An experiment on the differentiated teaching of English grammar to students at a technical university through educational interaction with a chatbot based on generative AI

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Importance. Traditional methods and approaches in learning English language are substituted by digitalization of the educational process. The research aimed at developing and testing the methodology of teaching a foreign language to students of a technical university through educational interaction with a chatbot with generative AI, the purpose of which is to identify the effectiveness of the use of digital tools in pedagogical practice is determined as relevant and demanded.Research Methods. The research material was theoretical, empirical and analytical methods. First-year students of National Research Nuclear University “MEPhI” participated in the experiment on differentiated teaching of English grammar to students of technical universities by means of educational interaction with an AI chatbot.Result and Discussion. The experiment consisted of three stages: ascertaining, formative and control. At the first stage, an entrance grammar test was conducted to determine the initial level of grammatical skills of students in the control and experimental groups. At the second stage, the experimental group was taught English grammar using the proposed methodology, while the students of the control group were taught in the traditional way. At the last stage, the students of the two groups underwent final grammar testing, which allowed us to compare the results and conduct statistical analysis of the data.Conclusion. The statistical data confirm the validity of the author's methodology for differentiated teaching of English grammar to students of technical university through educational interaction with a chatbot.

About the authors

E. A. Cherkasova

National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute)

Author for correspondence.
Email: tomchuk.bel@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0001-3517-8074

 Lecturer at Foreign Languages Department

31 Kashirskoe Rte., Moscow, 115409, Russian Federation

References

  1. Khutorskoi A.V. (2003). Key competencies as an integral part of a personality-centered educational approach. Narodnoe obrazovanie = Public Education, no. 2, pp. 58-64. (In Russ.) https://elibrary.ru/sguktl
  2. Canale M., Swain M. (1980). Theoretical bases of communicative approaches to second language teaching and testing. Applied Linguistics, vol. 1, no. 1, pp. 1-48. https://elibrary.ru/ilaqrh
  3. Ek van J.A. (1986). Objectives for Foreign Language Learning. Strasbourg, Council of Europe, 97 p.
  4. Safonova V.V. (2004). Communicative Competence: Modern Approaches to Multilevel Description for Metho-dological Purposes. Moscow, Evroshkola Publ., 233 p. (In Russ.) https://elibrary.ru/qwlvcr
  5. Sysoyev P.V. (2023). Artificial intelligence in education: awareness, readiness and practice of using artificial intelligence technologies in professional activities by university faculty. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia, vol. 32, no. 10, pp. 9-33. (In Russ.)‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬ https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33, https://elibrary.ru/tzytkm
  6. Sysoyev P.V. (2023). Artificial intelligence technologies in teaching a foreign language. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 3, pp. 6-16. (In Russ.)‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬ https://elibrary.ru/qfmzhw
  7. Sysoyev P.V., Filatov E.M. (2023). ChatGPT in students’ research: to forbid or to teach? Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 28, no. 2, pp. 276-301. (In Russ.)‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬ https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-276-301, https://elibrary.ru/sphxkz
  8. Sysoyev P.V., Filatov E.M. (2024). Method of teaching students’ foreign language creative writing based on evaluative feedback from artificial intelligence. Perspektivy nauki i obrazovaniya = Perspectives of Science and Education, no. 1 (67), pp. 115-135. (In Russ.)‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬ https://doi.org/10.32744/pse.2024.1.6, https://elibrary.ru/tmstly
  9. Sysoyev P.V., Filatov E.M., Sorokin D.O. (2024). Feedback in foreign language teaching: from information technologies to artificial intelligence. Yazyk i kul’tura = Language and Culture, no. 65, pp. 242-261. (In Russ.) https://doi.org/10.17223/19996195/65/11, https://elibrary.ru/plzyov
  10. Titova S.V. (2023). Teaching foreign language writing skills in the digital environment of the university. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 28, no. 2, pp. 302-317. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-302-316, https://elibrary.ru/vizjkh
  11. Yarotskaya L.V., Aleinikova D.V. (2023). Reviewing learning and teaching content in the scope of artificial intelligence: for humanities and social sciences majors. Vestnik Rossiiskogo universiteta druzhby narodov. Se-riya: Psikhologiya i pedagogika = RUDN Journal of Psychology and Pedagogics, vol. 20, no. 1, pp. 145-162. (In Russ.) https://doi.org/10.22363/2313-1683-2023-20-1-145-162, https://elibrary.ru/endlny
  12. Aleinikova D.V., Yarotskaya L.V. (2024). AI implications for vocational foreign language teaching and learn-ing: new meaning. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Re-view: Series Humanities, vol. 29, no. 1, pp. 46-56. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-1-46-56, https://elibrary.ru/qjcwkc
  13. Daggehn S. (2020). AI in Education: Change at the Speed of Learning. Moscow, UNESKO Institute for Infor-mation Technologies in Education Publ., 44 p.
  14. Cherkasova E.A. (2023). Didactic and methodical functions of chatbots in teaching foreign language grammar to non-linguistic students. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 28, no. 6, pp. 1443-1451. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-6-1443-1451, https://elibrary.ru/cvexfj
  15. Sorokin D.O. (2023). Attitude of school and university students’ towards the use of artificial intelligence chat-bots in education. Derzhavinskii forum = Derzhavin Forum, vol. 7, no. 1 (25), pp. 21-30. (In Russ.) https://elibrary.ru/revite

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».