Использование генеративного искусственного интеллекта при обучении иностранным языкам в вузе

Введение. Стремительное развитие искусственного интеллекта (далее – ИИ) привело к кардинальным изменениям в высшем образовании, включая преподавание иностранных языков. За непродолжительное время (5–10 лет) ИИ претерпел значительные изменения, превратившись из элементарных, так называемых, узких систем, основанных на определенных правилах, в сложные комбинированные модели и наборы систем, способных проводить нелинейные рассуждения и содействовать принятию эффективных решений. По состоянию на текущий период ИИ включает в себя широкий спектр инструментов, задействующих приложения для решения конкретных задач. С начала 2020 годов генеративный искусственный интеллект (далее – ГИИ) как набор приложений ИИ стремительно проникает в разные сферы жизни, включая все уровни образования [7].

Важно отметить, что формирование систем ИИ в России регулируется «Национальной стратегией развития искусственного интел- лекта до 2030 года» [2], в которой, в том числе, предусмотрены меры поддержки научных исследований и разработок в этой области. Среди наиболее динамично развивающихся отечественных образовательных организаций-разработчиков следует назвать: Московский физико-технический институт, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Национальный исследовательский университет ИТМО, Санкт-Петербургский государственный университет, ЮжноУральский государственный университет, Университет Иннополис (Казань), а также Инновационный центр «Сколково» и Научнометодический Центр искусственного интеллекта (Сочи).

Исследователи связывают применение ГИИ в преподавании иностранных языков с возможностями преодоления барьеров, возникающих при ограниченном и опосредованном доступе обучающихся к носителям языка. ГИИ способен предоставить студентам персонализированный опыт обучения, адаптированный к их индивиду- альным потребностям и темпу усвоения материала. Ключевой является идея расширения человеческих возможностей и создание синергии между мыслящим индивидом и динамично-развиваю-щимися вспомогательными технологиями [8].

Вместе с этим, у преподавателей и обучающихся отсутствует твердая уверенность в перспективности встраивания доверительных отношений с «умными» инструментами впроцесс обучения [10]. В этой связи по мере интеграции новых инструментов ИИ в образовательную среду возрастает актуальность формулировки четких определений применяемых технологий и их функционала, а также описания опыта, стратегии и результатов их задействования. Цель данной статьи – устранение существующей неоднозначности в понимании возможностей ГИИ применительно к обучению иностранным языкам.

Особенности и основные направления использования ИИ и ГИИ в процессе преподавания иностранного языка. Обучение иностранным языкам направлено на формирование коммуникативной, познавательной и профессиональной компетенций, развитие навыков самостоятельного мышления и критического анализа информации. В этой связи интеграция ГИИ в образовательный процесс требует строгой регламентации.

Согласно формулировке, представленной в Указе Президента Российской Федерации от 10.10.2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации», ИИ – это комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходя-

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ ОБУЧЕНИИ ИНОСТРАННЫМ ЯЗЫКАМ В ВУЗЕ щие их. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе такое, в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений [2].

Генеративный искусственный интеллект – «это подмножество искусственного интеллекта, которое использует модели машинного обучения для создания нового контента, такого как текст, изображения, музыка или компьютерный код. В отличие от традиционных систем ИИ, которые сосредоточены на анализе или прогнозировании на основе существующих данных, ГИИ создает оригинальные результаты, которые не копируются напрямую из обучающих данных» [3]. По грамотно составленному запросу (промту) ГИИ генерирует текст и оценивает человеческую речь с беспрецедентной точностью и необходимой детали- зацией [4]. В Таблице 1 представлены основные параметры сравнения ИИ и ГИИ.

ИИ и ГИИ представляют собой разные, но взаимодополняющие направления развития технологий. ИИ фокусируется на выполнении конкретных задач с высокой точностью и эффективностью, в то время как генеративный ИИ расширяет возможности творчества и автоматизации создания контента. Оба типа ИИ имеют потенциал для значительного улучшения различных аспектов образовательного процесса. ИИ может оптимизировать административные и оценочные процессы, а ГИИ – создавать более персонализированные и увлекательные учебные материалы. Оба вида ИИ можно эффективно применять в процессе обучения иностранным языкам.

