Использование технологий, основанных на искусственном интеллекте, в преподавании иностранного языка в образовательной организации среднего профессионального образования

профессионального образования и возможностями обучения в свободное время дома. Они бросают вызов обучающимся и педагогическим работникам, заставляя их реализовывать совершенно иной подход к новым образовательным пространствам, расширенным с помощью информационных технологий (Будникова, Бабенкова, 2020). Однако из-за сложности таких систем разработка основанных на искусственном интеллекте (ИИ) процессов обучения иностранным языкам, которые адаптируются к разным уровням подготовки обучающихся и тем самым обеспечивают высокую степень предметного обучения, в настоящее время находится на начальном этапе развития. Несмотря на то что программы для изучения иностранных языков являются одними из самых распространенных приложений в Интернете, а программное обеспечение для компьютерного обучения иностранным языкам широко используется уже несколько десятилетий, сегодня лишь немногие программные продукты обладают характеристиками интеллектуальных адаптивных систем. В некоторых аспектах только небольшое количество приложений обеспечивают опыт обучения, выходящий за рамки линейных траекторий, простых процедур обратной связи «правильно/неправильно» или «универсального» подхода (Пассов, 1989). Поэтому необходима активизация сотрудничества между «компьютерными» лингвистами, преподавателями иностранного языка, методическими работниками, психологами, разработчиками программного обеспечения и дизайнерами интерфейсов для формирования более совершенных интеллектуальных систем обучения иностранным языкам.

Целью данной статьи является рассмотрение возможностей применения программного обеспечения с поддержкой ИИ для повышения адаптивности, индивидуализации и некоторых аспектов интеллектуальной практики при обучении иностранному языку. Важным элементом выступает необходимость интеграции технологий ИИ и компьютерных систем в обучение молодых специалистов для обеспечения опыта работы с современными инструментами перевода и аудиовизуальными средствами.

Анализ литературных источников показал, что применение ИИ в преподавании иностранного языка не является новой концепцией. Искусственный интеллект по-разному используется для облегчения изучения и преподавания иностранного языка с первых дней образовательного процесса с помощью информационных технологий. Однако с быстрым развитием технологий в последние годы вновь возобновился интерес к применению ИИ в преподавании языков. Международные и российские исследования показывают, что искусственный интеллект можно задействовать для улучшения произношения и повышения беглости речи за счет имитации звуковых моделей носителей языка и использования функций распознавания и редактирования речи, что отражено в работах ведущих отечественных и зарубежных ученых:

• –    особенности применения чат-ботов при обучении иностранному языку рассмотрены в работах А.А. Рольгайзер (2022), Н.В. Баграмовой, Н.Ф. Кудрявцевой, Л.В. Пантелеевой, С.И. Тютюнник, И.В. Марковой (Применение чат-ботов…, 2022);

• –    компьютерные технологии, онлайн-платформы и мультимедийные программы, раскрывающие новые возможности в обучении иностранному языку, обсуждаются в трудах М.А. Бовтенко, А.А. Рольгайзер (2022), И.Л. Бим, А.Д. Гарцова (2007), Е.Е. Горшаковой, Н.М. Мекеко (2008), В.Л. Ляудис;

• –    информационно-коммуникационные технологии при обучении иностранным языкам рассмотрены в исследованиях Е.С. Полат, М.А. Татариновой (2010), Н.Ф. Талызиной, С.В. Титовой, А.В. Филатовой (2007);

• –    обзоры технологий ИИ для улучшения произношения и повышения беглости речи в языковом образовании представлены в публикациях К. Смоллвуд; Д. Чжу (Zhu, 2017); К. Торнтона, Б. дю Буле (Thornton, du Boulay, 2007); А. Ририн, А. Заени (Ririn, Zaeni, 2021); Х. Джи, И. Хан, Ю. Ко (Ji et al., 2022) и др.

В частности, искусственный интеллект применяется в следующих целях1:

• –    для улучшения произношения и повышения беглости речи за счет имитации звуковых моделей носителей языка и использования функций распознавания и редактирования речи;

• –    для создания программ дисциплин путем автоматической генерации контента на основе набора параметров;

• –    для персонализации обучения посредством адаптации контента к индивидуальным потребностям обучающегося;

• –    для выявления областей, где учебные занятия нуждаются в улучшении, путем анализа данных для определения качества образовательного процесса;

• –    для автоматизации таких задач, как выставление оценок и предоставление отзывов о заданиях;

• –    для продвижения виртуального обучения с помощью увлекательного и интерактивного контента;

• –    для создания интеллектуального контента, адаптированного к индивидуальным потребностям обучающегося.

