Языковой корпус на основе генеративного искусственного интеллекта в обучении иностранному языку: преимущества и недостатки

Актуальность. Корпусные технологии на протяжении многих лет зарекомендовали себя в качестве эффективного инструмента в обучении иностранному языку. Современный этап технологического развития характеризуется внедрением технологий искусственного интеллекта во все сферы жизни общества. Одной из современных программ на основе генеративного искусственного интеллекта является ChatGPT, который создает ответы на основе огромного массива данных. Процессы, лежащие в основе функционирования ChatGPT, схожи с корпусными технологиями, что определяет возможность использования ChatGPT в качестве языкового корпуса.

Цель исследования – выявить преимущества и недостатки ChatGPT при использовании в качестве языкового корпуса.

Методы исследования. В ходе проведения исследования были использованы следующие теоретические методы: изучение и анализ научной литературы по теме исследования, обобщение и классификация концептуальных подходов ученых. В результате сравнения корпусных технологий и нейросети ChatGPT по девяти основным критериям были выявлены и описаны преимущества и недостатки каждой из программ.

Результаты исследования. Проведенное сравнение корпусных технологий и нейросети ChatGPT по девяти основным критериям показало, что корпусные технологии являются предпочтительным выбором в рамках формирования лексико-грамматических навыков; ChatGPT предпочтителен, когда преподавателю требуется быстрое решение для поиска тренировочных учебных материалов и при обучении обучающихся с более низким уровнем когнитивных способностей и владения иностранным языком.

Выводы. Нейросеть ChatGPT возможно использовать в процессе обучения иностранному языку в качестве языкового корпуса. Однако применение программы не всегда будет целесообразно и должно зависеть от поставленной задачи обучения. Результаты исследования можно использовать для разработки методик обучения аспектам языка на основе корпусных технологий искусственного интеллекта. 

1. Сысоев П.В., Золотов П.Ю. Формирование прагматической компетенции студентов на основе корпусных технологий // Язык и культура. 2020. № 51. С. 229-246. https://doi.org/10.17223/19996195/51/12, https://elibrary.ru/qmhhsr

2. Сысоев П.В., Клочихин В.В. Формирование коллокационной компетенции студентов на основе корпусных технологий // Перспективы науки и образования. 2022. № 4 (58). С. 320-335. https://doi.org/10.32744/pse.2022.4.19, https://elibrary.ru/oehvyx

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. Клочихин В.В. Формирование коллокационной компетенции обучающихся на основе электронного лингвистического корпуса // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2019. Т. 24. № 179. С. 69-80. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2019-24-179-69-80, https://elibrary.ru/yzesff

5. Мурунов С.С., Поляков О.Г. Методическая обратная связь от ChatGPT на занятиях по иностранному языку // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. C. 47-54. https://elibrary.ru/jnrjsc

6. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика обучения студентов написанию иноязычных творческих работ на основе оценочной обратной связи от искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. 2024. № 1 (67). С. 115-135. https://doi.org/10.32744/pse.2024.1.6, https://elibrary.ru/tmstly

7. Koraishi O. Teaching English in the age of AI: embracing ChatGPT to optimize EFL materials and assessment // Language Education and Technology. 2023. Vol. 3. № 1. P. 55-72.

8. Сысоев П.В., Филатов Е.М. ChatGPT в исследовательской работе студентов: запрещать или обучать? // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 2. С. 276-301. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-276-301, https://elibrary.ru/sphxkz

9. Клочихин В.В. Корпусные технологии искусственного интеллекта в обучении сочетаемости слов и исследовательской работе // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 39-46. https://elibrary.ru/jfylhf

10. Харламенко И.В. Искусственный интеллект в помощь учителю иностранного языка при работе над лексическими навыками // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. C. 55-60. https://elibrary.ru/pxxouk

11. Salvagno M., Taccon F.S., Gerli A.G. Can artificial intelligence help for scientific writing? // Critical Care. 2023. № 27 (1). P. 1-5. https://doi.org/10.1186/s13054-023-04380-2

12. Chen T.-J. ChatGPT and other artificial intelligence applications speed up scientific writing. Journal of the Chinese Medical Association. 2023. № 86 (4). P. 351-353. https://doi.org/10.1097/jcma.0000000000000900

13. Barrot J. Using ChatGPT for second language writing: Pitfalls and potentials // Assessing Writing. 2023. Vol. 57. Art. 100745. https://doi.org/10.1016/j.asw.2023.100745

14. Huang W., Hew K., Fryer L. Chatbots for language learning – are they really useful? A systematic review of chatbot-supported language learning // Journal of Computer Assisted Learning. 2022. № 38 (1). P. 237-257. https://doi.org/10.1111/jcal.12610

15. Ma Q., Yuan R., Cheung L.M.E., Yang J. Teacher paths for developing corpus-based language pedagogy: a case study // Computer Assisted Language Learning. 2022. P. 461-492. https://doi.org/10.1080/09588221.2022.2040537

16. Сысоев П.В. Принципы обучения иностранному языку на основе технологий искусственного интеллекта // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 6-17. https://elibrary.ru/horgdd

17. 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

18. Авраменко А.П., Тишина М.А. Дидактический потенциал лингвистических корпусов на базе технологий искусственного интеллекта для адаптации учебных материалов // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Педагогика. 2023. № 1. С. 29-38. https://doi.org/10.18384/2310-7219-2023-1-29-38, https://elibrary.ru/mrnasm