CC BY
41
Для противодействия естественным угрозам информационной безопасности в компании должен быть разработан и реализован набор процедур по предотвращению чрезвычайных ситуаций (например, по обеспечению физической защиты данных от пожара) и минимизации ущерба в том случае, если такая ситуация всё-таки возникнет. Один из основных методов защиты от потери данных - резервное копирование с четким соблюдением установленных процедур (регулярность, типы носителей, методы хранения копий и т.д.).
Список литературы:
1. Брандман Э.М. Цивилизационные императивы и приоритеты информационной безопасности общества / Э.М.Брандман // Философия и общество. - 2006. - № 3. - С. 60-77. - Предпринимательство. - С. 131-144.
2. Доктрина информационной безопасности // Средства массовой информации постсоветской России: учеб. пособие / Я.Н. Засурский, Е.Л. Вартанова, И.И. Засурский. - М., 2002. - С. 262-301.
3. Журин А. А. Информационная безопасность как педагогическая проблема // Педагогика. - 2001. - № 4. - С. 48-55.
МЕТОДИЧЕСКИЕ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ (НА ПРИМЕРЕ ОБУЧЕНИЯ ИНОСТРАННЫМ ЯЗЫКАМ)
© Краснова Е.В.*, Панова Е.АД Дусеев С.В.*, Петрова О.С.*
ООО «ЦРТ», г. Санкт-Петербург
В статье рассматривается проблема реализации систем электронного обучения иностранным языкам в настоящее время. Затрагиваются некоторые методические и технологические аспекты проблемы реализации этих систем: технические задачи и методические возможности. Также с точки зрения этих аспектов рассматриваются некоторые продукты, предлагающие электронное обучение иностранным языкам, популярные среди российских пользователей.
Современные информационные технологии формируют новый облик системы образования в целом и процесса обучения в частности. Это требует проработки методологических подходов с учетом возможностей существующих достижений в области телекоммуникаций, интерфейсов ввода и вывода
* Младший научный сотрудник, магистр лингвистики.
* Научный сотрудник, магистр лингвистики.
* Руководитель группы аналитики, специалист по маркетингу.
* Менеджер НИОКР, инженер по аудиовизуальной технике.
информации для персональных компьютеров и мобильных устройств, сетевых приложений, информационных социальных взаимодействий, а также технологий и методов обработки и анализа данных в процессе обучения.
В настоящее время наблюдается высокий спрос на изучение иностранных языков, поэтому в последние годы появляется достаточно большое количество систем электронного обучения иностранным языкам. Эти системы обладают рядом преимуществ и недостатков. С одной стороны, красочное оформление, легкость в использовании, которая обеспечивается удобным интерфейсом, элементы геймификации увлекают пользователя. С другой стороны, зачастую недостаточно хорошо проработана методика обучения, наблюдается однотипность упражнений, технологии искусственного интеллекта используются не в полной мере и зачастую недостаточно корректно. Таким образом, имеется довольно широкое поле для совершенствования систем электронного обучения иностранным языкам.
В этой статье мы рассмотрим основные вопросы, связанные с реализацией этих систем: технические задачи и методические возможности. Статья написана по результатам исследования, проведенного ООО «ЦРТ» при финансовой поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации.
Понятие электронного обучения, CALL-системы
Термин «e-learning» (электронное обучение) является общим обозначением, которое используется для описания «широкого диапазона применяемых электронных технологий (телевидение, радио, компакт-диск, сотовый телефон, интернет и т.д.) в образовании, с особым акцентом на обучение через интернет» [2].
Для обозначения электронных систем, предназначенных для обучения иностранным языкам, используется англоязычная аббревиатура CALL (Computer Assisted Language Learning), которая означает изучение языка с помощью компьютера. В отечественной литературе существует термин «компьютерная (электронная) лингводидактика», который появился в 1991 году. Данный термин обозначает область лингводидактики, изучающую теорию и практику использования компьютерных средств в обучении языку [1].
