Professional thesaurus formation of agricultural university students in the process of speech practice with artificial intelligence tools

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Importance. There are many artificial intelligence (AI) tools that can be used in teaching students a foreign language, including the formation of their lexical competence. However, the formation of a professional thesaurus for students of non-linguistic specialties through participation in foreign language practice on professional topics with AI is not the subject of a separate study. The goal of the study is to develop a step-by-step technology for the professional thesaurus formation of agricultural university students through practice with AI tools and to test its effectiveness in experimental training.Materials and Methods. The experiment is conducted by the Voronezh State Agrarian University named after Emperor Peter the Great. The training is attended by undergraduates of the study field 35.04.04 – “Agronomy”. The participants of the control group (CG) (N = 15) are trained according to the traditional teaching method based on the elements of subject-language integrated learning and a foreign language for special purposes. The participants of the experimental group (EG) (N = 15), in addition to the traditional teaching methodology, participated in the practice of professional foreign language communication with the PolyBuzz web application. Statistical analysis of learning outcomes is carried out based on the Student’s t-test method.Results and Discussion. The experiment proved the effectiveness of a step-by-step technology for the formation of a professional thesaurus for students of an agricultural university using extracurricular practice with the PolyBuzz web application (t = 2.25 at p < 0.05).Conclusion. The novelty of the study consists in the step-by-step technology development for the professional thesaurus formation for students of an agricultural university using extracurricular practice with the PolyBuzz web application. The prospects of the conducted research consist in further study of the linguodidactic and methodological potential of specific AI tools in the professional training of agricultural university students.

