Авраменко Анна Петровна – кандидат педагогических наук, доцент кафедры теории преподавания иностранных языков факультета иностранных языков и регионоведения
119991, г. Москва, ул. Ленинские горы, д. 1
Anna P. Avramenko – Cand. Sci. (Pedagogy), Assoc. Prof., Department of Theory of Teaching Foreign Languages, Faculty of Foreign Languages and Regional Studies
ul. Leninskiye Gory, 1, Moscow, 119991
Тишина Маргарита Андреевна – преподаватель кафедры международной коммуникации факультета мировой политики
119991, г. Москва, ул. Ленинские горы, д. 1
Margarita A. Tishina – Lecturer, Department of International Communication, Faculty of World Politics
ul. Leninskiye Gory, 1, Moscow, 119991
Актуальность нашего исследования заключается в растущем интересе к прикладному применению технологий искусственного интеллекта в различных сферах деятельности человека.
Цель – разработка методики адаптации текстов для заданий формата «мобильный квест» нейронными сетями как примером технологий искусственного интеллекта.
Методы. Для достижения поставленной цели мы обращаемся к методам педагогического моделирования и эксперимента, а также статистической обработки данных. В ходе исследования были использованы такие методы, как анализ методической литературы, педагогическое моделирование, педагогический эксперимент, а также статистическая обработка данных с помощью t-критерия Стьюдента.
Научная новизна / теоретическая и/или практическая значимость. Научная новизна предлагаемой методики обусловлена индивидуализацией материалов под потребности и способности обучающихся при работе в группе. Теоретическая значимость исследования состоит в уточнении принципов работы нейронных сетей в прикладной лингвистике. Практическая значимость, в свою очередь, включает в себя приведённый пример интеграции задания «мобильный квест» в конкретной учебной ситуации (в языковом вузе), а также обзор инструментов анализа текстов на базе технологий искусственного интеллекта.
Результаты. Результатом опытно-экспериментальной работы по апробации предложенных материалов и заданий стало статистически значимое, согласно общепринятым коэффициентам эффективности обработки количественных данных, подтверждение их целесообразности для развития предметных и метапредметных навыков.
Выводы. На основании проведённого пилотирования выдвинутой методики мы делаем вывод о необходимости и уместности использования актуальных и адаптированных средствами нейронных сетей текстов в преподавании иностранных языков.
The relevance of our study lies in the growing interest in the applied application of artificial intelligence technologies in various fields of human activity.
Aim is to consider neural networks as an example of artificial intelligence technologies for adapting texts in teaching foreign languages.
Methodology. To achieve this goal, we turn to the methods of pedagogical modeling and experiment, as well as statistical data processing. During the research the following methods were used: the analysis of methodological issues, pedagogical modeling, pedagogical experiment, as well as statistical data processing with the use of Student’s criterion.
Scientific novelty and/or theoretical and/or practical significance. The scientific novelty of the research consists in the proposed method of using texts adapted by neutron networks within the framework of a “mobile quest” task series. The theoretical significance of the study includes clarifying the didactic potential of the selected task type. The practical significance, in its turn, is due to the given example of integrating the “mobile quest” task in a specific learning environment, as well as a review of text analysis tools based on artificial intelligence technologies.
Results. The results of the experiment prove the effectiveness for the development of subject and meta-subject skills.
Conclusion. We conclude that it is necessary and appropriate to use relevant and adapted by means of neural networks texts in teaching foreign languages.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.