Full text

Процесс изучения иностранного языка при условии, что обучаемый исключен из среды целевого языка, обычно сопряжен с невозможностью практического применения изучаемого языка. При этом языковое обучение сопровождается целым спектром проблем практического характера: различия культурных реалий, трудности с произношением, недостаточная мотивация, поскольку обучаемые не видят возможности практического применения языка за пределами учебной аудитории, и проч. Разумеется, существуют классические виды лингафонных занятий, повторения за диктором, расшифровка радио- и телевизионных передач и виды групповых работ на занятиях. Однако наполняемость учебных групп – оптимальной считается 6–8 обучаемых – не позволяет практиковать язык индивидуально с преподавателем, т. е. практика весьма неэффективна и студент потенциально страдает от неуверенности, застенчивости и непроверенных ошибок в грамматике и произношении. В результате этого у некоторых обучаемых начинает вырабатываться еще и страх социального общения. С другой стороны, современные технологии открывают необъятный простор образовательных возможностей, и в частности для изучения языков, поскольку реализуют два самых главных принципа самостоятельной когнитивной деятельности: учиться в любое удобное время и на неограниченном количестве оригинальных материалов. Так преподаватели и исследователи пришли к мысли о практической пользе чат-ботов. Их история гораздо длиннее и насыщеннее, чем принято считать. Идея искусственного интеллекта зародилась еще в античные времена и упоминалась в греческой мифологии, однако серьезный подход к искусственному интеллекту начинается в годы Второй мировой войны, когда его впервые попытались перевести в физическую реальность. За прошедшие годы в данной области были проведены многочисленные исследования, приведшие к знаковым изменениям в робототехнике, повлиявшим на программное наполнение, внешние параметры, психологические характеристики и проч. Данная статья анализирует образовательный потенциал онлайн-чат-ботов при изучении иностранных зыков и конкретно для развития коммуникативных навыков, поскольку системы искусственного интеллекта могут стать средством языковой практики для обучаемого в любой удобной ситуации с учетом того, что они совместимы с любой операционной системой смартфонов, планшетов, ноутбуков. В результате исследования планируется доказать необходимость включения искусственных интеллектуальных систем в языковой образовательный процесс.

 

Обзор литературы / Literature review

 

