CC BY
602Применение искусственного интеллекта в обучении английскому языку в вузе
Костюкович Елена Юрьевна,
старший преподаватель кафедры иностранных языков и профессиональной коммуникации Национального исследовательского Московского государственного строительного университета E-mail: [email protected]
Статья посвящена изучению теоретических и практических основ применения искусственного интеллекта в обучении английскому языку в высшей школе. Автором аргументируется актуальность и практическая значимость темы исследования через идеи природосообразной (персоналистской) модели обучения. Заключается, что одним из ключевых вопросов в настоящее время является аргументированный подбор и отбор соответствующей ей информационно-коммуникационной или digital-технологии, способной, в частности, обеспечить формирование и создать потенциал для развития крепкого фундамента познания иностранного (английского) языка. Выдвигается и доказывается гипотеза о том, одним актуальных из решений являются технологии с искусственным интеллектом. Приводится авторское определение категории «искусственный интеллект как образовательная технология», аргументируется целесообразность ее применения в обучении иностранному (английскому) языку в высшей школе. Делает вывод о том, что такие технологии представляют определенную практическую ценность и, в целом, перспективны ввиду определенного социального запроса на конкретные «навыки» (skills) в области знаний английского языка. Даются рекомендации по развитию опыта применения искусственного интеллекта в образовательных целях трем группам ключевых стейкхолдеров.
Ключевые слова: искусственный интеллект, английский язык, иноязычная компетенция, высшая школа, digital-технологии.
о с
U со
Популяризация ресурсно-технологического разнообразия в современной практике обучения иностранному (английскому) языку в высшей школе, как представляется, обусловлено, в первую очередь, интенсификацией развития различного рода информационно-коммуникационных и digital-инструментов, переориентацией вектора государственной образовательной политики и, в целом, качественно новыми условиями социально-экономического развития общества. Безусловно, не следует упускать из виду тот факт, что масштабированию нового опыта обучения и, как следствие, трансформации самой парадигмы иноязычного образования, в определенной степени поспособствовала (способствует) эпидемиологическая и геополитическая обстановка. Одновременно с этим, мы склонны согласиться с мнением Е.А. Борисова о том, что в настоящее время конфигурация философии образования -это не столько про инновационные форматы и методики, сколько про реформы его идеологических составляющих [3].
Одной из таких составляющих является при-родосообразная (персоналистская) модель обучения (англ. nature-based learning), основанная на концепции естественного образования, которая, как отмечает А.А. Тарасов, направлена на «постепенное знакомство с фактами языка с дальнейшим их свободным использованием <...> при обязательной активации в использовании иностранного языка» [10, с. 29-30]. С.В. Литвинов также высказывает интересную позицию, согласно которой любая инициируемая в ее (модели) рамках технология способна «привнести элементы естественного языка с языковыми фактами, характерными для усвоения иностранного языка в естественных условиях, с целью выработки элементарной коммуникативной компетенции, т.е. овладения языком как инструментом общения» [6, с. 11]. Дополнительным аргументом практической значимости указанной модели, согласно З.Н. Ни-китенко, выступает ее фундация на парадигме развивающего иноязычного обучения [8].
С точки зрения индонезийского исследователя И.Ю. Рахмавати, природосообразная (персоналистская) парадигма (модель) обучения актуальна и тем, что выступает значительно более широкой методологической категорией обучения, т.к. не только подразумевает привнесение «естественности», но и учитывает психофизиологические особенности обучающихся, со одной стороны, и психолингвистические законы усвоения иностранного языка, с другой [18]. Одновременно
с этим, несмотря на относительную инновацион-ность данной парадигмы в контексте ее применения в международной практике иноязычного обучения в высшей школе, и фрагментарных попыток ее интеграции в образовательный процесс в нашей стране, одним из ключевых вопросов остается по-прежнему подбор и отбор соответствующей ей информационно-коммуникационной или digital-технологии, способной не только задействовать и «активизировать» все достоинства рассматриваемой модели обучения, но и обеспечить формирование и создать потенциал для развития крепкого фундамента познания (овладения и пользования) иностранного языка, в будущем, в т.ч. в профессиональной деятельности [2, с. 10-11].
