Формирование презентационной компетенции на иностранном языке и технологии ИИ: возможности, проблемы и вызовы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Развитие ключевых контекстуальных, кросс-контекстуальных и экзистенциональных компетенций сотрудников, к которым относятся цифровая и презентационная компетенции, обеспечивает качество человеческого капитала. Цель исследования – изучение возможностей ИИ для формирования презентационной компетенции взрослых с разным уровнем владения иностранным языком, анализ данных о реальном опыте применения студентами приложений ИИ.Материалы и методы. Использовались общенаучные и специальные методы: наблюдение, формализованный анкетный опрос с вопросами открытого и закрытого типов, сравнительный анализ, экспертное оценивание.Результаты исследования. Доказано, что использование ИИ обеспечивает положительную статистически значимую динамику развития презентационной компетенции студентов с разным уровнем владения ИЯ по сравнению с контрольной группой в когнитивном (базовый уровень Δ = 1,9; ΔМо = 2; средний – Δ = 1,6; ΔМо = 2; продвинутый уровень Δ = 1,5; ΔМо = 2) и коммуникативном компонентах (базовый уровень Δ = 1,3; ΔМо = 1; средний и подвинутый уровни Δ = 0,8; ΔМо = 1). Вместе с тем ни в экспериментальной, ни в контрольной группах не было выявлено значимого прироста в динамике развития цифрового компонента среди студентов всех трех уровней владения ИЯ. Выявлены основные функции, достоинства и недостатки ИИ для создания презентаций в субъективном оценивании обучающихся. Установлена необходимость дальнейшего развития критического мышления студентов, особенно со средним и базовым уровнем владения иностранным языком.Выводы. Сформулированы выводы об эффективности применения ИИ для формирования иноязычной презентационной компетенции. Дальнейшее исследование нацелено на разработку интегрированного подхода к обучению ИЯ в вузе с применением ИИ с учетом выявленных ограничений.

Об авторах

Е. П. Шишмолина

ФГБОУ ВО «Петрозаводский государственный университет»

Автор, ответственный за переписку.
Email: elena.shishmolina@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6253-1788

кандидат педагогических наук, доцент, доцент кафедры иностранных языков гуманитарных направлений

185910, Российская Федерация, г. Петрозаводск, пр-кт Ленина, 33

Список литературы

  1. Авдеева Д.А. Вклад человеческого капитала в рост российской экономики // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2024. Т. 28. № 1. С. 9-43. https://doi.org/10.17323/1813-8691-2024-28-1-9-43, https://elibrary.ru/dvkdjy
  2. Барков С.А., Зубков В.И. Высшее образование: непреодолимый институциональный разрыв с рынком труда // ЭКО. 2022. № 4 (574). С. 8-30. https://doi.org/10.30680/ECO0131-7652-2022-4-8-30, https://elibrary.ru/uruxls
  3. Шабурова А.В. Краеугольный камень успеха. Качество человеческого капитала организации и его структура // Креативная экономика. 2009. № 3 (27). С. 28-31. https://elibrary.ru/jzbkat
  4. Черникова И.В., Черникова Д.В. Конструктивистские схемы в современной теории познания. Эволюционный конструктивизм // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2018. № 42. С. 14-24. https://doi.org/10.17223/1998863X/42/2, https://elibrary.ru/xrkzox
  5. Полетаева Н.М., Борисова Е.А. Презентационная компетентность в структуре профессиональной деятельности специалиста // Человек и образование. 2018. № 1 (54). С. 92-96. https://elibrary.ru/orrgrd
  6. Малетова М.И. Технология развития презентационных компетенций будущих экономистов (на материале занятий по англ. языку): автореф. дис. … канд. пед. наук. Ижевск, 2011. 24 с. https://elibrary.ru/zoeveb
  7. Luckin R., Holmes W. Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. London: UCL Knowledge Lab, 2016. 58 р.
  8. Zhang S., Yao L., Sun A., Tai Yi. Deep learning based recommender system: a survey and new perspectives // ACM computing surveys (CSUR). 2019. Vol. 52. № 1. P. 1-38. https://doi.org/10.1145/3285029
  9. Genç A.C., Turkoglu Genc F., Kaya Z.N., Gönüllü E. AB1701 How to make a virtual presentation using artificial intelligence? // Annals of the Rheumatic Diseases. 2023. Vol. 82. № 1. Р. 2088-2089. https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2023-eular.6257
  10. Lai P., Chen J., Man V., Chan Ch.H. A new frontier in AI-assisted English oral presentation assessment // 2023 IEEE International Conference on Teaching, Assessment and Learning for Engineering (TALE). Auckland, 2023. Р. 1-8. https://doi.org/10.1109/tale56641.2023.10398320
  11. Zheng C., Wang D., Wang A. et al. Telling stories from computational notebooks: Ai-assisted presentation slides creation for presenting data science work // CHI’22: Proceedings of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2022. Art. 53. Р. 1-20. https://doi.org/10.1145/3491102.3517615
  12. Calva M.C.G., Patiño A.E.C., Díaz J.F.C. Dubbing technique in pronunciation skill among middle basic education students at a public institution in Loja school year 2023–2024 // Ciencia Latina Revista Multidisciplinar. 2024. Vol. 8. № 6. Р. 2848-2857. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i6.15052
  13. Yong Q.L. Application analysis of artificial intelligence in oral English assessment // Journal of Physics: Conference Series. 2020. Vol. 1533 (3). Art. 032028. http://doi.org/10.1088/1742-6596/1533/3/032028
  14. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомленность, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9-33. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33, https://elibrary.ru/tzytkm
  15. Бермус А.Г., Сизова Е.В. Педагогические, лингводидактические и психологические условия использования ChatGPT в системе высшего образования: систематический обзор // Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2024. № 11. С. 150-166. https://doi.org/10.24412/2304-120X-2024-11183, https://elibrary.ru/wwbvpz
  16. 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
  17. Прибыткова А.А., Тормышова Т.Ю., Хаустов О.Н. Использование системы автоматизированной оценки Criterion в обучении студентов языковых специальностей написанию эссе на иностранном языке: результаты экспериментальной проверки // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 2. С. 378-389. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-2-378-389, https://elibrary.ru/aocibl
  18. Черкасова Е.А. Эксперимент по дифференцированному обучения студентов технического вуза английской грамматике посредством учебного взаимодействия с чат-ботом с генеративным ИИ // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 5. С. 1239-1247. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-5-1239-1247, https://elibrary.ru/cqsvks
  19. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Евстигнеев М.Н. и др. Матрица инструментов искусственного интеллекта в лингвометодической подготовке будущих учителей иностранного языка // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 3. С. 559-588. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-3-559-588, https://elibrary.ru/jazkme
  20. Гуров Д.И., Леонов Д.Е., Кириллов Г.М. Влияние искусственного интеллекта на современных студентов: анализ, этические и философские аспекты // Вестник науки. 2024. Т. 3. № 12 (81). С. 1320-1331.
  21. Spector J.M., Ma S. Inquiry and critical thinking skills for the next generation: from artificial intelligence back to human intelligence // Smart Learning Environments. 2019. № 6 (1). Р. 1-11. http://doi.org/10.1186/s40561-019-0088-z
  22. 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
  23. Четырина Н.В. Организационно-педагогические условия обучения студентов иноязычному письменному взаимодействию на основе практики с чат-ботами // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 6. С. 1590-1607. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-6-1590-1607, https://elibrary.ru/egfqym.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».