Обучение студентов иноязычному общению посредством технологий искусственного интеллекта

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Инструменты искусственного интеллекта (ИИ) обладают значительным лингводидактическим потенциалом, позволяющим их интегрировать в процесс обучения иностранному языку с целью формирования аспектов иностранного языка и развития видов иноязычной речевой деятельности. Однако, несмотря на наличие поэтапных методик обучения иностранному языку на основе ИИ, большая их часть ориентирована на формирование лексико-грамматических навыков речи и развитие умений письменной монологической речи учащихся и студентов. Разработка методики обучения студентов языкового вуза иноязычному речевому общению посредством практики с инструментом ИИ не выступала предметом отдельного исследования. Цель исследования – разработка методики обучения студентов языкового вуза иноязычному общению посредством практики с инструментом ИИ и проверка ее эффективности в ходе экспериментального обучения.

Материалы и методы. Участниками обучения выступили студенты 2 курсов направления подготовки «Лингвистика» («Теория и методика преподавания иностранных языков и культур») (ЛГПУ) и специальности «Перевод и переводоведение» (ЛГТУ). В контрольной группе (КГ) (N = 24) обучение проходило по традиционной методике обучения без практики студентов с инструментом ИИ. В экспериментальной группе (ЭГ) (N = 24) наряду с аудиторными занятиями студенты принимали участие в учебном общении на иностранном языке с виртуальными собеседниками на платформе Character.AI. Аспектами контроля выступили 16 умений (восприятия, продукции и взаимодействия) речевого общения. Для статистической обработки данных использовался t-критерий Стьюдента.

Результаты исследования. Проведенное экспериментальное исследование в целом доказало эффективность авторской методики обучения студентов языкового вуза иноязычному общению посредством технологий искусственного интеллекта: выражать свою точку зрения по обсуждаемому вопросу (t = 1,44 при р = 0,08), аргументировать согласие или несогласие по обсуждаемому вопросу (t = 1,44 при р = 0,08) и следовать очередности в общении. Полученные данные показывают, что практика студентов с виртуальным собеседником не оказала особого влияния на развитие первых двух умений. Относительно высокие показатели констатирующего среза по данным аспектам контроля (умение 2.3: КГ: 𝑥̅ = 4,25; ЭГ: 𝑥̅ = 4,29; умение 2.4: КГ: 𝑥̅ = 4,00; ЭГ: 𝑥̅ = 4,04) свидетельствуют о том, что данные умения были развиты у большинства студентов на 1 курсе вуза или в старших классах общеобразовательной школы.

Выводы. Новизна проведенного исследования заключена в разработке авторской методики обучения студентов языкового вуза иноязычному речевому общению посредством практики с инструментом ИИ (Character.AI). Предлагаемая методика может быть использована в средней общеобразовательной школе и языковых и неязыковых вузах.

Об авторах

А. А. Прибыткова

ФГБОУ ВО «Липецкий государственный педагогический университет им. П.П. Семенова-Тян-Шанского»

Email: Anechka86@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2561-6656

кандидат педагогических наук, доцент кафедры лингвистики и межкультурной коммуникации

Россия, 398020, Российская Федерация, г. Липецк, ул. Ленина, 42

Т. Ю. Рязанцева

ФГБОУ ВО «Липецкий государственный технический университет»

Email: tchetvernina75@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1846-9128

кандидат педагогических наук, доцент кафедры иностранных языков

Россия, 398042, Российская Федерация, г. Липецк, ул. Московская, 30

О. Н. Хаустов

ФГБОУ ВО «Липецкий государственный технический университет»

Автор, ответственный за переписку.
Email: o.khaustov@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-6947-4397

