Оптимизация обучения деловой коммуникации на английском языке с помощью инструмента искусственного интеллекта для анализа тональности текста


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Искусственный интеллект (ИИ) стремительно проникает во все области профессиональной деятельности, что приводит к повышению требований к цифровым навыкам специалистов. В связи с этим одним из способов подготовки конкурентоспособных кадров должно стать внедрение инструментов ИИ в образовательный процесс. Цель исследования – анализ преимуществ внедрения инструмента искусственного интеллекта AI Email Tone Analyzer для развития профессионально-коммуникативных компетенций студентов в области делового общения на английском языке. В условиях стремительного цифрового прогресса и увеличения объема коммуникации посредством электронных средств важно не только уметь формулировать мысли, но и правильно интерпретировать тональность и эмоциональную окраску сообщений.Материалы и методы. Анализ научной литературы, касающейся темы, сравнение и обобщение эмпирических данных, а также проведение эксперимента. В качестве материала для исследования использовались деловые письма, размещенные на сайте 101 Business Letter, а также письма, написанные студентами-магистрами языкового факультета. Участниками эксперимента выступили 53 студента 1-го и 2-го курсов очного обучения магистратуры (направление 44.04.01 «Педагогическое образование», профиль «Иностранные языки в контексте современной культуры»). Эксперимент проводился в рамках дисциплины «Деловой иностранный язык» в Педагогическом институте СГУ им. Н.Г. Чернышевского.Результаты исследования. Доказано, что использование ИИ-инструмента AI Email Tone Analyzer значительно повышает уровень владения профессионально-коммуникативными компетенциями студентами. Среднее количество ошибок в деловом письме (грамматических, лексических и стилистических) снизилось на 42 %, а среднее время подготовки писем уменьшилось на 7 минут. Качественный анализ также выявил повышение уверенности студентов в своих навыках и компетенциях – 66 % студентов сообщили о снижении уровня тревожности при написании деловых писем на английском языке благодаря автоматизированной обратной связи. Кроме того, был отмечен значительной рост вовлеченности студентов в учебный процесс – 78 % участников исследования подчеркнули, что стали чаще и охотнее участвовать в письменных заданиях и дискуссиях на английском языке после внедрения данного ИИ-инструмента. 82 % студентов начали реже обращаться за помощью к преподавателю при написании деловых писем, предпочитая сначала анализировать текст с помощью искусственного интеллекта, что говорит о возросшей автономности. В плане коммуникационных процессов 100 % студентов отметили заметное повышение удовлетворенности коммуникацией и уменьшение недопонимания между собеседниками благодаря корректировкам тональности сообщений ИИ-инструментом AI Email Tone Analyzer.Выводы. Проведенное исследование позволило сделать следующие основные выводы: AI Email Tone Analyzer помогает студентам лучше распознавать и адаптировать тональность своих сообщений в зависимости от аудитории и ситуации, что способствует более эффективной коммуникации; использование инструмента позволяет студентам получать мгновенную обратную связь о том, как их сообщения могут быть восприняты, что способствует развитию критического мышления и саморефлексии. Перспективы дальнейшего исследования видятся в более подробном анализе возможностей ИИ-инструмента, расширении сферы его применения, включая внедрение в процесс обучения иностранным языкам, а также изучении влияния новых технологий на организационные процессы и поведение.

Об авторах

С. Е. Тупикова

ФГБОУ ВО «Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского»

Email: tupikovase@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1236-9206
SPIN-код: 9140-4100

кандидат филологических наук, доцент, доцент кафедры английского языка и методики его преподавания

Россия, 410012, Российская Федерация, г. Саратов, ул. Астраханская, 83

В. А. Пустоведова

ФГБОУ ВО «Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского»

Автор, ответственный за переписку.
Email: vikakiv2003@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-2799-3336
SPIN-код: 8915-2236

