Интеграция студентами средств генеративного искусственного интеллекта в подготовку выпускных квалификационных работ по методике обучения иностранным языкам

Современные средства генеративного искусственного интеллекта (ИИ) способны решать многие исследовательские задачи, с которыми сталкиваются студенты при проведении исследований и подготовке текстов выпускных квалификационных работ (ВКР). Однако способность ИИ к галлюцинациям, сложности в формулировании промптов и отсутствие у студентов системных представлений о легальном использовании ИИ в образовании и исследовательской работе выступают причинами частного и дискретного использования обучающимися ИИ для решения конкретных задач. Цель исследования - определить степень использования студентами потенциала средств генеративного ИИ при решении исследовательских задач в процессе подготовки ВКР по методике обучения иностранным языкам. В работе используется несколько методов исследования: а) метод анкетирования; б) статистический метод обработки результатов опроса; в) метод экспертной оценки. В качестве материалов выступили научные обзорные и исследовательские статьи из российских и международных журналов, индексируемых в МНБ Scopus и Web of Science, а также входящих в перечень ВАК РФ по педагогическим наукам. Эмпирическое исследование проводилось на базе ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина». Его участниками стали студенты 4-го курса, работающие над ВКР (экспериментальная группа (ЭГ) (n = 48) - направления подготовки «Педагогическое образование» (профиль: «Английский язык»), «Лингвистика» (профиль: «Теория и методика преподавания иностранных языков и культур»); контрольная группа (КГ) (n = 48) - направления подготовки «Лингвистика (профиль: «Перевод и переводоведение») и «Филология» (профиль: «Зарубежная филология»). Инструментом для определения степени использования студентами средств генеративного ИИ при выполнении ВКР выступила онлайн-анкета с открытыми вариантами ответа. Студентам предлагалось отметить, для решения каких исследовательских задач при работе над ВКР они используют средства генеративного ИИ. Результаты анкетирования на диагностирующем и контрольном этапах были закодированы. Для статистической обработки данных использовался метод t-критерий Стьюдента. В ходе исследования выявлено, что при официальном разрешении и регламентировании средств и сферы использования генеративного ИИ в исследовательской работе студенты в процессе подготовки ВКР на основе ИИ решают следующие исследовательские задачи: разработка плана ВКР (t = 2,59 при p < 0,05), поиск и подбор научных материалов по теме исследования (t = 3,07 при p < 0,05), формулировка аргументов (t = 2,83 при p < 0,05), разработка методических и (или) языковых материалов (t = 6,57 при p < 0,05), редактирование текста работы (t = 2,83 при p < 0,05) и написание текста ВКР (t = 1,77 при p < 0,05). Исследование не выявило наличие статистической значимости между результатами в КГ и ЭГ по использованию средств генеративного ИИ для решения таких задач, как визуализация данных (t = 1,43 при p > 0,05), форматирование списка используемых источников (t = 1,43 приp > 0,05). Это можно объяснить тем, что студенты, которые приняли решение использовать ИИ при подготовке текста ВКР, уже обладали способностью решать данные исследовательские задачи с помощью средств генеративного ИИ. Оставшиеся обучающиеся решили не использовать ИИ в этих целях. В ходе научной дискуссии было выделено пять аспектов, требующих широкого обсуждения и решения: а) постепенное и широкое распространение ИИ, его способности и ограничения; б) академическая этика и ИИ-плагиат; в) роль научных руководителей при написании студентами текстов ВКР; г) методический и лингвистический исследовательский потенциал некоторых технических решений на базе ИИ; д) необходимость в разработке новых форм и заданий в проведении ГИА, выполнение которых посильно исключительно человеку. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Ключевые слова

Авторы

Ссылки