Как уже было отмечено ранее, в настоящее время существует достаточно большое ресурсно-технологическое разнообразие; образовательный digital-инструментарий широко доступен, доказательно эффективен и адаптивен к используемым в настоящее время формам обучения, включая дистанционное и автономное. Однако, по справедливому замечанию научного сотрудника МГУ им. М.В. Ломоносова, сооснователя и руководителя проектов «CEO 4brain», развивающих soft skills Е. Буянов, в настоящее время существует одна, однако весьма значительная академическая проблема - не просто внедрить ту или иную технологию, включить новый метод обучения и так далее, а обеспечить пролонгированный «эффект персонализации» [15], являющийся, на наш взгляд, одним из значимых педагогических условий успешной интеграции концепции естественного обучения в практику иноязычного образования в высшей школе.
Солидарность в отношении данного постулата высказывают и эксперты НИУ ВШЭ; по их мнению для достижения решения названной проблемы целесообразно использовать т.н. сквозные (нейро-) технологии - робототехника и ее производные, интернет вещей, технологии виртуальной и дополненной реальности, искусственный интеллект и другие [12]. Последнему, стоит сказать, как теоретики, так и практики в области образования отдают большее предпочтение, как «феномену, открывающему новые возможности и формирующему новые вызовы для преподавания и обучения <...>, с потенциалом фундаментального изменения в управлении и существенных изменений во внутренней архитектуре образовательных организаций» [9, с. 65]. Искусственный интеллект как образовательная технология рассматривается нами как технология, способная к самообучению, принятию решений и выполнения определенной совокупности действий, свойственных человеку, обеспечивающая вспомогательный информационный, образовательный и познавательный ресурс, который способствует формированию и развитию знаний, умений, навыков и опыта в овладении базовыми языковыми фактами для целей дальнейшего их использования в языковой практике, как в об-
разовательной, так и профессиональной и (или) прочей досуговой.
Относительно возможности (практической полезности) использования искусственного интеллекта для достижения указанной нами выше цели (т.е. обеспечения формирования и создание потенциала для развития крепкого фундамента познания иностранного языка), об этом убедительно свидетельствуют результаты эмпирических исследований зарубежных ученых, использовавших различного рода нейротехнологии в образовательных целях [13, 14, 16, 20]. Согласно им, такие технологии позволяют формировать и развивать умения обучающихся: во-первых, к самостоятельной «добыче» новых знаний и получению новых навыков, как через заучивание, так и через самостоятельное исследование или «открытия»; во-вторых, к применению данных умений в практической деятельности для решения жизненных и (или) профессиональных задач и вопросов; в-третьих, к использованию приобретенных компетенций для дальнейшего самообучения и саморазвития.
— подход lifelong learning: предполагает создание условий для обучения с целью его непрерывности и многовариантности с использованием цифровых технологий;
— student-centered подход: акцентирует внимание на применение тьюторского инструментария, на поддержку обучающихся в процессе обучения иностранным языкам и культуре, а также на системном учете особенностей индивидуально-личностных и культурных характеристик обучающихся;
— подход work-based learning: предусматривает ориентировку на развитие инновационного потенциала обучающихся и формирование их языковых и культурных компетенций на основе интеграции цифровых технологий и образовательных ресурсов с digital-
элементами;
— подход open education: нацелен на обеспечение открытого доступа для обучающихся к данным технологиям и ресурсам для обеспечения познавательной самостоятельности и виртуальной академической мобильности.
Рис. Подходы, элементы которых учитывает методология обучения иностранному (языку) посредством технологий с искусственным интеллектом Источник: составлено автором
С позиции Л.П. Клобуковой и соавт., перечисленные и иные возможности искусственного интеллекта как образовательной технологии представляют особую ценность, так как любой иностранный язык, включая английский, представляет собой «сложный аспектно-комплексный процесс, что обусловлено единовременным задействованием широкого перечня элементов, среди которых: фонетика, грамматика, развитие речи, перевод, аудирование, чтение и анализ текстов и проч.» [4]. Кроме того, есть научные доказательства того, что искусственный интеллект обладает уникальной методологической спецификой, значимой для преподавания иностранного (английского) языка [17], выраженной в том, что в нем органично соединилось несколько методов и подходов, среди которых «представители» концепций непрерывного (англ. lifelong-learning), открытого
сз о со "О
1=1 А
—I
о
сз т; о m О от
З
ы о со
о с
U со
(англ. open education), студент-центрированного (англ. student-centered) обучения, так называемого обучения «на рабочем месте» (work-based learning) и других (см. рисунок).