Основные направления использования ИИ:

• •    автоматическая проверка заданий – оценка грамматических и лексических ошибок в письменных работах;

• •    адаптивное тестирование – подбор заданий, соответствующих уровню владения языком обучающегося;

• •    ответы на вопросы студентов по грамматике, лексике, культуре страны изучаемого языка с использованием чат-ботов;

• •    распознавание речи – оценка произношения и предоставление обратной связи.

Возможные направления использования ГИИ:

• •    создание текстов для чтения – генерация интересных познавательных текстов, адаптированных к уровню владения языком обучающихся;

• •    генерация диалогов – создание сценариев для ролевых игр и практических упражнений;

• •    создание аудио- и видеоматериалов – автоматическое озвучивание текстов с различным акцентом;

• •    подготовка коротких видеороликов для иллюстрации грамматических правил;

Таблица 1

Особенности ИИ и ГИИ

Параметр сравнения	ИИ	ГИИ
Определение	Ориентирован на выполнение конкретных задач по аналогии, требующих приложения значительных интеллектуальных сил	Способен создавать новый контент (текст, изображения, аудио, видео) на основе заданных данных и инструкций
Цель	Автоматизация и оптимизация конкретных процессов и задач, повышение эффективности процессов и точности результата	Генерация нового контента, расширение творческих возможностей человека, автоматизация создания разнообразного контента
Функции	Распознавание образов, обработка естественного языка, прогнозирование, оптимизация процессов, управление данными	Создание текстов, изображений, музыки, видео, программного кода; осуществление перевода; обобщение информации; генерация идей
Технические характеристики	Основан на алгоритмах машинного обучения, нейронных сетях, экспертных системах. Требует больших объемов данных для обучения, но обычно меньших, чем ГИИ	Использует глубокие нейронные (например, Transformer) и генеративно-состязательные (GANs) сети, вариационные автоэнкодеры (VAEs). Требует значительно больших объемов данных и вычислительных мощностей для обучения
Сфера применения в образовании	Адаптивное тестирование, автоматизация делопроизводства, индивидуализация обучения	Генерация учебных и игровых материалов, интерактивное обучение
Особенности использования в вузе	Автоматизация проверки заданий, системы адаптивного обучения, чат-боты для поддержки взаимодействия, анализ данных об успеваемости, выявление плагиата	Создание учебных материалов (тексты, изображения, видео), персонализированных учебных планов, интерактивных симуляций, помощь в написании эссе (с последующей проверкой преподавателем), создание сценариев ролевых игр [6]

• •    разработка персонализированных учебных планов обучения на основе данных об успеваемости и предпочтениях обучающихся;

• •    генерация интересных и актуальных тем для эссе и дебатов.

Таким образом, инструменты ИИ, такие как чат-боты, голосовые помощники на автоматизированных образовательных платформах и в академической электронно-информационной образовательной среде (далее – ЭИОС) в процессе преподавания иностранных языков могут использоваться для поддержки мультимодального изучения дискурса и культуры, академического письма и перевода, а не только для формального составления и выполнения упражнений по грамматике или для предъявления словарных списков. При этом применяются большие языковые модели с расширенными возможностями генерации для создания связных контекстуально точных и грамматически выверенных произведений на заданную тему, с учетом конкретных задач, на стыке предметных областей.

Осуществляя работу и контроль за результатами действий ГИИ в современном образовательном пространстве, каждый преподаватель сегодня становится «преподавателем ИИ» [9], то есть специалистом, задача которого – «научить человека максимально эффективно использовать возможности искусственного интеллекта» [1]. Компетентность педагога в рассматриваемой сфере связана с рядом характеристик:

• •    функциональная (операционная) готовность – знание инструментов и приложений с ГИИ, их функционала, умение оценивать целесообразность применения конкретных моделей и систем;

• •    критическое когнитивное мышление – оценка точности сгенерированного ИИ контента, проверка полученного материала на предмет подлинности источника сведений в соответствии с академическими стандартами; предотвращение

«галлюцинаций» и «предвзятостей» ГИИ (сфабрикованных цитат, ложной информации, массового калькирования);

• •    риторическая профессиональная готовность – определение и воссоздание приемов риторики в искусственном тексте для убедительной и точной передачи сложной информации; анализ стиля, тона и значимости полученного с помощью ИИ контента.

Для повышения компетентности преподавателей кафедр наиболее продуктивным является подход «каждый учит каждого» [5], предполагающий взаимодействие педагогов и обмен опытом с использованием ЭОИС университета.