Все больше и больше исследований, относящихся к вопросу использования искусственных интеллектуальных систем, отмечается в мире с начала 2000-х годов. Изучение языка с поддержкой чата привлекло внимание как отечественных, так и зарубежных исследователей и преподавателей в силу многих причин. Например, Л. Фрайер и Р. Карпентер [1] говорят о практически неограниченных возможностях ежедневной языковой практики, но подчеркивают, что чат-боты принесут больше пользы обучаемым продвинутого уровня, чем начинающим. М. Аллуш, А. Азария и Р. Азулай [2] указывают, что выполнение учебных заданий – чтение и обсуждение прочитанного/упражнения – с поддержкой чат-бота характеризуется большей эффективностью в силу того, что можно получить поддержку/проверку своей работы в чате. А. П. Кононенко и Л. А. Недосека [3], рассматривая продвинутый уровень обучения, отмечают, что системы искусственного интеллекта предлагают тестовые задания по различным дидактическим единицам, исследовательские задания с обеспечением обратной связи. Несомненно значимое с точки зрения экономии времени и обучаемого, и преподавателя преимущество выделяют в своей работе С. Бибо, Т. Франсуа, П. Десмет [4]: обучаемые при работе с чат-ботами имеют возможность быстро получать практически неограниченный объем обновленной информации по интересующей теме, в то время как преподаватели могут выстраивать свои проектные задания более творчески и эффективнее использовать дополнительные ресурсы для более углубленного изучения материала. Исследования в данной области характеризуются не только положительными позициями – многие практикующие педагоги указывают на существенные недостатки искусственного интеллекта. Так, О. В. Маруневич и Н. А. Малишевская [5] обнаружили, что общение с чат-ботом длится гораздо меньше, чем разговор с живым собеседником, в силу того, что диалог с искусственным интеллектом лишен эмоций и визуального контакта. В работе К. Магейра, Д. Питтоу и др. [6] описаны различные ситуации повседневного и делового общения с использованием активной лексики целевого курса, смоделированные онлайн-чат-ботами. Интересный подход к оценке потенциальных психологических элементов комфорта и дискомфорта в общении с чат-ботами представлен у авторов Ю. Ли, К.-Ю. Чен и др. [7], которые отмечают положительное влияние чат-ботов на снижение языковой тревожности и дискомфорта у студентов. А. С. Будникова и О. С. Бабенко [8] также описали интерактивные, учебные и технологические аспекты искусственных интеллектуальных агентов и подчеркнули увеличение словарного запаса и грамматических результатов обучения, а также положительное влияние на уверенность учащихся в себе и мотивацию к языковому обучению. Методическую функцию чат-ботов выделяют в своей работе П. В. Сысоев и Е. М. Филатов [9], предложив использовать их в качестве симуляторов, подачи информации, методических рекомендаций по работе с материалом и проч. В исследовании А. С. Аристовой и ее коллег [10] подчеркивается новизна использования чат-ботов для автоматизации процесса обучения, указывается на несколько недостатков в разработке программного контента и использовании чат-ботов в образовательных целях. Н.-Ю. Ким [11] анализирует аспект психологического взаимодействия обучаемого с системой искусственного интеллекта: автор уверен, что диалоговая форма общения с чат-ботом создает ощущение психологического комфорта во время занятия – так же как с живым преподавателем. Таким образом, анализ работ отечественных и зарубежных авторов по рассматриваемой проблеме говорит о несомненной практической направленности исследований, т. е. системы искусственного интеллекта предлагают неограниченный коммуникативный потенциал, который, при грамотной методической, проектной, психологической деятельности педагога, приведет к формированию продвинутых языковых коммуникативных навыков и улучшенных навыков социального общения. Аналогично, устранение недочетов программного обеспечения чат-ботов положительно скажется на результатах обучения и психологической готовности личности не только к использованию искусственных интеллектуальных систем в образовательном процессе, но и к снятию психологической скованности в межличностном общении.

Суммируя теоретические и практические позиции, представленные в работах отечественных и зарубежных ученых, мы пришли к выводу, что языковые чат-боты при использовании в качестве коммуникационных агентов обладают как положительным потенциалом, так и существенными недостатками. Так, среди преимуществ мы выделяем следующие:

  1. Применение технологий искусственного интеллекта повышает мотивацию обучаемых к изучению языка благодаря эффекту новизны, интерактивным переходам, инновационным методам и приемам.
  2. Иноязычные коммуникативные умения, и особенно фонетические навыки, нарабатываются гораздо быстрее и качественнее при использовании языковых коммуникационных агентов.
  3. Доступность данной технологической парадигмы для самостоятельного использования ограничивается лишь наличием Интернета и смарт-гаджетом.
  4. Повышение уровня психологического комфорта обучаемого при контакте с чат-ботом, устранение тревожности и страха совершить ошибки в речи.

Наряду с вышеуказанными параметрами мы указываем на недостатки языковых агентов:

  1. Речевой контакт с языковым чат-ботом эффективен после изучения темы или отдельной дидактической единицы с преподавателем. Особенно важно это для младшей возрастной категории обучаемых, которые в достаточно большой степени зависят от объяснения преподавателей.
  2.  Отсутствие эмоциональной окраски речи, монотонность реплик чат-бота делают обучение с ним скучным и проигрывающим живому межличностному общению, для которого характерны аргументация, эмоции и даже спонтанные смены темы дискуссии.

