CC BY
130
Обновление содержания образования по специальности «Русский язык»
(1) В содержании образования по специальности «Русский язык» следует в полной мере отражать перекрестную интеграцию профессиональных знаний о русском языке и смежных знаний в области экономики, торговли, энергетики и др., подчёркивать социальные потребности и направление выбора карьеры студентами, а также активно повышать интерес студентов к дисциплинам и формировать их профессиональную грамотность.
(2) Очень важно, чтобы в процессе обучения русскому языку достаточно внимания было уделено руководящей роли «Нового национального стандарта». Выбор содержания образования должен отражать цель обучения: энергично культивировать международных специалистов с глобальной перспективой, которые знакомы с международными правилами, владеют иностранными языками, стратегией введения международных переговоров и коммуникаций. Необходимо сосредоточить цель обучения на развитии различных профессиональных, технических и управленческих специалистов.
(3) На всех дисциплинах следует использовать билингвальное обучение, чтобы преподаватели помогли студентам всесторонне улучшить навыки аудирования, говорения, чтения, письма и перевода по-русски. Как утверждает Е.Ю. Ожегова, «актуальность обучения иностранному языку на билингвальной основе обусловлено стремлением к открытому обществу, интеграцией в мировое культурно-образовательное пространство и решением глобальных проблем человека» [4, с. 145]. Обучение на билингвальной основе действительно способствует овладению иностранным языком в практических и специальных предметных целях, а также повышает уровень мотивации у студентов к использованию русского языка.
Модель обучения по направлениям в преподавании русского языка
Для удовлетворения потребности на рабочем месте специалисты по русскому языку должны обладать профессиональными навыками, связанными с будущими рабочими местами.
На бакалавра по специальности «Русский язык» в вузах Китая нужно обучаться 4 года. Немало ученых утверждают, что нет необходимости тратить столько времени на изучение иностранного языка, ведь иностранный язык - это просто средство общения. Овладение им необходимо сочетает с другими специальностями, чтобы обеспечить практическую значимость применения.
Местные университеты могут в полной мере воспользоваться четырехлетним преимуществом академической системы бакалавриата и внедрить модель обучения по направлениям и уровням.
В соответствии с планированием карьеры студентов применяется модель обучения по направлениям, и процесс обучения по данной модели в основном делится на два этапа.
Первый этап - это первый курс. На первом курсе университета следует особое внимание уделять укреплению языкового фундамента и развитию у студентов элементарных навыков аудирования, говорения, чтения, письма и перевода. Посредством проведения лекций, семинаров для первокурсников, мероприятий, связанных с русской культурой, можно помочь студентам завершить «две основные трансформации», то есть превратиться из школьников в студентов, перейти от пассивного обучения к активному, что даёт возможность студентам проявить свою собственную мотивацию к обучению, тем самым улучшив их интерес к учёбе.
Библиографический список
На втором этапе, т. е. на втором курсе, учитывая планирование карьеры у студентов и особенности университета, применяется модель обучения по направлениям. Здесь можно привести пример Сианьского нефтяного университета, где начинается постепенное интегрирование смежных профессиональных курсов по направлениям международной экономики и торговли, энергетики, педагогики и др. Обучение по направлениям помогает приобрести ряд полезных навыков, также улучшает уровень общего владения русским языком у студентов, что позволяет им овладевать междисциплинарными профессиональными знаниями и повышать конкурентоспособность студентов на рынке труда. Данная модель подготовки студентов по специальности «Русский язык» подходит для развития сложноуровневых профессиональных специалистов.
Реализация модели обучения по направлениям в преподавании русского языка обязательно приведет к необходимости изменения содержания обучения и методов преподавания, а также к появлению совершенно нового учебного плана и учебных материалов. Основываясь на новом учебном плане, необходимо подготовить преподавателей смежных профессиональных направлений для совместной подготовки подходящих учебников. Следует подчеркнуть, что при разработке нового учебного плана следует увеличить количество практических предметов, чтобы удовлетворить более глубокие потребности различных профессиональных направлений для эффективности преподавания.
Программа обучения на 3 и 4 курсах также играет важную роль в реализации новой модели подготовки специалистов по русскому языку. Одним из конкретных способов является сотрудничество с предприятиями, позволяющее студентам окунуться в реальную рабочую среду, что может эффективно повысить профессиональную грамотность и профессиональные способности студентов.
Потребность общества в специалистах, владеющих русским языком, резко возросла в последнее двадцатилетие в связи с сотрудничеством России и Китая в областях политики, культуры, экономики, образования, науки и др. Переход специалистов по русскому языку к работе в определённой сфере требует не только знаний о русском языке, но и профессионального знания и навыки, облегчающего вхождение специалистов в сферу межнациональных контактов и позволяющую успешно функционировать в ней. В связи с этим следует искать пути эффективной подготовки русскоязычных специалистов. Один из вариантов такого пути рассматривается в нашем исследовании. Это модель обучения иностранному языку по направлениям.
Построенная модель отражает динамику роста знаний, умений и навыков студентов по специальности «Русский язык», а также их профессиональной компетентности в связанных областях.
Исходя из вышеизложенного, можно говорить о том, что модель обучения по направлениям может точно направить специалистов по русскому языку на наиболее подходящие должности, так что качество и эффективность преподавания будут значительно улучшены. Широкий спектр сфер занятости по специальности «Русский язык» определяет диверсификацию рабочих мест. Развитие специалистов по направлениям способствует воспитанию у студентов высокой научной грамотности, формированию у студентов целей для планирования их будущей карьеры, а также содействует тому, что предприятия будут набирать подходящих русскоязычных специалистов из числа своих коллег по профессии.
1. Басюк В.С., Фиофанова О.А. Анализ подходов к обновлению содержания образования: изменение роли носителей содержания образования и регуляторов образовательных стандартов. Наука и школа. 2017; № 4: 50-56.
2. Кукуев А.И., Шевченко В.А. Современные подходы в образовании. Международный журнал экспериментального образования. 2010; № 3: 10-12.
