CC BY
0
Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки 2024. Т. 29. № 1 http://journals.tsutmb.ru/humanities/
Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review. Series: Humanities 2024, vol. 29, no. 1 http://journals.tsutmb.ru/humanities-eng/
ISSN 1810-0201 (Print) ISSN 2782-5825 (Online)
Научная статья УДК 372.881.111.1
https://doi.org/10.20310/1810-0201 -2024-29-1 -99-108
Обучение студентов-лингвистов написанию эссе
на иностранном языке на основе работы с системой автоматизированной оценки Criterion
Татьяна Юрьевна ТОРМЫШОВА *, Татьяна Юрьевна РЯЗАНЦЕВА©,
Наталья Игоревна СУХАНОВА ©
ФГБОУ ВО «Липецкий государственный технический университет» 398042, Российская Федерация, г. Липецк, ул. Московская, 30 *Адрес для переписки: tatyanalip@list.ru
Актуальность. Обучение студентов-лингвистов написанию эссе на иностранном языке для преподавателя является трудоемким и затратным по времени видом деятельности. Современные инструменты искусственного интеллекта способны взять на себя некоторые функции преподавателя по предоставлению студентам оценочной обратной связи. Цель исследования - разработать поэтапную методику обучения студентов написанию эссе на иностранном языке на основе практики с ИИ-инструментом.
Материалы и методы. Был проведен анализ научных статей по педагогике и методике обучения иностранным языкам из научных журналов, индексируемых в МНБ Scopus и Web of Science, а также перечня ВАК РФ (К1, К2). В качестве ИИ-инструмента использовалась система автоматизированного контроля эссе Criterion компании Educational Testing Service. Результаты исследования. Была разработана методика обучения студентов-лингвистов написанию эссе на иностранном языке на основе системы Criterion, состоящая из семи последовательных этапов: 1) подготовительного; 2) написания студентами черновой версии эссе на иностранном языке; 3) получения оценочной обратной связи от системы Criterion;
4) изучения студентами оценочной обратной связи от системы Criterion и доработки эссе;
5) обсуждения в классе результатов работы с системой Criterion; 6) рефлексии студентов работы с системой Criterion; 7) проверки эссе студентов преподавателем.
Выводы. Предлагаемая поэтапная методика обучения реализуется в рамках парадигмы «обучающийся - искусственный интеллект - педагог» и направлена на создание дополнительных условий для внеаудиторной иноязычной практики студентов.
Ключевые слова: искусственный интеллект, автоматизированный контроль, обучение письменной речи, система Criterion
Для цитирования: Тормышова Т.Ю., Рязанцева Т.Ю., Суханова Н.И. Обучение студентов-лингвистов написанию эссе на иностранном языке на основе работы с системой автоматизированной оценки Criterion // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 1. С. 99-108. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-1-99-108
© Тормышова Т.Ю., Рязанцева Т.Ю., Суханова Н.И., 2024
99
Original article
https://doi.org/10.20310/1810-0201 -2024-29-1 -99-108
Teaching students of linguistics to write essays in a foreign language based on working with the Criterion automated assessment system
Tatyana Yu. TORMYSHOVA *, Tatyana Yu. RYAZANTSEVA ,
Natalia I. SUKHANOVA
Lipetsk State Technical University 30 Moskovskaya St., Lipetsk, 398055, Russian Federation ^Corresponding author: tatyanalip@list.ru
Importance. Teaching linguistic students to write essays in a foreign language is a laborious and time-consuming activity for a teacher. Modern artificial intelligence tools are able to take on some of the functions of a teacher to provide students with evaluative feedback. The purpose of the study is to develop a step-by-step methodology for teaching students to write essays in a foreign language based on practice with an AI tool.
Materials and methods. The analysis of scientific articles on pedagogy and methods of teaching foreign languages from scientific journals indexed in the Multinational Database Scopus and Web of Science, as well as the list of peer-reviewed scientific publications of the Russian Federation (K1, K2) is carried out. The Educational Testing Service's Criterion automated essay control system is used as an AI tool.
