛИЙСКОМ ЯЗЫКЕ ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ И ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА, КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ ACADEMIC WRITING IN ENGLISH FOR MATHEMATICS AND COMPUTER SCIENCE Учебник Уровни владения языком B2—C1 Москва Издательство «ФЛИНТА» 2019
УДК 811.111'36(075.8) ББК 81.432.1-6я73 А72 Ре це нзе нты: д-р филол. наук, проф., проф. кафедры английского языкознания филологического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова О.Д. Вишнякова; канд. филол. наук, доцент, доцент кафедры английского языка как второго переводческого факультета МГЛУ И.М. Шокина Авто р ы: доцент департамента иностранных языков Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» М.Б. Антонова; доцент департамента иностранных языков Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» А.В. Бакулев А72 Антонова М.Б. Академическое письмо на английском языке: фундаментальная и прикладная математика, компьютерные науки. Academic Writing in English for Mathematics and Computer Science [Электронный ресурс]: учебник / М.Б. Антонова, А.В. Бакулев. — М. : ФЛИНТА, 2019. — 264 с. ISBN 978-5-9765-4269-3 Учебник нацелен на формирование профессионально ориентированной коммуникативной компетенции в академическом письме в инженерно-техни ческих отраслях науки и устной научной дискуссии. В фокусе учебника — написание проекта исследовательской (курсовой, выпускной квалификационной) работы на английском языке в формате научной статьи для международных рецензируемых журналов, индексируемых в базах данных Web of Science и Scopus. Особое внимание уделяется устной форме научного дискурса — как презентации, так и последующей дискуссии. Материалом учебника послужили статьи, опубликованные в международных рецензируемых журналах. Для студентов образовательных программ бакалавриата по направлениям «Информатика и вычислительная техника», «Математика», «Прикладная математика и информатика», «Прикладная математика», «Компьютерная безопасность», «Информационная безопасность», а также для магистрантов и аспирантов соответствующих направлений подготовки. УДК 811.111’36(075.8) ББК 81.432.1-6я73 ISBN 978-5-9765-4269-3 © Антонова М.Б., Бакулев А.В., 2019 © Издательство «ФЛИНТА», 2019
СОДЕРЖАНИЕ Предисловие ....................................................................................................4 UNIT 1. FEATURES OF ACADEMIC STYLE ........................................7 UNIT 2. WHAT MAKES A GOOD INTRODUCTION .........................17 UNIT 3. WHAT MAKES A GOOD LITERATURE REVIEW ..............51 UNIT 4. WHAT MAKES GOOD METHODS AND RESULTS SECTIONS .................................................................81 UNIT 5. WHAT MAKES A GOOD CONCLUSION .............................98 UNIT 6. WHAT MAKES A GOOD ABSTRACT ................................116 UNIT 7. WHAT MAKES A GOOD PROJECT PROPOSAL PRESENTATION ..................................................................................123 EXTRA MATERIALS AND ACTIVITIES ................................................136 KEYS ............................................................................................................169 APPENDICES ..............................................................................................196 REFERENCES .............................................................................................255
ПРЕДИСЛОВИЕ В контексте интернационализации современного научнообразовательного пространства особую роль играет владение иностранным языком, в частности, английским, минимум на уровне независимого пользователя, или Upper-Intermediate (B2) по Шкале Совета Европы. На первый план выходит качественное профессиональное и академическое общение специалистов в условиях международного взаимодействия. Это выражается в участии в конференциях, а также публикации результатов научной деятельности в рецензируемых журналах, индексируемых в базах данных Scopus и Web of Science. В таких условиях особые требования выдвигаются к публикационной активности не только преподавателей, аспирантов и научных сотрудников, но и студентов магистратуры и бакалавриата, что предполагает более высокий