Страница 11 из 12
В российской методической литературе существует ряд работ, освящающих содержание ИКТ-компетенции учителя и преподавателя иностранного языка [Евстигнеев, 2011; Сысоев, Евстигнеев, 2011; Титова, Авраменко, 2014; Титова, Самойленко, 2017; Титова, 2022]. Несмотря на незначительные расхождения, связанные с детализацией предметного наполнения компетенции, основанными на наборе используемых в процессе обучения иностранному языку ИКТ и цифровых средств, все авторы пришли к согласию относительно выделения двух компонентов ИКТ-компетенции – знаниевого и деятельностного. При этом многие ученые отмечали, что ИКТ-компетенция является динамичным конструктом, способным изменяться по мере появления новых и исчезновения старых, менее используемых средств.
Рассмотрим подробнее компоненты содержания компетенции преподавателя иностранного языка в области искусственного интеллекта.
1. Обучение учащихся и студентов видам иноязычной речевой деятельности на основе технологий искусственного интеллекта. Безусловно, современные информационные и коммуникационные технологии, созданные на основе технологий искусственного интеллекта, направлены на внеклассное самостоятельное развитие видов иноязычной речевой деятельности обучающихся. Вместе с тем на начальном этапе использования этих технологий и средств преподавателю важно показать ученикам весь лингводидактический потенциал конкретных технологий искусственного интеллекта и создать условия для развития видов речевой деятельности обучающихся в смешанном формате (аудиторно и внеаудиторно). Примером программы, созданной на основе машинного обучения и естественного языка, выступают чат-боты или голосовые помощники. В методической литературе последних лет появилось немало исследований, в которых авторы рассматривают различные аспекты внедрения чат-ботов в процесс обучения учащихся и студентов иностранному языку. В частности, предметом исследования П. В. Сысоева, Е. М. Филатова и Д. О. Сорокина [Сысоев, Филатов, Сорокин, 2023] выступили а) определение номенклатуры иноязычных речевых умений обучающихся, развиваемых на основе чат-ботов, и б) разработка поэтапной технологии обучения иноязычному речевому взаимодействию на основе практики с чат-ботом. В отношении номенклатуры иноязычных речевых умений, развиваемых на основе практики обучающихся с чат-ботом, на основе обобщения требований, представленных в Программе [Примерная рабочая программа среднего общего образования…, 2022: 9–10], исследователи предложили следующий перечень умений:
– приветствовать участника иноязычного взаимодействия и обмениваться фразами инициации диалога;
– запрашивать информацию по теме разговора;
– сообщать информацию по теме обсуждения (а) в краткой или развернутой форме передавать информацию о прочитанном / просмотренном / услышанном материале; б) предлагать характеристику лицам / объектам обсуждения; в) описывать события или представлять факты по теме обсуждения; г) выступать в качестве представителя своей страны / города / населенного пункта / сферы деятельности и т. п.; д) делать выводы и заключения; е) предлагать аргументы в пользу конкретных тезисов по теме обсуждения);
– переспрашивать, уточнять, переформулировать, выражать то же содержание другими словами;
– выражать свое мнение (точку зрения, отношение, согласие/несогласие) по обсуждаемой теме разговора;
– завершать разговор [Сысоев, Филатов, Сорокин, 2023: 48].
При этом авторы справедливо утверждают, что иноязычная практика с чат-ботом не может быть «брошена на самотек» – на самостоятельную работу обучающихся. В этом случае при отсутствии контроля учебно-познавательной деятельности обучающихся со стороны педагога практика может носить формальный характер и не принесет тех результатов, которые потенциально могли бы быть достигнуты при более методически продуманном обучении. Кроме того, авторы утверждают, что иноязычная практика с чат-ботом должна выступать одним из этапов методики обучения, когда сначала в аудитории происходит изучение и отработка нового материала, далее учащиеся и студенты во внеаудиторное время на основе программ чат-ботов отрабатывают изучаемые языковые или речевые средства в процессе иноязычного взаимодействия с чат-ботом, а затем уже в аудиторных условиях проводят анализ и обсуждение результатов практики с чат-ботом на предмет решения ими коммуникативных задач. Контроль иноязычной практики обучающихся с чат-ботом осуществляется посредством обсуждения результатов этой практики в малых группах в классе. Полный алгоритм обучения, предложенный учеными, включает семь последовательных этапов (табл. 8).
