Карта компетенций педагога иностранных языков в условиях цифровизации образования

Коллектив авторов, 2023

Коллектив авторов: Басова И. А. (глава 6), Коренев А. А. (глава 5), Маринина Е. В. (глава 8), Сафонова В. В. (глава 7), Сысоев П. В. (глава 3), Тарева Е. Г. (глава 9), Титова С. В. (главы 1,2), Харламенко И. В. (глава 4). Под редакцией Титовой С. В., доктора педагогических наук, профессора, заведующей кафедрой преподавания иностранных языков факультета иностранных языков и регионоведения МГУ имени М. В. Ломоносова; Сысоева П. В., доктора педагогических наук, профессора кафедры лингвистики и лингводидактики Тамбовского государственного университета имени Г. Р. Державина Монография посвящена юбилею заслуженного профессора МГУ имени М. В. Ломоносова Титовой С. В. В монографии представлены научно-исследовательские работы известных ученых, обобщающих современные тенденции в области цифровизации языкового образования и профессиональной подготовки педагогов иностранных языков. Книга предназначена для педагогов и учителей иностранных языков, студентов, аспирантов и всех тех, кого интересуют актуальные вопросы лингводидактики и методики обучения иностранным языкам.

Глава 3

Компетенция преподавателя иностранных языков в области искусственного интеллекта

Отличительной чертой современного общества является его стремительная информатизация и цифровизация. Существенный импульс этим процессам придала пандемия коронавирусной инфекции COVID-2019. В условиях неожиданной и экстренной изоляции повсеместный переход на цифровые технологии в различных областях жизнедеятельности произошел буквально за несколько месяцев. Это касается сфер экономики и банковского дела, маркетинга, досуга и развлечений, здравоохранения и образования. В свою очередь необходимость в такой повсеместной и разноплановой цифровизации потребовала от разработчиков технических средств и программного обеспечения создания новых продуктов, удовлетворяющих требованиям поставщиков сервисов и услуг и их потребителей. Таким образом, за период двухлетней пандемии общество и технологии сделали такой рывок вперед, который при обычных условиях потребовал бы десятки лет. Набравшие колоссальные обороты цифровизация и технологизация не останавливаются на достигнутом уровне и создают дополнительные условия для дальнейшего процесса разработки новых, более сложных и более функциональных технологий и систем, способных качественно и по-иному изменить нашу повседневную жизнь.

Современный этап постковидной эры характеризуется разработкой технологий искусственного интеллекта и их внедрением в различные области нашей жизни, что выступает одним из приоритетных направлений научно-технологического развития страны и отражено в ряде нормативных документов. В частности, в «Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации» (2021) говорится: «В ближайшие 10–15 лет приоритетами научно-технологического развития Российской Федерации следует считать те направления, которые позволят получить научные и научно-технические результаты и создать технологии, являющиеся основой инновационного развития внутреннего рынка продуктов и услуг, устойчивого положения России на внешнем рынке, и обеспечат: переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта…» [Стратегия…, 2021, п. 20]. Внедрение технологий искусственного интеллекта в повседневную жизнь уже началось и постепенно проникает во все сферы человеческой жизни, включая и сферу образования. Определим ключевые термины в рамках данной работы и рассмотрим сферы использования технологий искусственного интеллекта в образовании.

Ключевым понятием в данной главе выступает «искусственный интеллект». Первое прочтение этого термина говорит о том, что речь идет об «интеллекте», который создан «искусственно». Иными словами, обладателем «искусственного» интеллекта является объект, который по природе своего появления интеллектом обладать не должен. Одними из основоположников научного направления по созданию искусственного интеллекта принято считать американских ученых У. МакКоллока и У. Питтса [McCulloch, Pitts, 1943], которые разработали математическую модель из искусственных нейронов. Впоследствии их исследование легло в основу разработки целого научного направления, в центре внимания которого было воссоздание структуры человеческого мозга и построение адекватных моделей [Воронов, Пименов, Небаев, 2023]. Одним из важных компонентов моделирования выступает моделирование нейронов — электрически возбудимых клеток, способных принимать, обрабатывать, хранить и передавать информацию посредством электрических и химических сигналов. Отличительной характеристикой модели нейронной сети является ее способность к самообучению.

