Нейросеть Twee – новый инструментарий для педагога английского языка

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Интеграция технологий искусственного интеллекта в образовательные процессы становится необратимым процессом развития информационного общества. Применительно методики обучения иностранному языку многие исследователи отмечают огромный потенциал новых технологий, который может использоваться для повышения эффективности обучения и улучшения качества образования. Технологии искусственного интеллекта активно используются при адаптивном обучении иностранным языкам. Нейросети позволяют создавать персонализированные учебные программы и уникальный контент, отвечающие уровню развития обучающегося и его личным интересам и потребностям. Технологии искусственного интеллекта позволяют автоматизировать выполнение ряда педагогических задач, тем самым экономя время педагога. К таким задачам можно отнести генерацию учебного контента и автоматизированную оценку успеваемости. Многочисленные виртуальные помощники, работающие на алгоритмах искусственного интеллекта, позволяют эффективно изучать иностранный язык, отвечают на запросы обучающихся, предоставляют дополнительные учебные материалы, дают рекомендации и способны поддерживать обратную связь. Однако, несмотря на очевидные преимущества, нейросети имеют ряд значительных недостатков, которые негативно могут влиять на учебный процесс. Целью данного исследования служит изучение нейросети Twee, которая позиционируется как эффективный помощник педагога английского языка, определение ее лингводидактического потенциала и функциональных особенностей, выявление ее сильных и слабых сторон, а также определение применимости для решения определенных педагогических задач.Методы исследования. Для проведения исследования использовались теоретические методы: изучение научной литературы по теме исследования, анализ, обобщение и классификация; эмпирические методы: наблюдение, описание и экспериментальная проверка; практические методы: моделирование учебного процесса. В результате изучения лингводидактического потенциала и функциональных особенностей нейросети Twee был выявлен и описан ее инструментарий, позволяющий педагогу английского языка планировать, организовывать и оценивать учебный процесс.Результаты исследования. Изучена и подробно описана применимость нейросети Twee к процессу обучения английскому языку. Данная нейросеть позволяет генерировать уникальный учебный контент и создавать коммуникативные упражнения, направленные на развитие всех видов речевой деятельности и аспектов языка, за исключением фонетики. Также в работе проанализирована возможность нейросети Twee выполнять педагогические задачи, с которыми ежедневно сталкивается педагог английского языка.Выводы. В актуальном состоянии нейросеть Twee – это первый качественный шаг к интеграции технологий искусственного интеллекта в методику обучения иностранному языку. Имея ряд очевидных преимуществ, данная нейросеть не сможет заменить полностью педагога английского языка, а будет выступать дополнительным инструментом обучения. Полученные результаты и выводы могут быть использованы в дальнейших исследованиях по методике обучения иностранным языкам с помощью технологий искусственного интеллекта

Об авторах

М. Н. Евстигнеев

ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина»

Email: maximevstigneev@bk.ru

Список литературы

  1. Сысоев П.В., Поляков О.Г., Евстигнеев М.Н. и др. Обучение иностранному языку на основе технологий искусственного интеллекта / под науч. ред. П.В. Сысоева. Тамбов: Изд. дом «Державинский», 2023. 132 с. https://elibrary.ru/xldywn
  2. Cысоев П.В. Технологии искусственного интеллекта в обучении иностранному языку // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 6-16. https://elibrary.ru/qfmzhw
  3. Fahimirad M., Kotamjani S.S. A review on application of artificial intelligence in teaching and learning in educational contexts // International Journal of Learning and Development. 2018. Vol. 8. № 4. P. 106-118. http://dx.doi.org/10.5296/ijld.v8i4.14057
  4. Соловова Е.Н., Боголепова С.В. Современные подходы к определению профессиональной квалификации преподавателя иностранного языка // Иностранные языки в школе. 2017. № 4. С. 36-45. https://elibrary.ru/ymsczn
  5. Игна О.Н. Обучение планированию урока иностранного языка в контексте федеральных государственных образовательных стандартов как научно-методическая проблема // Вестник Томского государственного педагогического университета. 2018. № 7 (196). С. 66-72. https://doi.org/10.23951/1609-624X-2018-7-66-72, https://elibrary.ru/ymjxit
  6. Sarker I.H. Deep learning: a comprehensive overview on techniques, taxonomy, applications and research directions // SN Computer Science. 2021. Vol. 2. Art. 420. https://doi.org/10.1007/s42979-021-00815-1
  7. Kapp K., Blair L., Mesch R. The Gamification of Learning and Instruction Fieldbook: Ideas into Practice. San Francisco: Wiley, 2013. 480 p.
  8. Новикова О.В. Реализация интерактивного обучения английскому языку посредством онлайнтехнологий // Наукосфера. 2022. № 1-2. С. 194-197. https://elibrary.ru/hnlfgw
  9. Пузатых А.Н. Duolingo: мобильное приложение для изучения иностранного языка // Вопросы педагогики. 2020. № 10-1. С. 176-181. https://elibrary.ru/aamzwz
  10. Сысоев П.В., Филатов Е.М. ChatGPT в исследовательской работе студентов: запрещать или обучать? // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 2. С. 276-301. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-276-301, https://elibrary.ru/sphxkz
  11. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика развития иноязычных речевых умений студентов на основе практики с чат-ботом // Перспективы науки и образования. 2023. № 3 (63). С. 201-218. https://doi.org/10.32744/pse.2023.3.13, https://elibrary.ru/fjyhew
  12. Fütterer T., Fischer C., Alekseeva A. et al. ChatGPT in education: global reactions to AI innovations // Scientific Reports. 2023. Vol. 13. Art. 15310. https://doi.org/10.1038/s41598-023-42227-6
  13. Евстигнеев М.Н. Технологии искусственного интеллекта в формировании лексических навыков обучающихся // WORLD OF SCIENCE: сб. ст. 6 Междунар. науч.-практ. конф. Пенза: МЦНС «Наука и Просвещение», 2023. С. 247-250. URL: https://naukaip.ru/wp-content/uploads/2023/12/MK-1866.pdf
  14. Хмаренко Н.И. Генезис, сущность и компонентный состав педагогической технологии «Обучение в сотрудничестве» // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2021. Т. 26. № 193. С. 38-46. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2021-26-193-38-46, https://elibrary.ru/lalgnf
  15. Роберт И.В. Цифровая трансформация образования: вызовы и возможности совершенствования // Информатизация образования и науки. 2020. № 3 (47). С. 3-16. https://elibrary.ru/sqwadw
  16. Евстигнеева И.А., Евстигнеев М.Н., Клочихин В.В. Обеспечение информационной безопасности студентов в процессе использования проектной методики в обучении иностранному языку в университете // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2022. Т. 27. № 4. С. 10091019. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2022-27-4-1009-1019, https://elibrary.ru/oownfp
  17. Титова С.В. Карта компетенций преподавателя иностранных языков в условиях цифровизации образования // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 5. С. 133-149. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2022-31-5-133-149, https://elibrary.ru/jmljrw
  18. Евстигнеев М.Н., Сысоев П.В., Евстигнеева И.А. Компетенция педагога иностранного языка в условиях интеграции технологий искусственного интеллекта в обучении // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 88-96. https://elibrary.ru/oqzdse

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».