Нейронные сети как инструмент преподавателя иностранного языка

Обложка
  • Авторы: Анисимова П.П1
  • Учреждения:
    1. Московский государственный институт международных отношений Министерства иностранных дел Российской Федерации
  • Выпуск: № 10 (2025)
  • Страницы: 102-107
  • Раздел: СТАТЬИ
  • URL: https://journals.rcsi.science/2618-7175/article/view/373342
  • ID: 373342

Цитировать

Полный текст

Аннотация

настоящее исследование посвящено анализу возможностей применения нейронных сетей в качестве инструмента преподавателя иностранного языка, что обусловлено необходимостью адаптации образовательного процесса к вызовам цифровизации и широкому внедрению технологий искусственного интеллекта. Цель работы заключается в оценке эффективности использования нейронных сетей, в частности, нейросети Twee, для автоматизации создания учебных материалов, так как искусственный интеллект позволяет решать такие актуальные проблемы, как минимизация списывания за счет генерации уникальных вариантов заданий и сокращение временных затрат преподавателей. В ходе исследования был проведен сравнительный анализ функциональных возможностей Twee с универсальными языковыми моделями (ChatGPT, DeepSeek, Gemini), продемонстрировавший, что предметно-ориентированный интерфейс данной платформы существенно снижает необходимость составления сложных промптов и упрощает взаимодействие пользователей с искусственным интеллектом в педагогических целях. Практическая значимость исследования подтверждается примерами автоматически сгенерированных заданий (вопросы для обсуждения, gap-fill упражнения, лексические тесты), которые демонстрируют способность Twee адаптировать контент под уровни CEFR (A1–C2) и возраст обучающихся. Однако правовой анализ выявил нерешенность ключевых вопросов авторского права: несмотря на имитацию креативности нейросетями (например, функцией «deep thinking»), вопрос об охраноспособности материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта, остается нерешенным. Результаты исследования указывают на возможность интеграции нейронных сетей в учебный процесс преимущественно для рутинных задач. Перспективы дальнейших исследований связаны с анализом долгосрочного влияния нейросетей на качество усвоения языковых навыков и разработкой правовых механизмов защиты авторства в условиях цифровой трансформации образования.

Об авторах

П. П Анисимова

Московский государственный институт международных отношений Министерства иностранных дел Российской Федерации

Список литературы

  1. Раицкая Л.К., Ламбовска М.Р. Перспективы применения ChatGPT для высшего образования: обзор международных исследований // ИТС. 2024. № 1. С. 12 – 21. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivy-primeneniya-chatgpt-dlya-vysshego-obrazovaniya-obzor-mezhdunarodnyh-issledovaniy
  2. King M.R., ChatGPT. A conversation on artificial intelligence, chatbots, and plagiarism in higher education // Cellular and Molecular Bioengineering. 2023. Vol. 16. P. 1 – 2. URL: https://doi.org/10.1007/s12195-022-00754-8
  3. Ивахненко Е.Н., Никольский В.С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? // Высшее образование в России. 2023. № 4. С. 9 – 22. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/chatgpt-v-vysshem-obrazovanii-i-nauke-ugroza-ili-tsennyy-resurs
  4. Евстигнеев М.Н. Нейросеть Twee – новый инструментарий для педагога английского языка // Вестник ТГУ. 2023. № 6. С. 1428 – 1442. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/neyroset-twee-novyy-instrumentariy-dlya-pedagoga-angliyskogo-yazyka
  5. Анисимова П.П. Сравнительный анализ охраноспособности объектов авторского права в РФ и США в цифровую эпоху: дис. ... магистра юриспруденции: 40.04.01. М., 2020. 103 c.
  6. Руденко М.Б., Голодков Ю.Э., Карелин А.Г. Искусственный интеллект в образовании: возможности и риски // Образование и право. 2023. № 10. С. 363 – 366. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-obrazovanii-vozmozhnosti-i-riski
  7. Mollick E.R., Mollick L. Using AI to implement effective teaching strategies in classrooms: five strategies, including prompts // SSRN. 2023. 24 p. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4391243
  8. Martinez C.A.S., Montoya O.L.Q. The ethics of algorithms from the perspective of the cultural history of consciousness: first look // AI & Society. 2023. Vol. 38. P. 763 – 775. URL: https://doi.org/10.1007/s00146-022-01475-2
  9. Hwang G.-J., Xie H., Wah B. W., Ga?evi? D. Vision, challenges, roles and research issues of artificial intelligence in education // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2020. Vol. 1. P. 1 – 5. URL: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100001
  10. Chiu T.K.F., Xia Q., Zhou X., Chai C.S., Cheng M. Systematic Literature Review on Opportunities, Challenges, and Future Research Recommendations of Artificial Intelligence in Education // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2023. Vol. 4. P. 1 – 18. URL: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100118

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

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).