Optimisation of business communication training in English using an artificial intelligence tool for text sentiment analysis


如何引用文章

全文:

详细

Importance. Artificial Intelligence (AI) is rapidly permeating all areas of professional activity, leading to increased demands for digital skills among specialists. One of the ways to prepare competitive personnel should be the integration of AI tools into the educational process. The aim of this research is to analyse the advantages of implementing the AI Email Tone Analyzer tool for the development of professional communication competencies among students in the field of business communication in English. In the context of rapid digital progress and the growing volume of communication via electronic means, it is essential not only to be able to articulate thoughts but also to correctly interpret the tone and emotional nuance of messages.Materials and Methods. Analysis of scientific literature related to the topic, comparison and summarisation of empirical data, as well as conducting an experiment. The materials for the research included business letters published on the 101 Business Letter website, as well as letters written by master’s students from the language faculty. The participants in the experiment consisted of 50 first and second-year students enrolled in the full-time Master’s programme (field 44.04.01 “Pedagogical Education”, profile “Foreign Languages in the Context of Contemporary Culture”). The experiment is conducted as part of the course “Business Foreign Language” at the Pedagogical Institute of Saratov State University named after N.G. Chernyshevsky.Results and Discussion. It has been proven that the use of the AI tool AI Email Tone Analyzer significantly enhances students’ proficiency in professional communication skills. The average number of errors in business correspondence has decreased by 42 %, while the average time taken to prepare letters has reduced by 7 minutes. Qualitative analysis also revealed an increase in students’ confidence in their skills and competencies – 66 % of students reported a reduction in anxiety level when writing business emails in English due to automated feedback. Furthermore, there was a significant increase in students’ engagement in the learning process – 78 % of respondents emphasized that they began to participate more frequently and willingly in written assignments and discussions in English after the implementation of this AI tool. 82 % of students started to consult their teacher less often when writing business emails, preferring to analyze the text with the help of artificial intelligence first indicating a rise in autonomy. In terms of communication processes, 100 % of students noted a marked increase in satisfaction with communication and a reduction in misunderstandings between business partners or interlocutors thanks to the tone adjustments made by the AI Email Tone Analyzer.Conclusion. The conducted research has led to the following key conclusions: the AI Email Tone Analyzer assists students in better recognising and adapting the tone of their messages according to the audience and situation, which promotes more effective communication; the use of the tool enables students to receive immediate feedback on how their messages may be perceived, fostering the development of critical thinking and self-reflection. The prospects for further research appear to lie in a more detailed analysis of the capabilities of the AI tool, the expansion of its application scope, including its integration into the process of learning foreign languages, as well as the examination of the impact of new technologies on organizational processes and behaviour.

作者简介

S. Tupikova

Saratov State University

Email: tupikovase@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1236-9206
SPIN 代码: 9140-4100

Cand. Sci. (Philology), Associate Professor, Associate Professor of the Department of English Language and Teaching Methods

俄罗斯联邦, 83 Astrakhanskaya St., Saratov, 410012, Russian Federation

V. Pustovedova

Saratov State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: vikakiv2003@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-2799-3336
SPIN 代码: 8915-2236