 

Методологическая база исследования / Methodological base of the research

 

Основываясь на широком круге исследований, мы констатируем, что понятия «чат-бот» и «искусственные интеллектуальные системы» имеют весьма гибкую трактовку, которая, в зависимости от уровня развития программного наполнения, отражала набор программных алгоритмов, которые имитировали (с разной степенью успеха) функциональные возможности человеческого мозга: ощущать, планировать, анализировать, учиться и т. д. – все то, что характерно для разумных существ. Программное моделирование задач человеческой деятельности является одним из самых востребованных и перспективных направлений IT-отрасли.

Сам термин “artificial intelligence” (англ.) впервые был представлен в 1956 году на конференции университета Дартмунда Дж. МакКарти, однако теоретическое обоснование понятия случилось много ранее – в 1935 году. А. Тьюринг описал тогда еще не существовавшую, абстрактную машину, способную производить элементарные разумные функции. Впоследствии сам Тьюринг разработал эмпирический тест, производящий оценку искусственного интеллекта, и предложил считать интеллектуальными лишь те системы, общение с которыми ничем не будет отличаться от человеческого [12]. Так, в 1952 году первая из самых успешных по критериям того времени система искусственного интеллекта играла с человеком в шашки, могла анализировать ситуацию на игровой доске и прогнозировать ходы соперника.

Непосредственно термин «чат-бот» (chatbot, англ.) представляет собой сокращенное от “chattering robot”, т. е. говорящий робот, «болтун». Первым среди чат-ботов была Элиза – прообраз Siri, разработанная Дж. Вайзенбаумом в 1965 году, которая по сегодняшним меркам с трудом могла претендовать на звание полноценного бота. Программное обеспечение создавало видимость общения, но в действительности весь процесс сводился к ручному вводу ключевых фраз и вопросов, ответы на которые были запрограммированы. К концу 70-х годов прошлого века и научный, и общественный интерес к разработкам в области искусственного интеллекта практически исчез, и только в середине 90-х годов это направление снова привлекло внимание общества, когда чемпион мира по шахматам Гарри Каспаров проиграл ставшему знаменитым компьютеру IBM Deep Blue. Тогда же ряд исследователей стали дифференцировать ключевые области искусственного интеллекта – понятия нейронных сетей и машинного обучения [13]. Существенные отличия указанных дефиниций заключаются в том, что машинное обучение, к примеру, представляет отдельные технологии обучающих программ и является лишь одним из частных случаев искусственного интеллекта. Самый распространенный вид машинного обучения – это применение нейронных сетей. Они, в свою очередь, есть компьютерный алгоритм, основанный на множестве искусственных нейронов, цель которых – моделировать работу головного мозга. Данная система имеет практическую ценность в клинической медицине, позволяя реабилитировать клетки головного мозга, поврежденные вследствие тяжелых травм и болезней. Однако в образовательной практике применяются самые сложные системы, основанные и на работе нейронных сетей, и на элементах машинного обучения, – системы искусственного интеллекта, способные выполнять задачи, присущие исключительно человеческому интеллекту.

За прошедшие более полувека появилось множество компьютерных языков, максимально приблизивших чат-ботов к человеческому разуму и стилю общения, а также давших возможность общаться с чат-ботами онлайн. Образовательные чат-боты весьма распространены, служат образовательным целям и могут революционизировать саму суть образовательного процесса. Знаменитый Билл Гейтс [14], размышляя об образовательном потенциале чат-ботов, заявил, что самым значительным прорывом, который даст человечеству данная технологическая парадигма, станет значительное улучшение качества и доступности образования. По оценкам специалистов, значение искусственного интеллекта в образовательной сфере превосходит даже повсеместное распространение компьютеров. Только лишь две из множества существующих технологий – глубокого обучения (DL) и обработки естественного языка (NLP) – помогают студентам прояснить сложную терминологию, описать и доказать закон, совершенствовать навыки разговорной речи родного или иностранного языка.

