Применение технологий ИИ в иноязычном обучении взрослых: наставничество сверстников

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Переход к постиндустриальному обществу, цифровизация экономики и социальной жизни привели к масштабным изменениям рынка труда. Это спровоцировало кризис в высшей школе, потерю интереса к вузовскому образованию, не отвечающему требованиям работодателей. Одним из способов решения проблемы является интеграция наукоемких технологий в учебный процесс. Цель статьи – описать опыт реализации педагогической технологии «наставничество сверстников» в процессе обучения английскому языку для специальных целей гуманитариев с применением ИИ-технологий и проанализировать полученные результаты.

Материалы и методы. В качестве научных методов применялись теоретические и эмпирические методы: эксперимент, наблюдение, формализованный анкетный опрос с вопросами открытого и закрытого типов, сопоставительный анализ, экспертное оценивание, методы статистического анализа (среднее арифметическое, мода).

Результаты исследования. Доказано, что наставничество сверстников при обучении ESP с применением ИИ-технологий положительно влияет на формирование коммуникативной и цифровой компетенций. По окончанию эксперимента выявлено статистически значимое повышение уровня сформированности коммуникативной (Δ х̅ = +0,94 балла, Δ Мо= +1 балл) и цифровой (Δ х̅ = +1 балл, Δ Мо= +1 балл) компетенций. Участники эксперимента освоили алгоритмы применения различных технологий ИИ в изучении английского языка и использования его на практике, повысились результаты обучения и интерес к предмету, снизилась тревожность.

Выводы. Технология наставничества сверстников позволяет, в определенной степени, компенсировать неготовность ряда преподавателей иностранных языков использовать ИИ в учебном процессе. Признано, что назрела необходимость не только переподготовки преподавателей вузов в сфере ИИ-технологий для образования, но и разработки концепций университета будущего, интегрированного с ИИ и формирующего у студентов набор профессиональных и универсальных компетенций, востребованных быстроменяющимся рынком труда.

Об авторах

И. Е. Абрамова

Петрозаводский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: lapucherabr@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1263-3599

доктор филологических наук, доцент, заведующий кафедрой иностранных языков гуманитарных направлений, Почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации

Россия, 185035, Российская Федерация, г. Петрозаводск, пр-кт Ленина, 33

Список литературы

  1. Butterfield D. Decline and fall: how university education became infantilized. 26.10.2024 // The Spectator. URL: https://www.spectator.co.uk/article/decline-and-fall-how-university-education-became-infantilised (accessed: 07.11.2024).
  2. Pelletier K., McCormack M., Muscanell N., Reeves J., Robert J., Arbino N. 2024 EDUCAUSE Horizon Report, Teaching and Learning Edition. Boulder, 2024. 46 p.
  3. Liao H, Xiao H, Hu B. Revolutionizing ESL teaching with generative artificial intelligence – take ChatGPT as an example // International Journal of New Developments in Education. 2023. Vol. 5. Issue 20. P. 39-46. https://doi.org/10.25236/IJNDE.2023.052008
  4. Prasad B.N., Jaheer B. The use of AI (artificial Intelligence) in English learning among engineering students: a case study // International Journal of English Learning & Teaching Skills. 2023. Vol. 5. Issue 4. Р. 3500-3508. https://doi.org/10.15864/ijelts.5410
  5. Anh L.T.Q. AI Chatbots in English language learning: a critical review // Journal of Knowledge Learning and Science Technology. 2024. Vol. 3. № 2. Р. 185-195. https://doi.org/10.60087/jklst.vol3.n2.p195
  6. Wei L. Artificial intelligence in language instruction: impact on English learning achievement, L2 motivation, and self-regulated learning // Frontiers in Psychology. 2023. Vol. 14. Art. 1261955. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1261955
  7. Manire E.A., Kilag O.K.T., Cordova Jr.N.A. et al. Artificial Intelligence and English Language learning: a sys-tematic review // Excellencia: International Multi-disciplinary Journal of Education. 2023. Vol. 1. № 5. Р. 485-497.
  8. Klamma R., de Lange P., Neumann A.T., Hensen B. Scaling Mentoring Support with Distributed Artificial Intel-ligence // Intelligent Tutoring Systems. Lecture Notes in Computer Science. Cham. 2020. Vol. 12149. Р. 38-44. https://doi.org/10.1007/978-3-030-49663-0_6
  9. Sharples M. Towards social generative AI for education: theory, practices and ethics // Learning: Research and Practice. 2023. Vol. 9. Issue 2. Р. 159-167. https://doi.org/10.1080/23735082.2023.2261131
  10. Pack A., Maloney J. Using artificial intelligence in TESOL: some ethical and pedagogical considerations // TE-SOL Quarterly. 2024. Vol. 58. Issue 2. P. 1007-1018. https://doi.org/10.1002/tesq.3320
  11. Сысоев П.В. Использование технологий искусственного интеллекта в обучении иностранному языку: тематика методических работ за 2023 год и перспективы дальнейших исследований // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 2. С. 294-308. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-2-294-308, https://elibrary.ru/cwzkhs
  12. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Евстигнеев М.Н., Поляков О.Г., Евстигнеева И.А., Сорокин Д.О. Матрица инструментов искусственного интеллекта в лингвометодической подготовке будущих учителей иностранного языка // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 3. С. 559-588. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-3-559-588, https://elibrary.ru/jazkme
  13. Евстигнеев М.Н. Принципы обучения иностранному языку на основе технологий искусственного интел-лекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 2. С. 309-323. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-2-309-323, https://elibrary.ru/ygipmo
  14. Brown L. Contemporary peer mentoring in higher education // Accessibility and Diversity in the 21st Century University. Phoenix, 2020. Р. 177-197. https://doi.org/10.4018/978-1-7998-2783-2.CH009
  15. Snowden M., Hardy T. Peer mentorship and positive effects on student mentor and mentee retention and academic success // Widening Participation and Lifelong Learning. 2012. № 14. Р. 76-92. https://doi.org/10.5456/WPLL.14.S.76
  16. Bussu A., Burton S. Higher education peer mentoring programme to promote student community building using Mobile Device Applications // Groupwork. 2023. Vol. 30. № 2. Р. 54-71. https://doi.org/10.1921/gpwk.v30i2.1636
  17. O’Brien M., Llamas M., Stevens E. et al. Lessons learned from four years of peer mentoring in a tiered group program within education // Journal of the Australian and New Zealand Student Services Association. 2012. № 40. Р. 7-15.
  18. Estrela А., Ferreira P., Boléo A. et al. Peer learning: Mentoring in a Portuguese as a foreign language course // Educational Role of Language Journal. 2021. Vol. 4. Issue 4. Р. 68-78. http://doi.org/10.36534/erlj.2020.02.07
  19. Абрамова И.Е., Ананьина А.В., Есенгалиева А.М. Модель иноязычного обучения студентов в контексте цифровизации профессиональной среды: теоретические и практические аспекты // Вестник Томского государственного университета. 2023. № 489. С. 162-172. https://doi.org/10.17223/15617793/489/16, https://elibrary.ru/dltvfo
  20. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомленность, готовность и практика примене-ния преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной дея-тельности // Высшее образование в России. 2023. № 32 (10). С. 9-33. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33, https://elibrary.ru/tzytkm
  21. Abusahyon A.S.A.E., Alzyoud A., Alshorman O. et al. AI-driven technology and Chatbots as tools for enhancing English language learning in the context of second language acquisition: a review study // International Journal of Membrane Science and Technology. 2023. Vol. 10. Issue 1. Р. 1209-1223. http://doi.org/10.15379/ijmst.v10i1.2829

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».