В целом системы искусственного интеллекта включают в себя системы обучения, системы использования и системы управления. Среди них технология в системе обучения является наиболее важной частью, потому что опирается на информационную платформу обучения для создания учебной библиотеки при построении смарт-модели учебной группы. Эта модель объединяет ряд функций, таких как диагностика системы обучения, выдача заданий, корректировка домашних заданий преподавателями и оценка результатов обучения. Интеллектуальная среда обучения характеризуется интеллектом и эстетикой, реализуя при этом единство индивидуального обучения и кастомизированных обучающих программ, состоящих из значительного числа небольших модулей, связанных между собой. Схема режима обучающего взаимодействия в контексте искусственного интеллекта представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Режим взаимодействия с искусственным интеллектом

Figure 1 – The Mode of Interaction with Artificial Intelligence

Полный процесс обучения, оптимизированный для искусственного интеллекта, выглядит следующим образом. Он должен в полной мере использовать различные ресурсы информационной платформы обучения с применением преподавателями программных продуктов с ИИ (Chat GPT, Duolingo, Babbel, Rosetta Stone, Google’s Speech-to-Text API, Grammarly, Ginger, Replika, Mondly, Lingodeer, Memrise, Miro, Merge Object Viewer, Dele Ahora, Género, ISLCollective, «Алиса», Quizlet, «Мультитран» и др.), чтобы давать задания обучающимся. В настоящее время популярны интеллектуальные устройства диагностики процесса обучения с применением технологий ИИ. Они извлекают ключевые слова, которые используют студенты, и корректируют ошибки, которые они часто допускают, например неправильное написание слов, неполное знание грамматики, недостаточный словарный запас и т. д.

Мы рассмотрели применение технологии искусственного интеллекта, сочетающейся с алгоритмом глубокого обучения, для повышения качества обучения английскому языку на примере образовательной организации среднего профессионального образования «Авиационно-технологический колледж» ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет» (АТК ДГТУ). В целях изучения влияния ИИ на процесс обучения английскому языку в реальной ситуации проводился контролируемый эксперимент в двух подгруппах первого курса очной формы обучения специальности 09.02.07 «Информационные системы и программирование». Для определения уровня владения английским языком у тестируемых в подгруппах применялось программное обеспечение Cool Edit Pro, чтобы записывать и осуществлять регулярную оценку устной речи. До начала эксперимента успеваемость в экспериментальной подгруппе (ЭПГ) равнялась 85,4 %, контрольной (КПГ) – 79,6 %; качество оценок в ЭПГ составляло 71,6 %, КПГ – 66,1 %.

Результаты демонстрируют небольшую разницу между ЭПГ и КПГ. В общей оценке качества обучения английскому языку разные тестовые задания имеют разные пропорции и уровни сложности. Это напрямую влияет на успеваемость и методы обучения. Для улучшения и коррекции методики обучения языку необходимо скорректировать части тестового задания (произношение – 30 %, скорость – 20, интонация – 25, точность – 20 %).

Эксперимент показал, что в ЭПГ обучение английскому, основанное на обработке языка, улучшает комплексные способности к языку у обучающихся. Понимание улучшилось на 15,8 % по сравнению с данными за предыдущий семестр, в то же время стремление к изучению разговорной речи увеличилось на 38,4 %.

В результате применения модернизированной методики обучения английскому языку с использованием технологии ИИ (приложений Rosetta Stone и Elsa Speak) и сопоставления особенностей разговорной речи обучающихся главным образом улучшилось произношение и повысилась скорость речи. На экзамене средний балл ЭПГ составил 89,7 %, что выше показателя КПГ – 71,1 %. Это показывает, что методика обучения с помощью обозначенных приложений, основанных на обработке языка, позволяет обучающимся работать в собственном темпе, не опасаясь давления на учебную грушу, при этом им разрешается делать повторы до получения хорошей оценки. В то же время мы видим, что стандартное отклонение ЭПГ намного выше, чем в КПГ. Это свидетельствует об относительно большом колебании и относительно сильной дисперсии их оценок. В конце семестра мы обнаружили, что успеваемость ЭПГ 96,8 % значительно улучшилась по сравнению с показателем прошлого семестра, а средние баллы были выше, чем в КПГ. Это полностью подтверждает, что в результате интеграции модернизированной методики с применением технологии ИИ, основанной на компьютерном анализе и обработке языка, подготовка респондентов ЭПГ достигла значительного уровня.

На рисунке 2 представлен анализ стремления членов обеих групп к изучению английского языка, из которого видно, что обучение, основанное на обработке языка, может эффективно повысить интерес обучающихся к разговорной речи, позволяя им достигать прогресса. Приведенные параметры показывают, что стремление респондентов из ЭПГ к изучению разговорной речи увеличилось на 35,1 %, а способность к подражанию – на 39,3 %, что еще больше содействует формированию умения задавать вопросы по теме занятия.

