Обучение студентов написанию письменных работ на основе практики с инструментами генеративного искусственного интеллекта

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. В настоящее время все больше и больше инструментов генеративного искусственного интеллекта (ИИ) начинают использоваться в обучении иностранному языку в целом и письменной речи на иностранном языке в частности. Отличительная особенность генеративного ИИ заключается в его способности предоставлять пользователю оценочную обратную связь, на основе которой обучающиеся могут подкорректировать и доработать свои письменные творческие работы. Некоторые ученые в своих работах утверждали о необходимости включения этапов учебного внеаудиторного взаимодействия обучающихся с инструментами генеративного ИИ в традиционные методики обучения, используя их лингводидактический потенциал в корректировке черновых версий работ. Вместе с тем проверка эффективности подобных методик обучения не всегда выступала предметом исследования ученых. Цель исследования – разработать методику обучения студентов письменной речи на иностранном языке, включающую их внеаудиторное взаимодействие с одним из инструментов генеративного искусственного интеллекта, предоставляющего оценочную обратную связь, а также проверить ее эффективность в ходе экспериментального обучения.Материалы и методы. В исследовании приняли участие обучающиеся 2 курса специальности 45.05.01 «Перевод и переводоведение» ФГБОУ ВО «Липецкий государственный технический университет». Участники контрольной группы (N = 25) обучались по традиционной методике обучения письменной речи на иностранном языке, не предполагающей использование инструментов генеративного ИИ. Участники экспериментальной группы (N = 25) использовали авторскую методику, подразумевающую их внеаудиторное взаимодействие с одним из инструментов генеративного ИИ (ChatGPT 4.0, Criterion, YandexGPT). Аспектами контроля в исследовании выступали следующие умения письменной речи: а) написание делового письма; б) написание эссе контрастивно-сопоставительного характера; в) написание эссе аргументативного характера; г) написание рецензии на фильм или книгу. В качестве метода статистической обработки данных был применен t-критерий Стьюдента.Результаты исследования. В ходе экспериментального обучения было доказано, что инновационная авторская методика обучения студентов письменной речи на иностранном языке, включающая внеаудиторное взаимодействие обучающихся с инструментами генеративного искусственного интеллекта, является более эффективной по сравнению с традиционной методикой обучения в развитии у студентов следующих умений письменной речи: написания делового письма (t = 3,19 при р = 0,001), написания эссе контрастивно-сопоставительного характера (t = 3,19 при р = 0,002), написания эссе аргументативного характера (t = 2,28 при р = 0,001), написания рецензии на фильм или книгу (t = 2,46 при р = 0,001).Выводы. Новизна проведенного исследования заключена в разработке поэтапной методики обучения студентов письменной речи на иностранном языке, включающей внеаудиторное взаимодействие обучающихся с одним из инструментов генеративного искусственного интеллекта (ChatGPT 4.0, Criterion, YandexGPT). На основе получаемой оценочной обратной связи от ИИ студенты дорабатывали черновые версии своих работ. Предлагаемая методика может использоваться в обучении учащихся и студентов письменной речи на иностранном языке в средней школе и вузе.

Об авторах

О. Н. Хаустов

ФГБОУ ВО «Липецкий государственный технический университет»

Email: o.khaustov@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-6947-4397

кандидат педагогических наук, доцент кафедры иностранных языков

398042, Российская Федерация, г. Липецк, ул. Московская, 30

Т. Ю. Тормышова

ФГБОУ ВО «Липецкий государственный технический университет»

Email: tatyanalip@list.ru
ORCID iD: 0009-0005-2435-7359

кандидат педагогических наук, доцент кафедры иностранных языков

398042, Российская Федерация, г. Липецк, ул. Московская, 30

Н. И. Суханова

ФГБОУ ВО «Липецкий государственный технический университет»

Автор, ответственный за переписку.
Email: nataljasukhanova2009@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6029-8206