Результаты эмпирического исследования. Во втором семестре 2024–2025 учебного года нами был проведен опрос среди профессорско-преподавательского состава и обучающихся Военнокосмической академии имени А.Ф. Можайского. Количество респондентов – 32. По результатам этой работы создан перечень актуальных инструментов ИИ, собраны сведения о задействовании инструментов ИИ в образовательном процессе. осмыслены показатели временным затратам участников образовательных отношений на применение ГИИ, составлен график колебаний интенсивности работы преподавателей и деятельности обучающихся в часы, отведенные на подготовку к занятиям и самостоятельную работу в течении одного семестра (см. Таблицу 2, Рисунок).

Результаты опроса об использовании инструментов ГИИ показывают, что в зависимости от сознательности, готовности и профессиональной направленности преподаватели и обучающиеся задействуют те или иные инструменты с разной периодичностью и интенсивностью. Также выяснено, что при обучении иностранным языкам в военно-инженерном вузе ГИИ чаще всего используются для создания письменного контента, выполнения двустороннего пере- вода, получения обратной связи и адаптации учебных материалов. Игровые технологии, лингвистические приложения, сетевые тренажеры и генераторы смысла виртуальной или дополненной реальности занимают значительное место в списке задействованных респондентами «умных» средств, так как привносят элементы геймификации в процесс обучения и содействуют развитию креативности, необходимой для профессионального становления будущих военных инженеров. Триггерами выступают проблемные моменты в работе или учении: новые слова и концепции, логика построения и выстраивания иноязычного дискурса.

Заключение. Выявление сути ИИ и ГИИ, их возможностей для оптимизации обучения иностранным языкам обеспечивают повышение качества усвоения учебного материала. Результаты образовательного процесса при этом во многом зависят от выбора настроек многоязычных баз данных, компетентной разработки запросов, учета целевых показателей обучения и нужд обучающихся, осуществления комплексных проверок продуктов, создаваемых ИИ, на предмет их объективности, значимости, обоснованности, ценностной направленности.

Важно развивать такие направления как:

• •    совершенствование у преподавателей и обучающихся умений осуществлять синтез, анализ и оценку данных – выявление зон риска по той или иной теме, формулировка аргументов за и против, выводов;

• •    персонализация содержания обучения – разработка индивидуальных учебных планов, адаптация текстов;

• •    автоматизация рутинных задач – проверка письменных работ, тестовых заданий обучающихся при помощи ИИ;

• •    получение оперативной обратной связи – фиксация ошибок и предоставление подборки заданий для самокоррекции в реальном времени , что может значитель-

• ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ ОБУЧЕНИИ ИНОСТРАННЫМ ЯЗЫКАМ В ВУЗЕ

Таблица 2

Распределение временных затрат на работу с ГИИ

№	Сфера применения ГИИ	Временные затраты на работу с ГИИ, %
		Преподаватели*	Обучающиеся*
1	Поиск информации, написание текстов, генерация изображений, аудио- и видеоматериалов	17	23
2	Обучение коллег и (или) обучающихся эффективному использованию инструментов ИИ	2	2
3	Создание презентаций для учебной аудитории	12	10
4	Составление (выполнение) письменных заданий	8	15
5	Создание (выполнение) устных заданий	6	6
6	Компиляция образовательных программ и планов занятий	5	0
7	Описание критериев для оценки работ	2	0
8	Генерация (выполнение) тестов и выставление оценок	8	0
9	Адаптация текстов для облегчения или усложнения задачи	6	1
10	Определение и коррекция ответов на вопросы	9	16
11	Получение помощи от экспертов	3	2
12	Анкетирование и самоконтроль	10	5
13	Другое (игровые технологии, самообразование, программирование)	12	20

За 100 % принято примерно 576 часов в семестр для преподавателей и 336 – для обучающихся.

Рисунок 1. Графики временных затрат на использование различных инструментов на основе ГИИ* * Светлая линия – данные по обучающимся, тёмная – по представителям профессорско-преподавательского состава, цифры – сферы применения ГИИ, представленные в Таблице 2.

но улучшить успеваемость, качество выполняемых работ, а также повысить мотивацию к изучению предмета [7].

Перспективы проводимой нами работы могут быть связаны с составлением на основе полученных данных рекомендаций по страте- гическому тайм-менеджменту деятельности преподавателей и обучающихся с использованием инструментов ИИ.