Research Scholar of English Language and Teaching Methods Department

俄罗斯联邦, 83 Astrakhanskaya St., Saratov, 410012, Russian Federation

参考

  1. Абрамова И.Е. Применение технологий ИИ в иноязычном обучении взрослых: наставничество сверстников // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 1. С. 35-49 https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-1-35-49, https://www.elibrary.ru/item.asp?id=80651677Шамов А.Н., Панкратов Е.Н., Голованова Л.Н. Инновация в иноязычном образовании как идея с новыми возможностями // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 1. С. 118-131. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-1-118-131, https://www.elibrary.ru/item.asp?id=80651683Титова С.В. Обучение иноязычной письменной речи в цифровой среде вуза / С. В. Титова // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 2. С. 302-316. doi: 10.20310/10.20310/1810-0201-2023-28-2-302-316, https://elibrary.ru/item.asp?id=53738456Богданова Т.Ф. Средства выражения тональности в условиях современной деловой интернет-переписки в русском, английском и китайском языках // Вестник Омского государственного педагогического университета. Гуманитарные исследования. 2023. №1 (38). С. 57-62. doi: 10.36809/2309-9380-2023-38-57-62, https://elibrary.ru/item.asp?id=50413792Тупикова С.Е. Когнитивное моделирование реализации эмоционального аспекта посредством модусной категории тональности // Язык и мир изучаемого языка. 2015. № 6. С. 109-114. EDN VIL-NGZ. https://elibrary.ru/item.asp?id=25336701&ysclid=mciyxo2yql82857031Тупикова С.Е. Категория тональности и уровни ее репрезентации в жанре светской хроники // Вопросы когнитивной лингвистики. 2011. № 4 (29). С. 68-73. EDN NYAHZZ. https://elibrary.ru/item.asp?id=16543072&ysclid=mciyngehnd971796921Болдырев Н.Н. Интерпретация мира и знаний о мире в языке // Когнитивные исследования языка. 2014. № 19. С. 20-28. EDN SNHBJB. https://elibrary.ru/item.asp?id=21992940&ysclid=mciymhvi9b764377073Титова С.В. Технологические решения на базе искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам // Вестник Московского университета. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. Т. 27. №2. С. 18-37. doi: 10.55959/MSU-2074-1588-19-27-2-2, https://elibrary.ru/OWSQVG?ysclid=mciyoeo5at197273606Сысоев П.В. Обучение иностранному языку в эпоху искусственного интеллекта: спорные вопросы и перспективы методических исследований // Иностранные языки в школе. 2025. №2. С. 66-74. EDN PWHSIS. https://elibrary.ru/pwhsis?ysclid=mciywusyc6122106979Crompton H., Burke D. Artificial intelligence in higher education: The state of the field // Interna-tional Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023. Vol. 20. No. 1. P. 1-22. doi: 10.1186/s41239-023-00392-8Surahman E., Wang T.H. Academic dishonesty and trustworthy assessment in online learning: A systematic literature review // Journal of Computer Assisted Learning. 2022. Vol. 38. No. 6. P. 1535-1553. doi: 10.1111/jcal.12708Huang X., Zou D., Cheng G., Chen X., Xie H. Trends, research issues and applications of artificial intelligence in language education // Educational Technology & Society. 2023. Vol. 26. No. 1. P. 112-131. https://doi.org/10.30191/ETS.202301_26(1).0009Su J., Yang W. Artificial intelligence in early childhood education: A scoping review // Computers & Education: Artificial Intelligence. 2022. Vol. 3. P. 1-13. doi: 10.1016/j.caeai.2022.100049Hwang S. Examining the effects of artificial intelligence on elementary students' mathematics achievement: A meta-analysis // Sustainability. 2022. Vol. 14. No. 20. P. 1-18. doi: 10.3390/su142013185Li S., Gu X. A risk framework for human-centered artificial intelligence in education // Educational Technology & Society. 2023. Vol. 26. No. 1, P. 187-202. https://doi.org/10.30191/ETS.202301_26(1).0014Евстигнеев М.Н. Принципы обучения иностранному языку на основе технологий искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 2. С. 309-323. doi: 10.20310/1810-0201-2024-29-2-309-323, https://elibrary.ru/item.asp?id=65672658Sharples M. Towards social generative AI for education: theory, practices and ethics // Learning: Research and Practice. 2023. Vol. 9. No. 2. Р. 159-167. https://doi.org/10.1080/23735082.2023.2261131Godwin-Jones R. Partnering with AI: Intelligent writing assistance and instructed language learning // Language Learning & Technology. 2022. Vol. 26. No. 2. P. 5-24. http://doi.org/10125/73474Wei L. Artificial intelligence in language instruction: impact on English learning achievement, L2 motivation, and self-regulated learning // Frontiers in Psychology. 2023. Vol. 14. URL: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1261955 (дата обращения: 28.06.2025).Пустоведова В.А., Тупикова С.Е., Быкова Н.О. Лингводидактический потенциал технологий искусственного интеллекта для обучения иностранным языкам (на примере естественнонаучного профиля) // Иностранные языки в школе. 2025. № 5. С. 70-75. EDN AUWUDB. https://elibrary.ru/item.asp?id=82497069Банникова Л.В., Беззубкина В.И. Роль учителя иностранного языка в социально-профессиональной ориентации школьников в контексте иноязычного образования // Иностранные языки в школе. 2024. № 2. С. 45-50. EDN PTRTOE. https://elibrary.ru/ptrtoe?ysclid=mcj07jh15v103302112Сысоев П.В., Филатов Е.М., Евстигнеев М.Н., Поляков О.Г., Евстигнеева И.А., Сорокин Д.О. Матрица инструментов искусственного интеллекта в лингвометодической подготовке будущих учителей иностранного языка // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 3. С. 559-588. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-3-559-588 , https://elibrary.ru/jazkmeAnh L.T.Q. AI Chatbots in English language learning: a critical review // Journal of Knowledge Learning and Science Technology. 2024. Vol. 3. No 2. Pp. 185-195. https://doi.org/10.60087/jklst.vol3.n2.p195

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

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».