кандидат педагогических наук, старший преподаватель кафедры иностранных языков

398042, Российская Федерация, г. Липецк, ул. Московская, 30

Список литературы

  1. Сысоев П.В. Использование технологий искусственного интеллекта в обучении иностранному языку: тематика методических работ за 2023 год и перспективы дальнейших исследований // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 2. С. 294-308. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-2-294-308, https://elibrary.ru/cwzkhs
  2. Park J. An AI-based English grammar checker vs. human raters in evaluating EFL learners’ writing // Multimedia-Assisted Language Learning. 2019. Vol. 22. № 1. P. 112-131. https://doi.org/10.15702/mall.2019.22.1.112
  3. Ghufron M.A., Rosyida F. The role of Grammarly in assessing English as a foreign language (EFL) writing // Lingua Cultura. 2018. Vol. 12. № 4. P. 395-403. https://doi.org/10.21512/lc.v12i4.4582
  4. Kim H.S., Cha Y., Kim N.Y. Effects of AI chatbots on EFL students’ communication skills // Korean Journal of English Language and Linguistics. 2021. Vol. 21. P. 712-734. https://doi.org/10.15738/kjell.21..202108.712
  5. Haryanto E., Ali R. Students’ attitudes towards the use of Artificial Intelligence SIRI in EFL learning at one public university // International Seminar and Annual Meeting BKS-PTN Wilayah Barat. 2018. Vol. 1. № 1. P. 190-195.
  6. Буров В.А., Попова Н.В. Современные методы внедрения структурной и содержательной геймификации в процессе обучения иностранному языку // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 74-80. https://elibrary.ru/tlxvwr
  7. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика обучения студентов написанию иноязычных творческих работ на основе оценочной обратной связи от искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. 2024. № 1 (67). С. 115-135. https://doi.org/10.32744/pse.2024.1.6, https://elibrary.ru/tmstly
  8. Тормышова Т.Ю., Рязанцева Т.Ю., Суханова Н.И. Обучение студентов-лингвистов написанию эссе на иностранном языке на основе работы с системой автоматизированной оценки Criterion // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 1. С. 99-108. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-1-99-108, https://elibrary.ru/pdgnzr
  9. 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
  10. Perdana I., Farida M. Online grammar checkers and their use for EFL writing // Journal of English Teaching, Applied Linguistics and Literatures (JETALL). 2019. Vol. 2. № 2. P. 67-76. https://doi.org/10.20527/jetall.v2i2.7332
  11. Dembsey J.M. Closing the Grammarly® gaps: a study of claims and feedback from an online grammar program. The Writing Center Journal. 2017. Vol. 36. № 1. P. 63-100.
  12. Jayavalan K., Razali A.B. Effectiveness of online grammar checker to improve secondary students’ English narrative essay writing // International Research Journal of Education and Sciences. 2018. Vol. 2. № 1. P. 1-6.
  13. Manap M.R., Ramli N.F., Kassim A.A.M. Web 2.0 automated essay scoring application and human ESL essay assessment: a comparison study // European Journal of English Language Teaching. 2019. Vol. 5. Issue 1. P. 146-162. https://doi.org/10.5281/zenodo.3461784
  14. Коренев А.А. Стратегии использования искусственного интеллекта для предоставления письменной обратной связи в обучении иностранному языку // Вестник Московского университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. № 2. С. 68-77. https://doi.org/10.55959/MSU2074-1588-19-27-2-5, https://elibrary.ru/hizddu
  15. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика обучения учащихся и студентов написанию эссе в триаде «обучающийся – преподаватель – искусственный интеллект» // Вестник Московского университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. № 2. С. 38-54. https://doi.org/10.55959/MSU2074-1588-19-27-2-3, https://elibrary.ru/ivcgto
  16. 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
  17. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Евстигнеев М.Н., Поляков О.Г., Евстигнеева И.А., Сорокин Д.О. 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
  18. Almusharraf N., Alotaibi H. An error-analysis study from an EFL writing context: human and automated essay scoring approaches // Technology, Knowledge and Learning. 2023. Vol. 28. P. 1015-1031. https://doi.org/10.1007/s10758-022-09592-z
  19. Guo K., Wang D. To resist it or to embrace it? Examining ChatGPT’s potential to support teacher feedback in EFL writing // Education and Information Technologies. 2024. Vol. 29. Issue 7. P. 8435-8463. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12146-0
  20. Mizumoto A., Eguchi M. Exploring the potential of using an AI language model for automated essay scoring // Research Methods in Applied Linguistics. 2023. Vol. 2. Issue 2. Art. 100050. https://doi.org/10.1016/j.rmal.2023.100050
  21. 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
  22. Сысоев П.В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 2. С. 31-53. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2024-33-2-31-53, https://elibrary.ru/vtaiuo

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».