Возможности систем электронного обучения иностранным языкам обусловлены развитием информационных технологий в целом.
Изначально системы самостоятельного изучения иностранных языков с помощью персонального компьютера подразумевали использование компакт-диска с локально устанавливаемым программным обеспечением (Rosetta Stone1). Плюсом такого решения является его независимость от нали-
1 Rosetta Stone - коммерческий продукт, интерактивный курс для изучения иностранных языков, принадлежащий компании Rosetta Stone Inc. Демо-версия продукта доступна на сайте rosettastone.com.
чия доступа к сети Интернет. С другой стороны, этот же плюс оборачивается минусом - пользователь привязан к ПК, на котором установлено программное обеспечение.
Рост проникновения доступа к Интернету, а также развитие Интернет-технологий и сервисов привели к появлению новых систем электронного обучения, ориентированных на погружение студентов в устную и письменную языковую среду. Пользователю предлагается письменное и устное общение с носителем языка или тьютором для получения необходимых знаний, умений и навыков (Livemocha1, Busuu2 и другие).
Немалую роль сыграло распространение смартфонов и планшетных компьютеров, которое вывело электронное обучение на новый уровень: с помощью мобильных приложений появилась возможность изучать иностранные языки в любом месте в удобное для пользователя время (существуют мобильные приложения систем Busuu, Rosetta Stone, LinguaLeo3 и других).
Таким образом, с функциональной точки зрения главным преимуществом современных систем электронного обучения иностранным языкам является высокая доступность: пользователь имеет возможность изучать иностранный практически в любое время в любом месте и за низкую стоимость, используя при этом любое удобное техническое средство.
В этом разделе мы попытаемся сформулировать требования и задачи современных CALL-систем, а также методические возможности, которые открываются благодаря компьютерным технологиям и разнообразию форматов.
Задачи CALL-систем
В обучающих системах одной из основных проблем является проблема моделирования естественного общения между человеком и компьютером. Конечно, посредством компьютера не представляется возможным полностью реализовать человеческое общение, возникающее между преподавателем и обучающимся, однако возможно проработать отдельные аспекты данного общения посредством формализации определенных правил. На достижение этой цели направлены некоторые компьютерные технологии, а также задачи CALL-систем:
- Применение технологий обработки письменной речи (обработки естественного языка, Natural Language Processing, NLP);
1 Livemocha - социальная сеть для изучения иностранных языков, расположена на сайте live-mocha.com, который принадлежит компании Livemocha, Inc. и эксплуатируется ею. Сервис Livemocha доступен в режиме freemium.
2 Busuu - инновационное виртуальное сообщество для изучения иностранных языков, расположена на сайте busuu.com, который принадлежит компании Busuu Online S.L.
3 LinguaLeo - веб-сервис для изучения иностранных языков в режиме freemium, принадлежащий ООО «Лингуалео», расположен на сайте lingualeo.ru.
- Применение технологий автоматического распознавания речи (Automatic Speech Recognition, ASR);
- Разработка экспертных систем (Expert Systems).
- Анализ ошибок (Error Detection);
- Разработка обратной связи (Feedback);
- Создание модели пользователя (User (Student) Modeling);
Рассмотрим каждую из приведенных выше задач подробнее.
Технологии NLP, под которыми подразумеваются технологии обработки
письменной речи, являются основной составляющей интеллектуальных обучающих систем. Технологии NLP позволяют проводить более сложный анализ ответов обучающихся, а также формировать эффективную обратную связь.
Несмотря на то, что технологии NLP считаются неотъемлемой частью экспертных обучающих систем, в коммерческих продуктах они задействуются нечасто. Данный факт объясняется, прежде всего, тем, что внедрение технологий NLP в обучающие системы является очень трудоемкой и сложной задачей, требующей проработки с дидактической, технической и лингвистической стороны.
