emremr Управление образованием: теория и практикаEducation Management Review 2311-2174 10.25726/e6204-8324-9307-q2760 PROFESSIONALIZATION OF MANAGEMENT EDUCATIONПРОФЕССИОНАЛИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ Переходность терминов и проблемы лексикографииTransitivity of terms and lexicography problems https://orcid.org/0000-0002-0803-5967 Чистякова Наталья Александровна ben-london@yandex.ru https://orcid.org/0000-0001-7272-7979 Козловская Наталия Витальевна mnegolosbyl@gmail.com https://orcid.org/0000-0003-4982-7802 Сложеникина Юлия Владимировна goldword@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-7597-6994 Мусаева Анастасия Сергеевна ana.mus@yandex.ru Московский финансово-промышленный университет «Синергия», 129090, Москва, ул. Мещанская, д. 9/14, стр. 1 Институт лингвистических исследований РАН, 199053, Санкт-Петербург, Тучков пер., д. 9 Российский университет дружбы народов, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6 Самарский филиал «Московского городского педагогического университета», 443081, Самара, ул. Стара-Загора, 76 2025 30 12 2025 1512-1124Управление образованием: теория и практикаEducation Management Review31 40 Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная. Статья написана с позиций семантического терминоведения и рассматривает проблему дефинирования терминов в специальных словарях. Истоки проблемы обусловлены возможностями перехода, миграции терминов из системы литературного языка (привлечение терминов) или из иных терминологических систем (транстерминологизация). Суть проблемы заключается в том, что термин переходит в новое профессиональное поле без должной когнитивной обработки, его определение остается в неизменном виде и не содержит формальных и/или семантических маркеров принадлежности к новой терминологической матрице. Следует отметить, что в отечественном терминоведении разработана теория составления специальных словарей и составлены методические рекомендации. Однако лингвисты редко привлекаются для разработки отраслевых словарей и ГОСТов, что способствует выходу в свет терминологических словарей и ГОСТов, которые не способствуют прояснению профессиональной картины мира. В статье представлен алгоритм разработки терминов, учитывающих профессиональный контекст. Этот алгоритм опирается на анализ двух групп лексических единиц: терминов с узкоспециальными признаками и терминов, лишенных когнитивной обработки. Применение данного подхода позволяет формировать терминологические словари, способствующие становлению профессиональной картины мира. Для этого необходимо осуществлять серьезный отбор лексики, применять логико-семантический анализ, обеспечивать эксплицитное отражение дефиницией термина видовых признаков научно-технического объекта.The article is written from the standpoint of semantic terminology and examines the problem of defining terms in special dictionaries. The origins of the problem are caused by the possibilities of transition, migration of terms from the literary language system (attracting terms) or from other terminological systems (transterminologization). The essence of the problem lies in the fact that the term is moving into a new professional field without proper cognitive processing, its definition remains unchanged and does not contain formal and/or semantic markers of belonging to the new terminological matrix. It should be noted that the theory of compiling special dictionaries has been developed in Russian terminology and methodological recommendations have been compiled. However, linguists are rarely involved in the development of industry dictionaries and GOST standards, which contributes to the publication of terminological dictionaries and GOST standards that do not contribute to clarifying the professional picture of the world. The article presents an algorithm for developing terms that take into account the professional context. This algorithm relies on the analysis of two groups of lexical units: terms with highly specialized features and terms devoid of cognitive processing. The application of this approach makes it possible to form terminological dictionaries that contribute to the formation of a professional picture of the world. To do this, it is necessary to carry out a serious selection of vocabulary, apply logical and semantic analysis, and ensure that the definition of the term explicitly reflects the specific features of a scientific and technical object.transitivity of termsterminographyterminologyattraction of termstransterminologizationпереходность терминовтерминографиятерминологияпривлечение терминовтранстерминологизация issue-cover Буженинов А.