3. Ожегова Е.Ю. Билингвальная основа обучения иностранному языку как фактор углубленного языкового образования. Известия ПГПУ. 2008; № 6 (10): 144-146.
4. Родионова С.Е. Применение активных и интерактивных методов обучения в реализации основных образовательных программ по гуманитарным направлениям подготовки ВПО. Филология и искусствоведение. 2012; Т. 17, № 3: 1594-1599.
References
1. Basyuk V.S., Fiofanova O.A. Analiz podhodov k obnovleniyu soderzhaniya obrazovaniya: izmenenie roli nositelej soderzhaniya obrazovaniya i regulyatorov obrazovatel'nyh standartov. Nauka i shkola. 2017; № 4: 50-56.
2. Kukuev A.I., Shevchenko V.A. Sovremennye podhody v obrazovanii. Mezhdunarodnyjzhurnal 'eksperimental'nogo obrazovaniya. 2010; № 3: 10-12.
3. Ozhegova E.Yu. Bilingval'naya osnova obucheniya inostrannomu yazyku kak faktor uglublennogo yazykovogo obrazovaniya. Izvestiya PGPU. 2008; № 6 (10): 144-146.
4. Rodionova S.E. Primenenie aktivnyh i interaktivnyh metodov obucheniya v realizacii osnovnyh obrazovatel'nyh programm po gumanitarnym napravleniyam podgotovki VPO. Filologiya i iskusstvovedenie. 2012; T. 17, № 3: 1594-1599.
Статья поступила в редакцию 09.08.23
УДК 378.147:811.11
Shchebelskaya E.G., Cand. of Sciences (Pedagogy), senior lecturer, St. Petersburg Branch n.a. V. Bobkov"Russian Customs Academy" (St. Petersburg, Russia), E-mail: [email protected]
Mayer V.V., student, Faculty of Customs, St. Petersburg Branch n.a. V. Bobkov"Russian Customs Academy" (St. Petersburg, Russia), E-mail: [email protected]
APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN TEACHING A FOREIGN LANGUAGE IN A NON-LINGUISTIC UNIVERSITY. The article discusses some features of the implementation of the artificial intelligence in the process of teaching foreign languages to students of non-linguistic universities. In the theoretical analysis of some content characteristics of the concept "artificial intelligence", the authors highlight possible digital technologies that increase educational opportunities in
the training of future specialists, especially the machine learning techniques for teaching a foreign language to university students, including students studying in the specialty "Customs". They also consider some linguistic and methodological aspects of the application of the latest achievements in the field of artificial neural networks. Some neural networks can be seen as one of the more effective methods applied for generating foreign-language professional content and test measurement materials for the development and assessment of the level of the foreign-language and communicative competence of students in the context of a digital approach to learning in the Russian education system.
Key words: digital learning, artificial intelligence, neural network, foreign language, students of non-linguistic university
Э.Г. Щебельская, канд. пед. наук, доц., Санкт-Петербургский имени В.Б. Бобкова филиал ГКОУ ВО «Российская таможенная академия»,
г. Санкт-Петербург, E-mail: [email protected]
В.В. Маер, студент, Санкт-Петербургский имени В.Б. Бобкова филиал ГКОУ ВО «Российская таможенная академия», г. Санкт-Петербург,
E-mail: [email protected]
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРЕПОДАВАНИИ ИНОСТРАННОГО ЯЗЫКА В НЕЯЗЫКОВОМ ВУЗЕ
Статья посвящена рассмотрению особенностей внедрения искусственного интеллекта в процесс преподавания иностранных языков студентам неязыковых вузов. В ходе теоретического анализа содержательных характеристик понятия «искусственный интеллект» авторы выделяют возможные цифровые технологии, расширяющие образовательные возможности в подготовке будущих специалистов, в особенности методы машинного обучения иностранному языку студентов вуза, в том числе обучающихся по специальности «Таможенное дело». Они также рассматривают некоторые лингвометодические аспекты применения новейших достижений в области искусственных нейронных сетей как один из более эффективных методов генерации иноязычного профессионального контента и контрольно-измерительных материалов для развития и оценки уровня освоения иноязычно-коммуникативной компетенции студентов в условиях цифрового подхода к обучению в российской системе образования.
Ключевые слова: цифровое обучение, искусственный интеллект, искусственная нейронная сеть, цифровая платформа, иностранный язык, студенты неязыкового вуза
Чрезвычайно динамичные цифровые изменения в обществе способствуют быстрому развитию усовершенствованных методов решения информационно сложных задач, затрагивающих различные стороны экономической деятельности государства, в том числе реформирование системы образования. В эпоху глобальных преобразований процессы цифровизации также объединяются в единое электронное образовательное пространство, которое обеспечивает интенсификацию образовательного процесса за счет таких возможностей цифровой образовательной среды, как ее интерактивность и проектируемость процессов обучения на основе встраивания наиболее востребованных цифровых технологий в систему образования. Одним из перспективных направлений в цифровизации образования является использование искусственного интеллекта (далее - ИИ) для решения различных педагогических задач, в том числе применения его в образовательном процессе, направленном на формирование иноязычно-коммуникативной компетенции (далее ИКК) студентов неязыкового вуза, обучающихся по специальности «Таможенное дело».
В теории педагогики высшей школы вопросы подготовки специалистов посредством использования более усовершенствованных цифровых технологий уже не являются новыми, поскольку в научной литературе рассматриваются различные перспективные направления применения технологий ИИ с учетом их технологических особенностей, способствующих повышению качества образования, в том числе в процессе изучения иностранного языка (А.Д. Тулегулов, А.Ю. Уваров, Д.А. Антонова, И.А. Карлов, И.В. Дворецкая, И.М. Заславский, Л.Н. Дробы-шевская, Н.В. Гусева, РС. Исламов, Т.А. Мерцалова, Э.Н. Диденко и др.). Однако невероятно быстрое развитие и внедрение более современных интеллектуальных систем в российскую систему образования усиливают интерес педагогического сообщества к вопросам инструментального сопровождения образовательного процесса и методологии его информационного проектирования в условиях цифровой трансформации образования. Практический аспект же формирования ИКК студентов неязыкового вуза на основе применения конкретных видов технологий ИИ остается всё же малоизученным. Данное противоречие существует не только из-за проблемы цифровой грамотности педагогов иностранного языка, но и из-за требований, предъявляемых к качеству их специальной компетенции, отражающей знания о специфики преподаваемого предмета на иностранном языке в неязыковом вузе, в нашем случае - «Таможенное дело». Недостаточность теоретической и практической разработанности исследуемой темы актуализирует необходимость изучения проблемы практического применения ИИ в преподавании иностранного языка в неязыковом вузе.