минимально необходимый уровень владения английским языком — С1. С целью соответствия подготовки выпускников вузов вышеуказанным требованиям, в учебных планах отводится место английскому языку для специальных (профессиональных) и академических целей. В ряде университетов предусмотрены написание и защита концепции выпускной квалификационной работы (ВКР) на английском языке. В Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) концепция ВКР на английском языке (Project Proposal) выполняется в форме научной исследовательской статьи, по формату максимально приближенной к статьям, представляемым к публикации в международных рецензируемых журналах. Подготовка к написанию и защите Project Proposal осуществляется в рамках курса по выбору «Академическое письмо на английском языке», преподаваемого на 4 курсе образовательных программ бакалавриата. Учебник “Academic Writing for STEM Students” предназначен для студентов инженерно-технических направлений и профилей подготовки, изучающих английский язык для ака
демических целей и призван сформировать релевантные компетенции в области создания письменных академических текстов в формате научных статей, выполненных в логике IMRAD (Introduction — Materials and Methods / Literature Review — Methods — Results and Discussion — (Conclusion)) и защиты научной работы — презентации и участия в научной дискуссии. Ресурс предназначен для студентов, владеющих английским языком не ниже уровня B2. По итогам освоения материалов предполагается повышение уровня владения английским языком до C1. Учебник разработан для студентов-бакалавров 4 курса факультета компьютерных наук (ФКН) и Московского института электроники и математики им. А.Н. Тихонова (МИЭМ) НИУ ВШЭ, но может использоваться для работы бакалаврами, магистрами и аспирантами других вузов, изучающих математику, информатику и вычислительную технику, прикладную математику, информационную и компьютерную безопасность. В учебнике важную роль в формировании коммуникативной компетенции в использовании английского языка для академических целей играет коммуникативно-деятельностный подход, в рамках которого широко используется само- и взаимооценивание устно- и письменноречевой продукции студентов, что отвечает современным требованиям гуманизации, индивидуализации и студентоцентричности образовательного процесса. Учебник состоит из 7 основных разделов (Units), раздела, включающего дополнительные упражнения и материалы (Extra Materials and Activities), ответов к заданиям и упражнений (Keys), справочных материалов и приложений (Appendices) и списка используемых ресурсов (References). В качестве материалов используются фрагменты и полнотекстовые версии оригинальных научных статей, написанных как носителями, так и неносителями английского языка, фрагменты статей на русском языке, а также видеоресурсы и справочные материалы, доступные онлайн. Для удобства студентов ссылки на онлайн-ресурсы представлены как гиперссылками (в случае использования элек
тронной версии учебника / пособия), так и QR-кодами (в случае использования бумажной версии). Целью Unit 1 является знакомство студентов с особенностями научного стиля. Unit 2 посвящен написанию раздела «Введение» (Introduction). Unit 3 фокусируется на написании обзора литературы (Literature Review). В рамках Unit 4 осуществляется работа над созданием таких разделов, как «Методы» (Methods) и «Результаты» (Results). Unit 5 нацелен на написание заключения научной работы, или Conclusion. Материалы и задания Unit 6 сосредоточены на создание аннотации научной статьи (Abstract). Цель Unit 7 — подготовка к устной презентации Project Proposal и ответов на вопросы в рамках научной дискуссии. В разделе Extra Materials and Activities расположены дополнительные упражнения, отрывки и полнотекстовые версии статей. Keys содержит ответы к упражнениям. Блок Appendices содержит справочные материалы, критерии оценивания текста и защиты Project Proposal и примеры фрагментов и полнотекстовых версий Project Proposals, выполненных студентами ФКН и МИЭМ НИУ ВШЭ. В разделе References приведен список использованных статей и глав в книгах / сборниках научных трудов, а также ссылки на полезные онлайн-ресурсы.
