Мультидисциплинарные (неюридические) аспекты цифровой трансформации
22.
Распоряжение комитета информационных технологий и коммуника-
ций Волгоградской области от 1 июня 2011 года № 03-о/д «О мерах по реализа-
ции постановления Администрации Волгоградской области от 23 мая 2011 года
№ 244-п «Об организации межведомственного информационного взаимодей-
ствия в Волгоградской области».
23.
Тюфякова В. 9 языков программирования для работы с Big Data //
Skillfactory media [Электронный ресурс]. – URL:
https://blog.skillfactory.ru/9-
yazykov-dlya-raboty-s-big-data/
(дата обращения: 01.09.2024).
24.
Управление качеством и интегрированные системы менеджмента :
учебник / А. В. Аверин, Т. В. Барт, С. А. Бука [и др.] ; под ред. А. В. Аверина. –
М.: КноРус, 2020. – 357 с.
25.
Федюкин В. К. Управление качеством производственных процессов :
учеб. пособие. – М.: КноРус, 2018. – 229 с.
26.
Что такое интеграция данных? // SAP [Электронный ресурс]. – URL:
https://www.sap.com/central-asia-caucasus/products/technology-platform/what-is-
enterprise-integration/data-integration.html
(дата обращения: 01.09.2024).
27.
Шарафутдинова Е. Н. Системы инструментов управления качеством :
учеб. пособие / Е. Н. Шарафутдинова, О. В. Плиска. – Екатеринбург: Издатель-
ство УрГЭУ, 2021. – 180 с.
Е. М. Дубовикова,
кандидат педагогических наук, доцент,
Волгоградский государственный университет
(Волжский филиал)
Г. Г. Егоров,
кандидат юридических наук, доцент,
Волгоградский государственный университет
(Волжский филиал)
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ НЕЙРОСЕТЕЙ
ПРИ ИЗУЧЕНИИ АНГЛИЙСКОГО ЯЗЫКА
Аннотация.
В данной статье рассматривается применение нейросетей
в обучении иностранным языкам. Проанализировано, как задания и тексты, со-
зданные нейросетями, могут быть использованы в учебном процессе. Кроме то-
го, в статье уточняется понятие «искусственный интеллект» в контексте обуче-
ния языкам. Исследуется практическое применение искусственного интеллекта
в образовании, особенно в обучении иностранным языкам. Утверждается, что
программы искусственного интеллекта могут успешно персонализировать обу-
чение, повысить мотивацию учащихся, существенно сократить время преподава-
телей на подготовку материалов и позволить им сосредоточиться на более твор-
ческих аспектах своей работы.
Ключевые слова:
изучение английского языка, нейросети, машинный
контроль, контроль освоения курса, современные технологии
Мультидисциплинарные (неюридические) аспекты цифровой трансформации
USING MODERN NEURAL NETWORKS IN LEARNING ENGLISH
Abstract.
This article discusses the use of neural networks in teaching foreign
languages. The authors analyze how tasks and texts created by neural networks can be
used in the educational process. In addition, the article clarifies the concept
of "artificial intelligence" in the context of language teaching. The article explores
the
practical application of artificial intelligence in education, especially in teaching
foreign languages. The authors argue that artificial intelligence programs can
successfully personalize learning, increase student motivation, significantly reduce the
time teachers spend preparing materials and allow them to focus on more creative
aspects of their work.
Keywords:
learning English, neural networks, machine control, course
completion control, modern technologies
Введение.
Современный педагог должен не только глубоко владеть пред-
метом и методами преподавания, но и обладать знаниями о когнитивных процес-
сах человека: как мозг воспринимает и обрабатывает информацию, как он реаги-
рует на изучение новых языков. Помимо этого, педагог должен уметь строить
эффективные межличностные отношения с учениками.
Современные педагоги часто совмещают преподавание с созданием соб-
ственных методик и курсов. Для этого необходимо глубокое понимание особен-
ностей языкового обучения у детей и взрослых, а также механизмов перевода
пассивного словаря в активный. Идея объединения педагогики и лингвистики
активно развивалась в трудах отечественного психолога Л. С. Выготского. Сего-
дня одним из лидеров, как отмечают ряд авторов, в этой области является Татья-
на Черниговская, благодаря которой нейролингвистика стала популярной
в России [1].
Основная часть.
Формирование навыков иностранного языка является
ключевым показателем успешности обучения как в школе, так и в университете.
Для эффективного развития лексических навыков у школьников необходимо со-
четать классические методы обучения с современными информационными тех-
нологиями, включая мобильные приложения и нейронные сети.
Отдельно стоит рассмотреть понятие искусственного интеллекта, его уро-
вень интеллектуальности и причины, по которым он называется «искусствен-
ным».
Данная тема крайне актуальна и требует всестороннего освещения. Проб-
лематика, которую она поднимает, должна стать предметом пристального внима-
ния лингвистов, методистов и преподавателей.
