Foreign language presentation competence and AI technology: opportunities, problems and challenges

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Importance. The development of key contextual, cross-contextual and existential competencies of employees, which include digital and presentation competencies, ensures the quality of human capital. The aim of the study is to investigate the possibilities of AI for the formation of presentation competence of adults with different levels of foreign language proficiency, as well as to analyze data on students’ real-life experience of using AI applications.Materials and methods. General scientific and special methods were used: observation, formalized questionnaire survey with open and closed-ended questions, comparative analysis, expert evaluation.Results and Discussion. It has been proved that the use of AI provides positive statistically significant dynamics of development of presentation competence of students with different levels of proficiency in the cognitive (basic level Δ = 1.9, ΔМо = 2; intermediate – Δ = 1.6, ΔМо = 2; advanced level Δ = 1.5, ΔМо = 2) and communicative components (basic level Δ = 1.3, ΔМо = 1; intermediate and advanced levels Δ = 0.8, ΔМо = 1). At the same time, neither in the experimental nor in the control groups there was no significant increase in the dynamics of the digital component development among students of all three levels of proficiency in the language. The main functions, advantages, and disadvantages of AI for creating presentations in the subjective evaluation of students are revealed. The necessity of further development of students’ critical thinking, especially with intermediate and basic level of foreign language proficiency, is established.Conclusion. A conclusion is made about the effectiveness of using AI for the formation of foreign language presentation competence. Further research is aimed at developing an integrated approach to teaching foreign language in higher education with the use of AI, considering the identified limitations.

About the authors

E. P. Shishmolina

Petrozavodsk State University

Author for correspondence.
Email: elena.shishmolina@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6253-1788

Cand. Sci. (Education), Associate Professor, Associate Professor of Foreign Languages and Humanities Department