Сказанное позволяет заключить, что использование технологий с искусственным интеллектом в образовательных целях представляют определенную ценность в «воспроизведении» основ как парадигмы развивающего иноязычного обучения, так и концепции естественного познания. Естественные условия освоения иностранного (английского) языка (совокупности языковых фактов) обеспечивает навык познавательной самостоятельности, выраженный, как указывает М.А. Федорова, в развитии «в той или иной мере наличествующей у всех обучающихся интеллектуальной способности самостоятельно выделять существенные и второстепенные признаки предметов, явлений и процессов действительности путем абстрагирования и обобщения раскрывать сущность новых понятий» [11, с. 21 ].
Наиболее популярной технологией с искусственным интеллектом в настоящее время называется smart-бот - виртуальный собеседник, использующий диалоговые системы для различных целей. В современной практике обучения иностранному (английскому) языку в высшей школе с применением искусственного интеллекта не так много реальных, эмпирически доказанных, «эпизодов», поэтому анализ доказательной эффективности и результативности конкретных наименований технологий привести не представляется возможным. Однако, учитывая их потенциал, возможно привести несколько примеров актуальных вариантов бот-решений.
Так, согласно данным В.В. Колесниковой и со-авт., функционал Edwin, AndyRobot и Cleverbot и других уже зарекомендовавших себя ботов ориентирован на развитие фактически всех компонентов иноязычной коммуникативной компетенции (группы языковых, речевых, социокультурных компетенций), что, по мнению авторов, в частности, способствует недопущению т.н. «коммуникативной «поломки» при взаимодействии с представителями иной культуры» [5]. Более адаптивными к решению учебных задач, в т.ч., в области освоения основ фонетики английского языка, укрепления речевых навыков и умений, конкретизация лингвострановедческих представлений и проч., с позиции Т. Александровой и соавт., являются [1]: Englex, Hal, Johnlennon; Telegram-боты (English Short Stories, English language, Slang Bang, English for Life, Hot Chicks, English Radio) и проч. В свою очередь такие боты, как Мицуку, Existor, Learnenglish, Rosettastone; Telegram-боты (Lenny Bot, The Pirate Bot, Andy Bot, Lingvo Bot, Fixme Bot) и проч. дают возможность развивать лексико-грамматическую компетенцию и словарный запас.
Безусловно, спектр smart-ботов, разрабатываемых на основе искусственного интеллекта, и ориентированных на достижение образовательных целей, постоянно растет. В пример можно приве-
сти такие варианты, как «BookBuddy», intelligent tutor courses, like «Sammy», MOOC collaboration activities, «colMOOC» and academic information systems, «StudBot». Согласно данным С. Руан и соавт., они показывают достаточно высокие результаты в формировании и развитии письменной и устной речи обучающихся колледжей и университетов [19]. Среди перспективных направлений использования технологий с искусственным интеллектом в обучении иностранному (английскому) языку исследователями называется e-лексикография, набирающая в последние годы популярность, ориентированная на составление smart-словарей по принципам корпусной лингвистики, адаптацию технологий распознавания естественного языка, разработку адаптированных к обучению аутентичных текстов для улучшения лексико-грамматической компетенции обучающихся и пр.
В целом, можно заключить, что технологии с искусственным интеллектом в обучении иностранному (английскому) языку в высшей школе представляют определенную практическую ценность и, как представляется, перспективны, ввиду определенного социального запроса на конкретные «навыки» (англ. skills) в области знаний английского языка. Каким образом геополитическая обстановка повлияет на дальнейшее ресурсное обеспечение российских ВУЗов неизвестно, однако, важно, во-первых, IT-сообществу инициировать импортозамещение в программных разработках бот-решений для образовательных целей (подавляющее их большинство - зарубежного производства), во-вторых, педагогическому сообществу - распространять собственные практики и опыт применения технологий с искусственным интеллектов через участие в конференциях, публикации статей в научных журналах или заметок на педагогических порталах, в-третьих, академическому сообществу - разработать доказательную «модель» эффективности таких технологий, в частности, с опорой на классические постулаты (теории, концепции, идеи и проч.) российской и зарубежной педагогической науки.
Литература
1. Александрова Т., Баранов И., Баснер А. [и др.]. Корпоративное обучение для цифрового мира. Корпоративный университет Сбербанка. - М.: АНО ДПО «Корпоративный университет Сбербанка», 2018. - 370 с.
2. Бим И.Л. Теория и практика обучения немецкому языку в средней школе: проблемы и перспективы. - М.: Просвещение, 1988. - 254 с. -С.10-11.
