Teaching students to communicate in a foreign language through artificial intelligence technologies

Cover Page

Cite item

Abstract

Importance. Artificial intelligence (AI) tools have significant linguistic and didactic potential, allowing them to be integrated into a foreign language teaching process in order to form aspects of a foreign language and develop types of foreign language speech activity. However, despite the availability of step-by-step methods of teaching a foreign language based on AI, most of them are focused on the lexical and grammatical speech skills formation and the written monologue skills development of learners and students. The methodology development for teaching foreign language communication to English-major students through practice with an AI tool is not the subject of a separate study. The goal of the study is to develop a methodology for teaching foreign language communication to English-major students through practice with an AI tool and to test its effectiveness during experimental training.

Materials and Methods. The participants of the training are 2nd year students of the training direction “Linguistics” (“Theory and Methods of Teaching Foreign Languages and Cultures”)  (LGPU) and “Translation and Translation Studies” (LGTU) specialty. In the CG (N = 24), the training took place according to the traditional method of teaching students without practice with the instrument АI. In the EG (N = 24), along with classroom classes, students participated in educational communication in a foreign language with virtual interlocutors on the application Character.AI. The aspects of control are 16 skills (perception, production and interaction) of speech communication. The Student’s t-test is used for statistical data processing.

Results and Discussion. The conducted experimental study has generally proved the author’s methodology effectiveness for teaching foreign language communication to English-major students through artificial intelligence technologies: express their point of view on the issue under discussion (t = 1.44 at p = 0.08), argue agreement or disagreement on the issue under discussion (t = 1.44 at p = 0.08) and follow the communication order. The data obtained show that the students’ practice with a virtual interlocutor did not have much impact on the first two skills development. Relatively high indicators of the ascertaining cross-section in these aspects of control (skill 2,3: CG: 𝑥̅ = 4,25; EG: 𝑥̅ = 4,29; skill 2.4: CG: 𝑥̅ = 4,00; CG: 𝑥̅ = 4,04) indicate that these skills are developed by the majority of students in the 1st year of higher education or in high school secondary schools.

Conclusion. The novelty of the conducted research lies in the author’s methodology development for teaching foreign-language speech communication to English-major students through practice with an AI tool (Character.AI). The proposed methodology can be used in secondary schools and linguistic and non-linguistic universities.

About the authors

A. A. Pribytkova

Lipetsk State Pedagogical P. Semenov-Tyan-Shansky University

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

Cand. Sci. (Education), Associate Professor of Linguistics and Intercultural Communication Department

Russian Federation, 42 Lenin St., Lipetsk, 398020, Russian Federation

T. Yu. Ryazantseva

Lipetsk State Technical University

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

Cand. Sci. (Education), Associate Professor of Foreign Languages Department

Russian Federation, 30 Moskovskaya St., Lipetsk, 398042, Russian Federation

O. N. Khaustov

Lipetsk State Technical University

Author for correspondence.
Email: o.khaustov@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-6947-4397

