Использование корректирующей обратной связи от генеративного искусственного интеллекта в обучении профессиональному иностранному языку студентов аграрного вуза

Актуальность. Методический потенциал оценочной корректирующей обратной связи от средств генеративного искусственного интеллекта (ИИ) начинает использоваться педагогами при обучении учащихся и студентов письменному иноязычному высказыванию. Вместе с тем использование внеаудиторной практики студентов неязыкового вуза с инструментами ИИ с целью получения корректирующей обратной связи в предметно-языковом интегрированном обучении профессиональному иностранному языку отдельно не изучалось. Цель исследования – разработка этапов методики использования корректирующей обратной связи от генеративного ИИ в обучении профессиональному иностранному языку, проведение экспериментального обучения и эмпирическая проверка эффективности данной методики.

Материалы и методы. В исследовании приняли участие студенты направления подготовки «Ветеринария» ФГБОУ ВО «Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I. Студенты контрольной группы (N = 43) участвовали в предметноязыковом интегрированном обучении без использования средств генеративного ИИ. Студенты экспериментальной группы (N = 43) раз в неделю участвовали во внеаудиторной работе с нейросетью DeepSeek с целью получения оценочной корректирующей обратной связи при выполнении интегрированных заданий. В ходе эксперимента контролировались три аспекта: а) лексическая сторона речи; б) грамматическая сторона речи; в) профессиональное содержание высказывания. Для статистического анализа данных использовался t-критерий Стьюдента.

Результаты исследования. Исследование доказало эффективность методики использования оценочной корректирующей обратной связи от генеративного ИИ в предметноязыковом интегрированном обучении по всем контролируемым аспектам: а) лексической стороне речи (t = 5,24 при p ≤ 0,05); б) грамматической стороне речи (t = 4,74 при p ≤ 0,05); в) профессиональному содержанию высказывания (t = 6,04 при p ≤ 0,05).

Выводы. В ходе исследования была разработана поэтапная методика использования оценочной корректирующей обратной связи от генеративного ИИ в предметно-языковом интегрированном обучении. Перспективность настоящего исследования заключается в использовании подхода по интеграции практики студентов с профессионально ориентированными инструментами ИИ в предметно-языковое обучение студентов неязыкового вуза.