Artificial intelligence tools at learning technical terms

Cover Page

Cite item

Abstract

knowledge of technical terms is very important for successful professional activity in any technical field. Traditional methods of learning terms require considerable time and are not always effective. One of the ways to increase the effectiveness of learning technical terms is the introduction of new educational technologies based on advances in artificial intelligence. The purpose of the article is to identify the possibilities of artificial intelligence in learning technical terms in a foreign language. The article notes that it is important to increase the effectiveness of learning technical terms. Proper understanding and use of technical terms affects the quality of communication between specialists, the effectiveness of research work, and safety in the operation of complex equipment and technologies. The article discusses traditional and innovative methods of learning terminology. The characteristic features of technical terms are analyzed. The effectiveness of available artificial intelligence tools in learning of technical terms is checked. The research methodology is based on the analysis of theoretical propositions, the analysis of empirical data, and a survey in the form of a questionnaire. The theoretical basis is based on theories and concepts devoted to the specifics of studying technical terms. As part of the empirical research, the study of technical terms using artificial intelligence tools has been organized. The results of this study can be used to organize classroom and independent work in the process of learning a professionally oriented and technical foreign language. Also, the results of the study can serve as a basis for further research on the problem of increasing the effectiveness of the study of technical terms. The study of scientific papers on the research problem made it possible to analyze the potential of the following artificial intelligence tools for learning technical terms: catalogs of terms and glossaries, GPT chats, services for memorizing words and phrases. As a result of empirical research, ChatGPT, Deepl, and Reword systems have been recognized as the simplest, most user-friendly, and most accessible services for working with technical texts and learning technical terms.

About the authors

Yu. V Butina

Industrial University of Tyumen

Email: juliabutina@mail.ru

References

  1. Аквазба Е.О., Богданова В.П. [и др.]. Индивидуализация образовательного процесса в системе высшей школы // Социально-гуманитарные аспекты высшего инженерного образования: монография / отв. ред. Я.В. Крючева. Тюмень: ТИУ, 2024. 184 с.
  2. Авцынова К.В., Фроленко Н.А., Иваненко А.В. Особенности перевода научно-технических терминов в английском языке // Вестник науки. 2023. Т. 3. № 6 (63). С. 720 – 725.
  3. Аннагылыджова Г.О., Гафурова М.А. [и др.]. Научно-технические термины и методы перевода // Академическая публицистика. 2025. № 3-2. С. 117 – 119.
  4. Баслык Е.П. Искусственный интеллект в современном образовании // Актуальные исследования. 2025. № 28-2 (263). С. 26 – 29.
  5. Боровская Е.В., Давыдова Н.А. Основы искусственного интеллекта. М.: Лаборатория знаний, 2020. 130 с.
  6. Бутина Ю.В. Формирование навыков профессионального общения с помощью инструментов на основе искусственного интеллекта // Успехи гуманитарных наук. 2025. № 2. С. 263 – 269.
  7. Коротченко А.А. Искусственный интеллект в образовании: преимущества, вызовы, будущее // Методист. Профессиональное образование. 2025. № 4. С. 8 – 13.
  8. Игнатьева Т.С., Антонова Н.А. Особенности обучения терминологии студентов технических специальностей // Профессиональное образование в России и за рубежом. 2022. № 4 (48). С. 144 – 150.
  9. Курбакова М.А., Колесникова А.А. Использование приложений в обучении техническому английскому // Язык и культура. 2020. № 49. С. 148 – 156.
  10. Поспелова Е.А. Генеративный искусственный интеллект в образовании: анализ тенденций и перспектив // Профессиональное образование и рынок труда. 2024. Т. 12. № 3 (58). С. 6 – 21.
  11. Ломовцева Н.В., Заречнева К.М., Ушакова О.В., Ярина С.Ю. Словарь терминов и понятий цифровой дидактики. Екатеринбург: РГППУ: Ажур, 2021. 84 с.
  12. Anki Flashcards. URL: https:// https://apps.ankiweb.net/ (дата обращения: 15.08.2025).
  13. ChatGPT. URL: https://web.telegram.org/k/#@gpt3_unlim_chatbot (дата обращения: 10.08.2025).
  14. DeepL Translate. URL: https://www.deepl.com/translator (дата обращения 30.01.2025).
  15. Reword. URL: https://reword.app/ru/en (дата обращения 10.08.2025).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a 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).