About the authors

T. V. Baydikova

Voronezh State Agrarian University named after Emperor Peter the Great

Email: november22@rambler.ru

References

  1. Чернякова Т.А. Использование лингвистического корпуса в обучении иностранному языку // Язык и культура. 2011. № 4 (16). С. 127-132. https://elibrary.ru/ncvsbf
  2. Чернякова Т.А. Алгоритм формирования лексических навыков студентов на основе лингвистического корпуса // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2012. № 2 (106). С. 212-216. https://elibrary.ru/otmnbz
  3. Сысоев П.В., Кокорева А.А. Обучение студентов профессиональной лексике на основе корпуса параллельных текстов // Язык и культура. 2013. № 1 (21). С. 114-124. https://elibrary.ru/pxsiwn
  4. Кокорева А.А. Корпус параллельных текстов в обучении иностранному языку // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2013. № 2 (118). С. 57-62. https://elibrary.ru/pwqdbr
  5. Семич Ю.И. Содержание обучения письменной речи студентов направления подготовки «Журналистика» // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2019. Т. 24. № 180. С. 79-89. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2019-24-180-79-89, https://elibrary.ru/steyyu
  6. Семич Ю.И. Развитие метода проектов в обучении иностранному языку // Державинский форум. 2019. Т. 3. № 10. С. 101-110. https://elibrary.ru/ztabid
  7. Соломатина А.Г. Обучение иностранному языку для профессиональных целей на основе модели интегрированного предметно-языкового обучения в аграрном вузе // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2018. Т. 23. № 173. С. 49-57. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2018-23-173-49-57, https://elibrary.ru/wcquqh
  8. Байдикова Т.В. Предметное содержание обучения иностранному языку в профессиональной сфере студентов направления подготовки «Агроинженерия» на основе интегрированного предметноязыкового обучения // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2020. Т. 25. № 184. С. 65-74. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2019-25-184-65-74, https://elibrary.ru/vupcfh
  9. Токмакова Ю.В. Предметное содержание обучения английскому языку студентов направления подготовки «Технология производства и переработки сельскохозяйственной продукции» // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2019. Т. 24. № 183. С. 35-44. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2019-24-183-35-44, https://elibrary.ru/maqpxk
  10. Харламенко И.В. Чат-боты в обучении английскому языку // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 55-59. https://elibrary.ru/lebneu
  11. Харламенко И.В. Искусственный интеллект в помощь учителю иностранного языка при работе над лексическими навыками // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 55-60. https://elibrary.ru/pxxouk
  12. Харламенко И.В. Дополненная реальность в обучении лексике на иностранном языке // Иностранные языки в школе. 2025. № 2. С. 27-32. https://elibrary.ru/xlqhly
  13. Клочихин В.В., Поляков О.Г. Технологии искусственного интеллекта: инструменты корпусного анализа в обучении иностранному языку // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 24-30. https://elibrary.ru/bdttfe
  14. Клочихин В.В. Методическая модель обучения студентов коллокационной компетенции на основе корпусных технологий // Вопросы методики преподавания в вузе. 2023. Т. 12. № 2. C. 24-36. https://doi.org/10.57769/2227-8591.12.2.02, https://elibrary.ru/vtitrn
  15. Тихонова Е.В., Крайдер А.В. Применение генеративного ИИ при разработке материалов по обучению переводу с китайского языка // Иностранные языки в школе. 2025. № 2. С. 33-40. https://elibrary.ru/ysgeuw
  16. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомленность, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9-33. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33, https://elibrary.ru/tzytkm
  17. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Чат-боты в обучении иностранному языку: преимущества и спорные вопросы // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 1. С. 66-72. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-1-66-72, https://elibrary.ru/pxgztj
  18. Park J. An AI-based English grammar checker vs. human raters in evaluating EFL learners’ writing // Multimedia-Assisted Language Learning. 2019. Vol. 22. № 1. P. 112-131. http://doi.org/10.%2015702/mall.2019.22.1.112
  19. Топоркова О.В., Евтушенко О.А., Новоженина Е.В., Сычев О.А. Применение цифровых технологий при обучении английской грамматике в техническом вузе // Преподаватель XXI век. 2022. № 1-1. С. 150-158. https://doi.org/10.31862/2073-9613-2022-1-150-158, https://elibrary.ru/jhzuga
  20. Авраменко А.П., Ахмедова А.С., Буланова Е.Р. Технология чат-ботов как средства формирования иноязычной грамматической компетенции при самостоятельном обучении // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 2. С. 386-394. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-386-394, https://elibrary.ru/abfjqp
  21. Черкасова Е.А. Эксперимент по дифференцированному обучению студентов технического вуза английской грамматике посредством учебного взаимодействия с чат-ботом с генеративным ИИ // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 5. С. 1239-1247. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-5-1239-1247, https://elibrary.ru/cqsvks
  22. Han D. The effects of voice-based AI chatbots on Korean EFL middle school students’ speaking competence and affective domains // Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange. 2020. Vol. 6. № 7. P. 71-80. https://doi.org/10.47116/apjcri.2020.07.07, https://elibrary.ru/oaepoq
  23. Çakmak F. Chatbot-human interaction and its effects on EFL students’ L2 speaking performance and speaking anxiety // Novitas-ROYAL (Research on Youth and Language). 2022. № 16 (2). P. 113-131.
  24. Kim H.S., Cha Y., Kim N.Y. Effects of AI chatbots on EFL students' communication skills // Korean Journal of English Language and Linguistics. 2021. № 21. P. 712-734. https://doi.org/10.15738/kjell.21.202108.712
  25. Junaidi J., Hamuddin B., Julita K., Rahman F., Derin T. Artificial intelligence in EFL context: rising students’ speaking performance with Lyra virtual assistance // International Journal of Advanced Science and Technology. 2020. № 29 (05). P. 6735-6741.
  26. Сорокин Д.О. Использование голосовых помощников для развития устных иноязычных речевых умений обучающихся // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 73-77. https://elibrary.ru/rfmsmk
  27. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Сорокин Д.О. Чат-боты и голосовые помощники в развитии иноязычных речевых умений обучающихся // Язык и культура. 2023. № 63. С. 272-289. https://doi.org/10.17223/19996195/63/14, https://elibrary.ru/cqzkft
  28. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика развития иноязычных речевых умений студентов на основе практики с чат-ботом // Перспективы науки и образования. 2023. № 3 (63). С. 201-218. https://doi.org/10.32744/pse.2023.3.13b, https://elibrary.ru/fjyhew
  29. Филатов Е.М. Развитие у студентов умений иноязычной коммуникативной деятельности на основе веб-приложения Character.AI // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 5. С. 1248-1260. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-5-1248-1260, https://elibrary.ru/ncusck
  30. Сорокин Д.О. Использование веб-приложения Character.AI для развития умений иноязычного речевого взаимодействия обучающихся // Иностранные языки в школе. 2025. № 2. С. 59-65. https://elibrary.ru/kpckof
  31. Haryanto E., Ali R. Students’ attitudes towards the use of artificial intelligence SIRI in EFL learning at one public university // International Seminar and Annual Meeting BKS-PTN Wilayah Barat. 2018. Vol. 1. № 1. P. 190-195.
  32. Сысоев П.В. Персонализированное обучение иностранному языку на основе технологий искусственного интеллекта // Иностранные языки в школе. 2025. № 2. С. 4-12. https://elibrary.ru/ftazdg
  33. Сысоев П.В. Персонализированное обучение на основе технологий искусственного интеллекта: насколько готовы современные студенты к новым возможностям получения образования // Высшее об-разование в России. 2025. Т. 34. № 2. С. 51-71. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-2-51-71, https://elibrary.ru/weagvq
  34. Евстигнеев М.Н. Учебная автономия в контексте развития и распространения технологий искусственного интеллекта в языковом образовании // Иностранные языки в школе. 2025. № 2. С. 13-21. https://elibrary.ru/artmrn
  35. Евстигнеев М.Н., Сысоев П.В., Евстигнеева И.А. Компетенция педагога иностранного языка в условиях интеграции технологий искусственного интеллекта в обучении // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 88-96. https://elibrary.ru/oqzdse
  36. Сысоев П.В. Глава 3. Компетенция преподавателя иностранных языков в области искусственного интеллекта // Карта компетенций педагога иностранных языков в условиях цифровизации образования. Москва: Эдитус, 2023. С. 47-69. https://elibrary.ru/dlyjxd.

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».