Более естественное, а следовательно и более комфортное для пользователя взаимодействие с компьютером обеспечивает возможность общения посредством устной речи. Эта задача решается с помощью технологии ASR: автоматическое распознавание устной речи может использоваться как для навигации, так и для решения некоторых методических задач, например, отработки и контроля навыков произношения.
Далее опишем работу экспертной системы (Expert System) на примере разрабатываемой ООО ЦРТ CALL - системы «Лингвистический тренажер» (см. пример данного алгоритма обучения на рис. 1). Экспертная система содержит единицы теоретического материала: грамматические (Tg) и лексические (Tv), а также упражнения, которые подразделяются на тренирующие (P) и контролирующие (C). К каждому элементу упражнений приписываются определенные веса, в зависимости от того, на отработку каких навыков (аудирование, говорение, чтение, письмо) и знаний (грамматика, лексика) они нацелены.
Каждому теоретическому элементу соответствует определенный набор тренировочных упражнений, включая альтернативные упражнения (см. на рис. 1: Р1.2а, Р1.2Ь, Р1.2с). Альтернативные упражнения предоставляются пользователю, если за основное упражнение он набрал недостаточное количество баллов, либо по желанию самого пользователя. Альтернативные упражнения отличаются только содержанием, но обладают одинаковыми весами по навыкам и знаниям, то есть являются равноценными.
Единицы теории и тренировочных упражнений, объединенные общей тематикой, составляют урок. Тематики могут быть следующие, например, для английского языка: «Nice to meet you», «My family» и т.д. Пять уроков образуют блок, после каждого блока следует проверка усвоенного материала, состоящая из контролирующих упражнений (С). Траектория обучения
задана таким образом, чтобы пользователь мог проходить курс дальше, даже если получил плохой результат за практические и контролирующие упражнения. Обучающая система только дает рекомендации пользователю, плохие результаты за упражнения будут отражены в отчете об успеваемости, а также будут выражены в низком рейтинге в сетевом сообществе.
Рис. 1. Пример алгоритма обучения в системе «Лингвистический тренажер»
Помимо элементов курса с весами экспертная система содержит также правила анализа ошибок и сообщения об обратной связи. Рассмотрим далее поподробнее принципы анализа ошибок и генерации обратной связи.
При исследовании ошибок пользователей, изучающих иностранный язык, необходимо различать опечатки и ошибки, вызванные недостаточным владением лингвистическими правилами изучаемого языка (орфографией, грамматикой и т.д.). Как показали исследования, у изучающих иностранный язык 80 % ошибок вызвано языковой интерференцией (большинство - ошибки правописания, фонологические и лексические ошибки при этом наблюдались чаще морфологических и орфографических) и только 20 % ошибок относилось к опечаткам.
Next lesson
Block of 5 lessons
I
Cl.l+n
Для анализа текстов на естественном языке и преобразования их в формальные синтаксические и / или семантические структуры используются парсеры (анализаторы). Одна из основных целей применения парсеров - анализ ошибок пользователя, то есть, в первую очередь, проверка грамматики и правописания. Парсеры также дают пользователю возможность самому работать над своими ошибками, развивая собственно способность к изучению языков. Другая возможность в применении парсеров - исследование типичных ошибок пользователей, изучающих определенный иностранный язык. На основе этого создаются специальные базы ошибок обучающихся, что позволяет разрабатывать более эффективный обучающий материал с учетом трудностей в изучении иностранного языка для пользователей, носителей того или иного конкретного языка.
После анализа ошибок наступает следующий этап - разработка обратной связи от обучающей системы к пользователю. У разработчиков компьютерных обучающих систем существуют различные мнения по поводу характера обратной связи: от полного отрицания эффективности негативной обратной связи, в случае ошибки, допущенной пользователем, до признания ее необходимости. В целом же, эффективная обратная связь должна помочь пользователю локализовать источник ошибки с фокусированием не на отвлеченных грамматических категориях, а на конкретных контекстах, вызвавших у пользователя затруднение.
