Classification and implementation of artificial intelligence-based technologies in teaching a foreign language at a university

Введение / Introduction

До последнего времени под цифровизацией в образовании понималось использование аудиовизуального оборудования и программного обеспечения для проведения классной работы и самостоятельного обучения школьников и студентов. Технически подкованным считался педагог, использующий на занятии техническое оборудование: проектор, умную доску, индивидуальные устройства для трансляции материала (телефон, планшет, ноутбук).

В период пандемии COVID-19 большинство учителей перешло к цифровому ведению уроков и использованию различного программного обеспечения для реализации дистанционного обучения. Массовый переход на электронное обучение, обусловленный локдауном, привел к изменению формата проведения традиционного урока. С отменой карантинных ограничений некоторые лекции в университетах и дополнительные занятия так и остались в дистанционном режиме, показавшем свою эффективность. В связи с удобством и экономической выгодой от использования электронных ресурсов цифровизация становится неоспоримым центром развития и формирования новых подходов и методов к обучению в ближайшем будущем.

Распространение и прогресс цифровизации в образовании шагнули намного дальше, чем это можно было предположить десятилетие назад. С внедрением искусственного интеллекта (далее – ИИ) поменялось общее отношение к работе с цифровым материалом. Каждый день для ИИ находятся новые сферы применения, и в скором времени он распространится на все сферы человеческой жизни.

Трудно представить, как будет выглядеть урок через пару десятилетий в условиях, когда каждый день открывает новые возможности для усовершенствования технологий объяснения материала и проверки знаний учащихся. В быстро меняющемся мире учителю важно понимать, что не все возможности использования ИИ приносят пользу обучению, некоторые, наоборот, отвлекают учащихся и лишают их самостоятельного выбора в принятии решений. Однако запущенный процесс внедрения ИИ в образование уже необратим. При хорошей ориентации в возможностях применения ИИ в образовании он может стать отличным помощником преподавателя в отличие от других информационно-коммуникационных технологий (далее – ИКТ).

При обучении иностранному языку (далее – ИЯ) пред педагогом встает вопрос, как использовать уже имеющиеся ИКТ и как найти применение новым, только появляющимся технологиям на базе ИИ. Целью данного исследования является разработка экспериментальной технологии внедрения средств ИИ в образовательный процесс обучения иностранному языку, одна из задач – экспериментальная апробация разработанной технологии.

Обзор литературы / Literature review

Концепция создания искусственного интеллекта пошла от аналогии с автоматизацией ручного труда человека. Согласно историческому обзору Н. Хайнлайн и А. Каплан, идея передачи человеческого сознания неживому существу появилась еще в Древней Греции. Именно с этого началась постепенная замена человеческого труда механическим. За столетия было изобретено множество разнообразных механизмов для работы и проведения досуга [1].

М. А. Боден указывает, что в качестве первой машины, взявшей на себя часть интеллектуального труда человека, стал изобретенный Паскалем в XVII веке механический калькулятор [2].  Согласно В. Каулу, машина представляла собой ящик с множеством шестерёнок внутри [3]. Однако, как замечает Б. Бьюкенен, в свое время первый калькулятор был не востребован в связи с высокой стоимостью и ограниченностью вычислительных возможностей [4]. Дальнейшее развитие интеллектуальных машин связано с французским исследователем Жозефом Мари Жаккардом, который спустя лишь два столетия после Паскаля изобрел первую автоматическую машину, управляемую перфокартами [5, 6].

Следующий прорыв в создании первых компьютерных технологий связан с именем А. Тьюринга, изобретателя, которому принадлежит создание первого робота, обладающего подобием интеллекта, и его собаки в 1939 году. Это дало толчок к развитию ИИ в XX веке [7].

В послевоенные годы реализуется направление по разработке программ, способных решать сложные задачи. Все больше и больше возрастает интерес к разработке программ, имеющих интеллект. Физиологи в свою очередь поспособствовали этому своим открытием нейронной структуры мозга человека, которая стала моделью для таких ученых, как А. Тьюринг и М. Мински [8].