Э. Транстерминологизация как тип терминологической номинации (на материале подъязыка гомеопатии) // В мире науки и искусства: вопросы филологии, искусствоведения и культурологии. 2014. № 37. С. 56-63. Голубев А.В., Евстегнеева М.В., Шестаков А.А. Методологическая эффективность трансдисциплинарной методологии в естествознании (на примере химии) // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Философия. 2019. № 2(48). С. 41-47. ГОСТ Р 59385–2021 Информационные технологии. Искусственный интеллект. Ситуационная видеоаналитика. Термины и определения . Дата введения в действие 01.09.2021. // standards.ru. 2022. Гражданская защита: Энциклопедический словарь (издание четвертое, переработанное и дополненное). М.: ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2019. 414 с. Кобзева О.В., Федорова Е.Л., Чистякова Н.А. Семантические универсалии и специфические национальные особенности фразеологических единиц с компонентом душа и сердце во французском, английском и русском языках // Власть истории и история власти. 2024. Т. 10. № 1(51). С. 79-87. Козловская Н.В., Мусаева А.С., Сложеникина Ю.В. Транстерминологизация в сфере искусственного интеллекта: к постановке вопроса о субтерминологии // Art Logos. 2023. № 3(24). С. 98-118. Козловский П.В. Организация и проведение междисциплинарных научных исследований // Стратегическое развитие системы МВД России: состояние, тенденции, перспективы: мат. Межд. науч.-прак. конф. М., 2021. С. 204-206. Кухно И.Ю., Сложеникина Ю.В., Растягаев А.В. Авторский термин и авторская терминология пассионарной теории этногенеза // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. 2018. № 10. С. 36-41. Мамчур Е.А. Фундаментальная наука и современные технологии // Вопросы философии. 2011. № 3. С. 80-89. Мацкевич Н.А., Щитова О.Г. Идеографический словарь архитектурно-дизайнерской терминологии русского языка // Вопросы лексикографии. 2023. № 27. С. 86-104. Мусаева А.С. Общеязыковой субстрат терминологии искусственного интеллекта (на примере терминов-словосочетаний) // Актуальные вопросы современной филологии и журналистики. 2022. № 3(46). С. 12-19. Мусаева А.С., Сложеникина Ю.В. Когнитивная обработка термина в процессе транстерминологизации (на примере терминов искусственного интеллекта) // Вестник Череповецкого государственного университета. 2024. № 6(123). С. 103-113. Мусаева А.С., Сложеникина Ю.В., Гареева Л.М. Термины и понятия искусственного интеллекта в лингвистическом освещении. М.: Спутник +, 2024. 193 с. Ожегов С.И. Толковый словарь русского языка: 100000 слов, терминов и выражений: новое издание. Под общ. ред. Л. И. Скворцова. 28-е изд., перераб. М.: Мир И образование, 2015. 1375 с. ПНСТ 553-2021 Информационные технологии. Искусственный интеллект. Понятия и терминология . Дата введения в действие 01.03.2022 // standards.ru. 2022. Словарь маркетолога // roistat.com. 2023. Сложеникина Ю.В., Зайцева А.С. Категоризация действительности в специальной картине мира // Вестник Московского университета. Серия 22: Теория перевода. 2018. № 4. С. 137-149. Сложеникина Ю.В., Зайцева А.С. Онтология нового термина // Онтология проектирования. 2024. Т. 14, № 3(53). С. 379-390. Сложеникина Ю.В., Звягинцев В. С. Нормализация и кодификация терминологии в условиях вариантности. Самара: Московский городской педагогический университет, 2018. 112 с. Сложеникина Ю.В., Звягинцев В.С. Термины-эпонимы: PRO ET CONTRA // Научно техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. 2017. № 7. С. 32-35. Фомин В.М., Молодин В. И., Ермиков В. Д. Междисциплинарные исследования – главный тренд развития науки в России. из опыта Сибирского отделения АН СССР/РАН // Вестник Российской академии наук. 2015. Т. 85. № 11. С. 993-1004. Яковлева Е.В. Актуальность междисциплинарного исследования искусственного интеллекта // Современные исследования в гуманитарных и естественнонаучных отраслях: сб. науч. ст. Под ред. В.И. Спириной. М., 2020. С. 54-61.