Сысоев Павел Викторович, доктор педагогических наук, профессор, руководитель Научного центра Российской академии образования; профессор кафедры иноязычного образования
ScopusID:
392000, г. Тамбов, ул. Интернациональная, 33; 119991, г. Москва, ул. Малая Пироговская, 1, стр. 1
Pavel V. Sysoyev, Dr. habil. (Education), Professor, Director of Russian Academy of Education ResearchCentre; Professor of Department of Language Education
ScopusID:
33 Internatsionalnaya St., Tambov, 392000; 1 bldg, 1 Malaya Pirogovskaya St., Moscow, 119991
Филатов Евгений Михайлович, научный сотрудник лаборатории языкового поликультурногообразования
Scopus ID:
392000, г. Тамбов, ул. Интернациональная, 33
Evgeniy M. Filatov, Research Scholar of ForeignLanguage Multicultural Education Research Laboratory
Scopus ID:
33 Internatsionalnaya St., Tambov, 392000
Евстигнеев Максим Николаевич, кандидатпедагогических наук, доцент, доцент кафедры лингвистики и лингводидактики
Scopus ID:
392000, г. Тамбов, ул. Интернациональная, 33
Maxim N. Evstigneev, PhD (Education), AssociateProfessor, Associate Professor of Linguistics andLinguodidactics Department
Scopus ID:
33 Internatsionalnaya St., Tambov, 392000
Поляков Олег Геннадиевич, доктор педагогических наук, профессор, заведующий кафедрой лингвистики и лингводидактики
Scopus ID:
392000, г. Тамбов, ул. Интернациональная, 33
Oleg G. Polyakov, Dr. habil. (Education), Professor, Head of Linguistics and Linguodidactics Department
Scopus ID:
33 Internatsionalnaya St., Tambov, 392000
Евстигнеева Илона Алексеевна, кандидат педагогических наук, доцент, доцент кафедры лингвистики и лингводидактики
Scopus ID:
392000, г. Тамбов, ул. Интернациональная, 33
Ilona A. Evstigneeva, PhD (Education), AssociateProfessor, Associate Professor of Linguistics andLinguodidactics Department
Scopus ID:
33 Internatsionalnaya St., Tambov, 392000
Сорокин Данила Олегович, научный сотрудник лаборатории языкового поликультурного образования
Scopus ID:
392000, г. Тамбов, ул. Интернациональная, 33
Danila O. Sorokin, Research Scholar of ForeignLanguage Multicultural Education Research Laboratory
Scopus ID:
33 Internatsionalnaya St., Tambov, 392000
Актуальность. Современный этап информационного и технологического развития цивилизации характеризуется динамичным появлением технологий искусственного интеллекта (далее – ИИ) и разработкой на их основе инструментов, которые все глубже и глубже проникают в различные сферы жизнедеятельности человека. Система образования в целом и иноязычного образования в частности не является исключением. В настоящее время существует несколько десятков инструментов ИИ, которые активно используются обучающимися и преподавателями-практиками в развитии иноязычных речевых умений и формировании языковых навыков. В научной литературе имеется достаточно объемный корпус исследований, посвященных раскрытию лингводидактического потенциала современных инструментов ИИ. Вместе с тем большинство исследований носит пилотный характер. В центре внимания ученых находятся частные методики развития конкретных речевых умений или формирования определенных языковых навыков обучающихся на основе отдельных инструментов ИИ. Системное рассмотрение интеграции технологий ИИ в процесс лингвометодической подготовки студентов языковых специальностей – будущих учителей иностранного языка – не выступало предметом специального исследования. Цель работы – разработать матрицу инструментов ИИ, используемых в лингвометодической подготовке будущих учителей иностранного языка.
Материалы и методы. Исследование проводилось на основе метода экспертной оценки, что позволило авторам: а) выделить лингводидактический и методический потенциал, а также ограничения наиболее распространенных инструментов ИИ; б) обобщить и классифицировать имеющиеся знания в виде матрицы инструментов ИИ, используемых в лингвометодической подготовке будущих учителей иностранного языка. В качестве материалов для проведения исследования использовались статьи из научных журналов, входящих в перечень ВАК РФ (К1, К2), RSCI, а также индексируемых в международных наукометрических базах Web of Science и Scopus.