Помимо анализа ошибок пользователя и формирования обратной связи, одной из самых важных задач в разработке обучающих систем является создание модели пользователя (User (Student) Modeling). Модель пользователя в процессе работы пользователя с обучающей системой собирает информацию о пользователе, на основе которой делает вывод о знаниях обучающегося и корректирует траекторию его обучения. Обычно модель пользователя включает следующие компоненты: базу знаний о пользователе; модуль запросов, который управляет запросами от других компонентов системы и формирует ответы на основе информации, полученной от пользователя; модуль обновления базы знаний в зависимости от результата взаимодействия пользователя с системой; модуль синтеза, который выводит синтетическую модель пользователя на основе наблюдаемых данных.
Следует отметить, что использование компьютера в обучении языку автоматически не дает преимуществ перед классическим печатным учебником. Преимущества использования компьютера появляются лишь при эффективном его взаимодействии с пользователем, чего можно достичь, в частности, посредством развития и применения технологий NLP [4].
Методические возможности CALL-систем
Применение компьютера в области преподавания иностранных языков открывает новые возможности, если сопоставить электронное обучение с
классическим преподаванием в аудитории. Однако в то же время остаются некоторые методические аспекты классического преподавания иностранных языков, которые не могут быть полноценно реализованы с помощью современных информационных технологий и существующих форматов электронных обучающих систем.
Среди открывающихся в сфере электронного обучения иностранным языкам общих и частных возможностей некоторые связаны с общими задачами СЛЬЬ-систем. В нашей статье мы рассмотрим следующие методические возможности:
- Создание гибких систем;
- Индивидуализация, адаптивность курса;
- Имитация погружения в языковую среду;
- Тренировка произношения с помощью Л8Я;
- Автоматический анализ ошибок;
- Взаимодействие с носителями языка: отработка навыков разговорной речи, проверка заданий и исправление ошибок носителями.
Важной является возможность разработки с помощью компьютера гибких систем, что резко отличает компьютерные курсы от классических образовательных программ, реализованных в печатных учебниках. Например, один и тот же курс иностранного языка можно «подстроить» под разные цели, который преследует пользователь (обучаемый): самообучение для туризма, «для себя» (например, для повышения собственной ценности на рынке труда), для использования языка в какой-либо определенной тематической области (бизнес, медицина, искусство и др.), для целей эмиграции и т.д. Таким образом, после того, как пользователь выбрал цель изучения языка в самом начале работы с электронной системой, курс автоматически модифицируется, например, путем сортировки по разговорным темам, на которых основаны упражнения, предлагаемые для отработки навыков, лексическая база, при этом грамматическая база курса остается неизменной.
Индивидуализировать курс обучения, то есть адаптировать его под конкретного пользователя, в электронных системах позволяет возможность динамической перестройки курса. Идея динамической перестройки основана на том, что пользователю не нужно двигаться по строго заданной траектории курса. Несмотря на то, что автоматическая перестройка курса в зависимости от предыдущих результатов пользователя в настоящее время не может заменить хорошего индивидуального преподавателя, изучение языка в индивидуальном режиме через электронные ресурсы является более доступным и удобным.
На современном этапе развития компьютерной лингводидактики основной целью создания электронных систем обучения иностранным языкам является эффективное развитие коммуникативной компетенции учащихся. Создаются интегрированные компьютерные среды, с помощью которых
обеспечивается имитация полного погружения учащихся в среду изучаемого языка. Использование этого подхода объясняется высокой эффективностью освоения языка естественным образом. Такой подход используется в некоторых популярных продуктах, о которых пойдет речь в следующем разделе. При данном подходе пользователю предлагается усвоение лексической базы через ассоциации - сопоставление слов с изображениями (фотоизображения, графические иллюстрации и т.п.), при этом перевод иностранной лексики на родной язык обучаемого не дается. Также не предоставляется объяснений лингвистических правил. Предполагается, что пользователь усвоит грамматику, фонетику, а также правила чтения без объяснения, путем запоминания предлагаемых слов, фраз и предложений, которые сопоставляются с изображениями.