Мысль о создании искусственного интеллекта также нашла отражение в середине ХХ в. в статье математика А. Тьюринга (Великобритания) «Вычислительная техника и интеллект» («Computing Machinery and Intelligence») [Turing, 1950]. Исследователь задался вопросами: могут ли компьютеры думать и при каких условиях машины смогут достичь уровня развития человека? В рамках своего исследования ученый разработал тест, впоследствии получивший название «Тест Тьюринга» (Turing Test) для определения, сможет ли машина сравняться с человеком в общении. В тех случаях, когда речемыслительное поведение компьютера невозможно было отличить от речемыслительного поведения человека, автор утверждал о наличии у машины «искусственного» интеллекта. «Обладателем» «искусственного» интеллекта машина может быть в тех случаях, когда авторы-разработчики программного обеспечения закладывают значительные объемы информации о возможных вариантах алгоритмов речемыслительного поведения человека в определенных ситуациях общения. При этом наибольшее значение имеет именно разработка программного обеспечения для машин, позволяющего им обрести когнитивные способности человека. Вторичным же будут технические характеристики компьютеров, которые сами по себе без соответствующего программного обеспечения не смогут приравнять искусственный интеллект машины к интеллекту человека.

На современном этапе развития науки и технологий искусственный интеллект плавно, но уверенно проникает во все области научного знания. В этой связи каждое из определений понятия в той или иной степени отражает специфику конкретной научной области. В качестве примера рассмотрим некоторые определения понятия. В информатике — научной области, где он, собственно, и зародился, — термин «искусственный интеллект» используется для обозначения: области «компьютерной науки (информатики), специализирующейся на моделировании интеллектуальных и сенсорных способностей человека с помощью вычислительных устройств» [Большой энциклопедический словарь]; «раздела информатики, в котором разрабатываются методы и средства моделирования и воспроизведения с помощью ЭВМ отдельных интеллектуальных действий человека (восприятие информации, элементы рассуждения и др.)» [Современная энциклопедия]; «совокупности функциональных возможностей программно-аппаратного комплекса брать на себя отдельные функции человеческого интеллекта или как направление науки, изучающей способы создания средств, способных в определенных условиях заменять разумную деятельность человека» [Воронов, Пименов, Небаев, 2023: 22]. В культурологии термин «искусственный интеллект» определяется как «проблемная область исследований (научное направление и прикладные разработки) по моделированию человеческой способности к творческой деятельности» [Большой толковый словарь по культурологии]. Анализ этих и других определений понятия свидетельствует о том, что, с одной стороны, искусственный интеллект — это новое, междисциплинарное и динамично развивающееся направление, базирующееся на информатике, но использующее знания из многих других областей (математики, биологии, когнитивистики, лингвистики и др.). С другой — в прикладном аспекте искусственный интеллект — это программные системы, программы или алгоритмы, которые обладают возможностями, по природе присущими человеку, понимать и воспроизводить язык/речь, мыслить и рассуждать, анализировать и приводить аргументы, решать конкретные многофункциональные, интегрированные задачи и самообучаться.

Учитывая специфику обучения иностранному языку и цели по формированию иноязычной межкультурной коммуникативной компетенции обучающихся, их воспитание и развитие средствами изучаемого языка, в методике обучения иностранным языкам под термином «искусственный интеллект» на основе одного из наших предыдущих исследований предлагается понимать «ряд современных технологий, позволяющих компьютеру на основе сбора и анализа больших объемов данных и алгоритмов выстраивания паттернов речевого поведения разрабатывать и реализовывать методики обучения языку по индивидуальной траектории, имитировать иноязычную речемыслительную деятельность человека для решения коммуникативных задач, осуществлять автоматизированный контроль иноязычных умений и навыков обучающихся, предоставлять им обратную связь и осуществлять аналитическую работу» [Сысоев, 2023: 8–9].

С каждым днем число технологий искусственного интеллекта, которые шаг за шагом внедряются в нашу повседневную жизнь, продолжает расти. В одном из наших предыдущих исследований были описаны пять наиболее распространенных технологий искусственного интеллекта, на основе которых создаются новые программы, программное обеспечение и информационно-коммуникационные технологии нового поколения, которые можно использовать в обучении иностранному языку. К таким технологиям искусственного интеллекта можно отнести следующие: машинное обучение (machine learning), естественный язык (natural language processing), компьютерное зрение (computer vision), анализ данных (data science) и интеллектуальную систему обучения (intellectual computer system). В таблице 7 представлено описание этих технологий искусственного интеллекта, а также приведены примеры программ или информационно-коммуникационных технологий, работающих на основе этих пяти технологий искусственного интеллекта, с указанием сферы применения в обучении иностранному языку и решаемых ими дидактических задач.

