Сысоев Павел Викторович, доктор педагогических наук, профессор, руководитель Научного центра Российской академии образования; профессор кафедры иноязычного образования
РИНЦ AuthorID: 446983
ResearcherID: I-6136-2016
Scopus Author ID: 8419258800
392000, г. Тамбов, ул. Интернациональная, 33
119991, г. Москва, ул. Малая Пироговская, 1, стр. 1
Pavel V. Sysoyev, Dr. Sci. (Education), Professor,Head of Scientific Center of the Russian Academy of Education; Professor, Language Education Department
RSCI AuthorID: 446983
ResearcherID: I-6136-2016
Scopus Author ID: 8419258800
33 Internatsionalnaya St., Tambov, 392000
1 bldg, 1 Malaya Pirogovskaya St., Moscow, 119991
Филатов Евгений Михайлович, научный сотрудник Тамбовского Научного центра Российской академии образования
РИНЦ AuthorID: 1191911
ResearcherID: HDO-3688-2022
Scopus Author ID: 58609035100
392000, г. Тамбов, ул. Интернациональная, 33
Evgeny M. Filatov, Research Scholar at the Tambov Scientific Center of the Russian Academy of Education
RSCI AuthorID: 1191911
ResearcherID: HDO-3688-2022
Scopus Author ID: 58609035100
33 Internatsionalnaya St., Tambov, 392000
Евстигнеев Максим Николаевич, кандидат педагогических наук, доцент, заместитель руководителя Научного центра Российской академии образования
РИНЦ AuthorID: 498582
ResearcherID: AAE-8965-2022
Scopus Author ID: 57206855992
392000, г. Тамбов, ул. Интернациональная, 33
Maxim N. Evstigneev, Cand. Sci. (Education), Associate Professor, Associate Head of Scientific Center of the Russian Academy of Education
RSCI AuthorID: 498582
ResearcherID: AAE-8965-2022
Scopus Author ID: 57206855992
33 Internatsionalnaya St., Tambov, 392000
Поляков Олег Геннадиевич, доктор педагогических наук, профессор, заведующий кафедрой лингвистики и лингводидактики
РИНЦ AuthorID: 514158
ResearcherID: A-7660-2016
Scopus Author ID: 57191782124
392000, г. Тамбов, ул. Интернациональная, 33
Oleg G. Polyakov, Dr. Sci. (Education), Professor, Head of Linguistics and Linguodidactics Department
RSCI AuthorID: 514158
ResearcherID: A-7660-2016
Scopus Author ID: 57191782124
33 Internatsionalnaya St., Tambov, 392000
Актуальность. Широкое распространение в академической среде ИИ-плагиата и отсутствие федеральных нормативных правовых актов, устанавливающих сферу и степень легального использования обучающимися балакавриата, магистратуры и аспирантуры материалов обратной связи от средств генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в исследовательских работах, определяют острую необходимость в разработке вузами соответствующих регламентов. Учитывая специфику каждого отдельного направления подготовки или специальности, подобные регламенты должны включать два основных компонента: а) универсальный, то есть инвариантный для обучающихся независимо от сферы исследовательской деятельности; б) узкопрофильный, отражающий особенности конкретного направления подготовки или специальности. Цель данного исследования – разработать перечень исследовательских задач, решаемых в ходе выполнения исследовательской работы студентами и аспирантами в области методики обучения иностранным языкам, и проиллюстрировать решение данных задач примерами обратной связи от генеративного ИИ.
Материалы и методы. В основе исследования лежит анализ научной литературы, затрагивающей вопросы обучения иностранному языку на основе технологических решений на базе ИИ, проблему определения дидактического и лингводидактического потенциала ИИ, а также касающейся разработки нормативно-правовых документов, регламентирующих использование ИИ в учебной и исследовательской работе. Обсуждаются результаты экспериментального обучения по внедрению регламента применения средств генеративного ИИ студентами при подготовке текстов выпускных квалификационных работ, наблюдения за студентами на предмет использования ими технологических решений на базе ИИ в исследовательских целях, бесед и обобщения опыта руководителей выпускных квалификационных работ обучающихся бакалавриата и магистратуры. В качестве материалов исследования использовались технологические решения на базе ИИ, обладающие потенциалом применения при выполнении выпускных квалификационных работ.
