Analysis of the didactic potential of artificial intelligence tools in foreign language learning

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

this article investigates the didactic potential of artificial intelligence (AI) tools in the context of foreign language learning, conducted as part of the research project "Integration of Artificial Intelligence Tools into the Educational Process of Humanities-Oriented Universities" (MGIMO University, Ministry of Foreign Affairs of Russia, 2024). The study traces the historical evolution of AI applications in education, from early teaching machines to modern adaptive systems, and provides a comparative analysis of contemporary international and Russian research on the subject. It focuses on the capabilities of generative neural networks and other AI technologies to enhance language skill development, including speaking, writing, and comprehension, while also addressing their role in personalizing educational experiences. The research evaluates both the opportunities – such as improved learner autonomy and teaching efficiency – and the limitations, including ethical concerns and technological dependencies. Findings highlight AI’s significant value in modernizing foreign language pedagogy, offering practical insights for educators and policymakers aiming to integrate these tools into humanities-focused higher education settings.

About the authors

M. M Konkol

Moscow State University of International Relations (University)

Email: m.konkol@my.mgimo.ru

References

  1. Агальцова Д.В., Валькова Ю.Е. Технологии искусственного интеллекта для преподавателя вуза // Педагогические науки. МНКО. № 2 (99). 2023. С. 5 – 7.
  2. Евдокимова М.Г., Агамалиев Р.Т. Лингводидактический потенциал систем искусственного интеллекта // Экономические и социально-гуманитарные исследования. 2023. № 2 (38). С. 173 – 191. doi: 10.24151/2409-1073-2023-2-173-191.
  3. Ковальчук С.В., Тараненко И.А., Устинова М.Б. Применение искусственного интеллекта для обучения иностранному языку в вузе // Современные проблемы науки и образования. 2023. № 6. [Электронный ресурс] URL: https://s.science-education.ru/pdf/2023/6/33000.pdf (дата обращения: 20.02.2024).
  4. Кравцова А.Г. Chatgpt-3: перспективы использования в обучении иностранному языку // Мир науки, культуры, образования. 2023. № 3 (100). С. 33 – 35. doi: 10.24412/1991-5497-2023-3100-33-35.
  5. НИУ ВШЭ, Научно-образовательный портал IQ [Электронный ресурс] URL: https://iq.hse.ru/news/428632186.html (дата обращения: 20.02.2024).
  6. Пономарева Л.Д., Губчевская Е.А. Текстоцентрический кейс как лингводидактическая основа современного урока русского языка // Русский язык в школе. 2023. № 84 (4). С. 7 – 13. URL: https://doi.org/10.30515/0131-6141-2023-84-4-7-13.
  7. Сысоев П.В. Филатов Е.М. Чат-боты в обучении иностранному языку: преимущества и спорные вопросы // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 1. С. 66 – 72. doi: 10.20310/1810-0201-2023-28-1-66-72.
  8. Щебельская Э.Г., Маер В.В. Применение искусственного интеллекта в преподавании иностранного языка в неязыковом вузе // Мир науки, культуры, образования. 2023. № 5 (102). С. 76 – 81. doi: 10.24412/1991-5497-2023-5102-76-81.
  9. Холмс У., Бялик М., Фейдел Ч. Искусственный интеллект в образовании. Перспективы и проблемы для преподавания и обучения. Москва: PRO, 2022. 303 с.
  10. Bin-Hady W., Al Kadi A., Hazaea A., Ali J. Exploring the Dimensions of ChatGPT in English Language Learning: A Global Perspective // Library Hi Tech. 2023. [Электронный ресурс] URL: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/lht-05-2023-0200/full/html doi: 10.1108/LHT-05-2023-0200 (дата обращения: 20.02.2024).