Results and Discussion. A methodology has been developed for teaching students of linguistics to write essays in a foreign language based on the Criterion system, consisting of seven consecutive stages: 1) preparatory; 2) students writing a draft version of an essay in a foreign language; 3) receiving evaluation feedback from the Criterion system; 4) students studying evaluation feedback from the Criterion system and finalizing the essay; 5) discussing the results of work with the Criterion system in the classroom; 6) students reflecting on work with the Criterion system; 7) checking students' essays by a teacher.
Conclusion. The proposed step-by-step teaching methodology is implemented within the framework of the "student - artificial intelligence - teacher" paradigm and is aimed at creating additional conditions for extracurricular foreign language practice of students.
Keywords: artificial intelligence, automated control, writing training, Criterion
For citation: Tormyshova, T.Yu., Ryazantseva, T.Yu., & Natalia I. Sukhanova, N.I. (2024). Teaching students of linguistics to write essays in a foreign language based on working with the Criterion automated assessment system. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review. Series: Humanities, vol. 29, no. 1, pp. 99-108. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-1-99-108
АКТУАЛЬНОСТЬ
Обучение студентов написанию творческих работ на изучаемом иностранном языке, в том числе различные виды эссе, включает предоставление преподавателем обратной связи (feedback) с качественной и количественной оценкой содержания, структуры и языкового оформления эссе, а также реко-
мендации по дальнейшей доработке творческой работы. Однако предоставление такой оценочной обратной связи (evaluative feedback) часто поднимает ряд проблем как со стороны студентов, так и со стороны преподавателей и методистов. К наиболее общим из них можно отнести следующие вопросы. Во-первых, проверка преподавателем письменных работ и предоставление студентам
оценочной обратной связи может занять продолжительные отрезки времени: от нескольких дней до недели и более. Безусловно, за это время студенты могут потерять интерес как к самому творческому заданию, так и к его содержанию, что отмечается многими учеными (например, П.В. Сысоевым и Е.М. Филатовым [1; 2]).
Во-вторых, некоторые студенты испытывают дискомфорт или страх перед преподавателем при получении оценочной обратной связи относительно творческих работ. Как отмечают в своем исследовании Х.С. Ким, Ю. Ча и Н.Ю. Ким, это способствует снижению мотивации и нежеланию выполнять задания на развитие иноязычной письменной речи [3].
В-третьих, некоторые ученые отмечают субъективность в оценке преподавателем в качестве одного из факторов, демотивирую-щих студентов выполнять творческие работы. В частности, в своем исследовании В. Замел выявил отсутствие у преподавателей последовательности и наличие предвзятости при оценке эссе студентов [4].
Эти и многие другие факторы осложняют процесс обучения студентов-лингвистов написанию творческих работ на иностранном языке.
Современные открытия в области искусственного интеллекта (ИИ) и интеграции ИИ-технологий в процесс обучения иностранному языку позволили заново обратиться к вопросу обучения студентов лингвистических специальностей написанию творческих работ на иностранном языке. Раскрывая образовательный потенциал технологий искусственного интеллекта, П.В. Сысоев обозначил организацию автоматизированного контроля и оценки освоения обучающимися учебного материала в качестве составляющего одного из векторов интеграции ИИ-технологий в образование [1; 5]. ИИ-инструменты способны предоставить студентам мгновенную оценочную количественную (выраженную в оценке) и качественную (выраженную в комментариях к работе) обратную связь. Это лингводидактическое свойст-
во ИИ-инструментов предоставлять обучающимся мгновенную обратную связь по содержанию письменных творческих работ может быть использовано в разработке новых инновационных методик обучения, в основе которых лежит парадигма триады «обучающийся - искусственный интеллект -педагог» [1]. Согласно данной парадигме ИИ-инструменты не замещают преподавателя, а создают для студента дополнительные условия для развития иноязычных речевых умений.
Система автоматизированной оценки письменных творческих работ Criterion выступает одним из ИИ-инструментов, который можно использовать в обучении студентов написанию эссе на иностранном языке. Однако разработка методики обучения студентов-лингвистов написанию эссе на иностранном языке на основе работы с системой автоматизированной оценки Criterion не выступала предметом отдельного исследования.
Цель исследования: разработать метод и-ку обучения студентов-лингвистов написанию эссе на иностранном языке на основе работы с системой автоматизированной оценки Criterion.