Стратегия любого образовательного чат-бота направлена на обеспечение индивидуального подхода к обучению с помощью концепции виртуального помощника, который способен поддерживать разговор и выступать в качестве собеседника, имитируя речь человека, благоприятно влиять на эмоционально-мотивационные результаты обучения, такие как восприятие, потребность в познании, мотивация и творческая самореализация. Подобные чат-боты работают практически внутри всех существующих мессенджеров, их легко установить на любую операционную систему смартфона или планшета и использовать при любой возможности – от поиска прогноза погоды, мест для шоппинга, практики ролевых игр, имитирующих реальную жизнь, или путеводителя по городу до обсуждения просмотренного фильма, прочитанной книги или ситуации бытового/ учебного характера.

Учитывая, что в мире насчитывается почти 760 миллионов человек, которые изучают английский в качестве второго, третьего и т. д. языка и проживают в странах, где крайне мало возможностей практиковать английский, чат-боты рассматривают как один из потенциально ценных элементов обучающей языковой системы [15].

Современные чат-боты включают в себя платформы для разработки визуальных чатов, с помощью которых преподаватели, даже без опыта программирования, могут создавать собственные чаты и адаптировать под собственные нужды необходимый учебный материал, как, например, в BotStars и Dialogflow, в которых обучаемый способен перетаскивать диалоговые потоки посредством панели управления [16].

Активная диалоговая практика и достаточное погружение в языковую обучающую среду являются, бесспорно, важнейшими критериями выработки языковых разговорных компетенций. Однако даже в случае использования чат-ботов мотивация и психологический настрой играют важную роль в желании и стремлении к занятиям и использованию изучаемого языка, отмечают исследователи И. Докукина и Ю. Гуманова [17]. Они указывают на то, что разработчики чат-ботов и преподаватели стремятся создавать более интерактивное и аутентичное содержание ботов, с тем чтобы занятия в чатах стали эффективнее, чтобы снизить застенчивость и повысить психологический комфорт обучаемых и подготовить их к реальной языковой практике. Данный аспект чат-ботов основывается на теории транзакционного пространства, исследующей психологическое и коммуникационное пространство между обучаемым и преподавателем, обучаемым и средой ему подобных, обучаемым, контентом и технологиями обучения (автор М. Мур, 1980). Согласно указанной теории, существует определенный дефицит, разрыв в психологическом и коммуникационном аспекте между преподавателем и обучаемым в образовательном онлайн-пространстве – все это создает возможность потенциального недопонимания. Если же транзакционное пространство сокращается, обучаемый ощущает гораздо больший коммуникационный комфорт [18]. Чат-боты предлагают диалоговые виды коммуникации с тем, чтобы освоение обучающего контента происходило максимально эффективно. Кроме того, здесь также задействована теория социального присутствия, предполагающая, что коммуникацию можно считать эффективной, если участвующие в ней стороны осуществляют устную коммуникацию лицом к лицу, а письменные и текстовые задания занимают наименьшую долю контента. По нашему мнению, фактор социального присутствия редко учитывается разработчиками современных традиционных учебных программ, что снижает результативность курсов.

Образовательные чат-боты в языковой среде должны отвечать следующим параметрам:

-     Непрерывное обучение: чат-боты всегда готовы к использованию, без перерывов и выходных. Обучаемые могут практиковаться в языке абсолютно в любое время и вне зависимости от местонахождения [19].

-     Чат-боты обеспечивают обучаемых неограниченным объемом дополнительной языковой информации, которой обычный собеседник/ преподаватель/ сокурсник не может владеть. Это особенно верно, если речь идет о сокурсниках одного уровня, готовящихся по одной программе или претендующих на сдачу одинакового экзамена. Хорошо спроектированный чат-бот охватывает не только всю учебную информацию по языку, включая все уровни изучения, но и широкий спектр разговорных выражений, вопросов, тезаурус и проч. [20, 21].

-       Чат-бота невозможно утомить многократными повторениями, он, в отличие от потенциального собеседника, будет предлагать тренировочные ситуативные задания бесконечно – например, часто задаваемые вопросы, ответные реплики при изменении хотя бы одного параметра разговорной ситуации и т. д. (Ким, 2018б). К тому же застенчивость в общении у обучаемого исчезает по мере того, как он понимает, что он не выглядит нелепо перед чат-ботом, наоборот – это реальная возможность совершенствовать иностранную речь. Таким образом, языковая практика может быть весьма продуктивной [22].