научный сотрудник кафедры английского языка и методики его преподавания

Россия, 410012, Российская Федерация, г. Саратов, ул. Астраханская, 83

Список литературы

  1. Абрамова И.Е. Применение технологий ИИ в иноязычном обучении взрослых: наставничество сверстни-ков // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 1. С. 35-49. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-1-35-49, https://elibrary.ru/vogutw
  2. Шамов А.Н., Панкратов Е.Н., Голованова Л.Н. Инновация в иноязычном образовании как идея с новыми возможностями // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 1. С. 118-131. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-1-118-131, https://elibrary.ru/orcekw
  3. Титова С.В. Обучение иноязычной письменной речи в цифровой среде вуза // Вестник Тамбовского уни-верситета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 2. С. 302-316. https://doi.org/10.20310/10.20310/1810-0201-2023-28-2-302-316, https://elibrary.ru/vizjkh
  4. Богданова Т.Ф. Средства выражения тональности в условиях современной деловой интернет-переписки в русском, английском и китайском языках // Вестник Омского государственного педагогического универ-ситета. Гуманитарные исследования. 2023. № 1 (38). С. 57-62. https://doi.org/10.36809/2309-9380-2023-38-57-62, https://elibrary.ru/dntacx
  5. Тупикова С.Е. Когнитивное моделирование реализации эмоционального аспекта посредством модусной категории тональности // Язык и мир изучаемого языка. 2015. № 6. С. 109-114. https://elibrary.ru/vilngz
  6. Тупикова С.Е. Категория тональности и уровни ее репрезентации в жанре светской хроники // Вопросы когнитивной лингвистики. 2011. № 4 (29). С. 68-73. https://elibrary.ru/nyahzz
  7. Болдырев Н.Н. Интерпретация мира и знаний о мире в языке // Когнитивные исследования языка. 2014. № 19. С. 20-28. https://elibrary.ru/snhbjb
  8. Титова С.В. Технологические решения на базе искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам // Вестник Московского университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. Т. 27. № 2. С. 18-37. https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-27-2-2, https://elibrary.ru/owsqvg
  9. Сысоев П.В. Обучение иностранному языку в эпоху искусственного интеллекта: спорные вопросы и пер-спективы методических исследований // Иностранные языки в школе. 2025. № 2. С. 66-74. https://elibrary.ru/pwhsis
  10. Crompton H., Burke D. Artificial intelligence in higher education: The state of the field // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023. Vol. 20. № 1. P. 1-22. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8, https://elibrary.ru/vyfmfk
  11. Surahman E., Wang T.H. Academic dishonesty and trustworthy assessment in online learning: A systematic lite-rature review // Journal of Computer Assisted Learning. 2022. Vol. 38. № 6. P. 1535-1553. https://doi.org/10.1111/jcal.12708, https://elibrary.ru/myyyzu
  12. Huang X., Zou D., Cheng G., Chen X., Xie H. Trends, research issues and applications of artificial intelligence in language education // Educational Technology and Society. 2023. Vol. 26. № 1. P. 112-131. https://doi.org/10.30191/ETS.202301_26(1).0009
  13. Su J., Yang W. Artificial intelligence in early childhood education: A scoping review // Computers and Educa-tion: Artificial Intelligence. 2022. Vol. 3. P. 1-13. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100049, https://elibrary.ru/dbvsoo
  14. Hwang S. Examining the effects of artificial intelligence on elementary students’ mathematics achievement: A meta-analysis // Sustainability. 2022. Vol. 14. № 20. P. 1-18. https://doi.org/10.3390/su142013185, https://elibrary.ru/manyxp
  15. Li S., Gu X. A risk framework for human-centered artificial intelligence in education // Educational Technology and Society. 2023. Vol. 26. № 1. P. 187-202. https://doi.org/10.30191/ETS.202301_26(1).0014
  16. Евстигнеев М.Н. Принципы обучения иностранному языку на основе технологий искусственного интеллекта // 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
  17. Sharples M. Towards social generative AI for education: theory, practices and ethics // Learning. 2023. Vol. 9. № 2. Р. 159-167. https://doi.org/10.1080/23735082.2023.2261131, https://elibrary.ru/cbhgrk
  18. Godwin-Jones R. Partnering with AI: Intelligent writing assistance and instructed language learning // Language Learning & Technology. 2022. Vol. 26. № 2. P. 5-24. http://doi.org/10125/73474
  19. Wei L. Artificial intelligence in language instruction: impact on English learning achievement, L2 motivation, and self-regulated learning // Frontiers in Psychology. 2023. Vol. 14. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1261955, https://elibrary.ru/josnly
  20. Пустоведова В.А., Тупикова С.Е., Быкова Н.О. Лингводидактический потенциал технологий искусственного интеллекта для обучения иностранным языкам (на примере естественно-научного профиля) // Иностранные языки в школе. 2025. № 5. С. 70-75. https://elibrary.ru/auwudb
  21. Банникова Л.В., Беззубкина В.И. Роль учителя иностранного языка в социально-профессиональной ориентации школьников в контексте иноязычного образования // Иностранные языки в школе. 2024. № 2. С. 45-50. https://elibrary.ru/ptrtoe
  22. 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
  23. Anh L.T.Q. AI Chatbots in English language learning: a critical review // Journal of Knowledge Learning and Science Technology. 2024. Vol. 3. № 2. P. 185-195. https://doi.org/10.60087/jklst.vol3.n2.p195

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


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».