Обзор литературы. Создание технологий автоматизированной оценки письменных работ учащихся и студентов продолжается на протяжении нескольких десятков лет. Первым цифровым инструментом оценки эссе обучающихся считается программа "Project Essay Grade" (PEG), разработанная в 1960-е гг. американским ученым Э.Б. Пейджем [6]. Этот инструмент был направлен на оценку письменного текста по формальным признакам, к которым относятся орфография, грамматика, синтаксис, использование связующих слов и выражений. С позиции современных технологий PEG представляется достаточно примитивным инструментом, не способным реально оценить содержание работы. Однако именно с этой разработки Э.Б. Пей-джа началась эра развития инструментов автоматизированной оценки письменных работ обучающихся.
Пандемия коронавирусной инфекции COVID-19 послужила определенным стимулом развития информационных и коммуникационных технологий, а также технологий искусственного интеллекта, которые постепенно получают широкое внедрение в образовании. На настоящий момент насчитывается несколько десятков ИИ-инструментов, которые направлены на оценку эссе на иностранном языке обучающихся. Анализ методических работ, опубликованных в международных научных журналах по методике обучения иностранным языкам, входящих в МНБ Scopus, Web of Science, а также в перечень ВАК РФ (К1 и К2) свидетельствует о том, что наиболее популярными на настоящий момент выступают такие ИИ-инструменты, как платформа Grammarly, платформа PaperRater, нейросеть ChatGPT. Изучение методических работ ученых свидетельствует о том, что предметом их исследования были разные аспекты использования ИИ-инструмента в автоматизированной оценке эссе обучающихся. В частности, А. Пердана и М. Фа-рида [7] изучали критерии предоставления платформой Grammarly оценочной обратной связи по таким критериям, как: а) язык; б) понятность текста; в) распространенность текста; г) стилистика; Дж.М. Дембси [8], К. Джаява-лан и А.Б. Разали [9], М.Р. Манапа, Н.Ф. Рамли, А.А.М. Кассима [10], Дж. Ванга, М. Брауна [11] - сравнивали обратную связь, предоставляемую студентам преподавателем и ИИ-инструментом; К. Гуо и Д. Ванг [12] -описывали методические возможности ChatGPT в предоставлении оценочной обратной связи обучающимся; П.В. Сысоев, Е.М. Филатов [13], С.М. Кащук [14] - изучали способности ChatGPT в решении исследовательских задач при написании научного текста; П.В. Сысоев, Е.М. Филатов [2] - разрабатывали этапы методики обучения студентов написанию творческих письменных работ на основе получения от ИИ-инструмента оценочной обратной связи.
Система автоматизированной оценки творческих работ на иностранном языке Criterion, разработанная американской ком-
панией "Education Testing Service" (ETS), является одним из современных инструментов оценки эссе обучающихся. Отметим, что ежегодный объем эссе, которые прошли оценку через Criterion, достигает нескольких десятков тысяч, так как именно этот инструмент используется для оценки развития у обучающихся умений письменной речи (Test of Written English) в рамках американского теста по английскому языку как иностранному (Test of English as a Foreign Language (TOEFL)). При оценке эссе Criterion использует следующие критерии: а) грамматика; б) словоупотребление; в) орфография; г) стилистика. Одно из наиболее интересных, на наш взгляд, по полученным результатам выявления лингводидактического потенциала системы Criterion было проведено Р. Лонгом [15]. Цель исследования заключалась в: а) выявлении различий в оценке эссе на английском языке японских студентов-первокурсников преподавателем и системой Criterion; б) определении влияния практики студентов с системой Criterion при работе над эссе на овладение ими речевыми умениями по написанию эссе. Результаты показали, что практически по всем критериям система Criterion предоставила студентам значительно больше оценочной обратной связи по сравнению с преподавателями. Исключение составил лишь один критерий по наличию в тексте грамматически-несогласованных предложений. Вместе с тем преподаватели практически не выделяли в качестве ошибок пропущенные знаки препинания, интервалы, составные слова, использование соединительных союзов в начале предложений, использование большого количества простых предложений, чрезмерное использование пассивного залога и т. п. Также в ходе исследования ученый пришел к выводу, что регулярная практика студентов с системой Criterion в процессе подготовки текста эссе положительно повлияла на итоговый результат обучения и качество письменных работ.