Отработка произношения и навыков разговорной речи, а также их оценка в некоторых системах электронного обучения иностранным языкам реализуется с помощью технологии Л8Я, так как развитие данной технологии уже достигло того уровня, когда она может применяться для этих целей. Тем не менее, лишь некоторые обучающие системы применяют распознавание речи. Технологии Л8Я делятся на два типа: распознавание дискретной речи и распознавание слитной речи. Распознавание дискретной речи часто используется при отработке фонетики, а также для тренировки беглости произношения, когда пользователь может произнести только определенный набор слов и фраз. Распознавание слитной речи предполагает, что пользователь может говорить свободно, однако надежность данных систем не позволяет их активно применять в обучении языку [3]. Технология автоматического распознавания не может полностью заменить хорошего преподавателя фонетики. Это связано со многими факторами. В первую очередь необходимо учитывать тот факт, что для проверки произношения система распознавания должна быть настроена на акцентную речь. Более того, в речи обучаемых - носителей разных языков проявляется акцент разного характера. В существующих компьютерных системах обучения иностранным языкам распознавание речи реализуется, как правило, путем сравнения записи речи носителя с данными некой эталонной записи, что не совсем верно с методической точки зрения. Разработка полноценной системы автоматического распознавания речи, предназначенной для обучения иностранным языкам, в частности для отработки и проверки произношения, ввиду приведенных, а также еще ряда причин является дорогостоящей.
В системах электронного обучения иностранным языкам важным является не только сообщение пользователю о правильном или неправильном ответе, но в случае неправильного ответа необходимо предоставить пользователю более подробную информацию о сделанной ошибке, а также направить его в необходимый раздел, где изучаются знания, проверяемые в данном упражнении. Подобная обратная связь является наиболее эффективной.
Для ее осуществления требуется интеграция в систему дополнительных лингвистических ресурсов, включающих лексическую, морфологическую и синтаксическую информацию. В этом могут помочь такие инструменты как онлайн-словари, морфологические и синтаксические анализаторы (парсеры) и т.д. Наиболее простой способ применения словарей - проверка орфографии текстовых ответов пользователя, чтобы отличить, таким образом, орфографическую ошибку (неправильное написание слова) от грамматической (использование неправильной формы слова). Для высоко аналитических языков, например, английского, проверку реализовать проще, чем для флективных языков, например, славянских, для которых словарь для проверки орфографии должен содержать большое количество словоформ, что существенно увеличивает его размеры. В более сложных системах разрабатываются так называемые «правила ошибок», что помогает предусмотреть различные виды обратной связи и изменения траектории обучения пользователя.
Применение подобных технологий искусственного интеллекта возможно не только в целях диагностики ошибок пользователя, но и для снабжения обучающих текстов дополнительными лингвистическими комментариями.
Выше были приведены примеры решения некоторых задач обучения с помощью технологий. Также некоторые задачи позволяют решить существующие форматы систем электронного обучения иностранным языкам.
Для электронных систем обучения иностранным языкам сложностью является отработка навыков разговорной речи - аспект изучения иностранного языка, который в аудитории тренируется путем составления и отработки диалогов с преподавателем либо с другими учащимися. В настоящее время эта проблема с относительным успехом решается путем создания социальных сетей для изучения иностранных языков, в которых пользователь может в практически неограниченном объеме общаться не только с другими изучающими тот или иной язык, но и с носителями языка, что зачастую сложно реализовать в условиях классического обучения в аудитории. При таком общении пользователь свободнее чувствует себя в отношении выбора темы разговора, которая не является строго заданной.