I I До измерений

I I После измерений

Рисунок 2 – Анализ стремления обучающихся к изучению английского языка

Figure 2 – Analysis of Students’ Aspirations to Learn English

На рисунке 3 представлена статистика по ЭПГ и КПГ для анализа оценок в зависимости от полученных баллов. Оценки обучающихся КПГ занимают относительно большую долю в сегменте 61–90 баллов, а оценки участников ЭПГ – значительную долю между 76–100 баллами и имеют тенденцию к стабильным результатам.

Рисунок 3 – Сегментация итоговых оценок обучающихся

Figure 3 – Segmentation of Students’ Final Grades

Таким образом, методика обучения с применением технологий ИИ может эффективно улучшить разговорную речь обучающихся и сделать процесс обучения более разнообразным и интересным. Результаты, приведенные на рисунке 4, показывают, что данная методика позитивно влияет на комплексные навыки в разговорном английском языке. Произношение в ЭПГ улучшилось на 11,2 %, а скорость разговорной речи возросла на 22,6 %. При этом интонация респондентов также улучшилась на 16,3 %, точность увеличилась на 26,4 %.

|             | До измерений

После измерений

Рисунок 4 – Способность обучающихся к изучению английского языка

Figure 4 – Students’ Ability to Learn English

Следует отметить, что на данный момент качественная оценка результата обучения после внедрения технологий ИИ в процесс обучения пока невозможна, так как введение средств искусственного интеллекта в учебный процесс проходит лишь начальный этап. Объективные выводы, основанные на статистических данных, можно будет сделать только в результате проведения ряда экспериментов. Однако даже на начальной стадии прослеживается заинтересованность обучающихся среднего профессионального образования к инновационным изменениям методики преподавания, включающих в себя применение технологий ИИ. Также наблюдается снижение количества ошибок при выполнении заданий преподавателя у тех респондентов, которые используют подобные технологии при подготовке к занятиям и выполнении домашнего задания.

Конечно, применение технологии ИИ в обучении иностранным языкам достигло некоторых предварительных позитивных результатов, однако отмечаются и проблемы. Далее выделены их преимущества и недостатки.

Преимущества технологии ИИ в обучении иностранным языкам заключаются в следующем: – предоставляет обучающимся большое количество языковых материалов и возможностей для упражнений, таких как распознавание речи и машинный перевод, что помогает им лучше овладевать знаниями и навыками общения на иностранном языке;

• –    позволяет реализовывать персонализированное образование, автоматически корректировать содержание и методы обучения в зависимости от различных ситуаций и характеристик обучающихся, что повышает эффективность обучения;

• –    обеспечивает быстрый доступ к языковым материалам и возможности для выполнения упражнений, помогая студентам эффективнее овладевать знаниями и навыками в обозначенной области.

Однако технологии ИИ имеют и некоторые недостатки:

• –    не могут полностью заменить педагогических работников, особенно в аспектах, связанных с языковым выражением и межличностным общением;

• –    не обеспечивают гуманно-личностный подход к обучению, так как ИИ относительно механизирован и однообразен, он не может обеспечить более разнообразный опыт;

• –    имеют технические ограничения и риски для безопасности, например технология распознавания речи может неточно распознавать речь обучающихся с сильным акцентом, технология машинного перевода может давать неточные переводы и т. п.

В будущем стоит ожидать, что практика применения технологий ИИ при обучении иностранным языкам будет обширной и инновационной, станет более интеллектуальной, интерактивной и эффективной. Подобные технологии уже участвуют в реализации персонализированного образования, могут анализировать данные, связанные с учебной программой, сильными и слабыми сторонами отдельных обучающихся, и соответствующим образом корректировать содержание и методики обучения. Это повышает эффективность обучения и помогает студентам достигать лучших результатов в изучении иностранных языков.

Моделируя различные сценарии и ситуации, ИИ позволяет лучше понимать задания и применять знания и навыки иностранного языка в реальных условиях. С помощью игрового обучения, виртуальной реальности и разговорных программных продуктов ИИ помогает обучающимся изучать иностранные языки более комфортно и с удовольствием.

В заключение стоит отметить, что обработка иностранного языка является одной из важных отраслей в области искусственного интеллекта, что позволяет осуществлять обработку языковых сигналов в реальном времени. Эксперименты показывают, что обучение английскому языку, основанное на обработке языка, может эффективно развивать комплексные способности обучающихся к изучению языка.

В статье не приведены результаты сравнения технологий ИИ для обучения иностранному языку. В будущем планируется исследование методов обучения с использованием различных технологий для разработки рекомендаций по трансформации и совершенствованию образовательного процесса.