Анализ приведенных выше работ, а также исследований, посвященных использованию чат-ботов в обучении иностранному
языку [16-18], позволяют сделать следующие выводы: 1) в настоящее время ИИ-инструменты находятся на одной из начальных стадий внедрения в систему образования; 2) несмотря на некоторые спорные вопросы относительно способности ИИ оценить содержание эссе студентов, в целом ученые констатируют внушительные возможности ИИ-инструментов и приравнивают их к способностям преподавателя; 3) студенты больше предпочитают получать обратную связь от ИИ-инструмента, чем от преподавателя; 4) преподаватели нередко воспринимают ИИ-инструмент как угрозу. Это связано с передачей некоторых функций по оценке работы искусственному интеллекту; 5) один из ключевых вопросов, связанных с эффективностью внедрения ИИ-технологий в процесс обучения иностранному языку, как свидетельствуют работы П.В. Сысоева, Е.М. Филатова и Д.О. Сорокина, заключается в разработке поэтапной методики обучения, которая бы включала как традиционные этапы обучения языку в аудитории, так и новые этапы взаимодействия студентов с искусственным интеллектом [18]. В этом случае будет происходить плавный переход на новую парадигму обучения «обучающийся - искусственный интеллект - педагог», в рамках которой практика с ИИ-инструментом будет направлена на обогащение иноязычной практики обучающихся [1].
На основе сделанных в ходе обзора и анализа научной литературы выводов будут разработаны этапы авторской методики обучения студентов написанию эссе на иностранном языке на основе практики с системой Criterion.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Данное исследование проведено в рамках экспертного подхода. Коллектив авторов имеет соответствующую квалификацию для анализа и обобщения опыта российских и иностранных ученых в области интеграции технологий искусственного интеллекта в образование. На основе проведенного анализа иссле-
дований нами предлагается методика обучения студентов написанию эссе на иностранном языке с использованием системы Criterion.
Исследование проводилось на основе анализа и обобщения научных работ по методике обучения иностранным языкам, опубликованных в научных журналах, индексируемых в международных наукометрических базах Scopus и Web of Science, из перечня ВАК РФ (К1, К2). Для достижения цели исследования были использованы следующие методы: анализа и синтеза результатов исследований отечественных и зарубежных ученых, посвященных использованию средств автоматизированного контроля письменных творческих работ обучающихся и разработке методик смешанного обучения иностранному языку на основе технологий искусственного интеллекта; моделирование поэтапной методики обучения студентов написанию эссе на иностранном языке на основе практики с системой Criterion.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Принимая во внимание лингводидакти-ческий потенциал ИИ-инструментов, а также возможности системы Criterion в предоставлении студентам оценочной обратной связи, в нашем исследовании мы предлагаем поэтапную методику обучения студентов написанию эссе на иностранном языке с использованием системы Criterion. В основу разработки авторской методики легли работы отечественных ученых, посвященные выделению этапов реализации проектной деятельности учащихся и студентов на основе современных ИКТ: общеметодическая работа П.В. Сысоева, посвященная выделению этапов реализации и управления проектами [19], частная методика организации проектной деятельности студентов на основе педагогической технологии обучения в сотрудничестве Н.И. Хмаренко [20], методика обучения грамматическим средствам общения студентов языкового факультета в процессе их участия в языковых проектах Э.Г. Юзбашевой [21] и методики обучения иноязычному речевому
взаимодействию студентов языкового факультета посредством методического приема диктоглосс И.Н. Аксеновой [22].
Авторская методика включает в себя семь этапов. Как отмечают в своем исследовании П.В. Сысоев и Е.М. Филатов [2], интеграция ИИ-инструмента в процесс обучения студентов написанию эссе на иностранном языке начинается с домашнего задания по самостоятельному написанию письменной работы на конкретную тему. Очевидно, что этому первому этапу предшествует огромная работа преподавателя и студентов по изучению структуры изучаемого вида эссе, отработке написания частей эссе с характерными для каждой из них компонентами (например, написания введения с формулировкой проблемы), погружение обучающихся в общую тематику эссе и подбор необходимого фактического материала.