Таблица 7

Технологии искусственного интеллекта в обучении иностранному языку

[Сысоев, 2023: 9–10]

Содержание таблицы 7 свидетельствует о том, что на основе разных технологий искусственного интеллекта создаются разные программы и ИКТ, используемые в обучении иностранному языку. Более того, в некоторых случаях создание некоторых программ или ИКТ происходит на основе нескольких технологий искусственного интеллекта, что позволяет создать принципиально новые средства обучения. Ярким примером одной программы, созданной на основе сразу нескольких технологий искусственного интеллекта (машинного обучения и естественного языка), может служить чат-бот, посредством которого можно развивать устные и письменные иноязычные речевые умения, формировать языковые навыки речи и обеспечивать обучающихся обратной связью в процессе выполнения интернет-проектов и т. п. Другим примером может служить современное функционирование корпусных технологий. На основе естественного языка и анализа данных традиционные корпуса текстов приобретают дополнительные возможности и могут быть использованы как при формировании аспектов иностранного языка (лексики и грамматики), так и при развитии иноязычных видов речевой деятельности.

Прежде чем обозначить содержание компетенции преподавателя иностранных языков в области искусственного интеллекта, необходимо определить векторы использования искусственного интеллекта в обучении иностранному языку в целом. На наш взгляд, таких векторов можно выделить три: а) преподавание иностранного языка; б) овладение иностранным языком; в) управление образовательным процессом (рис. 2). Напрямую к компетенции преподавателя иностранного языка относятся два вектора: преподавание и управление образованием. Вместе с тем рассмотрение вектора овладения иностранным языком, относящегося напрямую к обучающимся, необходимо для более целостного и комплексного понимания единого процесса обучения на основе технологий искусственного интеллекта с позиции разных его участников.

Преподаватель иностранного языка в рамках своей предметной области должен владеть современными средствами осуществления автоматизированного контроля иноязычной коммуникативной и межкультурной компетенций обучающихся, обеспечения учеников или студентов обратной связью и производить мониторинг их учебно-познавательной деятельности на основе специализированных программ и сервисов (например, чат-ботов). При этом несмотря на то, что владение этими средствами обучения и контроля относится к компетенции преподавателя, его функция также заключается в том, чтобы на начальном этапе научить обучающихся пользоваться соответствующими программами или технологиями. Кроме того, искусственный интеллект может облегчить функции преподавателя при проверке письменных работ и проектов на антиплагиат, а также систематически проводить аналитическую работу по усвоению обучающимися материала.

Рис. 2. Векторы использования технологий искусственного интеллекта в обучении иностранному языку [Сысоев, 2023: 10]

Технологии искусственного интеллекта способны значительно изменить возможности обучающихся изучать иностранный язык. Специальные программы могут помочь каждому обучающемуся разработать индивидуальную траекторию изучения языка в зависимости от интересов, потребностей и способностей конкретного ученика или студента, обеспечить его обратной связью при выполнении проектной работы или на регулярной основе при возникновении часто задаваемых вопросов, предоставить возможности для организации дополнительной иноязычной устной и письменной речевой практики (чат-боты) и контекстного изучения и отработки лексико-грамматического материала (корпусные технологии), автоматизированного контроля аспектов иноязычной коммуникативной компетенции. Вместе с тем несмотря на то, что все выделенные аспекты процесса овладения иностранным языком имеют прямое отношение к обучающимся, они также будут входить в содержание компетенции преподавателя иностранного языка, так как именно преподаватели будут осуществлять помощь обучающимся при подборе соответствующих программ и ИКТ, а также на начальном этапе обучать использовать данные инновационные средства для достижения поставленных целей обучения.

Вектор управления образованием в какой-то мере может относиться к каждому преподавателю иностранного языка, хотя в большей степени он ориентирован на управленцев в области образования, способных на основе анализа больших выборок данных (района, города, округа, страны) принять решения о необходимых изменениях в вопросах отбора содержания обучения, интенсивности овладения обучающимися материалом или технологии обучения.

