CC BY
5
Вестн. Моск. ун-та. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. Т. 27. № 2. С. 68-77 Lomonosov Linguistics and Intercultural Communication Journal, 2024, vol. 27, no. 2, pp. 68-77
А.А. Коренев
СТРАТЕГИИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ ПИСЬМЕННОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ В ОБУЧЕНИИ ИНОСТРАННОМУ ЯЗЫКУ
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва,
Россия; studywithkorenev@gmail. com
Аннотация: В статье рассматриваются стратегии использования искусственного интеллекта (ИИ) в контексте предоставления письменной педагогической обратной связи при обучении иностранному языку. Проводится обзор последних исследований в этой области, начиная с наиболее значимых публикаций в области отечественной нейродидактики и международных конференций, посвященных использованию искусственного интеллекта в образовании, до практических примеров использования чат-ботов для обратной связи в обучении иностранному языку. Подчеркивается трансформация роли языкового педагога благодаря применению искусственного интеллекта, обращая внимание на значимость фокусировки преподавателя на сущностных аспектах коммуникативного развития обучающихся при делегировании технических аспектов проверки письменных работ искусственному интеллекту. Применение подобных технологий изменяет способы предоставления обратной связи, позволяя проводить более качественный лингвистический анализ и создавать более объемные комментарии по письменным работам. Приводятся примеры конкретных запросов искусственному интеллекту при проверке работы и примеры их реализации. Кроме того, обобщаются сильные и слабые стороны проверки с использованием технологий ИИ и делается вывод о его роли при предоставлении письменной педагогической корректирующей обратной связи. Статья также подчеркивает необходимость грамотной интеграции ИИ в образовательный процесс и призывает к дальнейшему исследованию влияния технологий искусственного интеллекта на развитие письменно-речевых умений обучающихся.
Ключевые слова: профессионально-коммуникативная компетенция; профессионально-коммуникативные стратегии; письменная обратная связь; нейродидактика; технологии искусственного интеллекта
doi: 10.55959^и-2074-1588-19-27-2-5
Коренев Алексей Александрович — кандидат педагогических наук, доцент факультета иностранных языков и регионоведения МГУ имени М.В. Ломоносова; studywithkorenev@gmail.com.
© Коренев А.А., 2024
Для цитирования: Коренев А.А. Стратегии использования искусственного интеллекта для предоставления письменной обратной связи в обучении иностранному языку // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. Т. 27. № 2. С. 68-77.
Использование технологий, основанных на работе искусственного интеллекта, уже в значительной мере преобразует образовательную деятельность, так как позволяет в течение нескольких секунд создавать и редактировать тексты большого объема. Использованию искусственного интеллекта в обучении иностранному языку была посвящена прошедшая в КНР конференция ЮНЕСКО в 2019 г. Большинство крупнейших российских вузов так или иначе касались данной темы за последние годы. Не стал исключением и Московский университет, где осенью 2023 г. прошло две конференции, посвященные использованию ИКТ в обучении иностранным языкам.