Этап 1. Подготовительный. Преподаватель объясняет студентам цель проектного обучения по написанию эссе с внеаудиторной практикой с ИИ-инструментом (системой Criterion), обозначает этапы проектной деятельности и временные рамки каждого из них, определяет ожидаемый результат проектной работы и знакомит студентов с критериями оценки. Также на подготовительном этапе преподаватель знакомит студентов с системой Criterion на портале https://www.ets. org/criterion.html. Студенты регистрируются на онлайн-платформе системы и знакомятся с правилами размещения на ней своих эссе и получения оценочный обратной связи от ИИ-инструмента.
Этап 2. Написание студентами черновой версии эссе на иностранном языке. Как уже отмечалось, при необходимости студенты могут использовать дополнительные источники с целью получения фактических сведений. Данный этап проводится во внеаудиторное время в соответствии с заранее обозначенными сроками.
Этап 3. Получение оценочной обратной связи от системы Criterion. После того, как студенты завершили работу над черновой версией эссе, они загружают свою рабо-
ту в систему и получают мгновенную обратную связь от ИИ-инструмента. Обратная связь предоставляется по четырем ключевым критериям: грамматика, словоупотребление, орфография и «механика» (использование заглавных букв в именах собственных, расстановка знаков препинания, расстановка тире и соединительных союзов/слов), стилистика.
Этап 4. Изучение студентами оценочной обратной связи от системы Criterion и доработка эссе. Важно, чтобы студенты осознанно относились ко всем рекомендациям ИИ-инструмента и аргументированно вносили или не вносили изменения, рекомендованные системой Criterion.
Этап 5. Обсуждение в классе результатов взаимодействия с системой Criterion. В своих работах П.В. Сысоев, Е.М. Филатов и Д О. Сорокин подчеркивают, что большая эффективность от использования ИИ-инструментов в обучении может быть достигнута тогда, когда студенты в малых группах осуждают оценочную обратную связь, полученную от ИИ-инструмента [2; 18]. В этом случае иноязычная внеаудиторная практика с искусственным интеллектом станет менее формальной, и работа в малых группах по обсуждению обратной связи от Criterion будет являться определенным контролем внеаудиторной практики взаимодействия с ИИ-инструментом. В малых группах каждый студент должен представить свою черновую версию эссе, полученные рекомендации от системы Criterion и те изменения, которые были внесены в работу. Если же с какими-то рекомендациями системы Criterion студенты будут не согласны, у них есть право им не следовать при должной аргументации своей позиции.
Этап 6. Рефлексия студентов работы с системой Criterion. В конце проекта преподаватель организует непродолжительную общую беседу, в ходе которой студенты проводят рефлексирую работы с системой Criterion.
Этап 7. Проверка эссе студентов преподавателем. После внесений изменений в
эссе студенты сдают их на проверку преподавателю.
Таким образом, в предлагаемой авторской методике ИИ-инструмент используется для организации внеаудиторной индивидуальной работы студентов, направленной на развитие умений письменной речи на иностранном языке. Практика с системой автоматизированного контроля эссе Criterion включается в традиционную методику обучения студентов написанию эссе и реализуется в смешанной форме обучения.
ВЫВОДЫ
Обучение студентов написанию эссе на иностранном языке является для преподавателя трудоемким и затратным по времени видом деятельности. Современные инструменты искусственного интеллекта способны значительно разгрузить преподавателя и взять на себя некоторые его функции. К чис-
лу таких функций можно отнести предоставление студентам оценочной обратной связи и проверке эссе на иностранном языке. Система автоматизированного контроля эссе Criterion является одним из ИИ-инструментов, способных предоставить студентам оценочную обратную связь. В данном исследовании авторами предложена поэтапная методика обучения студентов-лингвистов написанию эссе на иностранном языке на основе системы Criterion. Методика включает в себя семь последовательных этапов: 1) подготовительный; 2) написание студентами черновой версии эссе на иностранном языке; 3) получение оценочной обратной связи от системы Criterion; 4) изучение студентами оценочной обратной связи от системы Criterion и доработка эссе; 5) обсуждение в классе результатов взаимодействия с системой Criterion; 6) рефлексия студентов работы с системой Criterion; 7) проверка эссе студентов преподавателем.