Используя нейросеть, можно автоматически создавать разнообразные об-
разовательные материалы, такие как тесты. Нейросеть анализирует предостав-
ленную информацию и генерирует задания разных типов (тесты, кроссворды,
вопросы, интерактивные диаграммы и другие) в соответствии с тематикой
и структурой материала [7].
Анализ последних исследований показывает, что студенты все чаще ис-
пользуют нейросети в вузовской учебе. Распространены случаи написания вы-
пускных квалификационных работ и других заданий с помощью нейросетей,
Мультидисциплинарные (неюридические) аспекты цифровой трансформации
включая перевод текстов с помощью онлайн-сервисов. В 2023 году Хайкин,
Саймон выпустил издание, призывающая научное сообщество обсудить как пре-
имущества, так и риски использования искусственного интеллекта в образовании
[8].
Эксперты указывают на ряд недостатков систем искусственного интеллек-
та: ненадежность данных (система работает с текстами, созданными людьми, не
учитывая контекста их создания) и генерацию ложной информации (даже по-
следние версии чат-ботов могут создавать неверный контент) [8]. Тем не менее
большинство экспертов в образовании считают, что полный запрет нейросетей
нецелесообразен. Однако они предлагают обязательное указание на использова-
ние искусственного интеллекта в процессе работы.
Важно осознавать, что искусственный интеллект способен создавать текст
на основе доступной в сети информации, но только человек может делать выво-
ды, интерпретировать данные и формировать оригинальные суждения.
Безусловно, искусственный интеллект уже успешно применяется для обу-
чения иностранным языкам. В 2023 году в российских научных изданиях было
опубликовано множество исследований, посвященных различным аспектам ис-
пользования нейронных сетей в языковом обучении. Например, рассматривались
перспективы применения нейросетей в дебатах (Ю. В. Шуйская, Е. А. Дроздова,
М. В. Мыльцева) [6], создание нейросетевых систем тестирования языковых
компетенций (Е. М. Базанова, А. В. Горизонтова, Н. Н. Грибова и др.), использо-
вание нейросетей для языковой подготовки студентов технических вузов (М. Г.
Евдокимова, Р. Т. Агамалиев) и повышение мотивации студентов к изучению
иностранных языков (О. В. Мещерекова).
Подводя итог опыту применения нейросетей в образовании, нельзя не
упомянуть об их использовании в онлайн-обучении. Существуют программы,
способные подбирать учебные материалы индивидуально для каждого обучаю-
щегося в зависимости от его потребностей и уровня владения иностранным язы-
ком (например, Knewton, Learn-dash).
Многие образовательные платформы, представляющие собой персонали-
зированные онлайн-ресурсы с учебными материалами, используют адаптивные
технологии, позволяющие анализировать исходные данные пользователей и об-
рабатывать их для создания индивидуальных учебных планов [2].
Определив пробелы в знаниях учащихся, платформа фокусируется на их
устранении [4]. Функционал таких систем с искусственным интеллектом обши-
рен: они не только персонализируют обучение (предоставляют индивидуальные
подсказки и траектории), но и помогают создателям курсов организовать мгно-
венную обратную связь, отслеживать прогресс, составлять расписания и многое
другое.
Яркими примерами использования искусственного интеллекта в онлайн-
обучении иностранным языкам являются образовательная платформа Duolingo и
приложение Virtual Talk, позволяющие практиковаться в устной и письменной
речи с помощью мультимедийных материалов. Далее рассмотрим, как препода-
ватель иностранного языка может использовать возможности искусственного ин-
теллекта в процессе обучения.
Мультидисциплинарные (неюридические) аспекты цифровой трансформации
Полагаем, что ключевое преимущество искусственного интеллекта в обу-
чении иностранным языкам заключается в возможности персонализации обуче-
ния, что повышает мотивацию учащихся и сокращает время подготовки препо-
давателей. Благодаря персонализации создается комфортная учебная среда, фор-
мируется положительное отношение к изучению языка, что в итоге способствует
более эффективному усвоению материала [9].
Считаем крайне важным вовлекать обучающихся в интерактивные исто-
рии, актуальные и личностно значимые для них, чтобы поддерживать мотивацию
к изучению языка. Нейросети позволяют создавать такие истории с разнообраз-
ными персонажами [3]. Например, если ученик не понял грамматическую тему
или испытывает трудности с усвоением лексики, искусственный интеллект мо-
жет генерировать специальные задания, адаптированные к его индивидуальным
потребностям и учитывающие объем и сложность материала.
В учебники часто выносятся активная и пассивная лексика, которая затем
встречается редко. Некоторые ученики быстро запоминают новые слова, видя их
пару раз в контексте, в то время как другим требуется дополнительная практика.
В таких случаях нейросети могут стать незаменимым инструментом, позволяя
быстро создавать разнообразные упражнения для закрепления лексики, одно-
временно развивая навыки аудирования, чтения и письма.
