Внедрение искусственного интеллекта в процесс преподавания русского языка и культуры речи студентам негуманитарных специальностей

Внедрение искусственного интеллекта в процесс преподавания русского языка и культуры речи студентам негуманитарных специальностей

С.А. Кокорин

Введение. Современная система высшего образования характеризуется стремительной цифровизацией и смещением парадигмы в сторону индивидуализации учебного процесса. Особую сложность в этих условиях представляет преподавание гуманитарных дисциплин студентам негуманитарных, в частности, технических специальностей. Курс «Русский язык и культура речи», являясь обязательным для большинства направлений подготовки, зачастую воспринимается студентами как второстепенный и оторванный от их основной профессиональной деятельности. Это приводит к низкой учебной мотивации и формальному усвоению материала.

Студенты, обучающиеся по направлению подготовки 09.03.03 Прикладная информатика, обладают специфическим складом мышления, ориентированным на алгоритмизацию, логику, работу с данными и конкретные результаты. Традиционные методы преподавания, основанные на лекциях и работе с классическими текстами, не всегда находят у них отклик. В этой связи актуализируется задача поиска таких педагогических технологий, которые, с одной стороны, соответствовали бы цифровой природе будущей профессии студентов, а с другой – эффективно решали бы задачи формирования коммуникативных компетенций.

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) открывают новые, ранее недоступные возможности для преодоления этого противоречия. Они позволяют перейти от унифицированного обучения к адаптивному, где содержание, темп и сложность заданий подстраиваются под индивидуальные потребности каждого обучающегося. Цель данной статьи – проанализировать потенциал и предложить конкретные пути внедрения инструментов ИИ в процесс преподавания русского языка и культуры речи для студентов негуманитарных специальностей.

Актуальность исследования обусловлена тремя группами факторов.

• 1.    Образовательные факторы. Необходимость повышения качества

• 2.    Профессиональные факторы. Студенты, обучающиеся по направлению подготовки 09.03.03 Прикладная информатика вне зависимости от направленности (профиля) образовательной программы, являются своего рода специалистами. Их естественная среда – цифровые технологии. Интеграция ИИ в учебный процесс говорит на их языке, демонстрирует практическое применение алгоритмов и систем, с которыми они работают, а также, следовательно, преодолевает разрыв между гуманитарной и технической составляющими их образования.

• 3.    Технологические факторы. Бурное развитие образовательных технологий (EdTech) и появление доступных мощных инструментов на базе ИИ, таких как генеративные языковые модели, интеллектуальные системы проверки грамотности и адаптивные платформы, делает их внедрение в вузовскую практику не только возможным, но и необходимым для сохранения конкурентоспособности образовательных программ.

обучения гуманитарным дисциплинам в условиях сокращения аудиторных часов и роста требований к soft skills выпускников. Компетенции в области грамотной письменной и устной речи являются критически важными для IT-специалиста, которому приходится писать технические задания, документацию, вести переписку с заказчиками и презентовать свои проекты.

Проблема использования искусственного интеллекта в образовании активно исследуется как зарубежными, так и отечественными учеными.

Среди последних исследований, посвящённых внедрению искусственного интеллекта (ИИ) в образовательную практику, особое внимание заслуживают работы А.А. Пасковой. В них подробно анализируются ИИ-технологии в контексте персонализации электронного обучения (e-learning) с опорой на информационно-коммуникационные технологии (ИКТ), что позволяет учащимся самостоятельно управлять своим образовательным траекторией. Примечательный вывод автора – ИИ способен значительно упростить реализацию персонализированного обучения, при этом не повышая требований к квалификации преподавателей [2, с. 120; 14].

Отдельные работы посвящены проблемам и перспективам внедрения ИИ как в зарубежном, так и в отечественном образовательном пространстве. В частности, Н.А. Коровникова [12], а также В.А. Чулюков и В.М. Дубов [15] рассматривают современные технологические достижения в этой области и анализируют функционал ряда ИИ-приложений, адаптированных для школьного обучения.

