Приветствую, друзья! На этой неделе мы продолжаем работать с нейросетями, и я подготовил для вас новый полезный урок. В нем я расскажу, как оживить приевшиеся частотные списки так, чтобы они заиграли новыми красками и стали заметно более эффективными.
Готовим словарную базу
Как известно, частотные списки слов – упорядоченные по популярности перечни слов нужного языка, знание которых дает преимущество в понимании повседневной речи.
Я бы не советовал излишне концентрироваться на подобных списках, однако запоминание лексики вкупе с другими упражнениями (аудирование, говорение, письмо) безусловно будет полезно.
Возьмем любой учебный список немецкой лексики, а затем найдем реальный частотный список языка, например, из Randall Jones & Erwin Tschirner’s “A Frequency Dictionary of German. Core Vocabulary for Learners“.
Почему списка два? В реальном частотном списке (№2) вы найдете множество предлогов, союзов и иных служебных слов, выучить которые без контекста будет сложно. В обычном "попсовом" списке (№1) наверняка будет множество существительных и глаголов - того "мяса", которое частицы и предлоги будут скреплять и которое есть вкуснее.
Идея! Также вы можете попросить ИИ создать с нуля список частотных слов по любой интересной вам теме (финансы, ИТ, медицина и др.). Добавьте эту лексику к основному списку или учите ее отдельно.
Далее смешаем все ингредиенты, загрузив их в нейросеть (например, в Gemini 2.5 Pro) и попросив запомнить в качестве "исходных".
Идея! Попросите ИИ доработать список: убрать какие-то категории слов, прописать все формы для глаголов и т. д.
Магия нейросетей в действии
Учить частотные слова логичнее и проще в контексте. Потому попросим нейросеть подготовить для нас учебные материалы с помощью следующих промптов.
1. Используя исходные слова, напиши небольшой связный текст на свободную тему, в котором эти слова использовались бы максимально частотно. Разбей текст на предложения, после каждого предложения давай перевод. Выдели исходные слова доступным тебе способом.
Кстати, тексты будут более вариативными, если вы попросите ИИ использовать меньше слов из набора!
2. Используя исходные слова, подготовь упражнение на подстановку слов. Формат: 7 предложений на свободные темы, в каждом из которых пропущено по одному слову (из исходных списков), замененному на "(...)". В конце дай правильные ответы.
Дополню, что изучение лексики (особенно, когда речь будет идти о служебных частях слов) неотделимо от усвоения грамматики. Потому воспользуемся новым промптом.
3. Подготовь для меня список основных грамматических тем на уровне А2-B1, которые будут раскрывать использование исходных слов в языке.
Кстати, эти темы ИИ может объяснить и сам, однако надежнее будет обратиться к учебнику.
Друзья! Вот мы и научились работать с частотными списками слов через нейросети. Помните, что эти перечни – только один из инструментов усвоения языка. Кроме них обязательно много слушайте аудио, старайтесь общаться с носителями устно и письменно.
🚀 А как полностью приручить нейросети для изучения языков (включая нюансы регистрации и оплаты лучших сервисов, понимание общей логики моделей, доступ к чату студентов-практиков и др.) расскажет мой курс "Учим языки с ChatGPT". Приобрести билет в свое языковое будущее можно уже сегодня!