Planning a foreign language lesson using generative artificial intelligence technologies


Cite item

Full Text

Abstract

Importance. The widespread use of generative artificial intelligence technologies has an impact on all stages of pedagogical activity, including the planning stage. Taking into account the language teaching features of artificial intelligence technologies, such as generativity and the ability to personalize the curriculum, it is necessary to note a significant increase in educational motivation when teaching a foreign language. This circumstance also explains the active surge in the use of generative artificial intelligence technologies by students when preparing homework or preparing for classroom classes. On the part of a foreign language teacher, there is a slightly different picture due to the lack of advanced training courses on the use of modern means of teaching a foreign language or a banal reluctance to learn something new, allowing to depart from traditional teaching methods. The purpose of this study is to determine the suitability of generative artificial intelligence technologies for pedagogical planning of a foreign language lesson.Research Methods. At the first stage, in order to conduct research to identify the effectiveness of the use of generative artificial intelligence technologies in planning a foreign language lesson, the following theoretical methods are used: the study and analysis of academic and educational literature on the integration of modern technologies into foreign languages teaching methods, comparison and synthesis of the studied information. The second stage involves the use of empirical research methods: observation, description, survey and content analysis, which allows us to study the suitability of generative intelligence technologies for pedagogical planning in preparation for foreign language classes.Definition of Concepts. The main concepts in this study are “curriculum”, “scenario of an educational lesson”, “pedagogical planning”, “technologies of generative artificial intelligence”.Results and Discussion. The conducted survey among students has revealed statistical data on the basis of which the suitability of a certain type of generative artificial intelligence technologies is determined when planning a foreign language lesson. Based on the analysis of the generated scenario, the advantages and disadvantages of these technologies are identified. The advantages include: a) the development of creative abilities; b) access to authentic materials; c) increased visibility and visualization of learning; d) the development of interdisciplinary skills; e) the efficiency of monitoring the achievements of students. Possible problems in planning the learning process using generative artificial intelligence technologies include: a) low level of ICT competence; b) low level of teaching methods competence; c) generativity as a language teaching property of artificial intelligence technologies; d) limited functionality of technologies and narrowly focused application in practice.Conclusion. The use of generative artificial intelligence technologies when planning a foreign language lesson allows to create a basis or template blanks of a curriculum or a scenario of an educational lesson, which subsequently acquire teaching methods components with the direct participation of a teacher. The results obtained in the course of the study can be used in foreign language teaching methods using generative artificial intelligence technologies. 

About the authors

M. N. Evstigneev

Derzhavin Tambov State University

Author for correspondence.
Email: maximevstigneev@bk.ru
ORCID iD: 0000-0003-2664-9134

PhD (Education), Associate Professor, Associate Professor of Linguistics and Linguodidactics Department