Е.Ю. Костюкович, Э.Ш. Шефиева и Т.Е. Исаева трактуют ИИ как полноценную образовательную технологию, подчёркивая его постепенную интеграцию не только в структуру образования, но и в общество в целом. Особое внимание авторы уделяют потенциалу ИИ в обучении иностранным языкам в вузах – в частности, в формировании конкретных компетенций (skills), связанных с владением английским языком [15; 13].

Р.С. Исламов выделяет отдельные ИКТ-решения как системы на базе ИИ, рассматривая специфику их внедрения в учебный процесс, а также влияние таких технологий на когнитивные способности студентов, изучающих иностранный язык [16].

Д.А. Ендовицкий и К. М. Гайдар подчёркивают необходимость всестороннего знакомства студентов с ИИ как с инновационной областью современной науки, при этом акцентируя внимание и на существующих ограничениях подобных решений [10].

Р.А. Амиров и У. М. Билалова определяют системы ИИ как вспомогательные, но высоко ценные инструменты для организации эффективного учебного процесса в высшей школе. При этом авторы проводят анализ возможных рисков и обозначают границы целесообразного применения ИИ. Важный вывод – искусственный интеллект не выступает конкурентом преподавательскому составу ни в обучении, ни в оценивании, а служит дополнительным средством, способным ускорить и повысить эффективность образовательного процесса [7].

В трудах работах А. Ахмановой, Д. Чарыходжаева, Г. Джуманазарова рассматривается трансформирующее влияние искусственного интеллекта (ИИ) на современное образование [4]. Исследователи отражают потенциальные преимущества использования ИИ в образовательном процессе, включая персонализацию обучения: «Одной из главных перспектив ИИ является возможность создания персонализированных образовательных траекторий для каждого учащегося. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать данные об успеваемости, предпочтениях и стиле обучения каждого студента, чтобы адаптировать учебный материал, темп и методы обучения под его индивидуальные потребности. Это позволяет оптимизировать процесс обучения, делая его более эффективным и мотивирующим для каждого ученика» [6, с. 240].

В научных работах О.П. Овчинниковой, А.М. Иванова, Г.А. Кабачкова, Д.Т. Даутовой искусственный интеллект рассматривается как инструмент адаптации университетских образовательных программ. Под адаптацией авторы понимают ««настройку» образовательных программ под индивидуальные потребности обучающихся, чему как раз и способствует применение технологии ИИ» [8, с. 135]. Кроме этого, применение ИИ способствует значительному увеличению мотивации к процессу обучения [там же].

Отдельное научное внимание в современных публикациях уделяется из-

Внедрение искусственного интеллекта в процесс преподавания русского языка и культуры речи студентам негуманитарных специальностей

С.А. Кокорин

учению типологии искусственного интеллекта и анализу специфики каждого. Актуальным на сегодняшний день всё больше становится генеративный ИИ, специфика которого заключена в создании учебного контента и диалоговых систем. Это наиболее перспективное и малоизученное направление. Появление моделей типа GPT позволило создавать чат-ботов, способных вести осмысленный диалог на заданную тему, генерировать тексты различных стилей и жанров, а также анализировать предложенные пользователем тексты. Так, в работах А. А. Атабековой и других исследователей рассматривается использование чат-ботов для обучения иностранным языкам, однако их потенциал для преподавания родного языка и культуры речи студентам-носителям языка изучен недостаточно [6]. В подавляющем большинстве научных работ представлено использование ИИ в рамках изучения русского языка как иностранного [8, 9].

Зарубежные исследователи также подтверждают значимость внедрения ИИ в систему высшего образования [5– 20].

Тем не менее, в перечисленных публикациях отсутствует комплексный подход к применению ИИ в обучении иностранному (английскому) языку в вузе: рассматриваются лишь отдельные аспекты, а конкретные ИИ-программы и приложения, как правило, упоминаются вскользь, без детального разбора их практического использования на занятиях. Именно этот пробел определяет актуальность настоящего исследования.

Проведенный анализ показывает, что, несмотря на наличие значительного числа работ, посвященных ИИ в образовании, недостаточно практико-ориентированных исследований, демонстрирующих конкретные кейсы интеграции, особенно генеративного ИИ, в курс русского языка и культуры речи для технических специальностей.