  11. Chon Y.V., Shin D., Kim G.E. Comparing L2 learners' writing against parallel machine-translated texts: Raters' assessment, linguistic complexity and errors // System. 2021. Vol. 96. P. 102 – 408. doi: 10.1016/j.system.2020.102408. [Электронный ресурс] URL: https://www.researchgate.net/publication/346742435_Comparing_L2_learners'_writing_against_parallel_machine-translated_texts_Raters'_assessment_linguistic_complexity_and_errors (дата обращения: 20.02.2024).
  12. Dizon G., Gayed J.M. Examining the impact of Grammarly on the quality of mobile L2 writing // JALT CALL Journal. 2021. Vol. 17. № 2. P. 74 – 92. doi: 10.29140/jaltcall.v17n2.336. [Электронный ресурс] URL: https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1313365.pdf (дата обращения: 20.02.2024).
  13. Dizon G., Tang D. Intelligent personal assistants for autonomous second language learning: An investigation of Alexa // The JALT CALL Journal. 2020. Vol. 16. doi: 10.29140/jaltcall.v16n2.273. [Электронный ресурс] URL: https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1278230.pdf (дата обращения: 20.02.2024).
  14. Edmett A., Ichaporia N., Crompton H., Crichton R. Artificial intelligence and English language teaching: Preparing for the future // British Council. 2023. doi: 10.57884/78EA-3C69. [Электронный ресурс] URL: https://www.teachingenglish.org.uk/sites/teacheng/files/2024-08/AI_and_ELT_Jul_2024.pdf (дата обращения: 20.02.2024).
  15. Haider A.S., Al-Salman S. The effects of intralingual subtitles on Jordanian university students' foreign language learning // International Journal of Instruction. 2022. Vol. 15. № 4. P. 57 – 56. doi: 10.29333/iji.2022.1544a.
  16. Ironsi C. Exploring the Potential of Generative AI in English Language Teaching // Handbook of Research on Generative AI in Education and Training. IGI Global, 2024. С. 140 – 162. doi: 10.4018/979-8-3693-0487-7.ch007. [Электронный ресурс] URL: https://www.igi-global.com/gateway/chapter/336036 (дата обращения: 21.06.2024).
  17. Jin J., Wang H. Using calibrator to improve robustness in Machine Reading Comprehension. 2022. [Электронный ресурс] URL: https://openreview.net/pdf?id=ppnnSuI-Djz (дата обращения: 20.02.2024).
  18. Kazu ?.Y., Kuvvetli M. The Influence of Pronunciation Education via Artificial Intelligence Technology on Vocabulary Acquisition in Learning English // International Journal of Psychology and Educational Studies. 2023. Vol. 10. P. 480 – 493. doi: 10.52380/ijpes.2023.10.2.1044.
  19. Paramasivam Nirmala S.J. Improving Learner's Comprehension Using Entailment-Based Question Generation // 5th International Conference on Computational Intelligence and Networks (CINE). Bhubaneswar, India, 2022. С. 1 – 5. doi: 10.1109/CINE56307.2022.10037529.
  20. Shanmugasundaram M., Tamilarasu A. The impact of digital technology, social media, and artificial intelligence on cognitive functions: a review // Frontiers in Cognition. 2023. Vol. 2. Art. 1203077. doi: 10.3389/fcogn.2023.1203077. [Электронный ресурс] URL: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcogn.2023.1203077 (дата обращения: 21.06.2024).
  21. Shivakumar A., Shukla S., Vasoya M., Kasrani I.M., Pei Y. AI-enabled language speaking coaching for dual language learners // IADIS International Journal on WWW/Internet. 2019. Vol. 17. № 1. [Электронный ресурс] URL: https://www.iadisportal.org/ijwi/papers/2019171105.pdf (дата обращения: 21.06.2024).
  22. UNESCO. Ministerial round table on generative AI in education. 2023. [Электронный ресурс] URL: https://www.unesco.org/en/articles/ministerial-roundtable-generative-ai-education, (дата обращения: 01.01.2024).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).