Следовательно, целью настоящего исследования является рассмотрение некоторых лингвометодических особенностей использования ИИ в моделировании процессов профессионально ориентированного обучения иностранному языку будущих специалистов таможенного дела.
Поставлены следующие задачи исследования:
- на основании анализа различных научных источников изучить содержательные характеристики понятия «искусственный интеллект»;
- выявить совокупность цифровых технологий по различным направлениям исследования Ии, которые возможно использовать в иноязычном образовательном процессе, а также рассмотреть потенциальные возможности тех нейронных технологий, которые в большей степени повышают качество организационно-педагогических условий, способствующих развитию иноязычно-коммуникативной деятельности педагогов и студентов в неязыковых вузах;
- рассмотреть лингвометодические особенности практической реализации использования цифровых платформ как одного из способов обновления содержания учебного контента и педагогического оценивания уровня сформиро-ванности ИКК студентов-таможенников.
Научная новизна исследования в рамках данной статьи заключается в том, что авторы рассматривают использование цифровых платформ в качестве электронных помощников с ИИ, которые способны создавать адаптивный контент, приспособленный к конкретным условиям развития языковой и речевой компетенций как основных составляющих ИКК студентов неязыковых вузов. Авторами также подчёркивается их значимость в развитии цифровой грамотности и специальной составляющей предметной компетенции педагогов, обучающих студентов профессионально ориентированному английскому языку в неязыковых вузах.
Практическое значение работы состоит в том, что в ней рассматриваются некоторые способы использования онлайн-цифровых платформ в практике преподавания иностранного языка студентам таможенных факультетов, что может оказаться востребованным научно-педагогическим сообществом в применении технологий ИИ, дающих возможность по-новому формулировать и решать традиционные педагогические задачи, в том числе оптимизировать контроль усвоения обучающимися учебной информации.
В процессе изучения научно-педагогической литературы необходимо остановить свое внимание на раскрытии сущности ИИ как одной из задач настоящего исследования.
Исследованиями в сфере искусственного интеллекта занимались многие зарубежные и отечественные ученые, такие как С.М. Корсаков, А. Тьюринг, Д.А. Поспелов, В.В. Бледсоу, А.Р. Брудно, Н. Винер. Наиболее ранние исследования в данной области посвящены разработке теории искусственных нейронных сетей (Д.О. Хебб, 1949 г), изучению синтеза цифровых автоматов (В.М. Глуш-ков, 1961 г), представлению знаний о пространстве и времени в системах ИИ (Д.А. Поспелов, 1988 г) и т. д. Широкий смысл понятия «искусственный интеллект» позволяет рассматривать его как область компьютерной науки, которая занимается разработкой интеллектуальных систем, способных к адаптации к новым ситуациям, самообучению и принятию цифровых решений в процессе управления отдельными задачами на основе существующих или недостающих данных.
Концепция ИИ все быстрее проникает в нашу повседневную и профессиональную жизнь. С бурным развитием и использованием ИИ постепенно начали стираться границы в понятийном аппарате ИИ и его характеристиках. Что же такое искусственный интеллект? Национальный исследовательский университет ИТМО предложил конструктивное определение понятия «искусственный интеллект», которое трактуется как «цифровое воспроизведение процессов сознательной активности человека и социума в целом в части творческой обработки и рассуждений на основе нетривиально формализуемой информации в условиях временных и ресурсных ограничений неопределенности и неполноты исходных данных, создающее кибернетические объекты, способные самостоятельно ставить цели и их достигать с качеством не ниже среднего специалиста, способное в перспективе заменить существующие виды деятельности и профессии» [1, с. 8]. ИИ, другими словами, - это созданная человеком механическая система, которая способна имитировать интеллектуальные и творческие навыки человека (получение и анализ информации, планирование и улучшение своей работы, обучение, создание результатов интеллектуальной деятельности и т. д.).
Основными областями применения различных систем ИИ являются медицина, транспорт, промышленность, а также образование. На сегодняшний день успешно применяются разумные системы ИИ (Artificial General Intelligence), решающие достаточно широкий круг задач, в том числе лингвистического характера: перевод с одного языка на другой, распознавание и преобразование речи в текст, генерация контента/текста и т. д. Что касается использования систем ИИ в образовании, то с 2019 года применение ИИ в российском образовательном пространстве регулируется Указом Президента РФ «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» от 10.10.2019 № 490. В настоящее время уже более 260 российских вузов разрабатывают и внедряют цифровые технологии по различным направлениям использования ИИ: дистанционные учебные лаборатории, аддитивное производство (например, 3D-моделирование), компьютерное зрение, машинное обучение (например, чат-боты для тестирования, консультирования, проектирования индивидуальных траекторий обучения), облачные технологии и т. д. [2, с. 102; 3, с. 84; 4, с. 28].
В рамках настоящего исследования большой интерес представляет использование в научно-педагогической среде такого понятия, как «глубокое обучение» (англ. Deep Learning, Дж. Хентон, 1980 г.), т. е. обучение на основе совокупности методов машинного обучения как одной из областей ИИ: 1) с учителем (SupervisedLearning); 2) без учителя (UnsupervisedLearning); 3) с подкреплением, т. е. виртуальная среда в роли учителя (Reinforcement Learning); 4) искусственные нейронные сети (Artificial neural networks) для обучения представлениям (Representation Learning) посредством машинного зрения, перевода, распознавания и обработки речи/текстов/музыки/изображений (например, нейрообразова-ние - развитие нейроинтерфейсов, технологий и стендов виртуальной и дополненной реальности в обучении, генерация ИИ текстов и т. д.). Именно нейронные сети принимают решения «на основании анализа текущей ситуации, т. е. система сама собирает данные, сама их анализирует, прогнозирует наиболее вероятный исход в той или иной ситуации, принимает максимально выгодное решение на основании всех факторов» [4, с. 28].