Носитель языка, который изучает пользователь, может не только общаться с обучаемым, но и исправлять его ошибки. Возможность взаимодействия с носителями языка в некоторой степени решает проблему реализации корректной автоматической оценки, а также проблему поиска преподавателя, функцию которого в данном случае частично выполняет носитель языка. Однако реализация такого подхода обнаруживает некоторые минусы.
Реализация возможностей электронного обучения в некоторых современных продуктах
В настоящее время ввиду ряда причин в имеющихся СЛЬЬ-разработках реализованы не все возможности, которые открываются благодаря совре-
менным информационным технологиям. Авторами было проведено небольшое исследование: были протестированы продукты, предлагающие электронное обучение иностранным языкам, популярные среди российских пользователей, и проанализированы некоторые методические решения, а также реализация в этих системах некоторых компьютерных технологий. Были протестированы следующие продукты:
- Rosetta Stone;
- Tell Me More Ultimate1;
- Livemocha;
- Busuu;
- Duolingo2.
В основе методики большинства протестированных продуктов лежит имитация погружения пользователя в языковую среду. При таком подходе пользователю предлагается механически запоминать слова и фразы на основе соответствия их фотоизображениям; перевод новой лексики на родной язык пользователя либо отсутствует (Rosetta Stone) либо предлагается опционально (Tell Me More, Livemocha). Фразы, предлагаемые для запоминания, в течение урока постепенно наращиваются, таким образом, словарный запас пользователя пополняется новой лексикой.
Блоки, в которых даются и объясняются грамматические правила, зачастую либо отсутствуют (Rosetta Stone) либо предлагаются в платной части контента (Livemocha). Следует также упомянуть о критичности отсутствия объяснения правил в отношении языков с нетрадиционной графикой: японского, китайского, хинди и др.
Реализация возможности динамической перестройки курса отмечена в системе Tell Me More Ultimate. Пользователь может выбрать оптимальную схему занятий: наряду со свободным (самостоятельное планирование своего обучения) и управляемым (программа составляет индивидуальный план работы в соответствии с исходным уровнем владения языком, целями обучения и временными рамками, которые задает пользователь) режимами пользователь может выбрать динамический режим. Динамический режим обучения предполагает подбор программой каждого следующего упражнения в соответствии с результатами уже выполненных заданий, а также с целями обучения. Чем дольше пользователь работает в нем, тем более точно программа определяет, какие именно упражнения ему подходят.
Несмотря на то, что правильным было бы учитывать природу и причину ошибок (например, обучаемый может допустить орфографическую ошибку,
1 Tell Me More Ultimate - комплекс коммерческих продуктов, разработанный компанией Aura-log, представляющий собой интерактивные обучающие программы по испанскому, английскому, немецкому, французскому, итальянскому, а также голландскому, китайскому и арабскому языкам. Демо-версия продукта доступна на сайте tellmemorecorporate.com.
2 Duolingo - онлайн сервис, предлагающий бесплатное изучение иностранных языков, расположен на сайте duolingo.com
которая может оказаться как результатом незнания правила, так и следствием опечатки, что не равноценно), полноценная система автоматического анализа ошибок отсутствует в протестированных продуктах. Однако частичная реализация автоматического анализа ошибок была обнаружена в курсе испанского языка, который предлагает онлайн-сервис Duolingo. В упражнениях, где требуется написать слово или фразу на испанском языке (например, упражнения на лексику, перевод на испанский), ошибка в орфографии засчитывается (например, неверная буква), а ошибка в ударении, которое в испанском языке в случаях отклонения от правила обозначается в орфографии диакритическим знаком, не засчитывается. Допустив ошибку в ударении, пользователь получает рекомендацию быть внимательнее в этом отношении.
С помощью технологии ASR реализована тренировка произношения (Tell Me More): пользователь записывает свою речь через микрофон, а система распознавания речи дает оценку произнесенного пользователем фрагмента. Система распознавания речи указывает на неправильно произнесенные слова, если таковые имеются. Эта система также позволяет имитировать устный диалог: компьютер «понимает» то, что говорит пользователь, и дает ответ.