Цель настоящего исследования – проанализировать потенциал и предложить конкретные пути внедрения инструментов искусственного интеллекта в процесс преподавания дисциплины «Русский язык и культуры речи» для студентов негуманитарных специальностей (на примере направления 09.03.03 Прикладная информатика)

Результаты. В рамках дисциплины «Русский язык и культура речи» для студентов первого или второго курса предлагается разработка и апробирование серии практических занятий с использованием чат-бота на базе генеративной языковой модели (например, Yandex GPT, GigaChat или кастомизированной версии OpenAI ChatGPT).

Тема занятия: «Стилистические нормы современного русского литературного языка. Официально-деловой стиль: составление деловой документации и профессиональная коммуникация».

Цель – сформировать умение составлять тексты официально-делового стиля (запрос, ответ на запрос, служебная записка) с соблюдением языковых и стилистических норм.

Задачи:

• –    закрепить знания о языковых особенностях официально-делового стиля;

• –    отработать навык составления конкретных документов, актуальных для IT-сферы;

• –    научить анализировать и редактировать тексты на предмет стилистических и речевых ошибок;

  – продемонстрировать практическое применение ИИ как инструмента для решения коммуникативных задач.

Технологическое обеспечение: компьютерный класс или личные ноутбуки студентов с доступом к API выбранной языковой модели либо к веб-интерфейсу. Преподаватель заранее готовит промпты (инструкции для ИИ), которые структурируют работу студентов.

Ход работы:

Этап 1. Подготовительный (15 минут) Преподаватель в интерактивной лек- ционной форме повторяет со студентами ключевые черты официально-делового стиля: клишированность, точность, неличный характер, стандартизирован-ность построения текста. Особое внимание уделяется типичным ошибкам, допускаемым в IT-среде: использование разговорной лексики («накатать ТЗ», «запилить фичу»), неоправданное употребление англицизмов без перевода, логическая нестройность.

Этап 2. Практический. Работа с чат-ботом (60 минут)

Студентам предлагается выполнить три задания, используя чат-бот в разных ролях.

Задание 1: «Генерация шаблона под конкретную задачу».

Цель – научиться формулировать четкий промпт для получения от ИИ точного и стилистически верного результата.

Инструкция: «Вы–junior-разработчик в цифровой компании N. Вам необходимо направить официальный запрос в отдел тестирования с просьбой провести нагрузочное тестирование нового модуля вашего приложения. Составьте промпт для ИИ, чтобы он сгенерировал текст такого запроса. В промпте укажите: роль ИИ, адресата, вашу должность, суть запроса, необходимые детали (название модуля, желаемые даты тестирования)».

Пример промпта студента: «Ты – ассистент, специализирующийся на деловой переписке. Сгенерируй текст официального запроса от junior-разработчика Иванова Ивана Ивановича начальнику отдела тестирования Петровой Анне Иванове. Суть запроса: проведение нагрузочного тестирования модуля «Платежный шлюз v.2.1» в период с 15 по 17 ноября. Запрос должен быть составлен в официально-деловом стиле, лаконично и вежливо».

Действие студента: студент вводит промпт, получает сгенерированный текст, анализирует его на соответствие стилю и задаче. При необходимости уточняет промпт: «Сделай его более формальным» или «Добавь пункт о необхо- димости предоставить отчет по результатам тестирования».

Задание 2: «Анализ и редактирование «плохого» текста».

Цель – развить критическое мышление и навыки редактуры.

Инструкция: «Перед вами текст служебной записки, написанной вашим коллегой. Он содержит стилистические, речевые и логические ошибки. Скопируйте этот текст в чат-бот и дайте ему следующую инструкцию: «Проанализируй предоставленный текст служебной записки. Найди все ошибки: стилистические, речевые, логические. Сгруппируй их по типам и объясни, в чем заключается ошибка. Затем предложи исправленный вариант текста»».