Таким образом, методы машинного обучения с учетом условий подготовки специалистов в конкретном вузе позволяют решать задачи прогнозирования, организации и управления учебно-воспитательной деятельностью педагогов и/или студентов, тем самым адаптировать и осуществлять оптимизацию повторяющейся работы (например, поиск информации, обновление библиотек электронных учебников, мониторинг успеваемости обучающихся, тестирование, подготовка контрольных и творческих заданий, обработка и представление системы предметных знаний, редизайн учебных программ и т. д.), а также организовывать эффективный диалоговый режим взаимодействия интеллектуальных систем с субъектами образования, в том числе в процессе изучения иностранных языков в вузовской системе.
В настоящее время многие отечественные ученые занимаются разработкой различных моделей управления образовательным процессом с помощью систем ИИ (Антонова Д.А., Исламов Р.С., Куликова Н.Ю., Маслова О.А., Плаксунова Т.А., Понаморева Ю.С., Спирин Е.В. и др.). При этом с расширением глобальных трендов цифровизации повышаются также квалификационные требования к навыкам применения систем ИИ в профессиональной сфере, в том числе в педагогической практике, которая предполагает активное использование технологий ИИ на принципах самообучения, автоматизации и интеллектуализации процессов формирования ключевых компетенций студентов, а также специальной компетенции педагогов иностранного языка, обеспечивающей более эффективную их подготовку к практическим занятиям по иностранному языку для профессиональных целей (English for Specific Purposes) в неязыковом вузе.
В связи с этим возникает необходимость развития специализированных знаний и навыков у преподавателей-филологов неязыкового вуза в области понимания различий между информационно-коммуникационными и цифровыми технологиями, особенностей их взаимопроникновения, появления такого понятия, как «цифровые коммуникационные технологии» [5] и их видов, в частности выделения среди них методов машинного обучения на основе нейронных сетей (например, поисковые системы, синтезаторы речи, чат-боты, онлайн-те-сты и языковые приложения для оценки уровня владения иностранным языком, системы машинного перевода, текстовые редакторы, системы машинного зрения/чтения/генерации текстовых строк (Machine reading comprehension) и др.) [4, с. 27; 6, с. 253; 7]. Навыки цифровой грамотности вырабатываются не только в процессе преподавания дисциплин по образовательным программам, но и через взаимный обмен педагогическим опытом применения технологи ИИ в подготовке к занятиям по иностранному языку в системе взаимодействия «преподаватель + ИИ» или «студент + ИИ». Следовательно, среди исследовательских задач работы является анализ некоторых лингвометодических особенностей использования искусственных нейронных сетей как одного из видов ИИ для моделирования процессов обучения English for Specific Purposes студентов неязыкового вуза, в частности обучающихся по специальности «Таможенное дело».
Чтобы понять, какую системно-деятельностную нишу занимает данный вид технологии ИИ в цифровом обучении иностранному языку в вузе, кратко раскроем суть основных компонентов этой сложносоставной системы [3, с. 84; 8]: 1) информационно-поисковая система (онлайн-словари иностранных языков с разделами по специальным терминам конкретного языка, электронные библиотеки, налогово-законодательные веб-сайты и т. д.); 2) электронная информаци-
онно-образовательная среда (ЭИОС) (например, цифровая платформа Moodle для электронного делопроизводства в аспекте преподавания иностранных языков); 3) цифровой учебно-методический комплекс (автоматизированные средства: библиотека электронных учебников, база видеоматериалов/кейс-заданий/ презентаций/тестов, система распределения учебно-воспитательной нагрузки и т. д.); 4) цифровые инструменты управления и придания иноязычному общению интерактивный формат диалогового взаимодействия педагогов и студентов (например, мультимедийные тренажеры, обучающие и тестовые программы, PowerPo/ni-презентации, FineReader для распознавания текстов, Nibelung для интерактивного лингафонного кабинета, голосовые/видеочаты и лекции, телеконференции, цифровая система мониторинга успешности формирования ИКК, онлайн-образовательные цифровые платформы и т. д.). Здесь следует подчеркнуть, что лингвометодический аспект данной педагогической системы предполагает тесное взаимодействие и взаимопроникновение всех ее вышеотмеченных компонентов, что не может не сказываться на развитии коммуникативно-информационной стороны процесса применения технологии ИИ. При этом необходимо принимать во внимание тот факт, что в сферу образования требуется также внедрять нейротехнологии сквозного типа согласно стратегическому направлению в области цифровой трансформации науки и высшего образования (Распоряжение Правительства РФ от 21 декабря 2021 г № 3759-р).
В контексте цифрового подхода к иноязычной подготовке студентов таможенных факультетов среди большого количества сквозных цифровых технологий (т. е. возможность их применения не в одной, а во многих сферах деятельности) следует выделить субтехнологии нейронных сетей [7; 9]: цифровые профили обучающихся с учетом индивидуальных потребностей в иноязычном общении; синхронные переводчики; системы распознавания речи; приложения для навигации, поддерживающие любой язык; системы ИИ для онлайн-консультирования при выполнении внеаудиторных языковых заданий, технология «умная аудитория» для взаимодействия субъектов образования с ИИ; системы иИ для оценки качества сформированных компетенций студентов, содержательно-технологический компонент которых может проявляться с использованием сервисных чат-ботов и цифровых платформ, способных формировать задания различного уровня сложности или вопросы на контроль понимания сути иноязычного текстового материала, что обеспечивает возможность формирования адаптивных текстов без их последующей коррекции педагогом и т. д.