-     Чат-бот будет совершенствовать свой образовательный потенциал вместе с обучаемым. В случае если бот представляет собой «сложное» программное приложение, он способен анализировать запросы, фразы и с каждым новым обращением становится умнее и функциональнее [23].

Перспективы применения языковых диалоговых чат-ботов будут напрямую зависеть от того, насколько грамотно в техническом исполнении в них представлены следующие позиции, среди которых мы идентифицируем психологические аспекты [24]:

-     Понимание.

-     Память.

-     Настроение.

-     Личность.

-     Непрерывность.

-     Смена темы дискуссии.

Верно идентифицировать/понимать запрос пользователя – это центральная функция искусственного интеллекта. Технологии, задействованные в этом аспекте, предоставляют возможность подключить дополнительную информацию для более полного ответа, а кроме того, гарантируют владение ботом самыми новыми данными по дискутируемому вопросу. Память чат-бота сохраняет единожды найденную информацию для дальнейших взаимодействий с пользователем. Так, наиболее часто востребованные сайты (например, обращение к электронным словарям/определенному языку) будут подключены ботом быстрее остальных. Искусственный интеллект может распознавать настроение пользователя, но происходит это исключительно посредством вербальных характеристик: например, находясь в приподнятом настроении, человек использует определенный набор фраз, длина фраз несколько продолжительней, чем в ситуациях стресса, грусти, депрессии. Таким образом чат-бот с искусственным интеллектом может оценивать, в каком состоянии сейчас находится его пользователь. Оценка позиции «личность» у чат-бота зависит от того, насколько глубоко пользователь вовлечен во взаимодействие с чат-ботом. Поэтому чем более общение обучаемого с чат-ботом напоминает разговор живых собеседников, тем выше оцениваются личностные характеристики бота. Непрерывность как характеристика чат-бота выражается в том, что он способен продолжить разговор, даже если пользователь сменил устройство – например, с телефона перешел на планшет (разумеется, чат-бот должен быть установлен на обоих гаджетах). Данная позиция рассматривается пользователями как одна из ключевых при выборе и установке бота – отсутствие необходимости повторений в общении с ботом при смене устройства добавляет комфорта в обучении. Изменение темы дискуссии весьма характерно для человеческого общения, и исследователи В. Коберн, Д. Шустер, Б. Адамс [25] считают, что чат-боты с искусственным интеллектом, при условии верного программного обеспечения, вполне способны адаптироваться к смене темы диалога. Следовательно, понимание контекста, внушительные объемы памяти, обработка естественного языка, анализ настроения наделили чат-ботов с искусственным интеллектом мощными возможностями и образовательным потенциалом – т. е. диалоговые чат-боты, благодаря функциям обработки входящих письменных и устных сообщений, реагирования на них в достаточно естественной манере, способны функционировать в различных ситуациях общения. Они понимают и распознают нюансы употребления лексических словоформ, включая фразеологические обороты и сленг, грамматические категории, стилистику речи, а также распознают и реагируют на тип эмоционального состояния пользователя.

