ВВЕДЕНИЕ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРОЦЕСС ПРЕПОДАВАНИЯ ИНОСТРАННОГО ЯЗЫКА В ВУЗЕ
Аннотация
Обоснование. В данной статье авторами представлен всесторонний обзор избранных эмпирических разработок по искусственному интеллекту в образовании, проводится исследование отдельных технологий искусственного интеллекта и приложений, анализируются их доказанные и потенциальные преимущества для образования. Выявляется потребность в формировании ряда новых образовательных компетенций у студентов, в частности лингвоцифровой, вызванной новыми требованиями к современным кадрам на рынке труда, а также рассматривается необходимость применения опыта ряда зарубежных вузов в отношении использования инструментов искусственного интеллекта в образовательном процессе.
Цель. Цель исследования заключается в выявлении возможностей отдельных технологий искусственного интеллекта для развития базовых цифровых компетенций студентов высших учебных заведений при обучении иностранному языку.
Материалы и методы. Исследование проводилось на основе теоретических и эмпирических методов (опрос студентов), а также метода количественной обработки данных.
Результаты. В работе авторами рассмотрено понятие «цифровая компетенция», составляющим компонентом которого является «лингвоцифровая компетенция». Как показывает опыт, мультилингвальное обучение студентов требует цифровизиции профессиональной подготовки. Это развивает умение студентов пользоваться отдельными технологиями искусственного интеллекта (DeepL, Grammarly/LanguageTool, Chatbots) при изучении иностранного языка, что позволяет формировать не только профессиональные, но и личностные компетенции.
Область применения. Результатом исследования являются рекомендации по методике введения цифровых технологий в образовательный процесс при преподавании иностранного языка в вузе.
Скачивания
Литература
Список литературы
Исследование понятия и структуры лингвоцифровой компетенции студента / А.А. Прохорова, В.К. Безукладников, Л.Р. Лизунова // Язык и культура. 2022. № 58. С. 236-260.
Модель компетенций: команды цифровой трансформации в системе государственного управления / М.С. Шклярук, Н.С. Гаркуша. М.: РАНХиГС, 2022. 84 с.
Шефиева Э.Ш., Исаева Т.Е. Использование искусственного интеллекта в образовательном процессе в высших учебных заведениях (на примере обучения иностранным языкам) // Общество: социология, психология, педагогика. 2020. № 10. С. 9-26. URL: https://www.researchgate.net/publication/347863006
Arpaci I. A hybrid modeling approach for predicting the educational use of mobile cloud computing services in higher education // Computers in Human Behavior, 2019, vol. 90, pp. 181-187. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.09.005
Bates T., Cobo C., Marino O., and Wheeler S. Can artificial intelligence transform higher education? // International Journal of Educational Technology in Higher Education, 2020, vol. 17(42). https://doi.org/10.1186/s41239-020-00218-x
Mahaly C. Flow: The Psychology of Optimal Experience. New York: Perennial Modern Classics, Harper & Row, 1990, 393 p. URL: https://www.researchgate.net/publication/224927532
Fryer L.K., Ainley M., Thompson A., Gibson A., and Sherlock Z. Stimulating and sustaining interest in a language course: An experimental comparison of Chatbot and Human task partners // Computers in Human Behavior, 2017, vol. 75, pp. 461-468. URL: https://www.researchgate.net/publication/317270477
Hwang G., Sung H., Chang S., and Huang X. A fuzzy expert system-based adaptive learning approach to improving students’ learning performances by considering affective and cognitive factors // Computers and Education: Artificial Intelligence, 2020, vol. 1(1). https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100003
Keshav N.U., Salisbury J.P., Vahabzadeh A., and Sahin N.T. Social communication coaching smartglasses: Well tolerated in a diverse sample of children and adults with autism // JMIR MHealth and UHealth, 2017, no. 5(9). URL: https://mhealth.jmir.org/2017/9/e140
Matsuda N., Weng W., and Wall N. The effect of metacognitive scaffolding for learning by teaching a teachable agent // International Journal of Artificial Intelligence in Education, 2020, pp. 1-37.