Результаты исследования. Разработана матрица инструментов ИИ в лингвометодической подготовке будущих учителей иностранного языка. Матрица представлена по шести видам обратной связи от генеративного ИИ, используемого в обучении иностранному языку и методике преподавания. В качестве основных и наиболее доступных для педагогов и обучающихся инструментов ИИ, обеспечивающих обратную связь каждого вида, выступают следующие: а) Replika, LingvoBot, Multitran_bot, Slavaribot, WorldContextBot, ChatGPT, Google Assistant, EGEEnglish.ru (учебно-социальная обратная связь); б) ChatGPT, YandexGPT и GigaChat (информационно-справочная обратная связь); в) ChatGPT 4.0, YandexGPT, GigaChat, Twee (методическая обратная связь); г) ChatGPT, YandexGPT, GigaChat, Turnitin, система «Антиплагиат» (аналитическая обратная связь); д) Grammarly, PaperRater, Pigai, ChatGPT 4.0, YandexGPT, GigaChat, Criterion (оценочная обратная связь); е) ChatGPT, YandexGPT, GigaChat, AI Poem Generator, Midjourney, Suno, Sora, Runway (условно творческая обратная связь).
Выводы. Новизна исследования состоит в разработке матрицы инструментов ИИ в лингвометодической подготовке будущих учителей иностранного языка. Перспективы дальнейшей работы заключаются в разработке методик обучения аспектам языка, видам речевой деятельности, а также профильным дисциплинам на основе конкретных инструментов ИИ. В своей совокупности данные частные методики позволят создать целостную систему лингвометодической подготовки будущих учителей иностранного языка на основе инструментов ИИ.
Importance. The modern stage of information and technological development of civilization is characterised by the dynamic emergence of artificial intelligence (AI) technologies and the development of tools based on them, which are being more and more introduced into various spheres of life. The education system in general, and foreign language education in particular, is no exception. Currently, there are several dozen AI tools that are actively used by students and teachers in the development of foreign language communicative skills and the development of language skills. There is a rather voluminous body of research in the academic literature devoted to the disclosure of the language teaching potential of modern AI tools. However, most of the studies are of a pilot nature. The focus of scholars’ attention is on particular methods for the development of students’ communicative skills or the development of certain language skills based on individual AI tools. The systematic consideration of the integration of AI technologies into the process of teaching foreign language majoring students – future foreign language teachers – linguistic and teaching methods training has not been the subject of a special study. The purpose of this study is to develop a matrix of AI tools used in the linguistic and teaching methods training of future foreign language teachers.
Materials and Methods. The study is conducted on the basis of the expert assessment method, which allows to: a) identify the language teaching potential, as well as the limitations of the most common AI tools; b) summarise and classify the available knowledge in the form of a matrix of AI tools used in the linguistic and teaching methods training of future foreign language teachers. The materials of the study were research articles, published in Russian and foreign academic journals, indexed in Web of Science and Scopus.
Results and Discussion. A matrix of AI tools in the linguistic and teaching methods training of future foreign language teachers has been developed. The matrix is presented according to six types of feedback from generative AI used in foreign language teaching and teaching methods. The following are the main and most accessible AI tools for teachers and students providing feedback of each type: a) Replika, LingvoBot, Multitran_bot, Slavaribot, WorldContextBot, ChatGPT, Google Assistant, EGEEnglish.ru (educational and social feedback); b) ChatGPT, YandexGPT and GigaChat (information and reference feedback); c) ChatGPT 4.0, YandexGPT, GigaChat, Twee (methodological feedback); d) ChatGPT, YandexGPT, GigaChat, Turnitin, software “Antiplagiat” (analytical feedback); e) Grammarly, PaperRater, Pigai, ChatGPT 4.0, YandexGPT, GigaChat, Criterion (assessment and evaluative feedback); f) ChatGPT, YandexGPT, GigaChat, AI Poem Generator, Midjourney, Suno, Sora, Runway (conditionally creative feedback).
Conclusion. The novelty of the research consists in the development of a matrix of AI tools in the linguistic and teaching methods training of future foreign language teachers. The prospects for further research lie in the development of teaching methods for aspects of language, types of speech activity, as well as specialised disciplines based on specific AI tools. In their entirety, these particular methods will enable the creation of an integrated system of linguistic and teaching methods training of future foreign language teachers based on AI tools.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.