Как отмечалось ранее, разделение видов деятельности и их содержания на векторы носит условный характер и необходимо для научных и административных целей. В образовательном процессе как системе обучения многие аспекты пересекаются, переплетаются и оказывают влияние друг на друга. Преподаватель иностранного языка как один из важных субъектов образовательной деятельности должен владеть содержанием каждого из трех векторов, чтобы вовремя реагировать на необходимые изменения и создавать самые благоприятные условия для учебно-познавательной деятельности обучающихся.

Исходя из содержания трех векторов, считаем, что компетенция преподавателя иностранного языка в области искусственного интеллекта будет включать два содержательных блока: педагогический, включающий общие вопросы организации образовательного процесса в целом и обучения иностранному языку в частности, и методический, относящийся непосредственно к методике обучения иностранному языку.

Вслед за А. В. Хуторским [Хуторской, 2003] под компетенцией педагога понимается нормативное требование к его профессиональной подготовке, необходимой для эффективной педагогической деятельности с использованием технологий искусственного интеллекта. В структурном плане компетенция будет включать два ключевых компонента: знаниевый и деятельностный (таблица 9). Знаниевый компонент — отражает знакомство педагога с перечнем аспектов, связанных с использованием искусственного интеллекта в обучении иностранному языку. Деятельностный компонент — умения и способность педагога использовать знания в практической деятельности в преподавании иностранного языка.

Ввиду того, что в большей мере при обсуждении вопросов использования искусственного интеллекта в обучении языку речь идет именно о технологиях как средствах обучения, компетенция преподавателя иностранного языка в области искусственного интеллекта во многом является продолжением или частью их ИКТ-компетенции. Именно поэтому компетенция преподавателя иностранного языка в области искусственного интеллекта определяется как способность и готовность использовать программы и информационно-коммуникационные технологии, созданные на основе сбора и анализа больших объемов данных и алгоритмов выстраивания паттернов речевого поведения, в развитии и контроле иноязычных речевых умений и формировании языковых навыков обучающихся, а также в организации педагогического процесса обучения иностранному языку двумя субъектами: обучающимися и искусственным интеллектом.

В российской методической литературе существует ряд работ, освящающих содержание ИКТ-компетенции учителя и преподавателя иностранного языка [Евстигнеев, 2011; Сысоев, Евстигнеев, 2011; Титова, Авраменко, 2014; Титова, Самойленко, 2017; Титова, 2022]. Несмотря на незначительные расхождения, связанные с детализацией предметного наполнения компетенции, основанными на наборе используемых в процессе обучения иностранному языку ИКТ и цифровых средств, все авторы пришли к согласию относительно выделения двух компонентов ИКТ-компетенции — знаниевого и деятельностного. При этом многие ученые отмечали, что ИКТ-компетенция является динамичным конструктом, способным изменяться по мере появления новых и исчезновения старых, менее используемых средств.

Рассмотрим подробнее компоненты содержания компетенции преподавателя иностранного языка в области искусственного интеллекта.

1. Обучение учащихся и студентов видам иноязычной речевой деятельности на основе технологий искусственного интеллекта. Безусловно, современные информационные и коммуникационные технологии, созданные на основе технологий искусственного интеллекта, направлены на внеклассное самостоятельное развитие видов иноязычной речевой деятельности обучающихся. Вместе с тем на начальном этапе использования этих технологий и средств преподавателю важно показать ученикам весь лингводидактический потенциал конкретных технологий искусственного интеллекта и создать условия для развития видов речевой деятельности обучающихся в смешанном формате (аудиторно и внеаудиторно). Примером программы, созданной на основе машинного обучения и естественного языка, выступают чат-боты или голосовые помощники. В методической литературе последних лет появилось немало исследований, в которых авторы рассматривают различные аспекты внедрения чат-ботов в процесс обучения учащихся и студентов иностранному языку. В частности, предметом исследования П. В. Сысоева, Е. М. Филатова и Д. О. Сорокина [Сысоев, Филатов, Сорокин, 2023] выступили а) определение номенклатуры иноязычных речевых умений обучающихся, развиваемых на основе чат-ботов, и б) разработка поэтапной технологии обучения иноязычному речевому взаимодействию на основе практики с чат-ботом. В отношении номенклатуры иноязычных речевых умений, развиваемых на основе практики обучающихся с чат-ботом, на основе обобщения требований, представленных в Программе [Примерная рабочая программа среднего общего образования…, 2022: 9–10], исследователи предложили следующий перечень умений:

— приветствовать участника иноязычного взаимодействия и обмениваться фразами инициации диалога;

— запрашивать информацию по теме разговора;

— сообщать информацию по теме обсуждения (а) в краткой или развернутой форме передавать информацию о прочитанном / просмотренном / услышанном материале; б) предлагать характеристику лицам / объектам обсуждения; в) описывать события или представлять факты по теме обсуждения; г) выступать в качестве представителя своей страны / города / населенного пункта / сферы деятельности и т. п.; д) делать выводы и заключения; е) предлагать аргументы в пользу конкретных тезисов по теме обсуждения);

— переспрашивать, уточнять, переформулировать, выражать то же содержание другими словами;

— выражать свое мнение (точку зрения, отношение, согласие/несогласие) по обсуждаемой теме разговора;

— завершать разговор [Сысоев, Филатов, Сорокин, 2023: 48].

При этом авторы справедливо утверждают, что иноязычная практика с чат-ботом не может быть «брошена на самотек» — на самостоятельную работу обучающихся. В этом случае при отсутствии контроля учебно-познавательной деятельности обучающихся со стороны педагога практика может носить формальный характер и не принесет тех результатов, которые потенциально могли бы быть достигнуты при более методически продуманном обучении. Кроме того, авторы утверждают, что иноязычная практика с чат-ботом должна выступать одним из этапов методики обучения, когда сначала в аудитории происходит изучение и отработка нового материала, далее учащиеся и студенты во внеаудиторное время на основе программ чат-ботов отрабатывают изучаемые языковые или речевые средства в процессе иноязычного взаимодействия с чат-ботом, а затем уже в аудиторных условиях проводят анализ и обсуждение результатов практики с чат-ботом на предмет решения ими коммуникативных задач. Контроль иноязычной практики обучающихся с чат-ботом осуществляется посредством обсуждения результатов этой практики в малых группах в классе. Полный алгоритм обучения, предложенный учеными, включает семь последовательных этапов (табл. 8).

Таблица 8

Этапы организации иноязычного речевого взаимодействия обучающихся с чат-ботом

[Сысоев, Филатов, Сорокин, 2023: 49]

Таким образом, иноязычная практика обучающихся с чат-ботом должна быть одним из последовательных этапов программного и системного обучения учащихся и студентов иностранному языку.

2. Обучение учащихся и студентов аспектам иностранного языка на основе корпусных технологий. Данный прикладной аспект использования программ, технологий и средств обучения, основанных на технологиях искусственного интеллекта, является продолжением предыдущего пункта. Однако в отличие от развития иноязычных видов речевой деятельности в рамках данного пункта рассматриваются программы и технологии, направленные на формирование фонетических, лексических и грамматических навыков речи обучающихся. Чат-боты могут использоваться для отработки фонетических, лексических и грамматических навыков речи в процессе иноязычной практики обучающихся.

Кроме того, на современном этапе дальнейшее технологическое развитие получают корпусные технологии, функционирующие на основе естественного языка и анализа данных. В ряде методических работ В. В. Клочихин и О. Г. Поляков [Клочихин, Поляков, 2023], П. В. Сысоев и В. В. Клочихин [Сысоев, Клочихин, 2022], П. В. Сысоев и П. Ю. Золотов [Сысоев, Золотов, 2020] на конкретных примерах показывают, как различные типы лингвистических корпусов могут быть использованы для формирования у учащихся и студентов лексических и грамматических навыков речи. В качестве примера можно рассмотреть алгоритм обучения студентов коллокационной компетенции, представленный в работе П. В. Сысоева и В. В. Клочихина [Сысоев, Клочихин, 2023].