Тем не менее существуют и негативные моменты в использовании чат-ботов в языковом обучении – о них говорят практически все исследователи, изучающие инновационные технологии в образовании. Так, З. Г. Дарамилова и А. В. Жандарова [26] указывают, что «эффект новизны» применения чат-ботов в изучении языка является возможной причиной того, что обучаемые крайне недолго занимаются в онлайн-чатах, что впоследствии снижает результативность занятий. Данный «эффект новизны» технологии достаточно привлекателен для обучаемых вначале, что и объясняет их интерес к занятиям с ботами. Но по мере того, как технология становится более знакомой, по большей части изучены переходы и связи, студенты все реже практикуют занятия с ботом. Еще один аспект, снижающий эффективность от применения чат-бота в языковом образовании, заключается в том, что чат-боты имеют ограничения по использованию в зависимости от уровня владения языком. Так, чат-боты обладают несомненным образовательным потенциалом для опытных студентов с уровнем Intermediate и крайне мало полезны для Beginners или Pre-Intermediate [27]. Исследователи указывают, что чат-боты (по крайней мере, бесплатные и дешевые программные продукты) имеют существенные недочеты по части грамматики и орфографии и не могут интерпретировать ошибки такого рода [28]. Так, если ученик пишет сообщение с ошибкой, то чат-боты вместо того, чтобы внести исправления и обратить на них внимание обучаемого, зачастую отвечают несуразной глупостью. Еще один негативный аспект в коммуникации с чат-ботом – это отсутствие эмоций, визуальных сигналов, которые значительно обогащают процесс общения [29]. Несмотря на то что современные чат-боты обладают человеческим голосом, им недостает живых человеческих эмоций, чувства юмора и т. д. Подтверждение тому, что семантика лексических единиц и, что особенно актуально, фразовых единиц, идиом может сильно искажаться в программном приложении чат-бота, можно найти при анализе неологизмов, занесенных в корпус Кембриджского словаря за последние пять лет [30]. Такие лексические единства могут выступать как в виде одного слова, так и в форме фразового единства, комбинации ранее употребляемых в разных контекстах слов и проч. Например, термин “Zoogler” употребляется для обозначения сотрудника Google, который работает в штаб-квартире фирмы в Цюрихе; “Super Listener” предполагает активного пользователя социальных сетей, который, благодаря прослушиванию/просмотру большого количества подкастов, продвигает их, способствует росту их популярности; “Generation mute” стало использоваться для поколения подростков и молодых людей в возрасте от 13 до 30 лет, которые телефонным звонкам и разговорам предпочитают голосовые и текстовые сообщения. Лексическое сращение можно выделить в термине “cyberloafing”, сохранившем свое значение, но получившем очень краткую форму – трата рабочего времени на информацию из Интернета, не связанную, однако, с работой; или “fitstagrammer”, что соответствует блогеру, выкладывающему посты по здоровому образу жизни и фитнесу в социальной сети «Инстаграм». Подобные неологизмы стали повседневной реальностью практически во всех сферах жизнедеятельности человека: в социальной, бизнесе, сетевой торговле, искусстве и культуре, образовании, широком пласте технической терминологии, что в очередной раз свидетельствует о глубоком проникновении искусственного интеллекта в жизнь современного человека [31].

 

Результаты исследования / Research results

 

Таким образом, мы выделили основные позиции в применении чат-ботов в языковом образовании. В практическом аспекте мы рассмотрели и проанализировали несколько языковых чат-ботов по вопросу развития коммуникативных навыков. В методологическую основу анализа была положен принцип кооперации Г. Грайса и принцип вежливости Дж. Линча. Принцип кооперации, называемый центральным принципом речевого поведения [32], гласит, что коммуникативный вклад каждого участника диалога должен соотноситься с общепринятой и понятной каждому участнику коммуникации целью диалога. Принцип раскрывается в четырех постулатах:

-     количества – коммуникация должна базироваться на необходимом (не больше и не меньше, чем нужно) объеме информации;

-     качества – функциональная информация должна быть абсолютно верной, научно доказанной;

-       отношения – ответная реплика диалогового партнера должна быть адекватна той фразе, что инициировала коммуникацию. Отказ от общения крайне нежелателен;

-     способа – речь партнеров должна быть ясной, четкой, следует избегать непонятных или неоднозначных фраз с тем, чтобы диалоговые партнеры имели верное представление о предмете и обстоятельствах дискуссии.