М. Мински первым сравнил нейронную сеть головного мозга с компьютерной сетью. А. Тьюринг в 1950 году создал тест Тьюринга. Через несколько лет изучение искусственного интеллекта стало самостоятельной дисциплиной по итогам Дортмундской конференции [9].

Дальнейшие развитие ИИ привело к изобретению компьютера, понимающего человеческую речь, способного давать ответы на вопросы.  Э. Бриньольфссон и А. В. Макафи замечают, что через некоторое время именно это привело к разработке игр, где оппонентом был компьютер [10].

В области преподавания иностранных языков появились программы для перевода письменных и устных текстов, способные самообучаться. Широкое применение нашли программы автоматической оценки ученических письменных работ.

В современное время ускорению перевода и записи текста служат программы, трансформирующие живую речь в письменную. Согласно исследованию, проведенному Р. Ли, восприятие уже записанной аудиоречи упрощают программы, распознающие речь, оформляющие ее в субтитры и сопровождающие диалог на экране [11].

В исследовании C. Лаи и Т. Джин было проведено сравнение переводов на разные языки, выполненные машиной и человеком. По полученным данным, машинный перевод значительно уступал ручному переводу [12]. В исследовании А. Буланже перевод, совершенный программой на базе chat-GPT 3.5, был сопоставим с переводом человека [13]. Это в дальнейшем может привести к массовому отказу от услуг переводчика в областях, где это экономически невыгодно, а машинный перевод максимально удовлетворяет заявленным требованиям.

Однако машинный перевод пока еще не в силах перевести многие художественные, поэтические и стилистически маркированные тексты, что дает преподавателю возможность уделить именно этому виду перевода особое внимание в процессе обучения.

Другим уязвимым местом использования ИИ в обучении иностранным языкам и переводу, по мнению Б. Чона, является слабая база перевода на азиатские и региональные языки [14].

Среди преимуществ использования ИИ в преподавании ИЯ ученые А. Берент и А. Сансивери выделяют прекрасную автоматизацию, доступную для учителя при проверке письменных работ студентов. Ряд программ, таких как GPT-3 и text-davinci-003, помогает преподавателю автоматически оценить большое количество эссе на иностранном языке, а учащимся – подготовиться самостоятельно к сдаче письменной части международных экзаменов [15].

Однако среди недостатков автоматической оценки стоит отметить «безразличие» системы к стилистическим приемам в тексте и качественному анализу текста.

Оценка студенческих письменных работ в скором будущем станет автоматической, однако большое беспокойство, по словам А. Мизумото, вызывает обстоятельство, касающееся честности самих учащихся при написании эссе [16]. С этим под силу справиться только самому учителю, который проводит наблюдение за студентами и проверяет достоверность работы с помощью устного пересказа учащегося, отмечая прилежность и самостоятельность каждого ученика по отдельности.

По замечанию Б. Канга, функция автоматического распознавания речи не понимает речь и правила ее структуры. С одной стороны, функционал таких программ ограничен и не позволяет автоматически корректировать транскрибируемую речь, с другой стороны, они являются прекрасным тренажером для формирования правильной речи, позволяющим педагогам проверить ошибки учащегося без прослушивания речи вживую [17]. Как пишет С. Юн, программы ASR (automatic speech recognition) еще очень далеки от совершенства, но уже нашли свое применение во многих сферах образования и науки [18].

Особое внимание стоит уделить обучающим программам, чей функционал недостаточно проработан, но разработчики уже выпустили их в продажу. К таким программам относятся образовательные игры, в которых виртуальный диалог ограничен заданными программой фразами, лексическими единицами и грамматическими конструкциями. В погоне за цифровизацией образовательные учреждения могут внедрить их в образовательный процесс. Использование подобных программ не только не улучшит образовательные результаты, но, наоборот, демотивирует учащихся.

К счастью, подобные программы вытесняются программным обеспечением на базе ИИ, которое имеет широкую вариативность речевых и языковых единиц. Особенно популярны они при отработке фонетических навыков. Эти программы благодаря функции распознавания речи научились слушать обучающегося и давать формальный ответ. Если речь собеседника имеет грубые ошибки или неразборчива, то программа выдаст ошибку или неверно формулирует ответ. Такие программы отлично подходят в качестве тренажера при самостоятельном изучении языка или домашней работе.