Благодаря своему формату, социальные сети для изучения иностранных языков (Livemocha, Busuu) обеспечивают пользователя возможностью взаимодействия с носителями изучаемого языка. Это взаимодействие достигается путем внедрения в курс обязательных и дополнительных заданий (Livemocha), письменных и устных1, которые проверяются другими пользователями - носителями языка либо пользователями, которые знают язык на достаточно высоком уровне. Проверяющие пользователи ставят обучаемому оценку за выполненное упражнение по нескольким аспектам. Проверяющие также могут исправлять ошибки. Однако, как правило, ошибки исправляются без соответствующих объяснений, что может быть расценено как методический минус.
* * *
Рост популярности электронного обучения иностранным языкам диктует задачи, которые необходимо решить для успешной реализации CALL-систем: применение технологий обработки устной и письменной речи, система анализа ошибок и обратная связь, создание модели пользователя.
Решение этих задач, а также разнообразие форматов систем электронного обучения открывают различные методические возможности, некоторые из которых были рассмотрены в статье. Реализация этих методических возможностей в свою очередь представляет технические сложности, которые в настоящее время полностью не преодолены.
Некорректное применение и отказ от применения технологий искусственного интеллекта превращает методические возможности в методические
1 В сервисе Busuu проверка устных упражнений носителями языка является платной.
минусы и недостатки, которые ведут к некорректной работе системы и снижению эффективности обучения.
В протестированных продуктах обнаружились различные методические ошибки. В первую очередь следует отметить довольно низкое качество обучающего материала, особенно той его части, которая предоставляется бесплатно (ошибки при переводе обучающего материала, ошибки интерфейса). Как правило, все уроки протестированных курсов построены по однообразной схеме, набор упражнений ограниченный и сами упражнения также зачастую построены однообразно. Методической полноценности курсов лишает отсутствие возможности тренировки всех навыков, обычно происходит тренировка лишь некоторых отдельных навыков. Подход, основанный на имитации погружения пользователя в языковую среду, имеет некоторые методические минусы: при общем низком качестве обучающего материала полностью отсутствует объяснение грамматики, что для самостоятельного изучения иностранного языка является скорее недостатком, чем преимуществом. Методическим недостатком курсов, которые предлагают социальные сети, является то, что при проверке упражнений и исправлении ошибок пользователь не получает объяснения правильного варианта.
Из-за упора на коммерциализацию продуктов электронного обучения, малое внимание уделяется именно методической части, несмотря на то, что именно она обеспечивает эффективность обучения, которая является главной целью создания электронных обучающих систем.
Таким образом, в настоящее время можно говорить о большом поле для совершенствования существующих и создания новых систем электронного обучения иностранным языкам. Эффективность систем значительно повысится благодаря корректному использованию всех возможностей, которые предоставляют современные информационные технологии. В первую очередь это - возможность индивидуализации курса, адаптации курса в зависимости от пожеланий и результатов обучаемого, реализация системы анализа ошибок и создание системы подсказок и автоматических рекомендаций, а также корректное применение технологий искусственного интеллекта, которое повысит не только эффективность обучения, но и интерес пользователей.
Список литературы:
1. Бовтенко М.А. Компьютерная лингводидактика. - М., 2005.
2. Ступин А.А., Ступина Е.Е. Электронное обучение (e-Learning) - проблемы и перспективы исследований // Дистанционное и виртуальное обучение. - 2012. - № 1. - С. 38-49.
3. Gamper J., Knapp J. A Review of Intelligent CALL Systems // Computer Assisted Language Learning. - 2002. - Vol. 15, N 4.
4. Heift T., Schulze M. Errors and Intelligence in Computer-Assisted Language Learning. - Routledge, 2007.