кандидат педагогических наук, доцент кафедры иностранных языков

Россия, 398042, Российская Федерация, г. Липецк, ул. Московская, 30

Список литературы

  1. Барышников Н.В. Параметры обучения межкультурной коммуникации в средней школе // Иностранные языки в школе. 2002. № 2. С. 28-32. https://elibrary.ru/tifilx
  2. Сысоев П.В. Пересматривая конструкт межкультурной компетенции: обучение межкультурному взаимо-действию в условиях «диалога культур» и «не-диалога культур» // Язык и культура. 2018. № 43. С. 261-281. https://doi.org/10.17223/19996195/43/16, https://elibrary.ru/ytuqmp
  3. Park J. An AI-based English grammar checker vs. human raters in evaluating EFL learners’ writing // Multi-media-Assisted Language Learning. 2019. Vol. 22. № 1. P. 112-131. https://doi.org/10.15702/mall.2019.22.1.112
  4. Perdana I., Farida M. Online grammar checkers and their use for EFL writing // Journal of English Teaching, Applied Linguistics, and Literatures. 2019. Vol. 2. № 2. P. 67-76. https://doi.org/10.20527/jetall.v2i2.7332
  5. Dembsey J.M. Closing the Grammarly gaps: a study of claims and feedback from an online grammar program // Writing Center Journal. 2017. Vol. 36. Issue 1. P. 63-100. https://doi.org/10.7771/2832-9414.1815
  6. Ghufron M.A., Rosyida F. The role of Grammarly in assessing English as a foreign language (EFL) writing // Lingua Cultura. 2018. Vol. 12. № 4. P. 395-403. https://doi.org/10.21512/lc.v12i4.4582
  7. Jayavalan K., Razali A.B. Effectiveness of online grammar checker to improve secondary students’ English narrative essay writing // International Research Journal of Education and Sciences. 2018. Vol. 2. № 1. P. 1-6. http://doi.org/10.15738/kjell.18.3.201809.328
  8. Manap M.R., Ramli N.F., Kassim A.A.M. Web 2.0 automated essay scoring application and human ESL essay assessment: a comparison study // European Journal of English Language Teaching. 2019. Vol. 5. № 1. P. 146-162. http://doi.org/10.5281/zenodo.3461784
  9. Wang J., Brown M.S. Automated essay scoring versus human scoring: a comparative study // Journal of Tech-nology, Learning, and Assessment. 2007. Vol. 6. № 2. P. 1-29.
  10. Zhang M. Contrasting automated and human scoring of essays // R&D Connections. 2013. Vol. 21. P. 1-11.
  11. Guo K., Wang D. To resist it or to embrace it? Examining ChatGPT’s potential to support teacher feedback in EFL writing // Education and Information Technologies. 2023. Vol. 29. P. 8435-8463. http://doi.org/10.1007/s10639-023-12146-0
  12. Mizumoto A., Eguch M. Exploring the potential of using an AI language model for automated essay scoring // Research Methods in Applied Linguistics. 2023. Vol. 2. № 2. Art. 100050. http://doi.org/10.1016/j.rmal.2023.100050
  13. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика обучения студентов написанию иноязычных творческих работ на основе оценочной обратной связи от искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. 2024. № 1 (67). С. 115-135. https://doi.org/10.32744/pse.2024.1.6, https://elibrary.ru/tmstly
  14. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Хмаренко Н.И., Мурунов С.С. Преподаватель vs искусственный интеллект: сравнение качества предоставляемой преподавателем и генеративным искусственным интеллектом об-ратной связи при оценке письменных творческих работ студентов // Перспективы науки и образования. 2024. № 5 (71). С. 694-712. https://doi.org/10.32744/pse.2024.5.41, https://elibrary.ru/xzgvgm
  15. Прибыткова А.А., Тормышова Т.Ю., Хаустов О.Н. Использование системы автоматизированной оценки Criterion в обучении студентов языковых специальностей написанию эссе на иностранном языке: резуль-таты экспериментальной проверки // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 2. С. 378-389. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-2-378-389, https://elibrary.ru/aocibl
  16. Тормышова Т.Ю., Рязанцева Т.Ю., Суханова Н.И. Обучение студентов-лингвистов написанию эссе на иностранном языке на основе работы с системой автоматизированной оценки Criterion // Вестник Там-бовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 1. С. 99-108. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-1-99-108, https://elibrary.ru/pdgnzr
  17. Сорокин Д.О. Использование голосовых помощников для развития устных иноязычных речевых умений обучающихся // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 73-77. https://elibrary.ru/rfmsmk
  18. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика развития иноязычных речевых умений студентов на основе прак-тики с чат-ботом // Перспективы науки и образования. 2023. № 3 (63). С. 201-218. https://doi.org/10.32744/pse.2023.3.13, https://elibrary.ru/fjyhew
  19. Филатов Е.М. Развитие у студентов умений иноязычной коммуникативной деятельности на основе веб-приложения Character.AI // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 5. С. 1248-1260. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-5-1248-1260, https://elibrary.ru/ncusck
  20. Сорокин Д.О. Использование веб-приложения Character.AI для развития умений иноязычного речевого взаимодействия обучающихся // Иностранные языки в школе. 2025. № 2. С. 59-65. https://elibrary.ru/kpckof
  21. Сысоев П.В. Обучение иностранному языку в эпоху искусственного интеллекта: спорные вопросы и пер-спективы методических исследований // Иностранные языки в школе. 2025. № 2. С. 66-74. https://elibrary.ru/pwhsis

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».