Педагогическое взаимодействие как «полилог» смыслов: к проблеме субъектности личности при работе с интеллектуальными системами

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. В условиях новой образовательной реальности, опосредованной инструментами искусственного интеллекта (ИИ), ключевая педагогическая категория – «педагогическое взаимодействие» – оказывается все менее востребованной в качестве предмета научного исследования, что затрудняет осмысление практики и препятствует развитию научной мысли, особенно в областях, связанных с языком, смысловым взаимодействием и речевым общением. Цель исследования – осмысление специфики современного образовательного процесса и его ключевой характеристики – педагогического взаимодействия, опосредованного инструментами ИИ.

Материалы и методы. Применялся анализ научно-педагогического дискурса, продуктов педагогической деятельности, работ обучающихся; проводились наблюдение за образовательным процессом, опрос участников пилотного исследования, экспертная оценка данных.

Результаты исследования. Определен функционал субъектов образовательного процесса в пространстве ИИ, выявлены проблемные зоны педагогического взаимодействия как фактора смыслообразования, дана оценка потенциала субъектности сторон смыслового взаимодействия, опосредованного ИИ. Полученные результаты прошли проверку в образовательной практике – в рамках пилотного обучения, направленного на апробацию сценария смыслового педагогического взаимодействия в формате «полилога» смыслов. Установлено два стабильных показателя: количество участников, отдающих предпочтение формату изучения ИЯ, опосредованному инструментами ИИ, и полагающих, что ИИ может полностью заменить преподавателя ИЯ в вузе (20 %), и количество участников, исключающих для себя такую возможность (36 %). Группа первоначально не определившихся с ответом (44 %) в ходе опытного обучения сократилась на 24 % (до 20 %) за счет увеличения количества тех, кто не считает формат взаимодействия с ИИ для себя предпочтительным.

Выводы. Педагогические «риски» для субъектов смыслового взаимодействия в пространстве ИИ связаны преимущественно с ненадежностью данных, предвзятостью содержания в продуктах, генерируемых ИИ; девальвацией педагогических смыслов. При этом исследование показало, что лингводидактика обладает уникальными возможностями для организации полисубъектного смыслового взаимодействия в контуре ИИ, актуализации «полилога» смыслов, интеграции и мультипликации социально значимых и личностных смыслов на междисциплинарной основе, что представляет значительный исследовательский интерес.

Об авторах

Л. В. Яроцкая

ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

Автор, ответственный за переписку.
Email: lvyar@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6539-3085

доктор педагогических наук, профессор кафедры специальной лингвистической подготовки (№ 62), ведущий эксперт  Центра анализа и прогнозирования мирового научно-технологического развития, институт международных отношений

Россия, 115409, Российская Федерация, г. Москва, Каширское шоссе, 31

Список литературы

  1. Ashok M., Madan R., Joha A., Sivarajah U. Ethical framework for Artificial Intelligence and digital technologies // International Journal of Information Management. 2022. Vol. 62. Art. 102433. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102433
  2. O’Dea X., O’Dea M. Is Artificial Intelligence really the next big thing in learning and teaching in higher educa-tion? // Journal of University Teaching and Learning Practice. 2023. Vol. 20. № 5. Art. 5. https://doi.org/10.53761/1.20.5.06
  3. Xu W., Ouyang F. A systematic review of AI role in the educational system based on a proposed conceptual framework // Education and Information Technologies. 2022. № 27. P. 4195-4223. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10774-y
  4. Константинова Л.В., Ворожихин В.В., Петров А.М., Титова Е.С., Штыхно Д.А. Генеративный искусст-венный интеллект в образовании: дискуссии и прогнозы // Открытое образование. 2023. Т. 27. № 2. С. 36-48. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2023-2-36-48, https://elibrary.ru/vpmizk
  5. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомленность, готовность и практика приме-нения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной дея-тельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9-33. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33, https://elibrary.ru/tzytkm
  6. Cысоев П.В., Филатов Е.М. Чат-боты в обучении иностранному языку: преимущества и спорные вопросы // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 1. С. 66-72. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-1-66-72, https://elibrary.ru/pxgztj
  7. Berendt B., Littlejohn A., Blakemore M. AI in education: learner choice and fundamental rights // Learning Me-dia and Technology. 2020. Vol. 45. № 3. P. 312-324. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1786399
  8. Holmes W., Porayska-Pomsta K., Holstein K. et al. Ethics of AI in education: towards a community-wide framework // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2021. Vol. 32. P. 504-526. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00239-1
  9. Malinka K. et al. On the educational impact of ChatGPT: is artificial intelligence ready to obtain a university degree? // Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education “Proceedings of the 2023”. 2023. Vol. 1. P. 47-53. https://doi.org/10.1145/3587102.3588827
  10. Waltzer T., Cox R.L., Heyman G.D. Testing the ability of teachers and students to differentiate between essays generated by ChatGPT and high school students // Human Behavior and Emerging Technologies. 2023. № 1. P. 1-9. https://doi.org/10.1155/2023/1923981
  11. Клочихин В.В. Корпусные технологии искусственного интеллекта в обучении сочетаемости слов и иссле-довательской работе // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 39-46. https://elibrary.ru/jfylhf
  12. Сысоев П.В., Золотов П.Ю. Формирование прагматической компетенции студентов на основе корпусных технологий // Язык и культура. 2020. № 51. С. 229-246. https://doi.org/10.17223/19996195/51/12, https://elibrary.ru/qmhhsr
  13. Яроцкая Л.В., Алейникова Д.В. Лингводидактическая проекция социально-гуманитарной сферы в контуре искусственного интеллекта. Москва: Триумф, 2024. 164 с. https://doi.org/10.29039/978-5-94472-207-2-07-2024, https://elibrary.ru/eptcnv
  14. Левин Б.А., Пискунов А.А., Поляков В.Ю., Савин А.В. Искусственный интеллект в инженерном образовании // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 7. С. 79-95. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2022-31-7-79-95, https://elibrary.ru/kcnap,
  15. Feuerriegel S., Shrestha Y.R., von Krogh G., Zhang C. Bringing artificial intelligence to business management // Nature Machine Intelligence. 2022. Vol. 4. P. 611-613. https://doi.org/10.1038/s42256-022-00512-5

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


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

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).