Вышеперечисленные субтехнологии нейронных сетей уже широко применяются в системе ВО, в основном при обучении естественным и точным наукам. Однако стоит уделить внимание такой системе ИИ, как цифровые платформы, поскольку одним из примеров их использования является действующий образовательный информационный проект «Современная цифровая образовательная среда в Российской Федерации». Это государственная информационная система включает в себя 73 цифровые образовательные платформы (например, по изучению иностранных языков - это Skyeng, «Открытое образование», Stepik и др.) и действует по принципу «одного окна» (https://online.edu.ru/public/platforms. xhtml?page=1). Прохождение студентами онлайн-курсов по дисциплине «Иностранный язык» на вышеуказанных платформах рассматривается педагогами в качестве «образовательного ресурса, представленного в электронно-цифровой форме и включающего в себя структуру и предметное содержание, которое допускает возможность адаптации обучающихся в зависимости от их индивидуальных характеристик» [10, с. 160].
Адаптивный подход с применением нейронных технологий в онлайн или дистанционном обучении предполагает использование также ряда других онлайн-цифровых сервисов/платформ, разработанных такими компаниями как Duolingo, Thinkster, Knewton и Querium. Примером того, как нейронные сети в качестве электронных образовательных ресурсов могут применяться в преподавании иностранного языка, является использование таких цифровых платформ как Writesonic, HyperWrite, Synthesia. Такие цифровые инструменты могут выступать в качестве индивидуальных помощников в работе студентов над внеаудиторными заданиями, а также в работе педагогов над учебными материалами, что является чрезвычайно актуальным для преподавателей-филологов, зачастую имеющих проблемы с формированием текстового контента по иностранному языку в профессиональной сфере, в том числе для сферы таможенного дела. Одним из преимуществ такой трансформации обучения являются лингвометодические возможности использования цифровых платформ в проектировании иноязычно-коммуникативной деятельности студентов в учебное и внеучебное время:
1) учитывать уровень усвоения студентами иноязычного учебного материала;
2) осуществлять автоматизацию процессов создания профессионально ориентированных материалов на иностранном языке, разбивать их на определенные информационные сегменты; 3) повышать качество учебно-методических материалов на основании переработки содержания иноязычного текстового контента в цифровом формате; 4) минимизировать частые ошибки в лексико-стилистиче-ских и грамматических конструкциях при составлении текстов научно-технического характера; 5) составлять разные блоки заданий/(мини)тестов под каждый уровень владения English for Specific Purposes; 6) поэтапно и качественно анализировать уровень сформированности ИКК студентов неязыковых вузов; 7) повышать мотивацию студентов к изучению профессионально ориентированного английского языка на основании личностно ориентированного и компетентност-ного подходов к иноязычному обучению; 8) за счет минимизации временных и
физических ресурсов повышать мотивацию педагогов к овладению и использованию технологий ИИ в работе над обновлением содержания адаптивных учебных материалов и средств систематического оценивания.
Следовательно, «адаптивное обучение» (РА. Амиров [3], В.А. Шершнева [10], В.П. Добрица [11]) в контексте обучения с ИИ может служить инструментом для системного управления процессом формирования ИКК студентов, обучающихся по специальности «Таможенное дело», так как функциональное назначение цифровых коммуникационных технологий с применением ИИ проявляется в целевых, организационных, содержательно-технологических, информационных, мотивационно-регулирующих и оценочных свойствах системы диалогового взаимодействия студента/преподавателя и ИИ. Но поскольку качество иноязычной профессиональной речи таможенников выражается в адекватности применения английской лексики юридического/экономического/таможенного профиля для решения профессиональных задач, то речь идет о сужении понятийно-терминологического аппарата данной предметной области. И здесь цифровое обучение может выступать только в качестве одного из мотивирующих факторов изучения иностранного языка, не заменяя диалоговые формы живого иноязычного взаимодействия на практических занятиях по английскому языку, т. е. происходит ориентация на смешанное обучение (Blended Learning), в основе методологии которого лежит полипарадигмальность, дающая «свободу профессиональному творчеству преподавателя, сотрудничеству преподавателя и студентов, так как она не отдает предпочтение какой-то одной технологии, а предусматривает смешение разнородных технологий обучения» [12, с. 14].
Далее представим краткий обзор процесса создания тестового задания по дисциплине «Иностранный язык» на платформе Writesonic (https://writesonic. com/), функционал которой предназначен для проектирования контекстного контента, также с учетом междисциплинарного и предметно-информационного подходов к преподаванию иностранного языка в неязыковом вузе. К сожалению, подобные веб-сайты с ИИ в бесплатной версии предлагают ограничение, например, по количеству повторных действий или слов для генерации задач по заданным критериям (от 800 до 10000 слов).
Интеллектуальный интерфейс Writesonic, используя машинное обучение и новейшие достижения в области нейронных сетей, позволяет работать в реальном времени над любым интернет-текстом (статья, реклама, информация о товаре, отзывы, пост для социальных сетей и т. д.), давать подсказки по созданию и дальнейшему его улучшению (rephrasing, expanding, shortening, checking, editing, making a review, publishing и т. д.) или ставить свою задачу для нейросети в формате задания/примера/теста/мини-словаря/вопроса/математической формулы, т. е. она способна справляться с любой научно-профессиональной тематикой. При нажатии на клавишу «Создайте свой собственный искусственный интеллект» педагог создает задание самостоятельно. Особенностями данной нейро-сети являются постоянные улучшения, поддержка русского и английского языка, целостность и связность текста, скорость и вариативность.
Так, например, в соответствии с рабочей программой по дисциплине «Иностранный язык (английский)» по специальности 38.05.02 Таможенное дело, изучаемой на третьем курсе в Санкт-Петербургском филиале Российской таможенной академии, одним из тематических модулей является «Процедура таможенного склада» (The customs warehousing procedure). Данная тема чрезвычайно сложна
для изучения, на ее рассмотрение выделяется 8 академических часов. Поэтому обязательно требуется применение технологии языкового тестирования на всех этапах изучения этого вопроса для определения уровня сформированности языковой и речевой компетенций - профессиональных составляющих в структуре ИКК студентов неязыкового вуза. С целью текущего или итогового оценивания знаний студентов в рамках вышеуказанной темы цифровой ресурс платформы Writesonic позволяет генерировать стандартизированные тестовые задания малыми порциями, но охватывающими большой круг оперативно проверяемых вопросов, обеспечивающих однозначность, множественность и открытость ответов. При этом в рамках контекстно-компетентностного подхода к изучению English for Specific Purposes содержательно-технологический компонент данной нейронной сети может помочь обозначить список иностранных слов/словосочетаний в основе целевого назначения таможенных складов в рамках смоделированной профессиональной ситуации. Примером ситуаций в работе будущего таможенника в рамках данного модуля могут выступать такие подтемы, как The main features of a customs procedure, The main groups of customs procedures; The content of the customs warehousing procedure, Types of customs procedures realized under the customs warehousing procedure и др.
