Implementation of the technology “flipped class” in the form of an integrated model “artificial intelligence + learning platform + language exchange” in teaching Russian as a foreign language in Chinese universities

Cover Page

Cite item

Abstract

the aim of the study is to examine the methods of application and practical effect of the technology "flipped classroom" in the form of an integrated model combining "AI + learning platform + language exchange" in teaching Russian as a foreign language in Chinese universities. The author has developed methods of systematic teaching used by students of Russian language faculties of Chinese universities during the course of pedagogical practice. This training is based on four stages: before, during, after classes and expanding tasks after class, and at the same time tests and revises the effectiveness of the specified model, based on the data obtained through questionnaires and monitoring the implementation of the model in the learning process. The novelty of the approach is manifested in the combination of the functions of the Chaoxing platform and the artificial intelligence (AI) tools of Deep Seek, which form a new learning technology in the "flipped classroom", based on the principle of "generation of materials and tasks using AI + platform management and interaction + intercultural language exchange". Analysis of the data obtained allowed the author to conclude that the technology “flipped classroom”, despite the challenges it faces, includes a combination of high speed AI data processing and the advantages of local learning platforms, which helps to effectively solve the problems of limited number of teaching hours, insufficient language practice and lack of communicative scenes in teaching Russian in Chinese universities.

About the authors

Fan Xu

Moscow Pedagogical State University

References

  1. Де Ягер Л. Влияние перевёрнутого класса как разновидности онлайн-обучения на преподавателей // Вопросы образования. 2020. № 2. С. 175 – 203.
  2. Денисенко А.В., Березняцкая М.А., Калинина Ю.М. Применение технологии «перевёрнутый класс» на занятиях с иностранными студентами нефилологических специальностей // Русистика. 2022. Т. 20. № 1. С. 115 – 126.
  3. Институт русского языка Пекинского университета иностранных языков. Восток – Русский язык в университете 2 (новая версия) / под общ. ред. Ши Тьецян. М.: Издательство по преподаванию и изучению иностранных языков. 2010. 292 с.
  4. Леонтьев А.А. Теория речевой деятельности на современном этапе и её значение для обучения иностранцев русскому языку // Русский язык за рубежом. 1977. № 3. С. 57 – 61.
  5. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9 – 33.
  6. Сюй Ф. Применение технологии «перевёрнутого класса» в обучении русскому языку как иностранному студентов в китайских вузах // Педагогическое образование. 2024. Т. 5. № 12. С. 139 – 144.
  7. Фэн Ц., Чжан К. Способность искусственного интеллекта помогать преподаванию и исследованиям иностранных языков - например, ChatGPT ? 4o и модель Wenxin 4.0. // Электрообразование иностранных языков. 2024. № 3. С. 3 – 12.
  8. Цзинь Ц. Инновационное применение «перевёрнутого класса» в преподавании русского языка // Педагогический форум. Январь 2022. № 3. С. 57 – 60.
  9. Цяо С. Изучение и практика новой модели обучения русскому языку на высоком профессиональном уровне «перевёрнутый класс» - на примере Чжэнчжоуского железнодорожного профессионально-технического института // Вестник Чжэнчжоуского профессионально – технического института железных дорог. Декабрь 2020. Т. 32. № 4. С. 81 – 83.
  10. Чжан Х. Как работает DeepSeek - R1? // Журнал Шэньчжэньского университета (политехническое издание). С. 1 – 7. URL: https://link.cnki.net/urlid/44.1401.N.20250210.1628.002.
  11. Чэн Ж. Проблемы организации гибридного обучения РКИ в китайском вузе // Русский язык как иностранный в смешанном формате обучения: проблемы и перспективы: мат. междунар. науч.-практ. конф. Москва, 13 февраля 2023 года / под общ. ред. С.А. Вишнякова. М., 2023. С. 59 – 63.
  12. Ян Ш. Прикладная модель обучения английскому чтению на основе платформы «Чаосин» // Современный английский язык. 2023. Т. 12. № 24. С. 49 – 51.
  13. Beatty K., Teaching and researching computer-assisted language learning. M.: Second Edition. 2013. 272 р.
  14. Jonathan B., Aaron S. Flip Your Classroom – Reach Every Student in Every Class Every Day // International society for technology in education. M.: ISTE ASCD, 2012. 168 p.
  15. Kunyang Q., Xuande W. ChatGPT as a CALL tool in language education: A study of hedonic motivation adoption models in English learning environments // Education and Information Technologies 2024. P. 19471 – 19503.
  16. Robert T. Inverting the Linear Algebra Classroom. 2012. P. 12 – 19. URL: http://prezi.com/dz0rbkpy6tam/inverting-the-linear-algebra-classroom.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


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).