3. Борисов Е.А. Преимущества, недостатки и перспективы развития системы дистанционного образования в Российской Федерации // Вестник Академии знаний. 2020. № 4 (39). С.115-118
4. Клобукова Л. П., Ермакова О.Б., Чернышен-ко Е.А. [и др.] Теория и практика обучения рус-
скому языку как иностранному в цифровую эпоху: монография; под общ. ред. Е.А. Хамраевой. - М.: МПГУ, 2020. - 444 с.
5. Колесникова В.В., Муллинова O.A., Муллино-ва Т.А. Преподавание русского языка как иностранного в контексте межкультурной коммуникации II Теория и практика общественного развития. 2013. № 4. С. 137-139.
6. Литвинов С.В. Технологии когнитивной лингвистики в обучении иностранному языку II Управление образованием: теория и практика. 2022. № 8(54). С. 10-16. С. 11.
7. Логина М.В. Особенности преподавания иностранного языка с учетом вызовов системы образования в эпоху цифровой экономики II Образование и право. 2020.№ 2. С. 217-219.
8. Никитенко З.Н. Методическая система овладения иностранным языком на начальной ступени школьного образования: автореф. дис. ... докт. педагог. наук: 13.00.02. - Москва, 2015. -52 с.
9. Павлюк Е.С. Анализ зарубежного опыта влияния искусственного интеллекта на образовательный процесс в высшем учебном заведении II Современное педагогическое образование. 2020. № 1. С. 65-72. С. 65.
10. Тарасов A.A. Формирование компетентност-ной основы иноязычной продуктивной письменной речи в начальной школе: дисс. . канд. пед. наук: 13.00.02. - Москва, 2019. - 230 с. -С.29-30.
11. Федорова М^. Формирование учебной самостоятельной деятельности студентов. - М.: Издательство Юрайт, 2023. - 331 с. - С. 21.
12. Что такое цифровая экономика? Тренды, компетенции, измерение: докл. к XX Aпр. меж-дунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 9-12 апр. 2019 г. I Г.И. Aбдрахманова, К.О. Вишневский, Л.М. Гохберг и др.; науч. ред. Л.М. Гохберг; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2019. - 82 с.
13. Albanese M. The neuro-docimological challenge: Critical issues and possible tools II Education Sciences & Society - Open Access. 2021. Vol. 12(2). P. 124-131.
14. Barbosa E.Y. A Neurodidactic Model for Teaching Elementary EFL Students in a College Context II English Language Teaching. 2021. Vol. 14(3). P. 42-58.
15. EdTech наступает: сможет ли искусственный интеллект изменить образование. -29.11.2017 II ITMO. - ULR: https:IInews.itmo.ruI ruIeducationItrendInewsI7137I (дата обращения: 10.12.2022)
16. Li M. An Immersive Context Teaching Method for College English Based on Artificial Intelligence and Machine Learning in Virtual Reality Technology II Mobile Information Systems 2021. P. 7.
17. Ling, C., Bohn, T.A. A Unified Framework for Lifelong Learning in Deep Neural Net-
works // Cornell University. - ULR: https://arx-iv.org/pdf/1911.09704v1.pdf (дата обращения: 10.12.2022)
18. Rahmawati I.Y. Nature-based learning as an effort in building students' character education values // In: The 2nd International Conference on Teacher Education and Professional Development (In-CoTEPD2017), 21-22 Oct 2017, Yogyakarta, Indonesia, 2017. - P. 118-122.
19. Ruan S., Willis A., Xu Q. et al. BookBuddy // Proceedings of the Sixth ACM Conference on Learning @ Scale - L@S '19, 2019. Vol. 1-4. New York, United States.
20. Zhao X., Yang Y. A Study on the Application of Blended Teaching to English Reading Course under the Background of Artificial Intelligence // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2021. Vol. 693. P.012019
THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN TEACHING ENGLISH AT A UNIVERSITY
Kostiukovich E.Y.
National Research University Moscow State University of Civil Engineering
The article is devoted to the study of the theoretical and practical foundations of the use of artificial intelligence in teaching English in higher education. The author argues for the relevance and practical significance of the topic of research through the ideas of a nature-like (personalist) model of learning. It is concluded that one of the key issues at present is the reasoned selection and selection of the appropriate information and communication or digital technology, capable, in particular, to ensure the formation and creation of the potential for the development of a strong foundation for the knowledge of a foreign (English) language. The hypothesis is put forward and proved that one of the current solutions is technologies with artificial intelligence. The author's definition of the category "artificial intelligence as an educational technology" is given, the feasibility of its use in teaching a foreign (English) language in higher education is argued. It concludes that such technologies are of certain practical value and, in general, promising in view of a certain social demand for specific "skills" in the field of English language knowledge. Recommendations are made to develop the experience of using artificial intelligence for educational purposes to three groups of key stakeholders.