На первом этапе с помощью нейросети, например, на сайте
Artgeneration.me, можно создать изображение по заданным ключевым словам.
Для закрепления лексики в восприятии речи можно сгенерировать сказку или
рассказ на основе этих слов, используя нейросети и ресурсы вроде ChatGPT
в Telegram или Perplexity.
Искусственный интеллект также может напоминать о необходимости по-
вторения пройденного материала. Например, приложение Memrise позволяет
определять объекты в реальном мире и получать их перевод. Допустим, направив
камеру на стул, вы мгновенно узнаете, как это слово звучит на изучаемом языке
[5].
Таким образом, можно заключить, что искусственный интеллект станет
незаменимым помощником преподавателя в виртуальной реальности. Например,
во время лекции, пока преподаватель объясняет материал, ИИ параллельно будет
создавать визуальные материалы, такие как иллюстрации, инфографику или по-
яснения терминов, что сделает обучение более наглядным и эффективным.
Это не будут старые, устаревшие иллюстрации и примеры, которые ис-
пользуются уже двадцать лет. Искусственный интеллект будет создавать новые,
актуальные материалы прямо во время урока и предоставлять их каждому уче-
нику индивидуально. Ученики смогут самостоятельно взаимодействовать
с этими материалами: увеличивать, поворачивать, удалять. Весь сгенерирован-
ный ИИ контент будет сохраняться для последующего просмотра.
Использование преподавателем нейросетей может значительно изменить
его работу. Это открывает новые возможности для творческого подхода к подго-
товке занятий. Нейросети не заменят преподавателя полностью, но помогут учи-
телям, которые умеют применять технологии искусственного интеллекта. Без-
условно нейросети не смогут заменить преподавателя, однако как отмечает
Мультидисциплинарные (неюридические) аспекты цифровой трансформации
И. М. Реморенко «...учителя заменит другой учитель, который умеет пользовать-
ся технологиями искусственного интеллекта» [1].
Заключение.
Если раньше работа с интернет-технологиями требовала
особых навыков от преподавателя, то теперь мы приближаемся к будущему, где
искусственный интеллект станет такой же неотъемлемой частью языковых кур-
сов (онлайн и офлайн), как видео- или аудиоматериалы. Со временем больше
программ по использованию искусственного интеллекта в образовании станут
доступнее. Главное, что требуется от учителя, – это воображение и критическое
мышление, чтобы оценивать и корректировать задания и тексты, созданные ис-
кусственным интеллектом, при необходимости.
Список литературы
1. Российская газета – Федеральный выпуск: № 13(9255) [Электронный
ресурс].
–
URL:
https://rg.ru/2024/01/19/pravila-dlia-nejroseti-rektor-mgpuigor-
remorenko-rasskazal-ob-iskusstvennom-intellekte-
v
-
obrazovanii.html?utm_campaign=news_january_2024_vypusk_2&utm_medium=email&
utm_source=Sendsay
(дата обращения: 01.09.2024).
2. Белоусова Л. И., Олефиренко Н. В. Дидактический потенциал цифровых
образовательных ресурсов для младших школьников // ОТО. 2013 № 1. [Элек-
тронный
ресурс].
–
URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/didakticheskiy-
potentsialtsifrovyh-obrazovatelnyh-resursov-dlya-mladshih-shkolnikov
(дата обраще-
ния: 01.09.2024).
3. Дахин А. Н., Семенов Н. Г., Ярославцева Н. В., Ермолаев С. Ю. Педаго-
гические технологии и нейросети // Школьные технологии [Электронный ре-
сурс]. – 2020. – № 2. – С. 28–33.
4. Дубовикова Е. Ю., Егоров Г. Г. Современные тенденции развития выс-
шего образования в цифровой экономике // Энергетика в условиях цифровой
трансформации. Наука. Технологии. Инновации: сборник материалов Междуна-
родной научно-практическая конференции. – Волжский, 2022. – С. 252–256.
5. Искусственный интеллект в изучении иностранных языков [Электрон-
ный ресурс]. – URL:
https://mel.fm/blog/maksim-sundalov/65742-iskusstvenny-
intellekt-v-izuchenii-inostrannykh-yazykov
(дата обращения: 01.09.2024).
6. Нейросеть генерирует упражнения для изучения языков по фотография
[Электронный ресурс]. – URL:
https://neurohive.io/ru/gotovye-prilozhenija/nejroset-
generiruet-uprazhneniya-dlya-izucheniya-yazykov-po-fotografiyam
(дата обращения:
01.09.2024).
7. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. –
БХВ-Петербург, 2013. – 480 c.
8. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. – М.: Издательский дом «Ви-
льямc», 2006. – 486 c.
9. Krasilnikova T. K., Egorov G. G., Ryabova E. V., Dubovikova E. Y. The in-
fluence of information and computer technologies and transnational media corpora-
tions on public legal awareness // Digital Future Economic Growth, Social Adaptation,
and Technological Perspectives. Switzerland, 2020. – С. 645–652.