Алгоритм включал в себя три последовательных этапа. На первом, подготовительном, этапе преподаватель знакомил студентов с целями и задачами проекта, этапами обучения, планируемым результатом, критериями оценки. Обучающиеся знакомились с конкретной площадкой реализации проекта — лингвистическим корпусом, его техническими возможностями. На втором, процессуальном, этапе студенты индивидуально работали с корпусом: осуществляли поиск коллокаций, проводили анализ результатов поиска, обобщали сведения и формулировали правила использования коллокаций в речи. В аудитории студенты обсуждали результаты поиска и сделанные выводы, а затем использовали изученные коллокации в монологической или диалогической, устной и письменной речи. Часть этапов проходила в очном, часть в дистанционном форматах. На третьем, оценочном, этапе преподаватель оценивал финальный продукт проектной деятельности (например, письменная работа в виде эссе) и участие каждого из студентов в групповой коллективной работе.

3. Обучение учащихся и студентов организовывать процесс овладения иностранным языком по индивидуальной траектории. Традиционный формат очного изучения дисциплины в аудитории с элементами смешанного обучения позволяет лишь в какой-то мере выстроить индивидуальную траекторию обучения ученика или студента. По объективным причинам ученик всегда будет находиться в определенных временных рамках и будет ограничен содержанием обучения конкретному предмету. Технологии искусственного интеллекта позволят в полной мере реализовать индивидуальную траекторию обучения. На основе анализа объемов информации из предметной области знания и когнитивной науки, а также анализа выполненных конкретным учеником заданий в сопоставлении результатов его обучения с результатами обучения других учеников компьютер может выстроить индивидуальную траекторию обучения конкретному предмету. Искусственный интеллект сам будет отбирать учебный материал, типы учебных заданий, сложность и интенсивность их использования в обучении. В зарубежной научной литературе имеются исследования, описывающие опыт применения конкретных технологий искусственного интеллекта в выстраивании индивидуальной траектории обучения предмету [Dean, Huhn, 2007; Du Boulay, 2016; Holmes, Anastopoulou, Schaumburg, Mavrikis, 2018].

Безусловно, выстраивание учебного процесса в соответствии с потребностями, интересами и способностями конкретного обучающегося будет лучшим воплощением личностно-деятельностного подхода в образовании. Вместе с тем обратная сторона такой абсолютной индивидуализации будет заключаться в неспособности этого конкретного ученика всегда вписываться в устоявшиеся институциональные рамки образовательного процесса. Что делать с учеником 9-го класса, который будет способен пройти годовую программу по физике за 2 года, а по иностранному языку за 3 года?! Или эти технологии искусственного интеллекта более приемлемы для системы дополнительного образования и дополнительного профессионального образования? Педагогам и администраторам образования еще предстоит найти ответы на эти вопросы. Тем не менее ориентация технологий искусственного интеллекта на обучение по индивидуальной траектории и разумное использование этих технологий в учебном процессе создадут благоприятные условия для более эффективного и результативного овладения обучающимися предметом. Роль преподавателя будет состоять в том, чтобы самому освоить технологии выстраивания индивидуальной траектории обучения дисциплине в период болезни или отсутствия обучающихся, а также обучить учащихся и студентов самостоятельно выстраивать свои маршруты изучения иностранного языка на определенный период и овладения конкретным социокультурным, языковым или речевым материалом.

4. Организация автоматизированного контроля и оценки устных и письменных ответов обучающихся. Каждый учитель и преподаватель иностранного языка знает, каким трудоемким и затратным по времени является проверка письменных работ и устных ответов обучающихся. По объективным причинам уделить должное внимание и время для заслушивания ответов или изучения письменных работ каждого обучающегося просто невозможно. Технологии искусственного интеллекта со способностью осуществления автоматизированного контроля позволят взять на себя эти обязанности преподавателя и своевременно предоставить каждому обучающемуся обратную связь о допущенных ошибках, прогрессе, достижениях и т. п.

Кроме того, использование искусственного интеллекта при автоматизированной оценке тестов и контрольных работ обучающихся позволит сократить объемы теста и время его выполнения. Располагая большими объемами контрольных материалов (заданий и примеров разного уровня сложности), искусственный интеллект будет гибко менять сложность заданий в соответствии со способностью каждого конкретного обучающегося. Например, компьютер может сократить число заданий (или вопросов) уровня сложности, которые легко выполняются обучающимся или, наоборот, вызывают трудности и вопросы при выполнении. Использование автоматизированного контроля позволит снять психологическую боязнь обучающихся быть оцененными преподавателем. Как показывает обзор исследований в области отношения учащихся и студентов к использованию технологий искусственного интеллекта, проведенный П. В. Сысоевым и Е. М. Филатовым (2023), при выборе администратора теста большинство обучающихся сделают предпочтение в пользу компьютера из-за боязни допустить ошибку и предоставить неверный ответ педагогу [Сысоев, Филатов, Сорокин, 2023].