Дж. Линч дополнил концептуальные постулаты Г. Грайса не менее важным принципом, имеющим значимость для успешной коммуникации, – вежливости. Данный принцип реализуется в шести правилах поведения (или максимах) [33]:

-     правило такта требует соблюдения личной дистанции, т. е. не следует обсуждать темы личной жизни собеседника (отношения, здоровье, религия и т. д.), если он не инициировал такой диалог по собственному желанию;

-     правило великодушия – в процессе коммуникации следует избегать ситуаций, которые привнесут дискомфорт для партнера;

-     правило симпатии – речевая коммуникация будет более успешной, если партнеры будут проявлять искреннее участие и заинтересованность в том, что им сообщают. Здесь важную роль играет зрительный контакт с партнером, жесты сопереживания и проч.;

-     правило одобрения – следует высказывать и демонстрировать положительное отношение к окружающему миру, людям, событиям. Позитивное мироощущение является весьма притягательным психологическим фактором, стимулирующим общение с таким человеком;

-     правило согласия – недопущение конфликтных ситуаций, их предвидение и умение их избегать путем коррекции собственного поведения;

-     правило скромности – предполагает реалистичную оценку собственных достоинств /промахов и неприятие лести.

Вышеперечисленные критерии явились базой для анализа коммуникационного контента нескольких языковых чат-ботов, находящихся в бесплатном или частично бесплатном (с тестовым периодом) доступе и выбранных случайным образом:

-     ChartGPT4

-     EnglishSimpleBot

-     AlphaEnglishBot

-     Jasper

-     YouChat

Чат-боты и технологии искусственного интеллекта относятся к одной из самых перспективных и многообещающих областей прикладной лингвистики. Являясь относительно «молодой» тематикой для исследований, чат-боты заинтересовали абсолютно все сферы образовательного сектора и стали предметом повсеместного изучения, о чем свидетельствуют многочисленные труды зарубежных и отечественных ученых. Теоретические выкладки и выводы из практических экспериментов подтверждают образовательный потенциал и перспективность использования чат-ботов при изучении языков как для учителей, так и студентов [34]. С другой стороны, при анализе ряда трудов, имеющих отношение к языковому обучению с использованием искусственного интеллекта, мы обнаружили, что весьма существенные недостатки, снижающие результативность обучения, имеют место в существующих программных приложениях [35]. Однако, если разработчики следующих поколений чат-ботов примут во внимание результаты эмпирических исследований языкового обучения, в которых задействованы преподаватели и студенты, и устранят недочеты, чат-боты могут стать весьма ценным компонентом обучающей языковой среды и значительно улучшить разговорные навыки обучающихся.

 

Анализ коммуникационного контента чат-ботов по Г. Грайсу

 

Постулаты Г. Грайса /

критерии

ChartGPT4

English

SimpleBot

Alpha

EnglishBot

Jasper

YouChat

Постулат количества

Объем информации соответствует запрашиваемому действию

+

+

+

+

+

Постулат качества

Информация по дидактическим разделам научно подтверждена/соответствует обновленным данным по разделам языка

+

+

+

+

+

Постулат отношения

Информация релевантна изучаемой теме

+

+

_

+

+

Постулат способа

Реплики однозначны, дают четкое представление о предмете дискуссии

+

_

_

_

+

 

Заключение / Conclusion

 

Несомненно, использование искусственного интеллекта в образовательной сфере сейчас находится на подъеме и несет когнитивный потенциал, переоценить который весьма затруднительно. Однако имеющиеся данные о степени удовлетворенности участниками процесса языкового обучения уровнем разработок чат-ботов с искусственным интеллектом говорят о том, что существует значительный разрыв в потребностях студентов и предложенных программных приложениях. Из этого следует вывод, что разработчикам необходима более тесная связь с потребителями их продукции для того, чтобы совершенствовать собственные разработки и предлагать более технологичные и эффективные программы. Следовательно, и технологические, и лингвистические особенности имеют равное значение в разговорных языковых агентах. Еще одним важным аспектом мы считаем адаптивность чат-ботов к меняющимся условиям и личностям, их использующим, т. е. общение обучаемого и чат-бота должно быть как можно более человекоподобно.