В программной монографии «Карта компетенций педагога иностранных языков в условиях цифровизации образования» отмечается, что «в последнее десятилетие одним из инновационных направлений в области обучения иностранным языкам являются нейродидактические исследования, которые базируются на технологиях искусственного интеллекта» [Титова, 2023: 23]. Начиная с вышедшей в 2011 г. статьи B. Sabitzer, которая определяет основной дидактический принцип использования нейросетей как инструмента для создания шаблона и категоризации [Sabitzer, 2011], ежегодно появляются сотни научных работ, исследующих потенциал использования искусственного интеллекта в обучении, в том числе и иностранным языкам. Наиболее взрывной рост подобных публикаций можно отметить с 2021 г., когда подобные технологии стали общедоступными, а следовательно, стали широко использоваться как педагогами, так и обучающимися во всех сферах жизнедеятельности. Не стала исключением и сфера образования. В частности, профессор С.В. Титова отмечает потенциал искусственного интеллекта, позволяющий «объективно диагностировать навыки, умения и знания обучающихся и предлагать многоуровневую систему аттестации» [Титова, 2022: 55], а профессор П.В. Сысоев дает определение искусственному интеллекту в методике обучения иностранным языкам, которое будет использоваться и в данной статье: «ряд современных технологий, позволяющих компьютеру на основе сбора и анализа больших объемов данных и алгоритмов выстраивания паттернов речевого поведения разрабатывать и реализовывать методики обучения языку по индивидуальной траектории, имитировать иноязычную речемыслительную деятельность человека для
решения коммуникативных задач, осуществлять автоматизированный контроль иноязычных умений и навыков обучающихся, предоставлять им обратную связь и осуществлять аналитическую работу» [Сысоев, 2023: 8-9]. Исходя из этого определения, использование искусственного интеллекта для оценивания письменных работ представляется наиболее очевидным применением данных технологий, так как может существенно повысить детальность анализа работ, практически исключая фактор человеческой ошибки и сопоставляя написанное студентом произведение с сотнями тысяч или миллионами подобных работ, доступных в сети. Кроме того, расширяются способы для предоставления объемной и качественной обратной связи обучающимся за счет возможностей генерации большого объема текста (в том числе вероятных альтернативных форм выражения мысли и металингвистических комментариев) за короткое время.
Стратегии предоставления обратной связи являются одной из базовых составляющих профессионально-коммуникативной компетенции языкового педагога (учителя или преподавателя иностранных языков). В данной статье речь идет в первую очередь о педагогической обратной связи, а именно той, которую обучающиеся получают в ответ на свои собственные действия в процессе обучения [Коренев, 2018]. Исследованиям письменной обратной связи было посвящено немало работ, начиная с программной статьи Рода Эл-лиса, посвященной типологии письменной корректирующей обратной связи и опубликованной в 2008 г. [Ellis, 2008]. Согласно данной статье, именно металингвистические комментарии преподавателей, т.е. объяснение ошибок, допущенных в письменной работе, представляется обучающимся наиболее эффективной формой обратной связи. Профессионально-коммуникативным умениям преподавателей предоставлять письменную обратную связь было посвящено диссертационное исследование Т.А. Ершовой, в котором дается следующее определение письменной педагогической обратной связи в обучении иностранным языкам: «обратная связь, которой педагог обеспечивает обучающихся по результатам проверки и оценивания их письменных работ. Письменная педагогическая обратная связь может предоставляться педагогом в виде исправлений в тексте работы, в виде кратких комментариев в тексте и на полях работы, а также в виде развернутого финального (результирующего) комментария к работе» [Ершова, 2020]. Отдавая должное данному исследованию, следует отметить, что за последние несколько лет инструментарий предоставления письменной педагогической обратной связи в значительной мере изменился, что требует соответствующих изменений и в содержании подготовки и переподготовки педагогических кадров к осуществлению подобной деятельности.
При этом использование стратегиального подхода к развитию знаний, навыков и умений, необходимых для предоставления эффективной письменной педагогической обратной связи представляется в данном случае обоснованным по двум причинам. Во-первых, в силу скорости изменения доступных на данный момент технологий важно выработать базовый алгоритм решения подобных профессиональных задач вне зависимости от конкретных технологических инструментов. Во-вторых, принципиально не хотелось бы редуцировать роль педагога исключительно до пользователя того или иного технического средства, подчеркивая необходимость в рамках профессиональной подготовки учитывать роль российского преподавателя-исследователя как «билингвального коммуниканта, способного выполнять роль культурного медиатора посредством адекватного выбора и использования медиативного репертуара» [Сафонова, 2021: 157], однако, не только в межкультурном научно-исследовательском пространстве, о котором пишет в статье профессор В.В. Сафонова, но и в рамках педагогической деятельности, осуществляя медиацию между искусственным интеллектом и обучающимися. Подобная медиация будет опираться на цели педагога в рамках конкретного педагогического взаимодействия и соотноситься с его ценностными ориентациями. Именно это и позволяет рассмотреть данный компонент содержания обучения как профессионально-коммуникативную стратегию, т.е. «осознанный личностью, мотивированный с опорой на имеющиеся ценностные ориентации и обусловленный определенной педагогической целью общий стереотип построения коммуникации в схожих по цели, но отличающихся по условиям ситуациях профессионального общения на одном или нескольких языках» [Коренев, 2023: 103].