Список источников
1. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомленность, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9-33. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33, https://www.elibrary.ru/tzytkm
2. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика обучения студентов написанию иноязычных творческих работ на основе оценочной обратной связи от искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. 2024. № 1 (67). https://pnojournal.wordpress.com/2024-2/24-01/
3. Kim H.S., Cha Y., Kim N. Y. Effects of AI chatbots on EFL students' communication skills // Korean Journal of English Language and Linguistics. 2021. Vol. 21. P. 712-734. https://doi.org/10.15738/kjell.2L.202108.712
4. Zamel V. Responding to student writing // TESOL Quarterly. 1985. Vol. 19. № 1. Р. 79-102. http://dx.doi.org/10.2307/3586773
5. Сысоев П.В. Технологии искусственного интеллекта в обучении иностранному языку // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 6-16. https://elibrary.ru/qfmzhw
6. Page E.B. The Imminence of grading essays by computer // The Phi Delta Kappan. 1966. Vol. 47. № 5. P. 238-243. https://www.yumpu.com/en/document/view/9445921/the-imminence-of-grading-essays-by-computer
7. Perdana I., Farida M. Online grammar checkers and their use for EFL writing // Journal of English Teaching, Applied Linguistics, and Literatures. 2019. Vol. 2. № 2. P. 67-76. http://dx.doi.org/10.20527/jetall.v2i2.7332
8. Dembsey J.M. Closing the grammarly gaps: a study of claims and feedback from an online grammar program // Writing Center Journal. 2017. Vol. 36. Issue 1. Art. 5. P. 63-100. https://doi.org/10.7771/2832-9414.1815
9. Jayavalan K., Razali A.B. Effectiveness of online grammar checker to improve secondary students' English narrative essay writing // International Research Journal of Education and Sciences. 2018. Vol. 2. Issue 1. P. 1-6. http://psasir.upm.edu.my/id/eprint/14442/
10. Manap M.R., Ramli N.F., Kassim A.A.M. Web 2.0 automated essay scoring application and human ESL essay assessment: a comparison study // European Journal of English Language Teaching. 2019. Vol. 5. Issue 1. P. 146-162. https://doi.org/10.5281/zenodo.3461784
11. Wang J., Brown M.S. Automated Essay Scoring Versus Human Scoring: A Comparative Study // Journal of Technology, Learning, and Assessment. 2007. Vol. 6. № 2. P. 1-29.
12. Guo K., Wang D. To resist it or to embrace it? Examining ChatGPT's potential to support teacher feedback in EFL writing // Education and Information Technologies. 2023. P. 1-29. http://dx.doi.org/10.1007/s10639-023-12146-0
13. Сысоев П.В., Филатов Е.М. ChatGPT в исследовательской работе студентов: запрещать или обучать? // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 2. С. 276-301. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-276-301, https://www.elibrary.ru/sphxkz
14. Кащук С.М. ChatGPT - новые возможности и/или новые вызовы для системы иноязычного образования // Иностранные языки в школе. 2023. № 7. С. 12-19. https://www.elibrary.ru/lhveyv
15. Long R. A review of ETS's Criterion online writing program for student compositions. The Language Teacher. 2013. № 37 (3). P. 11-18. http://dx.doi.org/10.37546/JALTTLT37.3-2
16. Авраменко А.П., Ахмедова А.С., Буланова Е.Р. Технология чат-ботов как средства формирования иноязычной грамматической компетенции при самостоятельном обучении // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 2. С. 386-394. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-386-394, https://www.elibrary.ru/abfjqp
17. Перминова Г.В. Использование чат-бота ChatGPT в процессе обучения немецкому языку как второму иностранному // Иностранные языки в школе. 2023. № 8. С. 46-54. https://www.elibrary.ru/rkuvac
18. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Сорокин Д.О. Чат-боты в обучении иностранному языку: проблематика современных работ и перспективы предстоящих исследований // Вестник Московского университета. Серия 19: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2023. № 3. С. 46-59. https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-26-3-3, https://www.elibrary.ru/moyjhp
