Twee neural network as a new tool for English language teacher

封面

如何引用文章

全文:

详细

Importance. The integration of artificial intelligence technologies into educational processes is becoming an irreversible process in the development of the information society. With regard to the methodology of foreign language teaching, many researchers note the huge potential of new technologies that can be used to increase the effectiveness of teaching and improve the quality of education. Artificial intelligence technologies are actively used in adaptive learning of foreign languages. Neural networks allow creating personalized training programs and unique content that meet the level of development of the student and his personal interests and needs. Artificial intelligence technologies make it possible to automate the performance of a number of pedagogical tasks, thereby saving the teacher’s time. Such tasks include the generation of educational content and automated assessment of academic performance. Numerous virtual assistants working on artificial intelligence algorithms make it possible to effectively learn a foreign language, respond to students’ requests, provide additional educational materials, give recommendations and are able to maintain feedback. However, despite the obvious advantages, neural networks have a number of significant disadvantages that can negatively affect the learning process. The purpose of this work is to study the Twee neural network, which is positioned as an effective assistant to an English teacher, to determine its linguistic and didactic potential and functional features, to identify its strengths and weaknesses, as well as to determine its applicability for solving certain pedagogical tasks.Research Methods. Theoretical methods are used to conduct the research: the study of scientific literature on the research topic, analysis, generalization and classification; empirical methods: observation, description and experimental verification; practical methods: modeling the educational process. As a result of studying the linguodidactic potential and functional features of the Twee neural network, its tools are identified and described, allowing an English teacher to plan, organize and evaluate the educational process.Results and Discussion. The applicability of the Twee neural network to the process of learning English has been studied and described in detail. This neural network allows generating unique educational content and creating communicative exercises aimed at developing all types of speech activity and aspects of language, with the exception of phonetics. The paper also analyzes the capabilities of the Twee neural network to perform pedagogical tasks that an English teacher faces on a daily basis.Conclusion. In the current state, the Twee neural network is the first qualitative step towards integrating artificial intelligence technologies into the methodology of teaching a foreign language. Having a number of obvious advantages, this neural network will not be able to completely replace an English teacher, but will act as an additional learning tool. The obtained results and conclusions can be used in further research on the methodology of teaching foreign languages using artificial intelligence technologies.

作者简介

M. Evstigneev

Derzhavin Tambov State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: maximevstigneev@bk.ru
ORCID iD: 0000-0003-2664-9134

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

33 Internatsionalnaya St., Tambov, 392000, Russian Federation

参考

  1. Sysoyev P.V., Polyakov O.G., Evstigneev M.N. et al. (2023). Obuchenie inostrannomu yazyku na osnove tekh-nologii iskusstvennogo intellekta [Teaching a Foreign Language on the Basis of Artificial Intelligence Technolo-gies]. Tambov, Publishing House “Derzhavinsky”, 132 p. (In Russ.) https://elibrary.ru/xldywn
  2. Sysoyev P.V. (2023). Artificial intelligence technologies in teaching a foreign language. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 3, pp. 6-16. (In Russ.) https://elibrary.ru/qfmzhw
  3. Fahimirad M., Kotamjani S.S. (2018). A review on application of artificial intelligence in teaching and learning in educational contexts. International Journal of Learning and Development, vol. 8, no. 4, pp. 106-118. http://dx.doi.org/10.5296/ijld.v8i4.14057
  4. Solovova E.N., Bogolepova S.V. (2017). Sovremennye podkhody k opredeleniyu professional’noi kvalifikatsii prepodavatelya inostrannogo yazyka [Modern approaches to determining the professional qualifications of a foreign language teacher]. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 4, pp. 36-45. (In Russ.) https://elibrary.ru/ymsczn
  5. 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
  6. Sarker I.H. (2021). Deep learning: a comprehensive overview on techniques, taxonomy, applications and re-search directions. SN Computer Science, vol. 2, art. 420. https://doi.org/10.1007/s42979-021-00815-1
  7. Kapp K., Blair L., Mesch R. (2013). The Gamification of Learning and Instruction Fieldbook: Ideas into Prac-tice. San Francisco, Wiley Publ., 480 p.
  8. Novikova O.V. (2022). Implementing interactive English learning through online technology. Naukosfera [Science-Sphere], no. 1-2, pp. 194-197. (In Russ.) https://elibrary.ru/hnlfgw
  9. Puzatykh A.N. (2020). Duolingo: mobil’noe prilozhenie dlya izucheniya inostrannogo yazyka [Duolingo: a mo-bile application for foreign language learning]. Voprosy pedagogiki [Pedagogy Issues], no. 10-1, pp. 176-181. (In Russ.) https://elibrary.ru/aamzwz
  10. Sysoyev P.V., Filatov E.M. (2023). ChatGPT in students’ research: to forbid or to teach? Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review. Series: Humanities, vol. 28, no. 2, pp. 276-301. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-276-301, https://elib-rary.ru/sphxkz
  11. 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://elib-rary.ru/fjyhew
  12. Fütterer T., Fischer C., Alekseeva A. et al. (2023). ChatGPT in education: global reactions to AI innovations. Scientific Reports, vol. 13, art. 15310. https://doi.org/10.1038/s41598-023-42227-6
  13. Evstigneev M.N. (2023). Artificial intelligence technologies in the students’ lexical skills formation. Sbornik statei 6 Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii «WORLD OF SCIENCE» [Proceedings of the 6th International Scientific and Practical Conference “WORLD OF SCIENCE”]. Penza, International Center for Scientific Cooperation “Science and Enlightenment”, pp. 247-250. (In Russ.) Available at: https://naukaip.ru/wp-content/uploads/2023/12/MK-1866.pdf
  14. Khmarenko N.I. (2021). Genesis, essence and structure of pedagogical technology “cooperative learning”. Vest-nik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review. Series: Humanities, vol. 26, no. 193, pp. 38-46. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2021-26-193-38-46, https://elibrary.ru/lalgnf
  15. 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
  16. 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://elib-rary.ru/oownfp
  17. 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
  18. Evstigneev M.N., Sysoyev P.V., Evstigneeva I.A. (2023). The competence of a foreign language teacher in the context of the artificial intelligence technologies integration into teaching. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 3, pp. 88-96. (In Russ.) https://elibrary.ru/oqzdse

补充文件

附件文件
动作
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».