Чтобы ИИ мог понять суть поставленной задачи, педагогом вводятся собственные критерии по теме Types of customs procedures realized under the customs warehousing procedure. Во-первых, предоставляется основная информация на английском языке по данному вопросу, на основе которой будет строиться конкретное задание: With the permission of the customs authorities, in addition to the ordinary operations performed with merchandise in the customs warehouse (for example, ensuring the storage, safety and customs control inspection of merchandise, carrying out loading and unloading operations, moving goods within the customs warehouse, goods assembly operations, etc.), other simple assembly operations may be performed with goods placed under this customs procedure: taking of the goods samples, breaking buck, grouping of packages, goods grading, packaging/repacking, marking, improvement of their consumer properties, goods repairs, transactions on the transfer of ownership/use/ disposal of goods, etc. (рис. 1).
Далее дается описание задачи, которую ИИ должен решить, в данном случае - это генерирование вопросов по тексту на английском языке. Задания легко копируются, их можно редактировать в рабочем окне цифровой платформы с помощью различных настроек. Приведем в качестве примера разработанное нами в цифровой системе Writesonic языковое фрагмент-задание из сгенерированных вопросов с тремя вариантами ответов и с одним правильным вариантом ответа по теме «Совокупность таможенных операций, определяющих суть процесса помещения товаров под процедуру таможенного склада» (Types of customs procedures realized under the customs warehousing procedure) с целью обеспечения прочного усвоения студентами на английском языке знаний об общих закономерностях совершения определенных таможенных операций на таможенном складе (рис. 2).
Однако в связи с достаточно сложным содержанием учебных программ по дисциплине «Иностранный язык» в неязыковых вузах и с тем, что педагогам иностранного языка на непрофилирующих кафедрах требуется много усилий в обновлении традиционных учебно-методических комплексов, необходимо осу-
Рис. 1. Фрагмент текстового материала в цифровой системе Writesonic по теме Types of customs procedures realized under the customs warehousing procedure
j Создайте свои собственный нсьтсственный интеллект
THE CUSTOMS WAREHOUSING PROCEDL I_' _S
SjjttHy the instructions that Wntesonlc should follow "B'
_ SOO
Ql. What are the ordinary operations performed with merchandise in the customs warehouse? A. Ensuring the storage, safety and customs control inspection of merchandise S. Carrying out loading and unloading operations C. Both A and B
Correct Answer: C. Both A and B
Создайте тестирование на закрепление знаний студентов из пяти вопросов е тремя вариантами огаетоЕ с одним правильном вариантом ответа. Правильный oibet укажите
отдельно
Langusge " English
Тип качества Premium
Выходы
Q2. What other simple assembly operations may be performed with goods placed under the customs procedure? A. Taking of the goods samples S. Breaking buck C. Goods repairs
Correct Answer: A. Taking of the goods samples
Q3. What are the transactions that can be performed on the transfer of ownership/use/disposal of goods?
A. Packaging/repacking
B. Marking
C. Improvement of consumer properties Correct Answer: В Marking
Q4. What are the operations that can be performed in the customs warehouse?
A. Moving goods within the customs warehouse
B. Goods assembly operations
C. Goods grading
Correct Answer: B. Goods assembly operations
Q5. What are the operalions that may be performed with goods placed under this customs procedure?
A. Repairs
Рис. 2. Фрагмент тестового задания в цифровой системе Writesonic по теме Types of customs procedures realized under the customs warehousing procedure
ществлять контроль над достоверностью и актуальностью сгенерированной информации, поскольку современные нейротехнологии пока еще не являются совершенным средством онлайн-поддержки в учебно-методической работе педагогов. Кроме того, нейросеть Writesonic не наделена способностью генерировать оригинальные профессиональные тексты с чистого листа только по тематическому запросу, но позволяет творчески разрабатывать систему заданий, ориентированных на результат и в соответствии с содержанием предложенного ей текстового контента.
Ввиду всего вышеизложенного можно сформулировать следующие методические выводы, позволяющие педагогам иностранного языка осваивать и применять соответствующий вид технологий ИИ в практике обучения иностранному языку студентов неязыковых вузов:
- использовать возможности ИИ в совершенствовании организационно-педагогических условий формирования ИКК студентов неязыковых вузов на основе создания высококачественных комплексов контрольно-измерительных материалов в онлайн-цифровом формате, содержание которых представляет собой различные лингводидактические процедуры оценивания учебных достижений обучающихся;
- с целью качественного обновления учебно-методических материалов с помощью онлайн-цифровых инструментов осуществлять контроль целенаправленности и прагматичности сугубо профессионально ориентированных текстовых фрагментов, предоставляемых нейросети в виде заданного критерия на английском языке;
- проводить контроль сгенерированного текстового контента (различного типа заданий на английском языке) на соответствие терминологической системы конкретной предметной области, изучаемой в рамках иностранного языка для специальных целей;
- продолжать осваивать функциональные возможности цифровых платформ на предмет создания вариативных форм заданий (открытого и закрытого типа) для расширения показателей успешности обучения;
- для разнообразия лингводидактических средств иноязычного обучения давать возможность студентам неязыковых вузов применять технологии ИИ в своей иноязычно-коммуникативной деятельности, например, для создания авторских понятийно-терминологических словарей профессионально-тематической направленности;
- предлагать только те современные онлайн-цифровые ресурсы, которые не сдерживают, а способствуют развитию умений и навыков иноязычного чтения, письма, аудирования и говорения.