Таблица 8
Этапы организации иноязычного речевого взаимодействия обучающихся с чат-ботом
[Сысоев, Филатов, Сорокин, 2023: 49]
Таким образом, иноязычная практика обучающихся с чат-ботом должна быть одним из последовательных этапов программного и системного обучения учащихся и студентов иностранному языку.
2. Обучение учащихся и студентов аспектам иностранного языка на основе корпусных технологий. Данный прикладной аспект использования программ, технологий и средств обучения, основанных на технологиях искусственного интеллекта, является продолжением предыдущего пункта. Однако в отличие от развития иноязычных видов речевой деятельности в рамках данного пункта рассматриваются программы и технологии, направленные на формирование фонетических, лексических и грамматических навыков речи обучающихся. Чат-боты могут использоваться для отработки фонетических, лексических и грамматических навыков речи в процессе иноязычной практики обучающихся.
Кроме того, на современном этапе дальнейшее технологическое развитие получают корпусные технологии, функционирующие на основе естественного языка и анализа данных. В ряде методических работ В. В. Клочихин и О. Г. Поляков [Клочихин, Поляков, 2023], П. В. Сысоев и В. В. Клочихин [Сысоев, Клочихин, 2022], П. В. Сысоев и П. Ю. Золотов [Сысоев, Золотов, 2020] на конкретных примерах показывают, как различные типы лингвистических корпусов могут быть использованы для формирования у учащихся и студентов лексических и грамматических навыков речи. В качестве примера можно рассмотреть алгоритм обучения студентов коллокационной компетенции, представленный в работе П. В. Сысоева и В. В. Клочихина [Сысоев, Клочихин, 2023].
Алгоритм включал в себя три последовательных этапа. На первом, подготовительном, этапе преподаватель знакомил студентов с целями и задачами проекта, этапами обучения, планируемым результатом, критериями оценки. Обучающиеся знакомились с конкретной площадкой реализации проекта – лингвистическим корпусом, его техническими возможностями. На втором, процессуальном, этапе студенты индивидуально работали с корпусом: осуществляли поиск коллокаций, проводили анализ результатов поиска, обобщали сведения и формулировали правила использования коллокаций в речи. В аудитории студенты обсуждали результаты поиска и сделанные выводы, а затем использовали изученные коллокации в монологической или диалогической, устной и письменной речи. Часть этапов проходила в очном, часть в дистанционном форматах. На третьем, оценочном, этапе преподаватель оценивал финальный продукт проектной деятельности (например, письменная работа в виде эссе) и участие каждого из студентов в групповой коллективной работе.
3. Обучение учащихся и студентов организовывать процесс овладения иностранным языком по индивидуальной траектории. Традиционный формат очного изучения дисциплины в аудитории с элементами смешанного обучения позволяет лишь в какой-то мере выстроить индивидуальную траекторию обучения ученика или студента. По объективным причинам ученик всегда будет находиться в определенных временных рамках и будет ограничен содержанием обучения конкретному предмету. Технологии искусственного интеллекта позволят в полной мере реализовать индивидуальную траекторию обучения. На основе анализа объемов информации из предметной области знания и когнитивной науки, а также анализа выполненных конкретным учеником заданий в сопоставлении результатов его обучения с результатами обучения других учеников компьютер может выстроить индивидуальную траекторию обучения конкретному предмету. Искусственный интеллект сам будет отбирать учебный материал, типы учебных заданий, сложность и интенсивность их использования в обучении. В зарубежной научной литературе имеются исследования, описывающие опыт применения конкретных технологий искусственного интеллекта в выстраивании индивидуальной траектории обучения предмету [Dean, Huhn, 2007; Du Boulay, 2016; Holmes, Anastopoulou, Schaumburg, Mavrikis, 2018].