Potential of artificial intelligence technologies in language training of future media specialists


Cite item

Full Text

Abstract

Importance. Artificial intelligence (AI) technologies are widely utilized in the fields of journalism and marketing communications, including advertising and public relations. Within the realm of promotion, AI is integrated at various stages, ranging from analyzing the target audience and devising a communication strategy, to creating media products, and subsequently evaluating the success of the campaign. Given this context, it seems appropriate to incorporate AI-powered media products as a part of the curriculum for a foreign language class. This would enable students to gain insight into the latest developments in AI technology and its application in various industries.Research Methods. The research is based on recent developments in the area of artificial intelligence (AI) technologies in education. Specifically, it takes into account current experience that reflects the vectors and principles of using AI technologies in foreign language teaching for university students.Results and Discussion. The options for using ChatGPT and Midjourney neural networks in the development of media texts and advertising products as part of a foreign language course for future media professionals are presented.Conclusion. The neural networks’ use in the creation of media content and advertising materials within the context of the “Foreign Language” discipline contributes to the skills’ development in the main types of speech activity; the acquisition of the ability to utilize the learned foreign language as a tool for professional interaction in the media sector; and the enhancement of professional competencies within the field of media communication. 

About the authors

A. V. Prokhorov

Derzhavin Tambov State University

Author for correspondence.
Email: proh_and@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-1263-695X

Dr. habil (Philology), Associate Professor, Associate Professor of Journalism, Advertising and Public Relations Department

33 Internatsionalnaya St., Tambov, 392000, Russian Federation

References

  1. Sysoyev P.V. (2023). Artificial intelligence technologies in teaching a foreign language. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 3, pp. 6-16. (In Russ.) https://elibrary.ru/qfmzhw
  2. Sysoyev P.V. (2024). Principles of teaching a foreign language based on artificial intelligence. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 3, pp. 6-17. (In Russ.) https://elibrary.ru/horgdd
  3. Sysoyev P.V., Filatov E.M., Sorokin D.O. (2023). Artificial intelligence in foreign language teaching: chatbots in the development of students’ foreign language speaking skills. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Lan-guages at School, no. 3, pp. 45-54. (In Russ.) https://elibrary.ru/gdjorm
  4. Evstigneev M.N. (2024). Key issues of foreign language teaching based on artificial intelligence. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 3, pp. 18-24. (In Russ.) https://elibrary.ru/dqwmro
  5. Shesterina A.M. (2023). The potential of using artificial intelligence technologies in teaching creative professions. Vestnik Voronezhskogo universiteta. Seriya: Pravo = Proceedings of Voronezh State University. Series: Pravo, no. 1 (52), pp. 277-282. (In Russ.) https://doi.org/10.17308/law/1995-5502/2023/1/277-282, https://elibrary.ru/tipnkc
  6. Prokhorov A.V. (2023). Media products based on Vr- and Ar-technologies in teaching foreign languages. Inos-trannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 3, pp. 39-44. (In Russ.) https://elibrary.ru/wmvzmg
  7. Prokhorov A.V. (2024). Use of artificial intelligence tools in the framework of the career guidance language elective course “Introduction to media”. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 3, pp. 61-66. (In Russ.) https://elibrary.ru/uorylt
  8. Prokhorov A.V. (2024). Career guidance potential of the elective language course “Introduction to Media”. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review. Series: Humani-ties, vol. 29, no. 2, pp. 452-459. https://elibrary.ru/ehpdey
  9. Sysoyev P.V. (2024). Author’s ethics and AI plagiarism: ways to solve the problem of students violating the rules of author’s ethics when interacting with artificial intelligence tools. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 3, pp. 84-89. (In Russ.) https://elibrary.ru/joklxd
  10. Sysoyev P.V. (2024). Ethics and AI-plagiarism in an academic environment: students’ understanding of com-pliance with author’s ethics and the problem of plagiarism in the process of interaction with generative artificial intelligence. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia, vol. 33, no. 2, pp. 31-53. (In Russ.) https://doi.org/10.31992/0869-3617-2024-33-2-31-53, https://elibrary.ru/vtaiuo

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».