Cand. Sci. (Education), Associate Professor of Foreign Languages Department

Russian Federation, 30 Moskovskaya St., Lipetsk, 398042, Russian Federation

References

  1. Baryshnikov N.V. (2002). The parameters of teaching intercultural communication in secondary school. Inos-trannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 2, pp. 28-32. (In Russ.) https://elibrary.ru/tifilx
  2. Sysoyev P.V. (2018). Revising a structure of intercultural competence: training intercultural interaction in the conditions of “dialogue of cultures” and “non-dialogue of cultures”. Yazyk i kul’tura = Language and Culture, no. 43, pp. 261-281. (In Russ.) https://doi.org/10.17223/19996195/43/16, https://elibrary.ru/ytuqmp
  3. Park J. (2019). An AI-based English grammar checker vs. human raters in evaluating EFL learners’ writing. Multimedia-Assisted Language Learning, vol. 22, no. 1, pp. 112-131. https://doi.org/10.15702/mall.2019.22.1.112
  4. Perdana I., Farida M. (2019). Online grammar checkers and their use for EFL writing. Journal of English Teach-ing, Applied Linguistics, and Literatures, vol. 2, no. 2, pp. 67-76. https://doi.org/10.20527/jetall.v2i2.7332
  5. Dembsey J.M. (2017). Closing the Grammarly gaps: a study of claims and feedback from an online grammar program. Writing Center Journal, vol. 36, issue 1, pp. 63-100. https://doi.org/10.7771/2832-9414.1815
  6. Ghufron M.A., Rosyida F. (2018). The role of Grammarly in assessing English as a foreign language (EFL) writ-ing. Lingua Cultura, vol. 12, no. 4, pp. 395-403. https://doi.org/10.21512/lc.v12i4.4582
  7. Jayavalan K., Razali A.B. (2018). Effectiveness of online grammar checker to improve secondary students’ English narrative essay writing. International Research Journal of Education and Sciences, vol. 2, no. 1, pp. 1-6. http://doi.org/10.15738/kjell.18.3.201809.328
  8. Manap M.R., Ramli N.F., Kassim A.A.M. (2019). Web 2.0 automated essay scoring application and human ESL essay assessment: a comparison study. European Journal of English Language Teaching, vol. 5, no. 1, pp. 146-162. http://doi.org/10.5281/zenodo.3461784
  9. Wang J., Brown M.S. (2007). Automated essay scoring versus human scoring: a comparative study. Journal of Technology, Learning, and Assessment, vol. 6, no. 2, pp. 1-29.
  10. Zhang M. (2013). Contrasting automated and human scoring of essays. R&D Connections, vol. 21, pp. 1-11.
  11. Guo K., Wang D. (2023). To resist it or to embrace it? Examining ChatGPT’s potential to support teacher feed-back in EFL writing. Education and Information Technologies, vol. 29, pp. 8435-8463. http://doi.org/10.1007/s10639-023-12146-0
  12. Mizumoto A., Eguch M. (2023). Exploring the potential of using an AI language model for automated essay scoring. Research Methods in Applied Linguistics, vol. 2, no. 2, art. 100050. http://doi.org/10.1016/j.rmal.2023.100050
  13. Sysoyev P.V., Filatov E.M. (2024). Method of teaching students’ foreign language creative writing based on evaluative feedback from artificial intelligence. Perspektivy nauki i obrazovaniya = Perspectives of Science and Education, no. 1 (67), pp. 115-135. (In Russ.) https://doi.org/10.32744/pse.2024.1.6, https://elibrary.ru/tmstly
  14. Sysoyev P.V., Filatov E.M., Khmarenko N.I., Murunov S.S. (2024). Teacher vs artificial intelligence: a compari-son of the quality of feedback provided by a teacher and generative artificial intelligence in assessing students' creative writing. Perspektivy nauki i obrazovaniya = Perspectives of Science and Education, no. 5 (71), pp. 694-712. (In Russ.) https://doi.org/10.32744/pse.2024.5.41, https://elibrary.ru/xzgvgm
  15. Pribytkova A.A., Tormyshova T.Yu., Khaustov O.N. (2024). The use of the criterion automated assessment sys-tem in teaching students of language specialties to write essays in a foreign language: the results of an experi-mental test. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Se-ries Humanities, vol. 29, no. 2, pp. 378-389. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-2-378-389, https://elibrary.ru/aocibl
  16. Tormyshova T.Yu., Ryazantseva T.Yu., Sukhanova N.I. (2024). Teaching students of linguistics to write essays in a foreign language based on working with The Criterion automated assessment system. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 29, no. 1, pp. 99-108. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-1-99-108, https://elibrary.ru/pdgnzr
  17. Sorokin D.O. (2024). The use of voice assistants for the development of foreign language oral communication skills. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 3, pp. 73-77. (In Russ.) https://elibrary.ru/rfmsmk
  18. Sysoev P.V., Filatov E.M. (2023). Method of the development of students' foreign language communication skills based on practice with a chatbot. Perspektivy nauki i obrazovaniya = Perspectives of Science and Educa-tion, no. 3 (63), pp. 201-218. (In Russ.) https://doi.org/10.32744/pse.2023.3.13, https://elibrary.ru/fjyhew
  19. Filatov E.M. (2024). Development of students’ foreign language communicative skills based on the Charac-ter.AI web application. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 29, no. 5, pp. 1248-1260. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-5-1248-1260, https://elibrary.ru/ncusck
  20. Sorokin D.O. (2025). The use of Character.AI web application for the development of learners’ foreign language communication skills. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 2, pp. 59-65. (In Russ.) https://elibrary.ru/kpckof
  21. Sysoyev P.V. (2025). Teaching a foreign language in the age of artificial intelligence: controversial issues and prospects for methodological research. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 2, pp. 66-74. (In Russ.) https://elibrary.ru/pwhsis

Supplementary files

Supplementary Files
Action
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».