С позиции ученика использование технологий искусственного интеллекта в контроле и оценке его ответов и работ снимает психологический страх допустить ошибку перед преподавателем и обеспечит определенную степень анонимности (если результаты не являются открытыми). Кроме того, используя технологию автоматической оценки письма, обучающиеся могут: а) доработать письменную работу по рекомендациям искусственного интеллекта и затем представить ее для оценки; б) получить проверенную работу с оценкой и обратной связью искусственного интеллекта с комментариями. Результаты внедрения технологии автоматизированной оценки письменных высказываний пока достаточно противоречивы. Как показывают результаты исследования Т. Физерз [Feathers, 2023], искусственный интеллект подвергся критике за способность оценить письменную работу лишь на поверхностном уровне по наличию/отсутствию формальных признаков (соблюдение структуры работы, разделение работы на абзацы, использование соединительных слов: firstly, secondly, thirdly, in conclusion, therefore, however и т. п.) и несостоятельность оценить глубину содержания работы. При этом были и другие результаты, когда обратная связь и комментарии искусственного интеллекта помогли обучающимся существенно доработать эссе.

5. Обеспечение обучающихся обратной связью в процессе обучения иностранному языку или при реализации проектов. Организация своевременной и квалифицированной обратной связи между преподавателем и обучающимися является одним из важных аспектов процесса обучения. В ходе традиционного обучения языку у учащихся и студентов достаточно часто возникают общие и часто повторяющиеся вопросы относительно уточнения задания, сроков выполнения работы, альтернативных вариантов добора баллов, организационные вопросы. Обеспечение обратной связи по часто задаваемым вопросам может взять на себя искусственный интеллект посредством голосовых помощников или чат-ботов. Кроме того, обучающиеся нередко испытывают потребность в обратной связи на этапах промежуточного выполнения заданий, когда качество выполнения работы на одном этапе будет определять результативность выполнения последующего этапа. В этом случае технологии искусственного интеллекта также могут взять на себя функции оценки и предоставления рекомендаций по улучшению работ обучающихся.

6. Организация мониторинга учебно-познавательной деятельности обучающихся в процессе обучения в целом и при реализации интернет-проектов в частности. Мониторинг учебно-познавательной деятельности обучающихся выступает одной из самых важных функций преподавателя в процессе обучения учащихся и студентов на основе педагогической технологии обучения в сотрудничестве. Одной из проблемных зон реализации педагогической технологии обучения в сотрудничестве выступает частое желание одних обучающихся «спрятаться» за работой других учеников или студентов. Традиционные методы обучения не всегда способны отследить и оценить участие и вклад каждого конкретного обучающегося в единый общий результат — продукт проектной работы. Технологии искусственного интеллекта могут помочь в мониторинге участия каждого обучающегося в учебно-познавательной деятельности и оценке его личного вклада в финальный проект.

7. Проверка работ обучающихся на плагиат. Плагиат и несанкционированное заимствование материалов обучающимися выступают одной из актуальных проблем образования. Технологии искусственного интеллекта могут помочь преподавателю в автоматизированном режиме при загрузке текстовых материалов осуществить их проверку на наличие несанкционированных заимствований.

8. Аналитическая деятельность. Преподавателям нередко приходится анализировать успеваемость обучающихся в параллели классов, а администраторам школ и сотрудникам управлений образования — проводить аналитическую работу с использованием достаточно больших выборок (все школы города, района, области, страны и т. п.). Технологии искусственного интеллекта по анализу больших баз данных помогут педагогам и администраторам в анализе больших выборок и в соответствующей аналитике. Это может использоваться при проверке эффективности или изменении содержания обучения и сроков овладения обучающимися конкретным материалом и т. п. Для педагога иностранного языка аналитическая деятельность технологий искусственного интеллекта может заключаться в сравнении результатов конкретной группы учеников со среднестатистическими результатами при больших выборках.

Конец ознакомительного фрагмента.