Таким образом, перспективные направления изучения возможностей ИИ в теории и практике иноязычной подготовки будущих специалистов неязыковых вузов на основе обмена конкретным профессиональным опытом по внедрению и применению определенных видов интеллектуальных систем поможет не только более эффективно раскрыть лингвометодический потенциал учебно-методических материалов, созданных традиционным путем, но и содействовать более качественному удовлетворению познавательных и творческих потребностей субъектов образования в профессиональной и учебной деятельности.
Библиографический список
1. Гусарова Н.Ф. Введение в теорию искусственного интеллекта. Санкт-Петербург: Университет ИТМО, 2018.
2. Коровникова Н.А. Искусственный интеллект в осовремененном образовательном пространстве: проблемы и перспективы. Социальные новации и социальные науки. Москва: ИНИОН РАН, 2021; № 2: 98-113.
3. Амиров РА., Билалова УМ. Перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта в сфере высшего образования. Управленческое консультирование. 2020; № 3: 80-88. Available at: https://cyberleninka.rU/article/n/perspektivy-vnedreniya-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-v-sfere-vysshego-obrazovaniya/viewer
4. Тулегулов А.Д., Ергалиев Д.С., Бейсембаева Б.С., Акишев К.М. Методы нейронных сетей и глубоко обучения на основе интеллектуального агента. Надежность и качество сложных систем. 2021; № 3: 25-31. Available at: https://cyberleninka.rU/article/n/metody-neyronnyh-setey-i-glubokogo-obucheniya-na-osnove-intellektualnogo-agenta/ viewer
5. Попов Е.В., Семячков К.А. Возможности и границы применения цифровых технологий в современном обществе. Вопросы инновационной экономики. 2020; № (4). Available at: https://cyberleninka.ru/article/nzvozmozhnosti-i-granitsy-primeneniya-tsifrovyh-tehnologiy-v-sovremennom-obschestve
6. Дробышевская Л.Н., Молодцова А.В. Тенденции и перспективы развития технологии искусственного интеллекта. Экономика и бизнес: теория и практика. Новосибирск: ООО «Капитал», 2020; № 11-1 (69): 252-255.
7. Исламов РС. Искусственный интеллект в информационно-коммуникативных технологиях и его влияние на обучение иностранному языку в высшей школе. Филологические науки. Вопросы теории и практики. Тамбов: ООО Издательство «Грамота», 2020; Т 13, № 12: 300-305.
8. Антонова Д.А., Оспенникова Е.В., Спирин Е.В. Цифровая трансформация системы образования. Проектирование ресурсов для современно цифровой учебной среды как одно из ее основных направлений. Вестник Пермского государственного гуманитарно-педагогического университета. Серия: информационные компьютерные технологии в образовании. Пермь: ПГГПУ, 2018; № 14: 5-37.
9. Куликова Н.Ю., Маслова О.А., Понаморева Ю.С. Модель использования систем искусственного интеллекта для оценки качества формирования компетенций студентов вуза. Мир науки. Педагогика и психология. Москва: ООО Издательство «Мир науки», 2021; Т 9, № 5: 1-13.
10. Шершнева В.А., Вайнштейн Ю.В., Кочеткова Т.О. Адаптивная система обучения в электронной среде. Программные системы: теория и приложения. 2018; Т. 9, № 4 (39): 159-177.
11. Добрица В.П., Горюшкин Е.И. Применение интеллектуальной адаптивной платформы в образовании. Auditorium. Курск: Курский государственный университет, 2019; № 1 (21): 86-92.
12. Краснощекова ГА. Теория и практика языкового образования студентов технических вузов: монография. Чебоксары: ИД «Среда», 2018.
References
1. Gusarova N.F. Vvedenie v teoriyu iskusstvennogo Intellekts. Sankt-Peterburg: Universitet ITMO, 2018.
2. Korovnikova N.A. Iskusstvennyj intellekt v osovremenennom obrazovatel'nom prostranstve: problemy i perspektivy. Social'nye novacii i social'nye nauki. Moskva: INION RAN, 2021; № 2: 98-113.
3. Amirov R.A., Bilalova U.M. Perspektivy vnedreniya tehnologij iskusstvennogo intellekta v sfere vysshego obrazovaniya. Upravlencheskoe konsul'tirovanie. 2020; № 3: 80-88. Available at: <https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivy-vnedreniya-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-v-sfere-vysshego-obrazovaniya/viewer>
4. Tulegulov A.D., Ergaliev D.S., Bejsembaeva B.S., Akishev K.M. Metody nejronnyh setej i gluboko obucheniya na osnove intellektual'nogo agenta. Nadezhnost' i kachestvo slozhnyh sistem. 2021; № 3: 25-31. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-neyronnyh-setey-i-glubokogo-obucheniya-na-osnove-intellektualnogo-agenta/viewer
5. Popov E.V., Semyachkov K.A. Vozmozhnosti i granicy primeneniya cifrovyh tehnologij v sovremennom obschestve. Voprosyinnovacionnoj 'ekonomiki. 2020; № (4). Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/vozmozhnosti-i-granitsy-primeneniya-tsifrovyh-tehnologiy-v-sovremennom-obschestve
6. Drobyshevskaya L.N., Molodcova A.V. Tendencii i perspektivy razvitiya tehnologii iskusstvennogo intellekta. 'Ekonomika ibiznes: teoriya iprakiika. Novosibirsk: OOO «Kapital», 2020; № 11-1 (69): 252-255.
7. Islamov R.S. Iskusstvennyj intellekt v informacionno-kommunikativnyh tehnologiyah i ego vliyanie na obuchenie inostrannomu yazyku v vysshej shkole. Filologicheskie nauki. Voprosy teoriiipraktiki. Tambov: OOO Izdatel'stvo «Gramota», 2020; T 13, № 12: 300-305.
8. Antonova D.A., Ospennikova E.V., Spirin E.V. Cifrovaya transformaciya sistemy obrazovaniya. Proektirovanie resursov dlya sovremenno cifrovoj uchebnoj sredy kak odno iz ee osnovnyh napravlenij. Vestnik Permskogo gosudarstvennogo gumanitarno-pedagogicheskogo universiteta. Seriya: informacionnye komp'yuternye tehnologii v obrazovanii. Perm': PGGPU, 2018; № 14: 5-37.