Пользуясь моделью содержания профессионально-коммуникативной стратегии, можно описать предоставление письменной корректирующей обратной связи с использованием искусственного интеллекта следующим образом. Педагогической целью будет осознание обучающимся сильных и слабых сторон собственной письменно-речевой продуктивной деятельности и повышение ее качества. Коммуникативной целью является сообщение информации об успешных и неуспешных аспектах письменной работы, мотивация к улучшению и похвала. Базовыми ценностными ориентациями в рамках данной стратегии будут ориентация на развитие личности, субъект-ность и универсальные гуманистические ценности (например, принцип «не навреди», который можно отнести как к медицинской, так и педагогической деятельности). Реализация профессионально-коммуникативных стратегий обратной связи с использованием искус-
ственного интеллекта (ОСИИ) может происходить по следующему алгоритму:
1. Первичный анализ работы преподавателем. Проверка соблюдения формальных требований. Решение о приеме работы к оцениванию.
2. Формулирование запроса искусственному интеллекту (ИИ) и запуск процесса технической проверки.
3. Качественный анализ работы по содержанию и значимым аспектам. Написание общей характеристики работы по данным аспектам.
4. Анализ и коррекция комментария ИИ.
5. Составление финального комментария для обучающегося и принятие решения об оценке.
Наиболее удобным на текущий момент средством реализации подобного алгоритма нам показалось использование доступного в мессенджере "Telegram" чат-бота "GPT Midjourney". Данный чат-бот позволяет как отправлять длинные сообщения, в которые может быть скопирована работа обучающегося, так и прикреплять файл с работой. Ниже представлены примеры возможных запросов.
Read the essay in the attached file. Make a list of all j language errors. Identify the error types and provide
Рис. 1. Запрос на поиск ошибок в работе и общий комментарий
В результате исполнения подобного запроса чат-бот анализирует работу и предоставляет исправления найденных ошибок. В приводимом далее примере искусственный интеллект также предлагает переформулированный вариант изначально написанного студентом предложения, т.е. используется прием прямой корректирующей обратной связи. При предоставлении обратной связи обучающемуся зачастую представляется более эффективным исключение данного варианта для того, чтобы обучающийся мог сам внести исправления в работу.
Можно также поставить задачу искусственному интеллекту обобщить содержание, дать комментарии по стилю работы, сгруппировать ошибки по типам или оценить работу по заданным критериям. Среди сильных сторон подобного анализа следует отметить, что ИИ сопоставляет представленную студентом работу с тысячами (а иногда и миллионами) аналогичных работ доступных в сети. ИИ редко пропускает ошибки и на него не влияют факторы усталости и невнимательности. Он эффективен в предложении наиболее упот-72
ребимых формулировок и поиске языковых ошибок и опечаток. Кроме того, подобная проверка работы и генерация комментария происходит в течение нескольких секунд, что позволяет преподавателю сфокусироваться на сущностных аспектах работы и индивидуальном прогрессе обучающегося.
Certairily! Here's a list of the language errors in the original essay, along with corrections, explanations, and suggestions for improving
1. "Cultural diversity of the nations has always caused misunderstanding due to the different mindsets, therefore various researches have been conducted in order to study the issue."
Correction: "Cultural diversity among nations has always caused misunderstandings due to different mindsets. As a result, various research studies have been conducted to study this issue."
Explanation: "Cultural diversity among nations" is a more accurate phrase, "Misunderstanding" should be piuralized to "misunderstandings." Instead of "therefore," it is better to start a new sentence with "As a result" for more clarity.