U n i t 1 FEATURES OF ACADEMIC STYLE Academic writing is relatively formal. In general, this means that in an essay you should avoid: ● vague data ● non-objective statements or overstatements ● colloquial words and expressions: a lot of, thing, stuff, sort of, to kick the bucket etc. ● emotional words: really, very, tremendously etc. ● abbreviated forms: can’t, doesn’t, shouldn’t etc. ● phrasal verbs (two-word verbs): put off, bring up, get over ● overusing There is / There are-sentences ● overusing the passive voice Practice 1. The following sentences are mixed formal and informal. Write F (formal) or I (informal) and improve stylistically inappropriate sentences. 1. The project will be completed next year. _____ 2. The mob was very rowdy during the protest against cuts to university funding. _____ 3. The extracted structures don’t contain any simple points and they are topologically equivalent to the original objects. _____ 4. It appears that these arguments do not hold water. _____ 5. In 1990, Miaoulis, Free and Parsons presented this wonderful technique. _____
6. The technique is perfectly applicable when we have a product that we want to launch on the market. _____ 7. If p wouldn’t be a border pixel, then a new white component would be arisen by the removal of p, which can’t happen because of the simplicity of p. _____ 8. Real-world phenomena are very often depicted by graphs where vertices represent entities and edges represent their relationships or interactions. _____ 9. The research project won’t be continued next year. _____ 10. I wonder whether the multiple predictors that infl uence a response or outcome do so independently or whether they interact. _____ Practice 2. Improve the style of the following sentences. 1. At high level, this architecture relies on the same principles as a a lot of known robotic layered architectures. 2. For more details, we refer to the excellent textbook [74]. 3. Not long ago, Goldwasser and Kilian [14] proposed a randomized algorithm based on elliptic curves running in expected polynomial-time, on almost all inputs. 4. Some analysis points out that the volatility in fi nancial time series data is asymmetric. 5. Let’s illustrate our proposal on a co-authorship graph depicted in Figure 1. 6. This is a model distribution that postulates that very many innovations are generated by a normal density with a small variance, while too few innovations are generated by a normal density. 7. It has now been well-established that Bayes’ rule isn’t an apt characterization of how individuals actually respond to new data (Kahneman et a1. [14]). 8. In this survey, we requested average values for full cycle effi ciency, durability and some other parameters.
9. The determination of the process noise covariance is generally more diffi cult as we typically don’t have the ability to directly observe the process we are estimating. 10. Generalization of the contradictory information is dangerous and may lead to the creation of a great deal of redundant rules. Practice 3. Non-objective statements and overstatements may appear, for instance, when introducing research results. It should be borne in mind that any result might face an exception; therefore, it is necessary to hedge statements to show that they do not pretend to cover a hundred percent of all possible cases. Caution can be shown in several ways: Verbs — argue, claim, consider, hypothesise, suggest, state, accept, admit, agree, deny, assume, discover, imply, indicate, presume, reveal Modal verbs — may, might, would, can, could Adverbs — apparently, approximately, frequently, generally, hardly, practically, perhaps, probably, possibly, presumably, reasonably, relatively, scarcely, seemingly, slightly, sometimes, typically, usually, virtually Adjectives — probable, possible, certain, uncertain IMPERSONAL PHRASES It appears to/that It is likely that It seems to/that It is unlikely that It would seem to/that smth is likely to It would appear to/that smth is unlikely to It is believed that It is said that It is assumed that It has been suggested that It tends to It is generally agreed that There is a tendency to/for It is widely accepted that Some researchers say that It is doubtful if Some of the evidence shows that It is now generally recognised that Find cases of hedging in the following extracts.
A. The available PPI data are incomplete and often noisy, thus the graphs are generally rather sparse and their edges not very reliable. (from J.K. Aggarwal et al. Combinatorial image analysis) B. A third study found norepinephrine response to bicycle ergometry together with psychological factors and blood pressure responses to mental arithmetic to be relatively weak predictors of future blood pressure classifi cation. (from F. Arnljot et al. Sympathoadrenal stress reactivity is a predictor of future blood pressure) C. The number of iterations of the loop could be reduced if we could show that a still smaller set of (X + a)’s generates a group of the required size. This seems very likely. ...Recently, Hendrik Lenstra and Carl Pomerance [LP2] have given a heuristic argument which suggests that the above conjecture is false. However, some variant of the conjecture may still be true (for example, if we force r > log n). (from M. Agrawal et al. Primes in P) D. A product’s neighbors are other products that tend to get similar ratings when rated by the same user. For example, consider the movie Saving Private Ryan. Its neighbors might include war movies, Spielberg movies, and Tom Hanks movies, among others. To predict a particular user’s rating for Saving Private Ryan, we would look for the movie’s nearest neighbors that this user actually rated. As Figure 1 illustrates, the user-oriented approach identifi es like-minded users who can complement each other’s ratings. (from Y. Koren et al. Matrix factorization techniques for recommender systems)