9. Kulikova N.Yu., Maslova O.A., Ponamoreva Yu.S. Model' ispol'zovaniya sistem iskusstvennogo intellekta dlya ocenki kachestva formirovaniya kompetencij studentov vuza. Mir nauki. Pedagogika ipsihologiya. Moskva: OOO Izdatel'stvo «Mir nauki», 2021; T 9, № 5: 1-13.
10. Shershneva V.A., Vajnshtejn Yu.V., Kochetkova T.O. Adaptivnaya sistema obucheniya v elektronnoj srede. Programmnye sistemy: teoriya i prilozheniya. 2018; T. 9, № 4 (39): 159-177.
11. Dobrica V.P., Goryushkin E.I. Primenenie intellektual'noj adaptivnoj platformy v obrazovanii. Auditorium. Kursk: Kurskij gosudarstvennyj universitet, 2019; № 1 (21): 86-92.
12. Krasnoschekova G.A. Teoriya ipraktika yazykovogo obrazovaniya studentov tehnicheskih vuzov: monografiya. Cheboksary: ID «Sreda», 2018.
Статья поступила в редакцию 31.08.23
УДК 37.062
Emelyanov A.N., Cand. of Sciences (Agriculture), Director of the Federal State Budgetary Scientific Institution "FSCs of Agrobiotechnologies
of the Far East n.a. A.K. ^aika" (Ussuriysk, Russia), E-mail: [email protected]
Yakimovich E.P., Cand. of Sciences (Pedagogy), senior lecturer, Primorsky State Agrarian and Technological University (Ussuriysk, Russia),
E-mail: [email protected]
PROBLEMS OF INTRODUCING A NETWORK FORM OF INTERACTION IN THE EDUCATIONAL PROCESS. The article presents some results of a comprehensive analysis of the key problems of introducing a network form of interaction into the educational process, which is an innovative technology aimed at improving the efficiency of education. The main barriers preventing the active use of this technology can be identified as follows: the lack of motivation for third-party organizations to work together due to a lack of understanding of the possible benefits; difficulty in determining the share of financial obligations and the degree of responsibility for the life and health of students of each of the parties - participants in network interaction; the difficulty of managing productive multicomponent network formations; the problem of providing teaching staff in the conditions of joint implementation of unique educational programs.
Key words: network form of interaction, pedagogical interaction, educational relations, educational environment
А.Н. Емельянов, канд. с.-х. наук, директор ФГБНУ «ФНЦ агробиотехнологий Дальнего Востока имени А.К. Чайки», г. Уссурийск,
E-mail: [email protected]
Е.П. Якимович, канд. пед. наук, доц., Приморский государственный аграрно-технологический университет, г. Уссурийск,
E-mail: [email protected]
ПРОБЛЕМЫ ВНЕДРЕНИЯ СЕТЕВОЙ ФОРМЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС
В статье представлены результаты комплексного анализа ключевых проблем внедрения сетевой формы взаимодействия в образовательный процесс, которая является инновационной технологией, направленной на повышение эффективности образования. В качестве основных барьеров, препятствующих активному использованию данной технологии, можно выделить отсутствие мотивации сторонних организаций к совместной работе ввиду непонимания возможной выгоды; сложность в определении доли финансовых обязательств и степени ответственности за жизнь и здоровье обучающихся каждой из сторон - участников сетевого взаимодействия; трудность управления продуктивными многокомпонентными сетевыми образованиями; проблема обеспечения педагогическими кадрами в условиях совместной реализации уникальных образовательных программ.
Ключевые слова: сетевая форма взаимодействия, педагогическое взаимодействие, образовательные отношения, образовательная среда
В настоящее время актуальным является разработка и реализация сетевой формы образовательных программ, появившейся в системе отечественного образования как инновационная технология и позволяющей с целью повышения качества образовательного процесса использовать ресурсы сторонних организаций. Под сетевым взаимодействием в образовании понимают систему связей, дающую возможность «разрабатывать, апробировать и предлагать профессиональному педагогическому сообществу инновационные модели содержания образования и управления системой образования; это способ деятельности по совместному использованию ресурсов» [1, с. 34]. Данная технология позволяет базовому образовательному учреждению совместно с организациями-партнерами (школы, колледжи, вузы, учреждения культуры, спорта и науки, муниципальные и региональные компании и предприятия) формировать новую эффективную образовательную среду за счет интеграции ресурсов организаций - участников сетевого договора [2; 3; 4]. Несмотря на ее преимущества, она не нашла широкого применения в образовательной практике.
Целью данного исследования является выявление трудностей внедрения сетевой формы реализации образовательных программ на современном этапе развития образования. Для достижения цели были поставлены следующие задачи: определить достоинства использования сетевой формы взаимодействия при
организации образовательного процесса, а также причины, которые являются препятствием для широкого ее применения.
Научная новизна исследования состоит в комплексном анализе ключевых проблем внедрения сетевой формы взаимодействия в образовательный процесс как способа расширения возможностей образовательной среды.
Теоретическая значимость заключается в том, что исследование потенциала и особенностей сетевой формы взаимодействия в образовании ускорит ее внедрение в образовательный процесс и повысит эффективность обучения.
Основной проблемой при внедрении сетевой формы взаимодействия в образовательный процесс является привлечение сторонних организаций для заключения договора о сетевом взаимодействии. Изначально основная образовательная организация, занимающаяся реализацией профессиональных, основных или дополнительных общеобразовательных программ, определяет достаточность собственных ресурсов и целесообразность самостоятельно восполнить их в случае нехватки [5, с. 9]. Решить проблему самостоятельно с недостающими ресурсами не представляется возможным, или это будет экономически необоснованно, то стоит привлечь к участию в реализации таких программ те организации, которые располагают ими [6, с. 8]. Однако на практике очень сложно мотивировать сторонние организации к такому взаимодействию ввиду отсутствия явной выгоды для них из-за отсроченного во времени результата предполагаемой со-