Рис. 2. Пример анализа, выполненного с использованием искусственного интеллекта
В то же время крайне важно охарактеризовать значимые недостатки подобной автоматической проверки, позволяющие на данный момент рассматривать ее не как полноценную альтернативу, а исключительно как вспомогательный инструмент педагогической обратной связи. Во-первых, искусственный интеллект не может учитывать индивидуальные особенности и оценивать работу в общем контексте развития конкретного обучающегося. Во-вторых, данная технология пока еще не совершенна при оценивании работ по заданным критериям и не способна самостоятельно принимать решения об оценке. В-третьих, сам механизм работы ИИ определяет его стремление к «обезличиванию» работы обучающегося и приведение ее к максимально усредненной норме, стирая индивидуальный авторский стиль. Так, ИИ не вполне способен распознавать стилистические приемы и метафоры и зачастую будет определять их как ошибки. Наконец, к чисто техническим недостаткам можно отнести ограниченность металингвистических комментариев и предпочтение ИИ американского варианта английского языка и латиноамериканских вариантов испанского языка, что зачастую будет вести к излишней коррекции работ, стремящихся к норме британского и испанского вариантов.
Таким образом, при реализации оценивания письменных работ с использованием искусственного интеллекта меняется роль языко-
вого педагога. Экономя время на технических аспектах лингвистического анализа работы и поиска ошибок, преподаватель получает возможность сфокусировать внимание на ее сущностных аспектах, соотнесении данной работы с предыдущими работами обучающегося и формулировании комментария, который позволит обучающемуся развивать собственные лингвистические знания, лексические и грамматические навыки и письменно-речевые продуктивные умения. Кроме того, преподаватель должен реализовывать мотива-ционный и ориентирующий компоненты обратной связи, т.е. мотивировать обучающегося к дальнейшему развитию и соотносить данную работу с предыдущими работами и другими подобными работами, сообщая данную информацию обучающемуся в той форме, которая будет наилучшим образом способствовать дальнейшему развитию. В данном случае профессионально-коммуникативные стратегии ОСИИ будут задействовать как элементы ИКТ-компетен-ций языкового педагога, так и его профессионально-коммуникативную и коммуникативную компетенции.
Отдельным дискуссионным вопросом остается допущение или ограничение использования подобных технологий самими обучающимися. С одной стороны, представляется важным научить их оптимально использовать новейшие технологии в письменном общении. Кроме того, использование обучающимися ИИ существенно повышает качество письменных работ, обеспечивая обучающимся ситуации успеха. С другой стороны, удобство и эффективность технологий ИИ могут существенно снижать уровень затрачиваемых обучающимися усилий и концентрации на создании работы, что может в долгосрочной перспективе привести к существенному снижению реального уровня их письменно-речевых умений и значимым расхождениям в качестве их работ, выполненных с использованием ИИ, и без него. Большую обеспокоенность вызывает возможность подлога и представления работ, полностью выполненных ИИ как собственных. Стоит отметить при этом, что ИИ умеет определять работы, написанные данной технологией, т.е. у преподавателя, самого использующего данные технологии, всегда остается возможность проверки работы на предмет ее реального авторства. Преподаватель также может попросить обучающихся сохранять исходный вариант работы до ее проверки ИИ и просить предъявить его в случае возникающих сомнений. В любом случае, широкое использование самими обучающимися технологий ИИ при создании письменных работ не представляется полезным на начальных стадиях изучения иностранного языка (уровни А1, А2, В1), так как может препятствовать развитию умений самокоррекции и овладению базовыми письменно-речевыми умениями. В заключение хочется отметить, что обучающиеся полу-74
чают доступ к технологиям ИИ вне зависимости от их целенаправленного использования в образовательном процессе, а следовательно, могут использовать данный инструмент вне зависимости от воли преподавателя, и в данном контексте принципиально важными становятся открытая позиция языкового педагога и установление понятных правил использования ИИ при создании письменных работ.
