Подготовка педагогических кадров к использованию искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам

Аннотация

Статья посвящена вопросу подготовки учителей и преподавателей иностранных языков к интеграции искусственного интеллекта в языковое образование. Искусственный интеллект представляет собой естественное продолжение развития технологий ИКТ и обладает потенциалом изменить ход образовательного процесса. В обучении иностранным языкам нашли применение такие технологии, как генерация речи и текста, машинный перевод, лингвистические корпуса и др. 

Однако исследования показывают, что в данное время лишь небольшая часть педагогического сообщества готова и способна применять технологические решения на базе искусственного интеллекта в своей работе. Внедрение искусственного интеллекта требует специальной подготовки педагогов. С целью повышения осведомленности о дидактическом потенциале искусственного интеллекта в языковом образовании в 2023 г. на факультете иностранных языков и регионоведения МГУ имени М.В. Ломоносова был разработан курс повышения квалификации «Предобученные генеративные нейросети в обучении иностранному языку». Цель данной программы — развитие профессиональной методической компетенции и практических умений проектирования интеллектуальных систем обучения, а также проведение анализа опыта технологических решений в области обучения иностранным языкам. 

Курс успешно апробирован на 115 учителях из различных городов РФ. Проведенный после обучения на программе добровольный рефлексивный опрос показал, что слушатели нашли для себя ценным возможность узнать теоретические основы применения искусственного интеллекта, а также приобрести практические навыки работы с инструментами для выполнения таких задач, как создание презентаций, проведение оценивания работ обучающихся и др.

Литература

1. Галиханов М.Ф., Хасанова Г.Ф. Подготовка преподавателей к онлайн-обучению: роли, компетенции, содержание // Высшее образование в России. 2019. Т. 28. № 2. С. 51–62. DOI: 10.31992/0869-3617-2019-28-2-51-62

2. Джига Н.Д. Профессиональный стресс и эмоциональное выгорание у педагогов в условиях пандемии COVID-19 и дистанционного образования // Мир науки. Педагогика и психология. 2021. Т. 9. № 6. С. 30. URL: https://mirnauki.com/PDF/38PSMN621.pdf (дата обращения: 21.02.2025).

3. Дрожащих Н.В., Белякова И.Е. Цифровой тьютор в тюменском госуниверситете: опыт внедрения и использования // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2022. № 2. С. 144–151.

4. Ивахненко Е.Н., Никольский В.С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угрозы или ценный ресурс? // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 4. С. 9–22. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22

5. Мурунов С.С., Поляков О.Г. Методическая обратная связь от GhatGPT на занятиях по иностранному языку // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 47–54. EDN JNRJSC.

6. Петракова А.В., Канонир Т.Н., Куликова А.А., Орел Е.А. Особенности психологического стресса у учителей в условиях дистанционного преподавания во время пандемии COVID 19 // Вопросы образования. 2021. № 1. С. 93–114. DOI: 10.17323/1814-9545-2021-1-93-114

7. Ракитов А.И. Высшее образование и искусственный интеллект: эйфория и алармизм // Высшее образование в России. 2018. Т. 27. № 6. С. 41–49.

8. Садыкова Г.В., Северьянов О.И. Дистанционное обучение в эпоху пандемии: опыт российских преподавателей // Информатика и образование. 2023. Т. 38. № 1. С. 72–82. DOI: 10.32517/0234-0453-2023-38-1-72-82

9. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомленность, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности. Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9–33. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33

10. Титова С.В., Староверова М.В. Этапы цифровизации языкового образования в ХХ–ХХI вв. // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2023. № 3. С. 39–59. DOI: 10.55959/MSU-2074-1588-19-26-3-2

11. Титова С.В. Технологические решения на базе искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам: аналитический обзор // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. Т. 27. № 2. С. 18–37. DOI: 10.55959/MSU-2074-1588-19-27-2-2

12. Титова С.В. Интеллектуальные системы обучения для персонализации и адаптации языковых курсов // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. Т. 27. № 4. C. 84–99. DOI: 10.55959/MSU-2074-1588-19-27-4-6

13. Токтарова В.И., Ребко О.В. Интеграция искусственного интеллекта в работу педагога: инструменты для педагогического дизайна и разработки образовательных продуктов. Информатика и образование. 2024. Т. 39. № 1. С. 9–21. DOI: 10.32517/0234-0453-2024-39-1-9-21

14. Филатов Е.М. Использование оценочной обратной связи от нейросети ChatGPT в обучении учащихся и студентов написанию эссе на английском языке // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 78–83. EDN NGEQSN.

15. Харламенко И.В., Фролова Л.В. Экзамен в электронном формате: преимущества, недостатки, возможные перспективы использования // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2020. № 4. С. 168–175. EDN WVQYEB.

16. Холмс У., Бялик М., Фейдел Ч. Искусственный интеллект в образовании. Перспективы и проблемы для преподавания и обучения. М.: Альпина-Про, 2022.

17. Шобонов Н.А., Булаева М.Н., Зиновьева С.А. Искусственный интеллект в образовании // Проблемы современного педагогического образования. 2023. № 79 (4). С. 288–290.

18. AI в обучении: на что способны технологии уже сейчас? Аналитический обзор // EduTech. № 4[49]. 2022. Сберуниверситет.

19. Godwin-Jone R. Emerging spaces for language learning: AI bots, ambient intelligence, and the metaverse. Language Learning & Technology. 2023. Vol. 27. № 2. Pp. 6–27. https://hdl.handle.net/10125/73501 (дата обращения: 21.02.2025).

20. Li Z. Teachers in automated writing evaluation (AWE) system-supported ESL writing classes: Perception, implementation, and infl uence. System. 2021. Vol. 99. 102505. DOI: 10.1016/j.system.2021.102505