Роль нейросетей в развитии коммуникативной компетенции студентов технических специальностей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Коммуникативная компетенция в значительной мере определяет успешность интеграции современного специалиста в профессиональную среду, поэтому ее развитие является одной из приоритетных задач образовательных учреждений. На текущем этапе развития современных технологий значительным потенциалом для реализации данной задачи обладают ИИ-инструменты, основанные на нейросетевых моделях, но для максимально эффективной реализации обозначенного потенциала требуется создание методики их применения. Данное исследование вносит вклад в разработку методики применения нейросетевых технологий в образовательном процессе с целью повышения качества профессиональной подготовки специалистов. Научная новизна работы заключается в комплексном анализе эффективности применения нейросетевых моделей по основным компонентам коммуникативной компетенции и видам речевой деятельности с учетом специфики обучающихся. В рамках исследования применялись следующие методы: контент-анализ научных публикаций, технических характеристик приложений, обзоров экспертов и пользователей программных продуктов; педагогическое наблюдение (оценивалось практическое применение студентами нейросетевых технологий в учебной деятельности); онлайн-опрос (анкетирование) студентов для выявления их отношения к возможностям ИИ-инструментов и сбора сведений по опыту применения нейросетей для развития коммуникативной компетенции. Данная статья может быть интересна преподавателям вузов и исследователям, занимающимся вопросами применения нейросетевых технологий и ИИ-инструментов. Результаты работы могут применяться в практике преподавания иностранного языка в вузе с целью повышения качества развития коммуникативной компетенции, а также разработки рабочих программ и оценочных средств по релевантным дисциплинам.

Об авторах

Юлия Валерьевна Троицкая

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва

Автор, ответственный за переписку.
Email: troickaya.yuv@ssau.ru
ORCID iD: 0000-0003-4692-6346

кандидат педагогических наук, доцент кафедры «Иностранные языки и русский как иностранный»

Россия, 443086, г. Самара, Московское шоссе, 34

Список литературы

  1. Wei L. Artificial intelligence in language instruction: Impact on English learning achievement, L2 motivation, and self-regulated learning. Frontiers in Psychology. 2023. Vol. 14. 1261955. DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1261955.
  2. Du J., Daniel B.K. Transforming language education: A systematic review of AI-powered chatbots for English as a foreign language speaking practice. Computers & Education: Artificial Intelligence. 2024. Vol. 6. 100230. DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100230.
  3. Ковальчук С.В., Тараненко И.А., Устинова М.Б. Применение искусственного интеллекта для обучения иностранному языку в вузе // Современные проблемы науки и образования. – 2023. – № 6 [Электронный ресурс]. – URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=33000 (дата обращения: 04.06.2024).
  4. Кравцова А.Г. ChatGPT-3: Перспективы использования в обучении иностранному языку // Мир науки, культуры, образования. – 2023. – № 3 (100). – С. 33–35.
  5. Малышев И.О., Смирнов А.А. Обзор современных генеративных нейросетей: отечественная и зарубежная практика // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2024. – № 1–2 (88). – С. 168–171.
  6. Кондрахина Н.Г., Петрова О.Н. Использование возможностей искусственного интеллекта для преподавания иностранных языков: новая реальность // Мир науки, культуры, образования. – 2024. – № 1 (104). – С. 360–363.
  7. Капустина Л.В., Ермакова Ю.Д., Калюжная Т.В. ChatGPT и образование: вечное противостояние или возможное сотрудничество? // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2023. – № 10. – С. 119–132 [Электронный ресурс]. – URL: https://e-koncept.ru/2023/231099.htm (дата обращения 06.07.2024). doi: 10.24412/2304-120X-2023-11099.
  8. Hwang G.J., Chang C.Y. A review of opportunities and challenges of chatbots in education. Interactive Learning Environments. 2021. Vol. 31 (7). Pp. 4099–4112. DOI: https://doi.org/10.1080/10494820.2021.1952615.
  9. Belda-Medina J., Calvo-Ferrer J.R. Using Chatbots as AI Conversational Partners in Language Learning. Applied Sciences. 2022. Vol. 12. 8427. DOI: https://doi.org/10.3390/app12178427.
  10. Wang F., Cheung A.C.K., Neitzel A.J., Chai C.S. Does Chatting with Chatbots Improve Language Learning Performance? A Meta-Analysis of Chatbot-Assisted Language Learning. Review of Educational Research. 2024. DOI: https://doi.org/10.3102/00346543241255621.
  11. Ощепкова Н.А., Луговая А.В. Возможности искусственного интеллекта при обучении иностранным языкам // Филологический аспект: международный научно-практический журнал. – 2023. – № 12 (104) [Электронный ресурс]. – URL: https://scipress.ru/philology/articles/vozmozhnosti-iskusstvennogo-intellekta-pri-obuchenii-inostrannym-yazykam.html (дата обращения: 06.07.2024).
  12. Кувшинова E.Е. Применение искусственного интеллекта в обучении иностранному языку // Гуманитарий Юга России. – 2024. – Т. 13. – № 2 (66). – С. 75–84. doi: 10.18522/2227-8656.2024.2.7 (дата обращения: 06.07.2024).
  13. Жуков А.Д. Генеративный искусственный интеллект в образовательном процессе: вызовы и перспективы // Вестник Московского государственного университета культуры и искусств. – 2023. – № 5 (115). – С. 66–75 [Электронный ресурс]. – URL: https://doi.org/10.24412/1997-0803-2023-5115-66-75 (дата обращения: 06.07.2024).
  14. Hymes D.H. On Communicative Competence. Sociolinguistics: Selected Readings. Harmondsworth: Penguin, 1972. Pp. 269–293.
  15. Rickheit G., Strohner H., Vorwerg C. The Concept of Communicative Competence. Handbook of Communication Competence: Handbooks of Applied Linguistics. Berlin, New-York: De Gruyter, 2010. Pp. 15–62. DOI: https://doi.org/10.1515/9783110199000.
  16. Изаренков Д.И. Базисные составляющие коммуникативной компетенции и их формирование на продвинутом этапе обучения студентов-нефилологов // Русский язык за рубежом. – 1990. – № 4. – С. 54–60.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Оценка возможностей генеративных нейросетей

Скачать (48KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Оценка перспектив

Скачать (50KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Применение электронных переводчиков

Скачать (55KB)
Метаданные

© Троицкая Ю.В., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».