Подводя итоги, можно отметить, что широкое использование технологий ИИ во всех сферах жизнедеятельности коснулось и обучения иностранным языкам, предоставляя возможность языковым педагогам использовать ИИ как техническое средство обучения и проверки работ при предоставлении письменной корректирующей обратной связи. Удобство и эффективность данной технологии трансформируют роль преподавателя, позволяя ему сфокусироваться на значимых содержательных аспектах анализа письменных работ и мотивирующей и ориентирующей функциях обратной связи. Грамотная реализация профессионально-коммуникативных стратегий педагогической корректирующей обратной связи с использованием искусственного интеллекта подразумевает осознание педагогом ее ограничений и умение формулировать запросов к ИИ, которые позволяют преодолевать некоторые из данных ограничений, а также критический анализ и коррекцию генерируемых ИИ комментариев. Остается открытым вопрос о возможности использования данных технологий самими обучающимися на разных уровнях изучения иностранного языка. В ситуации отсутствия долгосрочных исследований, показывающих влияние использование данных технологий на развитие письменно-речевых умений обучающихся, оно представляется более безопасным на высоких уровнях владения (уровень В2 и выше) при одновременном формировании алгоритмов использования ИИ под руководством преподавателя и ясных общих правилах, которые не позволяли бы подменять реальную учебную деятельность при создании письменных работ. Таким образом, данная статья подчеркивает необходимость развития стратегий грамотной интеграции ИИ в собственную профессиональную деятельность как у будущих, так и у действующих преподавателей иностранного языка.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Ершова Т.А. Развитие профессионально-коммуникативных умений письменной обратной связи студентов лингводидактических специальностей (английский язык): Дисс. ... канд. пед. наук. Тамбов, 2020.
2. Коренев А.А. Обратная связь в обучении и педагогическом общении // Rhema. Рема. 2018. № 2. С. 112-127.
3. Коренев А.А. Профессионально-коммуникативные стратегии как компонент содержания языкового образования при подготовке будущих учителей и преподавателей иностранного языка // Рема. Rhema. 2023. № 3. С. 97-121.
4. СафоноваВ.В. Лингводидактические размышления о медиативном образовании преподавателя-исследователя в системе языковой подготовки к международному партнерству и сотрудничеству // Вестн. Моск. гос. лингвистического ун-та. Образование и педагогические науки. 2021. № 1. С. 151-164.
5. Сысоев П.В. Технологии искусственного интеллекта в обучении иностранному языку // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 6-16.
6. Титова С.В. Проектирование цифрового учебника как инновационного средства обучения // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2022. № 3. С. 41-60.
7. Титова С.В., Басова И.А., Коренев А.А., Маринина Е.В., Сафонова В.В., Сысоев П.В., Тарева Е.Г., Харламенко И.В. Карта компетенций педагога иностранных языков в условиях цифровизации образования. М., 2023.
8. Ellis R. A typology of written corrective feedback types // ELT journal. 2008. Т. 63. № 2. С. 97-107.
9. Sabitzer B. Neurodidactics — a new stimulus in ICT and computer science education // INTED2011 Proceedings. 2011. C. 5881-5889.
Alexey A. Korenev
STRATEGIES OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR WRITTEN CORRECTIVE FEEDBACK IN LANGUAGE EDUCATION
Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia; studywithkorenev@gmail.com Abstract: The article discusses the strategies for using artificial intelligence (AI) in the context of providing written corrective feedback in language education. It provides an overview of the latest research in this area, starting from the most significant publications in the field of Russian neurodidactics and international conferences dedicated to the use of AI in education, to practical examples of using chatbots for feedback in language teaching. The article emphasizes the transformation of the role of language educators through the application of artificial intelligence, highlighting the importance of focusing the teacher on the essential aspects of students' communicative development while delegating the technical aspects of proofreading written assignments to artificial intelligence. The application of such technologies changes the ways feedback is provided, allowing for a more in-depth linguistic analysis and the creation of more extensive comments on written works. Examples of specific requests made to artificial intelligence when marking assignments and examples of their implementation are provided. In addition, the article summarizes the strengths and weaknesses of using AI technologies for assessment and draws conclusions about its role in providing written corrective feedback. The article also highlights the need for a thoughtful integration of AI into the educational process and calls for further research on the impact of artificial intelligence technologies on the development of students' written productive language skills.