19. Сысоев П.В. Организация проектной деятельности обучающихся на основе современных информационных и коммуникационных технологий и управление проектами // Иностранные языки в школе. 2020. № 9. С. 15-28. https://www.elibrary.ru/vmbats
20. Хмаренко Н.И. Алгоритм обучения студентов иноязычной письменной речи на основе педагогической технологии «Обучение в сотрудничестве» с применением ИКТ // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2022. Т. 27. № 3. С. 677-687. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2022-27-3-677-687, https://www.elibrary.ru/ypgwki
21. Юзбашева Э.Г. Языковые интернет-проекты в формировании грамматических навыков речи студентов языкового вуза // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2019. Т. 24. № 180. С. 53-60. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2019-24-180-53-60, https://www.elibrary.ru/abofia
22. Аксенова И.Н. Организационно-педагогические условия обучения студентов видам иноязычной коммуникативной деятельности на основе диктоглосса // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 5. С. 1129-1141. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-5-1129-1141, https://www.elibrary.ru/fffuuy
1. Sysoev P.V. (2023). Artificial intelligence in education: awareness, readiness and practice of using artificial intelligence technologies in professional activities by university faculty. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia, vol. 32, no. 10, pp. 9-33. (In Russ.) https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33, https://www.elibrary.ru/tzytkm
2. Sysoev P.V., Filatov E.M. (2024). Metodika obucheniya studentov napisaniyu inoyazychnykh tvorcheskikh rabot na osnove otsenochnoi obratnoi svyazi ot iskusstvennogo intellekta [The methodology of teaching students to write foreign-language creative works based on evaluative feedback from artificial intelligence].
References
Perspektivy nauki i obrazovaniya = Perspectives of Science and Education, no. 1 (67). (In Russ.) https://pnojournal.wordpress.com/2024-2/24-01/
3. Kim H.S., Cha Y., Kim N.Y. (2021). Effects of AI chatbots on EFL students' communication skills. Korean Journal of English Language and Linguistics, vol. 21, pp. 712-734. https://doi.org/10.15738/kjeU.2L.202108.712
4. Zamel V. (1985). Responding to student writing. TESOL Quarterly, vol. 19, no. 1, pp. 79-102. http://dx.doi.org/10.2307/3586773
5. Sysoev P.V. (2023). Artificial intelligence technologies in teaching a foreign language. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 3, pp. 6-16. (In Russ.) https://elibrary.ru/qfmzhw
6. Page E.B. (1966). The Imminence of grading essays by computer. The Phi Delta Kappan, vol. 47, no. 5, pp. 238-243. https ://www.yumpu.com/en/document/view/9445921/the-imminence-of-grading-essays-by-computer
7. Perdana I., Farida M. (2019). Online grammar checkers and their use for EFL writing. Journal of English Teaching, Applied Linguistics, and Literatures, vol. 2, no. 2, pp. 67-76. http://dx.doi.org/10.20527/jetall.v2i2.7332
8. Dembsey J.M. (2017). Closing the grammarly gaps: a study of claims and feedback from an online grammar program. Writing Center Journal, vol. 36, issue 1, art. 5, pp. 63-100. https://doi.org/10.7771/2832-9414.1815
9. Jayavalan K., Razali A.B. (2018). Effectiveness of online grammar checker to improve secondary students' English narrative essay writing. International Research Journal of Education and Sciences, vol. 2, issue 1, pp. 1-6. http://psasir.upm.edu.my/id/eprint/14442/
10. Manap M.R., Ramli N.F., Kassim A.A.M. (2019). Web 2.0 automated essay scoring application and human ESL essay assessment: a comparison study. European Journal of English Language Teaching, vol. 5, issue 1, pp. 146-162. https://doi.org/10.5281/zenodo.3461784
11. Wang J., Brown M.S. (2007). Automated essay scoring versus human scoring: a comparative study. Journal of Technology, Learning, and Assessment, vol. 6, no. 2, pp. 1-29.
