Структура профессиональной компетенции педагога иностранных языков в области использования искусственного интеллекта
Рассматривается структура профессиональной компетенции педагога иностранных языков в области использования искусственного интеллекта. К успешно реализуемым в области обучения иностранным языкам техническим решениям на базе искусственного интеллекта можно отнести автоматизированные системы оценки уровня владения языком, интеллектуальные системы обучения, ингеллектуальные голосовые помощники, автоматизированные инструменты для создания учебных материалов и др. Перед современным образованием стоит задача найти эффективные способы интегрировать новейшие технологии с целью расширения возможностей обучения иностранному языку и сделать его более интересным и доступным для обучающихся. Цель статьи - определение профессиональных умений педагогов иностранных языков в области применения искусственного интеллекта в дидактическом процессе; выявление отношения, осведомленности и готовности учителей и преподавателей иностранных языков к интеграции технологических решений на базе искусственного интеллекта в учебный процесс, поскольку наличие профессиональной компетенции и готовности к использованию искусственного интеллекта всегда были инвариантными условиями успешной интеграции технических средств в образование. Для достижения поставленных целей проведен опрос среди преподавателей иностранных языков российских школ и вузов, в котором приняли участие 58 респондентов. Опрос подтвердил, что большинство преподавателей иностранных языков признают важность и потенциал использования искусственного интеллекта в образовании. Почти все опрошенные (93%) знакомы с основными техническими решениями на базе искусственного интеллекта и используют их на ежедневной основе (47%). Имеют опыт применения искусственного интеллекта в профессиональной деятельности 83% респондентов. Среди лидеров можно выделить ингеллектуальные системы контроля и оценивания (70%) и виртуальные ассистенты (голосовые помощники и боты) - 40%. Видят возможности сокращения рутинных задач благодаря применению искусственного интеллекта 95% педагогов. Более половины опрошенных (55%) считают, что новейшие технологии способствуют повышению уровня мотивации обучающихся, что будет, в свою очередь, повышать эффективность обучения (40%) и улучшать его качество (38%). Однако опасения относительно замены преподавателей искусственным интеллектом говорят о том, что существует некоторая тревога по поводу возможных негативных последствий автоматизации и роботизации в образовании. Связаны данные опасения, вероятно, с низким уровнем нейролингводидактической компетенции педагогов. Представлена структура нейролингводидактической компетенции педагога иностранных языков, которая поможет разрабатывать программы повышения квалификации педагогов иностранных языков в области использования искусственного интеллекта. Результаты теоретического исследования позволили выявить основные общепедагогические и предметно-педагогические умения и знания, необходимые для успешной интеграции приложений и чат-ботов, поддерживаемых искусственным интеллектом, в процесс овладения иностранными языками, а также в организацию и управление учебным процессом. Дальнейшие исследования в этой области позволят создавать эффективные методики обучения с использованием искусственного интеллекта, что способствует повышению качества образования и подготовки будущих и действующих педагогов иностранных языков. автор выражает свою благодарность некоммерческому фонду «Интеллект» (МГУ) за поддержку в проведении данного исследования и написании статьи. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Ключевые слова
обучение иностранным языкам,
искусственный интеллект,
нейролингводидактическая компетенция преподавателя иностранных языков,
нейролингводидактика,
профессиональное развитие педагогаАвторы
Титова Светлана Владимировна | Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова | доктор педагогических наук, профессор, заведующая кафедрой теории преподавания иностранных языков, заместитель декана по дополнительному образованию факультета иностранных языков и регионоведения | stitova3@gmail.com |
Харламенко Инна Владимировна | Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова | кандидат педагогических наук, преподаватель кафедры английского языка для естественных факультетов, факультет иностранных языков и регионоведения | ikharlamenko@yandex.ru |
Всего: 2
Ссылки
Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года (Утв. указом Президента РФ от 10.10.2019 № 490). URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731 (дата обращения: 25.07.2024).
Титова С.В. Карта компетенций преподавателя иностранных языков в условиях цифровизации образования // Высшее образование в России. 2022. Т. 31, № 5. С. 133149.
Титова С.В., Темурян К.Т. Интеллектуальные агенты в обучении ИЯ: типология, возможности, вызовы // Язык и культура. 2024. № 65. С. 262-287.
Клочихин В.В. Корпусные технологии искусственного интеллекта в обучении сочетаемости слов и исследовательской работе // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 39-46.
Godwin-Jones R. Big data and language learning: Opportunities and challenges. Language Learning & Technology. 2021. № 25 (1). P. 4-19. URL: http://hdl.handle.net/10125/44747 (дата обращения: 25.07.2024).
Dizon G. Evaluating intelligent personal assistants for L2 listening and speaking development. Language Learning & Technology. 2020. № 24 (1). P. 16-26. doi: 10125/44705.
Харламенко И.В. Глава 4. Цифровая компетенция преподавателя иностранного языка для создания анимированных и рисованных видео // Карта компетенций педагога иностранных языков в условиях цифровизации образования. М.: Эдитус, 2023. С. 70- 85.
Холмс У., Бялик М., Фейдел Ч. Искусственный интеллект в образовании. Перспективы и проблемы для преподавания и обучения. М.: Альпина PRO, 2022. 303 c.