Keywords: professional communicative competence; professional communicative strategies; written corrective feedback; neurodidactics; artificial intelligence technologies 76
For citation: Korenev A.A. (2024) Strategies of using artificial intelligence for
written corrective feedback in language education. Lomonosov Linguistics and
Intercultural Communication Journal, vol. 27, no. 2, pp. 68-77. (In Russ.)
About the author: Alexey A. Korenev — PhD in Pedagogical Sciences, Associate
Professor, Faculty of Foreign Language and Area Studies, Lomonosov Moscow State
University; studywithkorenev@gmail.com.
REFERENCES
1. Ershova T.A. 2020. Razvitie professionalno-kommunikativnyh umenij pismennoj obratnoj svyazi studentov lingvodidakticheskih specialnostej (anglijskij yazyk) [Development of professional and communicative skills of written feedback of students of linguodidactic specialties (English language)]. PhD dis. Tambov. (In Russ.)
2. Korenev A.A. 2018. Obratnaya svyaz' v obuchenii ipedagogicheskom obshchenii [Feedback in education and educational communication]. Rhema, no, 2, pp. 112-127. (In Russ.)
3. Korenev A.A. 2023. Professional'no-kommunikativnye strategii kak komponent soderzhaniya yazykovogo obrazovaniya pri podgotovke budushchikh uchitelei i prepodavatelei inostrannogo yazyka [Professional communicative strategies as an element of language training in language teacher education.]. Rhema, no. 3, pp. 97121. (In Russ.)
4. Safonova V.V. 2021. Lingvodidakticheskie razmyshleniya o mediativnom obrazova-nii prepodavatelya-issledovatelya v sisteme yazykovoi podgotovki k mezhdunarod-nomupartnerstvu i sotrudnichestvu [Linguodidactic reflections on mediative education of a teacher-researcher in the system of language training for international partnership and cooperation]. Moscow State Linguistic University Bulletin. Education and Educational Sciences., no. 1, pp. 151-164. (In Russ.)
5. Sysoev P.V. 2023. Tekhnologii iskusstvennogo intellekta v obuchenii inostrannomu yazyku [Artificial intelligence technologies in teaching a foreign language]. Inostran-nye yazyki v shkole, no. 3, pp. 6-16. (In Russ.)
6. Titova S.V. 2022. Proektirovanie tsifrovogo uchebnika kak innovatsionnogo sred-stva obucheniya [Designing a digital textbook as an innovative learning tool]. Moscow State University Bulletin. Series 19. Linguistics and Intercultural Communication, no. 3, pp. 41-60. (In Russ.)
7. Titova S.V., Basova I.A., Korenev A.A., Marinina E.V., Safonova V.V., Sysoev P.V., Tareva E.G., Kharlamenko I.V. 2023 Karta kompetentsii pedagoga inostrannykh yazykov v usloviyakh tsifrovizatsii obrazovaniya [Competency map of a teacher of foreign languages in the conditions of education digitalization]. Moscow, Editus. (In Russ.)
8. Ellis R. 2008. A typology of written corrective feedback types. ELTjournal, vol. 63, no. 2, pp. 97-107.
9. Sabitzer B. 2011. Neurodidactics — a new stimulus in ICT and computer science education // INTED2011 Proceedings, pp. 5881-5889.
Статья поступила в редакцию 04.12.2023; одобрена после рецензирования 28.12.2023;
принята к публикации 01.02.2024.
The article was submitted 04.12.2023; approved after reviewing 28.12.2023; accepted for publication 01.02.2024.