33 Internatsionalnaya St., Tambov, 392000, Russian Federation

References

  1. Sysoyev P.V., Polyakov O.G., Evstigneev M.N. et al. (2023). Obuchenie inostrannomu yazyku na osnove tekh-nologii iskusstvennogo intellekta [Foreign Language Teaching Based on Artificial Intelligence Techno-logies]. Tambov, Publishing House “Derzhavinsky”, 132 p. (In Russ.) https://elibrary.ru/xldywn
  2. Robert I.V. (2020). Digital transformation of education: challenges and opportunities for improvement. Informatizatsiya obrazovaniya i nauki = Informatization of Education and Science, no. 3 (47), pp. 3-16. (In Russ.) https://elibrary.ru/sqwadw
  3. Robert I.V. (2021). Tsifrovaya transformatsiya obrazovaniya: tsennostnye orientiry, perspektivy razvitiya [Digital transformation of education: value orientations, development prospects]. Materialy 20 Natsional’noi nauchnoi konferentsii s mezhdunarodnym uchastiem «Rossiya: tendentsii i perspektivy razvitiya» [Proceedings of the 20th National Scientific Conference with International Participation “Russia: Trends and Prospects of Development”]. Moscow, Institute for Scientific Information on Social Sciences Publ., issue 16, pt 1, pp. 868-876. (In Russ.) https://elibrary.ru/zjjsen
  4. Evstigneev M.N. (2012). Metodika formirovaniya kompetentnosti uchitelya inostrannogo yazyka v oblasti is-pol’zovaniya informatsionnykh i kommunikatsionnykh tekhnologii [Teaching Methods for The Development of the Competence of a Foreign Language Teacher in the Field of Information and Communication Technologies]. Moscow, Glossa-Press Publ., 157 p. (In Russ.) https://elibrary.ru/vbzolh
  5. Titova S.V. (2022). The map of competencies of a foreign language university teacher in the context of digitali-zation of education. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia, vol. 31, no. 5, pp. 133-149. (In Russ.) https://doi.org/10.31992/0869-3617-2022-31-5-133-149, https://elibrary.ru/jmljrw
  6. Evstigneev M.N., Evstigneeva I.A. (2021). Distance learning technologies in foreign language teaching. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 26, no. 190, pp. 25-32. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2021-26-190-25-32, https://elibrary.ru/jrrzcn
  7. Evstigneeva I.A., Evstigneev M.N., Klochikhin V.V. (2022). Ensuring students’ information security in the process of using the project method in foreign language teaching at the university. Vestnik Tambovskogo univer-siteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 27, no. 4, pp. 1009-1019. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2022-27-4-1009-1019, https://elibrary.ru/oownfp
  8. Sysoyev P.V. (2011). Informatsionnaya bezopasnost’ uchashchikhsya pri rabote v obrazovatel’noi Internet-srede: sovremennyi otvet na vyzovy vremeni [Information security of students when working in an educational Internet environment: a modern response to the challenges of the time]. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 10, pp. 20-24. (In Russ.) https://elibrary.ru/oprcer
  9. Igna O.N. (2018). Training to planning a foreign language lesson in the context of federal state educational stan-dards as a scientific-methodical problem. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta = Tomsk State Pedagogical University Bulletin, no. 7 (196), pp. 66-72. (In Russ.) https://doi.org/10.23951/1609-624X-2018-7-66-72, https://elibrary.ru/ymjxit
  10. Sysoyev P.V., Evstigneev M.N. (2010). Metodika obucheniya inostrannomu yazyku s ispol’zovaniem novykh informatsionno-kommunikatsionnykh internet-tekhnologii [Methods of Foreign Language Teaching Using New Information and Communication Internet Technologies]. Moscow, Glossa-Press Publ., 182 p. (In Russ.) https://elibrary.ru/quxtab
  11. Titova S.V., Avramenko A.P. (2013). The evolution of training aids in teaching foreign languages, from com-puters to smartphones. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 19. Lingvistika i mezhkul’turnaya kommunikatsiya = Moscow State University Bulletin. Series 19. Linguistics and Intercultural Communication, no. 1, pp. 9-21. (In Russ.) https://elibrary.ru/pwjipf
  12. Sysoyev P.V. (2013). Informatsionnye i kommunikatsionnye tekhnologii v lingvisticheskom obrazovanii [Infor-mation and Communication Technologies in Linguistic Education]. Moscow, Book House “Librokom” Publ., 264 p. (In Russ.) https://elibrary.ru/rcnhfz
  13. Evstigneev M.N. (2020). Kompetentnost’ uchitelya inostrannogo yazyka v oblasti ispol’zovaniya distantsion-nykh tekhnologii na sovremennom ehtape [The competence of a foreign language teacher in the field of using distance learning technologies at the present stage]. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 9, pp. 80-90. (In Russ.) https://elibrary.ru/dkgzev
  14. Solovova E.N. (2006). Metodika obucheniya inostrannym yazykam [Methods of Foreign Languages Teaching]. Moscow, Prosveshchenie Publ., 238 p. (In Russ.)
  15. Sysoyev P.V., Filatov E.M., Sorokin D.O. (2023). Chatbots in foreign language teaching: current issues and prospects for forthcoming research. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 19. Lingvistika i mezhkul’turnaya kommunikatsiya = Moscow State University Bulletin. Series 19. Linguistics and Intercultural Communication, no. 3, pp. 46-59. (In Russ.) https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-26-3-3, https://elibrary.ru/moyjhp
  16. Hawanti S., Zubaydulloevna K.M. (2023). AI chatbot-based learning: alleviating students’ anxiety in English writing classroom. Bulletin of Social Informatics Theory and Application, vol. 7, no. 2, pp. 182-192. https://doi.org/10.31763/businta.v7i2.659
  17. Sysoyev 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
  18. Avramenko A.P., Akhmedova A.S., Bulanova E.R. (2023). Chatbot technology as a means of forming foreign language grammatical competence in self-study. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 28, no. 2, pp. 386-394. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-386-394, https://elibrary.ru/abfjqp
  19. Avramenko A.P., Tarasov A.A. (2023). Artificial intelligence speech recognition technologies for the develop-ment of speaking skills within the unified state exam preparation. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Lan-guages at School, no. 3, pp. 60-67. (In Russ.) https://elibrary.ru/jqzchv
  20. Lobeeva P.I. (2023). The didactic potential of using chatbots in teaching and learning English phrasal verbs. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humani-ties, vol. 28, no. 6, pp. 1467-1476. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-6-1467-1476, https://elibrary.ru/fmyeoc
  21. Kharlamenko I.V. (2016). Using wiki-technologies as a tool for creating collaborative glossary of special terms by science students. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Re-view: Series Humanities, vol. 21, no. 11 (163), pp. 73-81. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2016-21-11(163)-73-81, https://elibrary.ru/xcdbup
  22. Sysoyev P.V., Evstigneeva I.A., Evstigneev M.N. (2015). The development of students’ discourse skills via modern information and communication technologies. Procedia – Social and Behavioral Sciences, vol. 200, pp. 114-121. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.08.028
  23. Solomatina A.G. (2011). Development of speaking and listening skills via learners’ podcasts. Vestnik Tambovs-kogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, no. 3 (95), pp. 102-104. (In Russ.) https://elibrary.ru/ndobnz
  24. Semich Yu.I. (2018). Didactic properties and methodical functions of corpus technologies. Vestnik Tam-bovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 23, no. 177, pp. 39-49. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2018-23-177-39-49, https://elibrary.ru/yorlil
  25. Qasem F., Ghaleb M., Mahdi H.S. et al. (2023). Dialog chatbot as an interactive online tool in enhancing ESP vocabulary learning. Saudi Journal of Language Studies, vol. 3, no. 2, pp. 76-86. http://dx.doi.org/10.1108/SJLS-10-2022-0072
  26. Al-Kaisi A., Arkhangelskaya A., Rudenko-Morgun O. (2019). Voice assistants as a training tool in a foreign language class. INTED2019 Proceedings “13th International Technology, Education and Development Confe-rence”. Valencia, IATED Academy Publ., pp. 1236-1246. https://doi.org/10.21125/inted.2019.0399
  27. Evstigneev M.N. (2023). Twee neural network as a new tool for English language teacher. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 28, no. 6, pp. 1428-1442. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-6-1428-1442, https://elibrary.ru/hwajhp

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».