Meurers D., Kuthy K., Nuxoll F., Rudzewitz B., and Ziai R. Scaling up intervention studies to investigate real-life foreign language learning in school // Annual Review of Applied Linguistics, 2019, no. 39, pp. 161-188. URL: https://www.researchgate.net/publication/334629056
Pandarova I., Schmidt T., Hartig J., Boubekki A., Jones R.D., and Ulf B. Predicting the Difficulty of Exercise Items for Dynamic Difficulty Adaptation in Adaptive Language Tutoring // International Journal of Artificial Intelligence in Education, 2019, no. 29, pp. 342-367. https://doi.org/10.1007/s40593-019- 00180-4
Samarakou M., Fylladitakis E.D., Früh W.G., Hatziapostolou A., and Gelegenis J.J. An advanced elearning environment developed for engineering learners // International Journal of Emerging Technologies in Learning (IJET), 2015, vol. 10(3), pp. 22-33. https://doi.org/10.3991/ijet.v10i3.4484
References
Issledovanie ponyatiya I struktury` lingvocifrovoj kompetencii studenta [Study of notion and structure of linguo-digital competencies among students] / A.A. Proxorova, V.K. Bezukladnikov, L.R. Lizunova. Yazy`k I kul`tura [Language and Culture], 2022, no. 58, pp. 236-260.
Model` kompetencij: komandy` cifrovoj transformacii v sisteme gosudarstvennogo upravleniya [Competences model: teams of digital transforming in the system of public administration]. Moscow: RANHiGS Publ., 2022, 84 p.
Shefieva E`.Sh., Isaeva T.E. Ispol`zovanie iskusstvennogo intellekta v obrazovatel`nom processe v vy`sshix uchebny`x zavedeniyax (na primere obucheniya inostranny`m yazy`kam) [Use of artificial intelligence in the process of education in higher education institutions (foreign language teaching as an example)]. Obshhestvo: sociologija, psihologija, pedagogika [Society: Sociology, Psychology, Pedagogy], 2020, vol. 10, pp. 9-26. URL: https://www.researchgate.net/publication/347863006
Arpaci I. A hybrid modeling approach for predicting the educational use of mobile cloud computing services in higher education. Computers in Human Behavior, 2019, vol. 90, pp. 181-187. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.09.005
Bates T., Cobo C., Marino O., and Wheeler S. Can artificial intelligence transform higher education? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 2020, vol. 17(42). https://doi.org/10.1186/s41239-020-00218-x
Mahaly C. Flow: The Psychology of Optimal Experience. New York: Perennial Modern Classics, Harper & Row, 1990, 393 p. URL: https://www.researchgate.net/publication/224927532
Fryer L.K., Ainley M., Thompson A., Gibson A., and Sherlock Z. Stimulating and sustaining interest in a language course: An experimental comparison of Chatbot and Human task partners. Computers in Human Behavior, 2017, vol. 75, pp. 461-468. URL: https://www.researchgate.net/publication/317270477
Hwang G., Sung H., Chang S., and Huang X. A fuzzy expert system-based adaptive learning approach to improving students’ learning performances by considering affective and cognitive factors. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2020, vol. 1(1). https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100003
Keshav N.U., Salisbury J.P., Vahabzadeh A., and Sahin N.T. Social communication coaching smartglasses: Well tolerated in a diverse sample of children and adults with autism. JMIR MHealth and UHealth, 2017, no. 5(9). URL: https://mhealth.jmir.org/2017/9/e140
Matsuda N., Weng W., and Wall N. The effect of metacognitive scaffolding for learning by teaching a teachable agent. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 2020, pp. 1-37.
Meurers D., Kuthy K., Nuxoll F., Rudzewitz B., and Ziai R. Scaling up intervention studies to investigate real-life foreign language learning in school. Annual Review of Applied Linguistics, 2019, 39, pp. 161-188. URL: https://www.researchgate.net/publication/334629056
Pandarova I., Schmidt T., Hartig J., Boubekki A., Jones R.D., and Ulf B. Predicting the Difficulty of Exercise Items for Dynamic Difficulty Adaptation in Adaptive Language Tutoring. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 2019, no. 29, pp. 342-367. https://doi.org/10.1007/s40593-019- 00180-4
Samarakou M., Fylladitakis E.D., Früh W.G., Hatziapostolou A., and Gelegenis J.J. An advanced elearning environment developed for engineering learners. International Journal of Emerging Technologies in Learning (IJET), 2015, vol. 10(3), pp. 22-33. https://doi.org/10.3991/ijet.v10i3.4484
Просмотров аннотации: 128 Загрузок PDF: 62
Copyright (c) 2023 Elena Yu. Ladonina, Nadezhda A. Sytina
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