12. Guo K., Wang D. (2023). To resist it or to embrace it? Examining ChatGPT's potential to support teacher feedback in EFL writing. Education and Information Technologies, pp. 1-29. http://dx.doi.org/10.1007/s10639-023-12146-0
13. Sysoev P.V., Filatov E.M. (2023). ChatGPT in students' research: to forbid or to teach? Vestnik Tambovs-kogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 28, no. 2, pp. 276-301. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-276-301, https://www.elibrary.ru/sphxkz
14. Kashchuk S.M. (2023). ChatGPT - new opportunities and/or new challenges for the system of foreign language education. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 7, pp. 12-19. (In Russ.) https://www.elibrary.ru/lhveyv
15. Long R. (2013). A review of ETS's Criterion online writing program for student compositions. The Language Teacher, no. 37 (3), pp. 11-18. http://dx.doi.org/10.37546/JALTTLT37.3-2
16. Avramenko A.P., Akhmedova A.S., Bulanova E.R. (2023). Chatbot technology as a means of forming foreign language grammatical competence in self-study. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumani-tarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 28, no. 2, pp. 386-394. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-386-394, https://www.elibrary.ru/abfjqp
17. Perminova G.V. (2023). Using chatbot ChatGPT in the process of teaching german as a second foreign language. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 8, pp. 46-54. (In Russ.) https://www.elibrary.ru/rkuvac
18. Sysoev P.V., Filatov E.M., Sorokin D.O. (2023). Chatbots in foreign language teaching: current issues and prospects for forthcoming research. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 19: Lingvistika i mezh-kul'turnaya kommunikatsiya = Moscow State University Bulletin. Series 19. Linguistics and Intercultural Communication, no. 3, pp. 46-59. (In Russ.) https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-26-3-3, https://www.elibrary.ru/moyjhp
19. Sysoev P.V. (2020). Organizatsiya proektnoi deyatel'nosti obuchayushchikhsya na osnove sovremennykh informatsionnykh i kommunikatsionnykh tekhnologii i upravlenie proektami [Organization of students' project activities based on modern information and communication technologies and project management].
Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 9, pp. 15-28. (In Russ.) https://www. elibrary.ru/vmbats
20. Khmarenko N.I. (2022). Stages of teaching students foreign language written speech based on cooperative learning and ICT. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 27, no. 3, pp. 677-687. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2022-27-3-677-687, https://www.elibrary.ru/ypgwki
21. Yuzbasheva Eh.G. (2019). Linguistic Internet projects in grammatical skills formation of linguistic university students. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 24, no. 180, pp. 53-60. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2019-24-180-53-60, https://www. elibrary.ru/abofia
22. Aksenova I.N. (2023). Organizational and pedagogical conditions for teaching students types of foreign language communicative activity based on dictogloss. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 28, no 5, pp. 1129-1141. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-5-1129-1141, https://www.elibrary.ru/fffuuy
Информация об авторах
Тормышова Татьяна Юрьевна, кандидат педагогических наук, доцент кафедры иностранных языков, Липецкий государственный технический университет, г. Липецк, Российская Федерация.
https://orcid.org/0009-0005-2435-7359 tatyanalip@list.ru
Рязанцева Татьяна Юрьевна, кандидат педагогических наук, доцент кафедры иностранных языков, Липецкий государственный технический университет, г. Липецк, Российская Федерация.
https://orcid.org/0000-0002-1846-9128 tchetvernina75@mail.ru
Суханова Наталья Игоревна, кандидат педагогических наук, старший преподаватель, Липецкий государственный технический университет, г. Липецк, Российская Федерация.
https://orcid.org/0000-0001-6029-8206 вдЫ) asukhanova2009@yandex. га
Поступила в редакцию 05.12.2023 Одобрена после рецензирования 09.01.2024 Принята к публикации 17.01.2024
Information about the authors
Tatyana Yu. Tormyshova, PhD (Education), Associate Professor of the Department of Foreign Languages, Lipetsk State Technical University, Lipetsk, Russian Federation.
https://orcid.org/0009-0005-2435-7359 tatyanalip@list.ru
Tatyana Yu. Ryazantseva, PhD (Education), Associate Professor of the Department of Foreign Languages, Lipetsk State Technical University, Lipetsk, Russian Federation.
https://orcid.org/0000-0002-1846-9128 tchetvernina75@mail.ru
Natalia I Sukhanova, PhD (Education), Senior Lecturer, Lipetsk State Technical University, Lipetsk, Russian Federation.
https://orcid.org/0000-0001-6029-8206 natalj asukhanova2009@yandex. ru
Received 05.12.2023 Approved 09.01.2024 Accepted 17.01.2024