33 Lenina Ave., Petrozavodsk, 185910, Russian Federation

References

  1. Avdeeva D.A. (2024). The contribution of human capital to economic growth in Russia. Ekonomicheskii zhur-nal Vysshei shkoly ekonomiki = Higher School of Economics Economic Journal, vol. 28, no. 1, pp. 9-43. (In Russ.) https://doi.org/10.17323/1813-8691-2024-28-1-9-43, https://elibrary.ru/dvkdjy
  2. Barkov S.A., Zubkov V.I. (2022). Higher education: an insurmountable institutional gap with the labor market. EKO = ECO, no. 4 (574), pp. 8-30. (In Russ.) https://doi.org/10.30680/ECO0131-7652-2022-4-8-30, https://elibrary.ru/uruxls
  3. Shaburova A.V. (2009). The cornerstone of success. The quality of the organization’s human capital and its structure. Kreativnaya ekonomika = Creative Economy, no. 3 (27), pp. 28-31. (In Russ.) https://elibrary.ru/jzbkat
  4. Chernikova I.V., Chernikova D.V. (2018). Constructivist schemes in the contemporary theory of cognition. Evo-lutionary constructivism. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Filosofiya. Sotsiologiya. Politolo-giya = Tomsk State University Journal of Philosophy, Sociology and Political Science, no. 42, pp. 14-24. (In Russ.) https://doi.org/10.17223/1998863X/42/2, https://elibrary.ru/xrkzox
  5. Poletaeva N.M., Borisova E.A. (2018). Presentation competence in the structure of a specialist’s professional activity. Chelovek i obrazovanie = Man and Education, no. 1 (54), pp. 92-96. (In Russ.) https://elibrary.ru/orrgrd
  6. Maletova M.I. (2011). Tekhnologiya razvitiya prezentatsionnykh kompetentsii budushchikh ekonomistov (na materiale zanyatii po angl. yazyku). Cand. Sci. (Education) diss. abstr. Izhevsk, 24 p. (In Russ.) https://elibrary.ru/zoeveb
  7. Luckin R., Holmes W. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. London, UCL Know-ledge Lab, 58 p.
  8. Zhang S., Yao L., Sun A., Tai Yi (2019). Deep learning based recommender system: a survey and new perspec-tives. ACM computing surveys (CSUR), vol. 52, no. 1, pp. 1-38. (In Russ.) https://doi.org/10.1145/3285029
  9. Genç A.C., Turkoglu Genc F., Kaya Z.N., Gönüllü E. (2023). AB1701 How to make a virtual presentation using artificial intelligence? Annals of the Rheumatic Diseases, vol. 82, no. 1, pp. 2088-2089. https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2023-eular.6257
  10. Lai P., Chen J., Man V., Chan Ch.H. (2023). A new frontier in AI-assisted English oral presentation assessment. 2023 IEEE International Conference on Teaching, Assessment and Learning for Engineering (TALE). Auckland, pp. 1-8. https://doi.org/10.1109/tale56641.2023.10398320
  11. Zheng C., Wang D., Wang A. et al. (2022). Telling stories from computational notebooks: Ai-assisted presenta-tion slides creation for presenting data science work. CHI’22: Proceedings of the 2022 CHI Conference on Hu-man Factors in Computing Systems, art. 53, pp. 1-20. https://doi.org/10.1145/3491102.3517615
  12. Calva M.C.G., Patiño A.E.C., Díaz J.F.C. (2024). Dubbing technique in pronunciation skill among middle basic education students at a public institution in Loja school year 2023–2024. Ciencia Latina Revista Multidisciplinar, vol. 8, no. 6, pp. 2848-2857. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i6.15052
  13. Yong Q.L. (2020). Application analysis of artificial intelligence in oral English assessment. Journal of Physics: Conference Series, vol. 1533 (3), art. 032028. http://doi.org/10.1088/1742-6596/1533/3/032028
  14. 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
  15. Bermus A.G., Sizova E.V. (2024). Pedagogical, linguodidactic and psychological conditions of using chatgpt in higher education: a systematic review. Nauchno-metodicheskii elektronnyi zhurnal «Kontsept» = Scientific and Methodological Electronic Journal “Concept”, no. 11, pp. 150-166. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2304-120X-2024-11183, https://elibrary.ru/wwbvpz
  16. Sysoyev P.V., Filatov E.M. (2023). Method of the development of students’ foreign language communication skills based on practice with a Chatbot. Perspektivy nauki i obrazovaniya = Perspectives of Science and Education, no. 3 (63), pp. 201-218. (In Russ.) https://doi.org/10.32744/pse.2023.3.13, https://elibrary.ru/fjyhew
  17. Pribytkova A.A., Tormyshova T.Yu., Khaustov O.N. (2024). The use of the criterion automated assessment system in teaching students of language specialties to write essays in a foreign language: the results of an experimental test. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Re-view. Series: Humanities, vol. 29, no. 2, pp. 378-389. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-2-378-389, https://elibrary.ru/aocibl
  18. Cherkasova E.A. (2024). 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. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review. Series: Humanities, vol. 29, no. 5, pp. 1239-1247. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-5-1239-1247, https://elibrary.ru/cqsvks
  19. Sysoyev P.V., Filatov E.M., Evstigneev M.N. et al. (2024). A matrix of artificial intelligence tools in pre-service foreign language teacher training. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review. Series: Humanities, vol. 29, no. 3, pp. 559-588. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-3-559-588, https://elibrary.ru/jazkme
  20. Gurov D.I., Leonov D.E., Kirillov G.M. (2024). The impact of artificial intelligence on modern students: analysis, ethical and philosophical aspects. Vestnik nauki, vol. 3, no. 12 (81), pp. 1320-1331. (In Russ.)
  21. Spector J.M., Ma S. (2019). Inquiry and critical thinking skills for the next generation: from artificial intelligence back to human intelligence. Smart Learning Environments, no. 6 (1), pp. 1-11. (In Russ.) http://doi.org/10.1186/s40561-019-0088-z
  22. 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
  23. Chetyrina N.V. (2024). Organizational and pedagogical conditions for teaching students foreign language written interaction based on practice with Chatbots. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review. Series: Humanities, vol. 29, no. 6, pp. 1590-1607. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-6-1590-1607, https://elibrary.ru/egfqym

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».