Keywords: artificial intelligence, English, foreign language competence, higher education, digital technology.
References
1. Alexandrova T., Baranov I., Basner A. [et al.]. Corporate training for the digital world. Sberbank Corporate University. - M.: ANO DPO "Corporate University of Sberbank", 2018. - 370 p.
2. Bim I.L. Theory and practice of teaching German in secondary school: problems and prospects. - M.: Enlightenment, 1988. -254 p. - S. 10-11.
3. Borisov E.A. Advantages, disadvantages and prospects for the development of the system of distance education in the Russian Federation // Bulletin of the Academy of Knowledge. 2020. No. 4 (39). pp. 115-118
4. Klobukova L. P., Ermakova O.B., Chernyshenko E.A. [et al.] Theory and practice of teaching Russian as a foreign language in the digital age: monograph; under total ed. E.A. Khamraye-va. - M.: MPGU, 2020. - 444 p.
5. Kolesnikova V.V., Mullinova O.A., Mullinova T.A. Teaching Russian as a foreign language in the context of intercultural communication // Theory and practice of social development. 2013. No. 4. pp. 137-139.
6. Litvinov S.V. Technologies of cognitive linguistics in teaching a foreign language // Education Management: Theory and Practice. 2022. No. 8(54). pp. 10-16. S. 11.
7. Logina M.V. Features of teaching a foreign language, taking into account the challenges of the education system in the era of
C3
о
CO
-a
I=i А —i о
C3 t; о
m О
от
З
ы о со
the digital economy // Education and Law. 2020. № 2. pp. 217219.
8. Nikitenko Z.N. Methodological system of mastering a foreign language at the primary stage of school education: author. dis. ... doc. teacher. Sciences: 13.00.02. - Moscow, 2015. - 52 p.
9. Pavlyuk E.S. Analysis of foreign experience of the influence of artificial intelligence on the educational process in a higher educational institution // Modern Pedagogical Education. 2020. № 1. pp. 65-72. S. 65.
10. Tarasov A.A. Formation of the competence basis of a foreign language productive written speech in elementary school: diss. ... cand. ped. Sciences: 13.00.02. - Moscow, 2019. - 230 p. -S. 29-30.
11. Fedorova M.A. Formation of educational independent activity of students. - M.: Yurayt Publishing House, 2023. - 331 p. - S. 21.
12. What is the digital economy? Trends, competencies, measurement: report. to XX Apr. intl. scientific conf. on Problems of Development of Economy and Society, Moscow, 9-12 April. 2019 / G.I. Abdrakhmanova, K.O. Vishnevsky, L.M. Gokhberg and others; scientific ed. L.M. Gokhberg; National research University "Higher School of Economics". - M.: Ed. house of the Higher School of Economics, 2019. - 82 p.
13. Albanese M. The neuro-docimological challenge: Critical issues and possible tools // Education Sciences & Society - Open Access. 2021 Vol. 12(2). P. 124-131.
14. Barbosa E.Y. A Neurodidactic Model for Teaching Elementary EFL Students in a College Context // English Language Teaching. 2021 Vol. 14(3). P. 42-58.
15. EdTech is coming: can artificial intelligence change education. -11/29/2017 // ITMO. - ULR: https://news.itmo.ru/ru/education/ trend/news/7137/ (date of access: 10.12.2022)
16. Li M. An Immersive Context Teaching Method for College English Based on Artificial Intelligence and Machine Learning in Virtual Reality Technology // Mobile Information Systems 2021. P. 7.
17. Ling, C., Bohn, T.A. A Unified Framework for Lifelong Learning in Deep Neural Networks // Cornell University. - ULR: https:// arxiv.org/pdf/1911.09704v1.pdf (Accessed: 12/10/2022)
18. Rahmawati I.Y. Nature-based learning as an effort in building students' character education values // In: The 2nd International Conference on Teacher Education and Professional Development (InCoTEPD2017), 21-22 Oct 2017, Yogyakarta, Indonesia, 2017. - P. 118-122.
19. Ruan S., Willis A., Xu Q. et al. BookBuddy // Proceedings of the Sixth ACM Conference on Learning @ Scale - L@S '19, 2019. Vol. 1-4. New York, United States.
20. Zhao X., Yang Y. A Study on the Application of Blended Teaching to English Reading Course under the Background of Artificial Intelligence // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. sci. 2021 Vol. 693. P.012019
o d
u
CO