Результаты исследования. Разработан перечень универсальных и узкоспециальных исследовательских задач, которые студенты и аспиранты могут решать с помощью средств генеративного ИИ. К универсальным исследовательским задачам относятся: формулировка темы, проблемы, цели и задач исследования; разработка плана научной работы; поиск и подбор материалов исследования; количественная обработка данных эмпирических исследований; визуализация данных; оформление списка источников; рецензирование текста и предоставление корректирующей обратной связи; редактирование текста. К узкопрофильным исследовательским задачам в области методики обучения иностранным языкам относятся: разработка поэтапных методик формирования фонетических и лексико-грамматических навыков, умений устного и письменного иноязычного взаимодействия; развитие умений написания творческих работ (эссе); создание и использование авторских корпусов текстов для профессиональных целей; составление планов занятий, тренировочных упражнений, коммуникативных заданий, кейсов; обработка и анализ языкового материала. В работе приводятся конкретные примеры решения данных задач.
Выводы. Разработан перечень универсальных и узкопрофильных исследовательских задач, решаемых студентами и аспирантами в области методики обучения иностранным языкам в процессе выполнения исследовательской работы. Полученные результаты могут служить примером детализированного регламента применения средств генеративного ИИ студентами конкретного направления подготовки или специальности в их исследовательской работе.
Importance. The widespread use of artificial intelligence (AI) plagiarism in the academic environment and the lack of federal regulatory legal acts establishing the scope and degree of legal use by undergraduate, graduate and post-graduate students of feedback materials from generative artificial intelligence tools in research determine the urgent need for universities to develop appropriate regulations. Considering the specifics of each individual field of study or specialty, such regulations should include two main components: a) universal, i.e. invariant for students regardless of research field; b) highly specialized, reflecting the specifics of a particular field of study or specialty. The purpose of this study is to develop a list of research tasks solved by students and graduate students in foreign language teaching methods field, and to illustrate the solution of these tasks with examples of feedback from generative AI.
Materials and Methods. The research is based on the analysis of scientific literature dealing with the issues of teaching a foreign language based on technological solutions based on artificial intelligence, the problem of determining the didactic and linguodidactic potential of artificial intelligence, as well as the development of regulatory documents regulating the use of artificial intelligence in educational and research work. The results of experimental training on the implementation of regulations for the use of generative artificial intelligence tools by students in the preparation of texts of final qualifying papers, monitoring students for their use of AI-based technological solutions for research purposes, conversations and generalization of the experience of managers of final qualifying works of undergraduate and graduate students are discussed. The research materials used were technological solutions based on artificial intelligence, which have the potential to be used in the performance of final qualifying works.
Results and Discussion. A list of universal and highly specialized research tasks has been developed that students and post-graduates can solve using the means of generative artificial intelligence. Universal research tasks include: formulation of topics, problems, aims and objectives of research; research plan development; research materials’ search and selection; quantitative processing of empirical research data; data visualization; making a list of sources; reviewing the text and providing corrective feedback; text editing. The narrow-profile research tasks in foreign language teaching methods field include: the development of step-by-step methods for the formation of phonetic and lexico-grammatical skills, oral and written foreign language interaction skills; creative writing skills development (essays); the creation and use of author’s corpus of texts for professional purposes; lesson plans’ preparation, training exercises, communication tasks, cases; processing and analysis of language material. The paper provides specific examples of solving these problems.
Conclusion. A list of universal and narrow-profile research tasks solved by students and graduate students in foreign language teaching methods field in the course of research work has been developed. The results obtained can serve as an example of detailed regulations for the use of generative artificial intelligence tools by students of a specific field of study or specialty in their research work.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.