Развитие у студентов умений иноязычной коммуникативной деятельности на основе веб-приложения character.ai

Актуальность. Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) уже сейчас позволяют значительно преобразовать традиционный процесс обучения иностранному языку. Ученые из разных стран рассматривают лингводидактический потенциал разных технологий искусственного интеллекта для решения некоторых учебных и профессиональных задач. Character.ai является одним из инструментов искусственного интеллекта, на основе которого можно развивать иноязычные коммуникативные умения обучающегося. Вместе с тем разработка поэтапной методики обучения иностранному языку на основе character.ai не выступала предметом отдельных исследований. Цель исследования: рассмотреть аспект развития у студентов умений иноязычной коммуникативной деятельности на основе вебприложения character.ai и разработать поэтапную методику.

Материалы и методы. Методами исследования выступили: анализ педагогической и методической литературы по развитию у студентов умений иноязычной коммуникативной деятельности на основе различных инструментов искусственного интеллекта, а также использованию нейросетей в обучении иностранному языку. В качестве материалов для проведения исследования использовались исследовательские и обзорные статьи из научных журналов, входящих в международные наукометрические базы данных Scopus и Web of Science и перечень ВАК РФ. Для определения отношения студентов к использованию вебприложения character.ai в учебном процессе был проведен онлайн-опрос.

Результаты исследования. Выделены следующие методические функции character.ai: а) возможность создания виртуального собеседника с нуля и выбор из готовых; б) возможность использования голосового общения с виртуальным собеседником; в) возможность создания собственного персонажа и г) возможность изменения ответа виртуального собеседника. Данные функции легли в основу разработки методики развития умений иноязычной коммуникативной деятельности на основе взаимодействия студентов с веб-приложением character.ai, состоящей из шести этапов: 1) вводный; 2) целеполагание; 3) технологический; 4) взаимодействие с искусственным интеллектом; 5) обсуждение результатов и 6) оценочный. С целью определения учебных сфер использования обучающимися вебприложения character.ai был проведен опрос. Результаты опроса показали, что: а) 37,4 % опрошенных использовали character.ai для практики ролевой игры; б) 40,2 % – для практики письменного взаимодействия; в) 22,4 % – для практики устного взаимодействия.

Выводы. Новизна данного исследования состоит в выделении методических функций вебприложения character.ai, которые должны учитываться при разработке методик обучения иностранному языку на его основе. Перспективность исследования состоит в разработке методики развития у студентов высших учебных заведений умений иноязычной коммуникативной деятельности на основе веб-приложения character.ai.

1. 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

2. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Сорокин Д.О. Искусственный интеллект в обучении иностранному языку: чат-боты в развитии умений иноязычного речевого взаимодействия обучающихся // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 45-54. https://elibrary.ru/gdjorm

3. Сорокин Д.О. Использование голосовых помощников для развития устных иноязычных речевых умений обучающихся // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 73-77. https://elibrary.ru/rfmsmk

4. Евстигнеев М.Н. Нейросеть Twee – новый инструментарий для педагога английского языка // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 6. С. 1428-1442. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-6-1428-1442, https://elibrary.ru/hwajhp

5. Филатов Е.М. Использование оценочной обратной связи от нейросети ChatGPT в обучении учащихся и студентов написанию эссе на английском языке // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 78- 83. https://elibrary.ru/ngeqsn

6. Перминова Г.В. Использование чат-бота ChatGPT в процессе обучения немецкому языку как второму иностранному // Иностранные языки в школе. 2023. № 8. С. 46-54. https://elibrary.ru/rkuvac

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

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

9. 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.

10. 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. http://dx.doi.org/10.%2015702/mall.2019.22.1.112

11. 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

12. Егорцева Н.А., Сидоркина Н.В. Значение ролевых игр в обучении английскому языку // Азимут научных исследований: педагогика и психология. 2016. Т. 5. № 1 (14). С. 49-52. https://elibrary.ru/vodicl

13. Пассов Е.И., Кузовлева Н.Е. Основы коммуникативной теории и технологии иноязычного образования. Методическое пособие для преподавателей русского языка как иностранного. М.: Рус. яз., 2010. С. 567.

14. 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.

15. Nazaretsky T., Cukurova M., Alexandron G. An instrument for measuring teachers’ trust in AL-based educational technologies // LAK22: 12th International Learning Analytics and Knowledge Conference. N. Y., 2021. P. 56-66. https://doi.org/10.1145/3506860.3506866