Godwin-Jones R. Emerging spaces for language learning: AI bots, ambient intelligence, and the metaverse. Language Learning & Technology. 2023. № 27 (2). P. 6-27. URL: https://hdl.handle.net/10125/73501 (дата обращения: 25.07.2024).
Искусственный интеллект в образовании: Изменение темпов обучения. Аналитическая записка ИИТО ЮНЕСКО / ред. С.Ю. Князева; пер. с англ. А.В. Паршакова. М., 2020.
Guidance for generative AI in education and research // UNESCO. Paris, 2023.
Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. UNESCO. Paris, 2021. URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf3000381133/PDF/381133eng.pdf.multi.page=3 (дата обращения: 30.07.2024).
Евстигнеев М.Н., Сысоев П.В., Евстигнеева И.А. Компетенция педагога иностранных языков в области искусственного интеллекта // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 90-96.
Pokrivcakova S. Preparing teachers for the application of AI-powered technologies in foreign language education // Journal of Language and Culture Education. 2019. Vol. 7, № 3. P. 135-153.
Титова С.В., Самойленко О.Ю. Структура информационно-коммуникационной компетенции преподавателя вуза // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2017. Т. 22, вып. 3 (167). С. 39-48.
Дудко С.А. Этапы становления и тенденции развития нейрообразования в мире // Гуманитарные исследования. Педагогика и психология. 2020. № 2. С. 9-18.
O'Dell J. Neuroeducation: Brain compatible learning strategies. Doctoral dissertation, University of Kansas. Educational Policy and Administration. Lawrence, 1981. 356 р.
Куликова О.В. Нейродидактический подход как фактор повышения качества обучения иноязычному профессиональному общению // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Образование и педагогические науки. 2014. № 14 (700). С. 107-114.
Sabitzer B. Neurodidactics - a new stimulus in ICT and computer science education // INTED2011 Proceedings. 2011. P. 5881-5889.
Горелова Г. В., Мельник Э.В. Подход к разработке систем искусственного интеллекта для производственных процессов на основе композиции когнитивного, нейросетевого и агентного моделирования // SAEC. 2023. № 1. С. 174-185.
Гулая Т.М., Романова С.А. Нейродидактика и ее использование в преподавании иностранных языков // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2017. № 10-1 (76). С. 196-198.
Пшенокова И.А. Основные методы и подходы к моделированию искусственного сознания // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2022. № 2 (106). С. 72-81.
AI в обучении: на что способна: технологии уже сейчас? Аналитический обзор // EduTech, 2022. № 4 (49). Сберуниверситет.
Титова С. В. Технологические решения на базе искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам: аналитический обзор // Вестник МГУ. Сер. 19: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. Т. 27, № 2. С. 18-37.
Avella J.T., Kebritchi M., Nunn S.G., Kanai T. Learning Analytics Methods, Benefits, and Challenges in Higher Education: A Systematic Literature Review // Journal of Asynchronous Learning Networks. 2016. Vol. 20, № 2. P. 13-29. URL: https://www.learntechlib.org/p/193384/(дата обращения: 30.07.2024).
Сысоев П.В. Технологии искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 6-16.
Об утверждении профессионального стандарта "Педагог (педагогическая деятельность в дошкольном, начальном общем, основном общем, среднем общем образовании)": приказ Министерства труда и социальной защиты Российской Федерации от 18.10.2013 № 544н. М., 2013.
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.
Лёвин Б.А., Пискунов А.А., Поляков В.Ю., Савин А.В. Искусственный интеллект в инженерном образовании // Высшее образование в России. 2022. Т. 31, № 7. С. 7995.
Коренев А.А. Стратегии использования искусственного интеллекта для предоставления письменной обратной связи в обучении иностранному языку // Вестник МГУ. Сер. 19: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. № 2. С. 68-77.
Randall N. A Survey of Robot-Assisted Language Learning (RALL) // ACM Transactions on Human-Robot Interaction. 2020. Vol. 9, № 1. P. 1-36.
Godwin-Jones R. Partnering with AI: Intelligent writing assistance and instructed language learning // Language Learning & Technology. 2022. № 26 (2). P. 5-24. doi: 10125/73474 (дата обращения: 25.07.2024).
Nunes A., Cordeiro C., Limpo T., Castro S. L. Effectiveness of automated writing evaluation systems in school settings: A systematic review of studies from 2000 to 2020 // Journal of Computer Assisted Learning. 2021. № 38 (2). P. 599-620.
Коган М.С. О возможном использовании нейросети ChatGPT в обучении иностранным языкам // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 31-38.
Яроцкая Л.В., Алейникова Д.В. Актуализация содержания обучения студентов социально-гуманитарного профиля подготовки в контуре искусственного интеллекта // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Психология и педагогика. 2023. Т. 20, № 1. С. 145-162.
Crawford K. Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press, 2022.
Lotze N. Goodbye to classroom teaching? Artificial intelligence in language learning. Translation: Chris Cave. Copyright: Goethe-Institut e. V., Redaktion Magazin Sprache. 2018. URL: https://www.goethe.de/en/spr/mag/dsk/21290629.html?forceDesktop=1.