Обучение студентов написанию письменных работ на основе практики с инструментами генеративного искусственного интеллекта

Актуальность. В настоящее время все больше и больше инструментов генеративного искусственного интеллекта (ИИ) начинают использоваться в обучении иностранному языку в целом и письменной речи на иностранном языке в частности. Отличительная особенность генеративного ИИ заключается в его способности предоставлять пользователю оценочную обратную связь, на основе которой обучающиеся могут подкорректировать и доработать свои письменные творческие работы. Некоторые ученые в своих работах утверждали о необходимости включения этапов учебного внеаудиторного взаимодействия обучающихся с инструментами генеративного ИИ в традиционные методики обучения, используя их лингводидактический потенциал в корректировке черновых версий работ. Вместе с тем проверка эффективности подобных методик обучения не всегда выступала предметом исследования ученых. Цель исследования – разработать методику обучения студентов письменной речи на иностранном языке, включающую их внеаудиторное взаимодействие с одним из инструментов генеративного искусственного интеллекта, предоставляющего оценочную обратную связь, а также проверить ее эффективность в ходе экспериментального обучения.

Материалы и методы. В исследовании приняли участие обучающиеся 2 курса специальности 45.05.01 «Перевод и переводоведение» ФГБОУ ВО «Липецкий государственный технический университет». Участники контрольной группы (N = 25) обучались по традиционной методике обучения письменной речи на иностранном языке, не предполагающей использование инструментов генеративного ИИ. Участники экспериментальной группы (N = 25) использовали авторскую методику, подразумевающую их внеаудиторное взаимодействие с одним из инструментов генеративного ИИ (ChatGPT 4.0, Criterion, YandexGPT). Аспектами контроля в исследовании выступали следующие умения письменной речи: а) написание делового письма; б) написание эссе контрастивно-сопоставительного характера; в) написание эссе аргументативного характера; г) написание рецензии на фильм или книгу. В качестве метода статистической обработки данных был применен t-критерий Стьюдента.

Результаты исследования. В ходе экспериментального обучения было доказано, что инновационная авторская методика обучения студентов письменной речи на иностранном языке, включающая внеаудиторное взаимодействие обучающихся с инструментами генеративного искусственного интеллекта, является более эффективной по сравнению с традиционной методикой обучения в развитии у студентов следующих умений письменной речи: написания делового письма (t = 3,19 при р = 0,001), написания эссе контрастивно-сопоставительного характера (t = 3,19 при р = 0,002), написания эссе аргументативного характера (t = 2,28 при р = 0,001), написания рецензии на фильм или книгу (t = 2,46 при р = 0,001).

Выводы. Новизна проведенного исследования заключена в разработке поэтапной методики обучения студентов письменной речи на иностранном языке, включающей внеаудиторное взаимодействие обучающихся с одним из инструментов генеративного искусственного интеллекта (ChatGPT 4.0, Criterion, YandexGPT). На основе получаемой оценочной обратной связи от ИИ студенты дорабатывали черновые версии своих работ. Предлагаемая методика может использоваться в обучении учащихся и студентов письменной речи на иностранном языке в средней школе и вузе.

1. Сысоев П.В. Использование технологий искусственного интеллекта в обучении иностранному языку: тематика методических работ за 2023 год и перспективы дальнейших исследований // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 2. С. 294-308. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-2-294-308, https://elibrary.ru/cwzkhs

2. 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. https://doi.org/10.15702/mall.2019.22.1.112

3. Ghufron M.A., Rosyida F. The role of Grammarly in assessing English as a foreign language (EFL) writing // Lingua Cultura. 2018. Vol. 12. № 4. P. 395-403. https://doi.org/10.21512/lc.v12i4.4582

4. 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. Vol. 21. P. 712-734. https://doi.org/10.15738/kjell.21..202108.712

5. 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.

6. Буров В.А., Попова Н.В. Современные методы внедрения структурной и содержательной геймификации в процессе обучения иностранному языку // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 74-80. https://elibrary.ru/tlxvwr

7. 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

8. Тормышова Т.Ю., Рязанцева Т.Ю., Суханова Н.И. Обучение студентов-лингвистов написанию эссе на иностранном языке на основе работы с системой автоматизированной оценки Criterion // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 1. С. 99-108. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-1-99-108, https://elibrary.ru/pdgnzr

9. Прибыткова А.А., Тормышова Т.Ю., Хаустов О.Н. Использование системы автоматизированной оценки Criterion в обучении студентов языковых специальностей написанию эссе на иностранном языке: результаты экспериментальной проверки // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 2. С. 378-389. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-2-378-389, https://elibrary.ru/aocibl

10. Perdana I., Farida M. Online grammar checkers and their use for EFL writing // Journal of English Teaching, Applied Linguistics and Literatures (JETALL). 2019. Vol. 2. № 2. P. 67-76. https://doi.org/10.20527/jetall.v2i2.7332

11. Dembsey J.M. Closing the Grammarly® gaps: a study of claims and feedback from an online grammar program. The Writing Center Journal. 2017. Vol. 36. № 1. P. 63-100.

12. Jayavalan K., Razali A.B. Effectiveness of online grammar checker to improve secondary students’ English narrative essay writing // International Research Journal of Education and Sciences. 2018. Vol. 2. № 1. P. 1-6.

13. Manap M.R., Ramli N.F., Kassim A.A.M. Web 2.0 automated essay scoring application and human ESL essay assessment: a comparison study // European Journal of English Language Teaching. 2019. Vol. 5. Issue 1. P. 146-162. https://doi.org/10.5281/zenodo.3461784

14. Коренев А.А. Стратегии использования искусственного интеллекта для предоставления письменной обратной связи в обучении иностранному языку // Вестник Московского университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. № 2. С. 68-77. https://doi.org/10.55959/MSU2074-1588-19-27-2-5, https://elibrary.ru/hizddu

15. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика обучения учащихся и студентов написанию эссе в триаде «обучающийся – преподаватель – искусственный интеллект» // Вестник Московского университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. № 2. С. 38-54. https://doi.org/10.55959/MSU2074-1588-19-27-2-3, https://elibrary.ru/ivcgto

16. 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

17. 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

18. Almusharraf N., Alotaibi H. An error-analysis study from an EFL writing context: human and automated essay scoring approaches // Technology, Knowledge and Learning. 2023. Vol. 28. P. 1015-1031. https://doi.org/10.1007/s10758-022-09592-z

19. Guo K., Wang D. To resist it or to embrace it? Examining ChatGPT’s potential to support teacher feedback in EFL writing // Education and Information Technologies. 2024. Vol. 29. Issue 7. P. 8435-8463. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12146-0

20. Mizumoto A., Eguchi M. Exploring the potential of using an AI language model for automated essay scoring // Research Methods in Applied Linguistics. 2023. Vol. 2. Issue 2. Art. 100050. https://doi.org/10.1016/j.rmal.2023.100050

21. 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.2023.3.13, https://elibrary.ru/fjyhew

22. Сысоев П.В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 2. С. 31-53. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2024-33-2-31-53, https://elibrary.ru/vtaiuo