Генеративные нейросети и их влияние на формирование межкультурной компетенции у студентов-лингвистов

Цель статьи – рассмотреть педагогические возможности и ограничения использования генеративных нейросетей в процессе формирования межкультурной компетенции студентов-лингвистов. Актуальность темы обусловлена необходимостью модернизации методик преподавания иностранных языков с учётом стремительного внедрения технологий искусственного интеллекта в образовательную практику.

Методология и методы. Методологическую основу исследования составляет междисциплинарный подход, интегрирующий положения трёх научных направлений: когнитивно-коммуникативного подхода (М. Байрам, М. Беннетт), в рамках которого межкультурная компетентность рассматривается как процесс развития интеркультурной чувствительности и способности к этнорелятивизму; лингвокультурологической школы (Е. М. Верещагин, В. Г. Костомаров, В. В. Красных), акцентирующей внимание на соотнесении языка и культуры и роли фоновых знаний в межъязыковом взаимодействии; педагогики цифровой образовательной среды (И. В. Роберт, Е. Ю. Семаго, А. В. Хуторской; Н. Селвин, П. Мишра, М. Варшауэр), исследующей трансформацию педагогических практик под влиянием интеллектуальных технологий и цифровых инструментов.

Методы исследования: контент-анализ текстов, сгенерированных ИИ, на предмет наличия/ отсутствия культурно маркированных элементов; кейсовый анализ учебных ситуаций с использованием генеративных нейросетей для имитации межкультурного общения; сравнительный анализ традиционных и ИИ-ориентированных форм обучения с точки зрения развития компонентов МКК.

Результаты. В результате исследования выявлены как потенциальные преимущества использования ИИ (расширение лингвокультурного кругозора, развитие навыков понимания культурно маркированных контекстов), так и ограничения (риск стереотипизации, недостаточность культурной глубины, невозможность эмпатической интерпретации).

Теоретическая и/или практическая значимость. Теоретическая значимость заключается в обосновании роли нейросетевых технологий как инструмента формирования межкультурной компетенции. Практическая значимость выражается в возможности интеграции ИИ в учебные курсы по иностранным языкам, ориентированные на развитие кросс-культурных навыков у студентов-лингвистов.

Выводы. Использование генеративных нейросетей в языковом образовании оказывает положительное влияние на формирование межкультурной компетенции студентов-лингвистов при условии их методической настройки и сопровождения. Для минимизации рисков необходим критический подход, педагогическая интерпретация и интеграция ИИ в образовательный процесс в рамках междисциплинарных программ.

1. Бобрышева А. А., Черкасова О. Ю. Межкультурная коммуникация в эпоху цифровизации: вызовы и стратегии обучения // Образование и наука. 2021. № 7. С. 104-121.

2. Верещагин Е. М., Костомаров В. Г. Язык и культура: лингвострановедческий аспект. М.: Русский язык, 1990. 251 с.

3. Караулов Ю. Н. Русский язык и языковая личность. М.: Международные отношения, 1999. 264 с.

4. Князева Е В Межкультурная компетенция в высшей школе: педагогические практики // Вестник ТГПУ 2016. № 8. С. 132-138.

5. Красных В. В. Этнопсихолингвистика и лингвокультурология. М.: Гнозис, 2002. 284 с.

6. Проценко И. В. Формирование межкультурной компетенции в условиях цифровой среды // Педагогика и психология образования. 2021. № 1. С. 55-60.

7. Роберт И. В. Цифровизация образования и трансформация содержания общего образования // Информатика и образование. 2021. № 3. С. 5-11.

8. Семаго Е. Ю. Психолого-педагогическая поддержка цифровой образовательной среды // Образование и наука 2020 № 5 С 34-45

9. Хуторской А. В. Ключевые компетенции как компонент личностно-ориентированной парадигмы образования // Народное образование. 2003. № 2. С. 58-64 .

10. Bennet М. Towards ethnorelativism: A developmental model of intercultural sensitivity (На пути к этнорелятивизму: модель развития межкультурной чувствительности) // Education for the Intercultural Experience. - Yarmouth: intercultural Press, 1993. P. 21-71.

11. Byram M. Teaching and Assessing Intercultural Communicative Competence (Преподавание и оценка межкультурной коммуникативной компетенции). Clevedon: Multilingual Matters, 1997. 124 p.

12. Godwin-Jones R. AI and the Foreign Language Classroom: Current Practices and Future Directions (Искусственный интеллект и преподавание иностранных языков: современная практика и будущие направления) // Language Learning & Technology. 2021. № 25. Iss. 1. P 8-26.

13. Hall E. T. Beyond Culture (За пределами культуры). New York: Anchor Books, 1976. 316 p.

14. Hofstede G., Hofstede G. J., Minkov M. Cultures and Organizations: Software of the Mind (Культуры и организации: программное обеспечение разума). New York: McGraw-Hill, 2010. 576 p.

15. Lee J. Multimodal Neural Networks for Language Learning: Bridging Technology and Pedagogy (Мультимодальные нейронные сети для изучения языка: связующее звено между технологиями и педагогикой) // Journal of Language Education and Technology. 2022. Vol. 5. № 1. P 34-49.

16. Lewis R. D. When Cultures Collide: Leading Across Cultures (Когда культуры сталкиваются: лидерство в разных культурах). London: Nicholas Brealey Publishing, 2018. 625 p.

17. Mishra P , Koehler M. J. Technological Pedagogical Content Knowledge: A Framework for Teacher Knowledge (Технологические педагогические знания: основа для знаний учителя) // Teachers College Record. 2006. Vol. 108, № 6. P 1017-1054.

18. Selwyn N. Education and Technology: Key Issues and Debates (Образование и технологии: ключевые вопросы и дискуссии). London: Bloomsbury Academic, 2011. 232 p.

19. Warschauer M. The Paradoxical Future of Digital Learning (Парадоксальное будущее цифрового обучения) // Learning, Media and Technology. 2020. Vol. 45. № 1. P. 22-35.