Пример «плохого» текста: «Привет, ребята из отдела маркетинга! Наша команда закончила крутой новый фич-набор для личного кабинета. Нужно бы его прорекламировать. Давайте встретимся завтра, в 10-00, обсудим. Скиньте, кто сможет прийти. Потому что нам надо понять, как это все подать».

Действие студента: студент наблюдает за работой ИИ, который детально разбирает текст, указывая на группы ошибок и конкретные их проявления:

Стилистическая ошибка: использование разговорной лексики («ребята», «крутой», «фич-набор», «скиньте»).

Речевая ошибка: неясность формулировок («обсудим», «как это все подать»).

Логическая ошибка: отсутствие конкретики (название модуля, его ключевые функции, целевая аудитория).

Студент сравнивает исправленный ИИ вариант с исходным, фиксируя ключевые различия.

Задание 3: «Ситуативное моделирование: ответ на претензию».

Цель – отработать навык ведения профессиональной дискуссии в стрессовой ситуации.

Инструкция: «Вы получили гневное письмо от заказчика, который недоволен задержкой этапа проекта. Ваша задача – составить вежливый, профессиональный

Внедрение искусственного интеллекта в процесс преподавания русского языка и культуры речи студентам негуманитарных специальностей

С.А. Кокорин

и деловой ответ, который успокоит заказчика и предложит решение. Используйте чат-бот в режиме диалога: поручите ему роль «трудного заказчика», а сами отвечайте ему. Начните с промпта: «Ты – заказчик IT-проекта, Александр Петров. Ты зол из-за срыва сроков сдачи этапа «Дизайн-макеты» на пять дней. Напиши гневное письмо мне – менеджеру проекта». Ответь на это письмо. Затем, основываясь на твоем ответе, ИИ продолжит диалог».

Действие студента: студент погружается в интерактивный диалог, где должен на практике применять нормы делового общения, парируя эмоциональные выпады «заказчика» аргументированными и спокойными ответами.

Этап 3. Рефлексивно-оценочный (15 минут)

Студенты представляют результаты своей работы, демонстрируя созданные тексты, исправленные ошибки и фрагменты диалога. Совместно с преподавателем обсуждаются вопросы:

– насколько точным был ответ ИИ?

– пришлось ли несколько раз переформулировать промпт для получения нужного результата?

– какие ошибки ИИ нашел успешно, а какие, возможно, пропустил?

– в каких реальных профессиональных ситуациях такой инструмент может быть полезен?

Результаты и обсуждение. Апробация данного подхода может показать ряд следующих положительных эффектов.

• 1.    Повышение мотивации и вовлеченности. Студенты восприняли задание как интересный кейс, близкий к их будущей работе. Элемент взаимодействия с «интеллектуальным» агентом вызвал живой интерес;

• 2.    Формирование метапредметных компетенций. Студенты не только учились писать деловые тексты, но и развивали навык «коммуникации с ИИ» – формулирование четких инструкций (промпт-

• инжиниринг), что является крайне востребованной компетенцией в IT-сфере;

• 3.    Индивидуализация и мгновенная обратная связь. Каждый студент работал в своем темпе, получая немедленный ответ от системы. Это позволило преподавателю выполнить роль консультанта, который дополнительно обеспечивает успешную и эффективную коммуникацию;

• 4.    Глубокое погружение в стилистику. Задание на анализ «плохого» текста с помощью ИИ позволило наглядно и структурно увидеть абстрактные понятия «стилистическая ошибка» или «нарушение логики текста».

Безусловно, предполагается выявление возможных рисков при использовании данной технологии: возможна некритичная вера в непогрешимость ИИ, вероятность генерации им шаблонных или неидеальных текстов. Эти риски так или иначе сглаживаются или вовсе исчезают в силу ведущей роли преподавателя, который акцентирует внимание на необходимости критического анализа ответов ИИ и итоговой проверки.

Внедрение технологий искусственного интеллекта в процесс преподавания русского языка и культуры речи студентам негуманитарных специальностей представляется не просто модным трендом, а закономерным и необходимым шагом в эволюции высшего образования. Предложенный в статье пример использования генеративного ИИ для отработки навыков делового общения демонстрирует высокий педагогический потенциал данной технологии.