CC BY
0
НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ « БИУ »
!ББЫ (р) 2411-7161 / (е) 2712-9500
№9 / 2024
УДК 37
Аллабергенова С.
Студентка
Туркменский национальный институт мировых языков имени Довлетмаммета Азади
г. Ашхабад, Туркменистан Алланазарова Я.
Студентка
Туркменский национальный институт мировых языков имени Довлетмаммета Азади
г. Ашхабад, Туркменистан
ИНКЛЮЗИВНЫЕ ЯЗЫКОВЫЕ ПРОГРАММЫ ДЛЯ СТУДЕНТОВ С ОСОБЫМИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМИ ПОТРЕБНОСТЯМИ
Аннотация
В статье рассматриваются инклюзивные подходы к обучению языкам для студентов с особыми образовательными потребностями. Обсуждаются методы и стратегии, направленные на создание доступной и эффективной языковой среды для всех учащихся.
Ключевые слова
инклюзия, особые образовательные потребности, языковые программы, адаптивное обучение, доступность.
Современные технологии стремительно меняют подходы к обучению языкам. Машинное обучение, как подмножество искусственного интеллекта, предлагает инновационные решения для автоматизации педагогических практик. Эта статья направлена на изучение возможностей машинного обучения в изучении языков и его влияние на эффективность обучения. С каждым годом количество платформ и приложений, использующих машинное обучение, растет, что делает обучение языкам более доступным и персонализированным.
Основы машинного обучения в образовании
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов, позволяющих компьютерам учиться на основе данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. В образовательном контексте это означает использование алгоритмов для анализа поведения студентов и адаптации учебных материалов под их нужды.
Анализ данных: Алгоритмы машинного обучения анализируют большие объемы данных, поступающих от пользователей, включая их результаты, время, проведенное на платформе, и выполненные задания. На основе этого анализа платформа может сделать выводы о сильных и слабых сторонах студента.
Персонализированное обучение: Используя собранные данные, системы машинного обучения могут создавать индивидуализированные планы обучения. Например, если у студента наблюдается замедление в усвоении новой грамматической структуры, система может предложить дополнительные ресурсы и упражнения, направленные на устранение этих пробелов.
Прогнозирование успеха: Алгоритмы могут предсказывать, какие студенты, вероятнее всего, столкнутся с трудностями, и предлагать дополнительные материалы заранее. Это позволяет повысить общий уровень успеваемости и мотивации студентов.
АКАДЕМИЧЕСКОЕ ИЗДАТЕЛЬСТВО «НАУЧНАЯ АРТЕЛЬ»
Преимущества автоматизации педагогических практик
Внедрение технологий машинного обучения в учебный процесс приносит ряд значительных преимуществ:
Эффективность обучения: Адаптивные системы способны подстраиваться под темп и уровень подготовки учащегося, что ведет к повышению уровня усвоения материала. Например, исследования показывают, что студенты, использующие адаптивные системы, достигают больших успехов по сравнению с теми, кто обучается по традиционным программам.
Экономия времени преподавателя: Автоматизация рутинных задач, таких как проверка тестов и предоставление обратной связи, позволяет учителям сосредоточиться на более важных аспектах обучения. Это может включать более глубокое взаимодействие с учащимися и индивидуальное консультирование.
Доступность ресурсов: Онлайн-платформы, использующие машинное обучение, могут быть доступны для студентов из любых уголков мира, что снижает барьеры для получения образования. Особенно это актуально для студентов из удаленных регионов или стран с ограниченными ресурсами.
Многообразие методов обучения: Машинное обучение позволяет интегрировать различные форматы обучения (видео, аудио, интерактивные задания), что способствует более глубокому усвоению материала. Например, студенты могут чередовать аудиоуроки с практическими заданиями, что улучшает как их понимание языка, так и их произношение.
Адаптивное обучение и его роль в изучении языков
Адаптивное обучение представляет собой подход, при котором образовательный процесс настраивается под индивидуальные потребности студента. Это осуществляется за счет анализа данных, полученных от учащихся, и дальнейшей адаптации контента в реальном времени.
Перспективы и вызовы
Несмотря на множество преимуществ, внедрение машинного обучения в обучение языкам также сталкивается с определенными вызовами:
Качество данных: Для успешной работы алгоритмов необходимо собирать качественные данные о процессе обучения. Плохо структурированные или недостаточно объемные данные могут привести к неэффективности систем. Кроме того, важно учитывать, что различия в образовательных системах и культурных контекстах могут влиять на данные.
Заключение
Машинное обучение представляет собой мощный инструмент для автоматизации педагогических практик в обучении языкам. Применение технологий адаптивного обучения и анализа данных позволяет значительно повысить эффективность учебного процесса и улучшить качество образования. Важно учитывать вызовы, стоящие перед внедрением этих технологий, и продолжать исследования, направленные на оптимизацию и интеграцию машинного обучения в образовательную практику.
Список использованной литературы:
1. Lemaire, Р., & Lecocq, J. (2018). Artificial Intelligence in Education: Opportunities and Challenges. London: Springer.
2. McCoy, L. P. (2020). Machine Learning in Education: Exploring Opportunities and Challenges. Educational Technology Review.
3. Warschauer, M., & Healey, D. (1998). Computers and Language Learning: An Overview. Language Learning & Technology, 2(1), 3-20.
© Аллабергенова С, Алланазарова Я., 2024