Учеными выделяются следующие преимущества использования программ для автоматического распознавания речи:

-       адаптированность для самостоятельной и внеклассной работы (Д. А. Ляхманов) [19];

-       выделение грамматических и лексических ошибок (С. Ким) [20];

-       отсутствие ответа при неразборчивом произношении (Н. В. Ле) [21];

-       необходимость понимания или перевода речи собеседника для продолжения диалога (С. Нандини) [22];

-       возможность повторения за диктором сложных фонетических единиц – в программах, имеющих функцию озвучивания (К. Кун) [23].

 М. Цепинг замечает, что несмотря на все преимущества риски использования программ для распознавания речи достаточно имплицитные и кажущаяся простота использования нередко оборачивается закреплением в речи ошибок, совершаемых программой [24]. Как пишет Л. Cаобин, частой проблемой является отсутствие ограничений для их использования [25]. Включение функции автоматической коррекции речи ведет к отсутствию анализа сделанных ошибок и, в частности, убеждает учащегося в отсутствии необходимости стараться не делать ошибок. Таким образом, образовательный результат от использования подобных программ сводится к нулю.

Ниже рассмотрены программы, совмещающие автоматическое распознавание речи с автоматической оценкой речи.

Не всегда у учащихся есть возможность проконсультироваться с учителем, когда это необходимо, и не у многих есть финансовые возможности нанять репетитора. По этой и многим другим причинам высокую популярность получили чат-боты (программы на базе ИИ), которые научились распознавать и воспроизводить речь на разных языках. В своем развитии чат-боты научились адаптироваться к уровню речи не носителя языка, с чем связан их успех среди начинающих изучать язык.

И. Ирзавати провел анализ приложений, имеющих высокую популярность среди обучающихся, к ним относятся: Mondly, Duolingo, Replika [26]. По словам М. А. Мурашко, приложения, использующие технологию чат-бот, могут распознавать правильность произношения и акцент, давая необходимые рекомендации по их улучшению, а также грамматическую справку и возможность составления собственного словаря для изучения слов [27]. Исследователь Н. Фитрия замечает, что современные приложения хорошо адаптируемы для изучения языка дошкольниками и детьми младшего школьного возраста благодаря внедрению игрового элемента, мультипликаций и музыки [28].

Стоит отметить, что приложения на базе ИИ, как и ИКТ, могут стать помощниками учителю только при полном изучении их функционала и понимании ограничивающих их использование факторов, которыми могут быть как неадаптированность программ для определенной группы учащихся или отсутствие необходимой учебной базы в самих программах, так и неприспособленность к индивидуальным особенностям и языковому уровню учащихся.

Согласно исследованию В. Виндя, среди учителей во всем мире наибольшую популярность получили следующие приложения: play.ht, elsaspeak, speechify, notevibes и naturalreaders [29]. Навыки произношения прекрасно отрабатываются при помощи программы lovo, которая дает учащемуся выбрать желаемый акцент и прослушать текст на нем, тем самым подготовка к докладу на иностранном языке упрощается: учащемуся не надо проверять каждое сложнопроизносимое слово в словаре, а программа сама подскажет, какую интонацию и темп речи выбрать для презентации.

Как замечает Т. Кастули, возможности программы speechace помогают учащимся проверить свои разговорные навыки в беседах на разнообразные темы. С виртуальным экзаменатором учащиеся тестируют качество собственной речи на английском языке в течение трех минут [30]. Программа дает обратный ответ в виде анализа ошибок в лексике, грамматике и произношении. Также программа указывает на сильные стороны речи учащегося, мотивируя тем самым продолжать совершенствование речи.

Для отработки навыков перевода можно использовать новую функцию, разработанную Яндексом: озвучку иноязычного видео на русском языке с переводом. Эта функция будет полезна для продолжающих изучение языка, учащиеся могут сравнить свой перевод с аналогом, выполненным искусственным интеллектом, а также попрактиковаться в роли синхронного переводчика при переводе диалогов.

Очень перспективным направлением в интеграции ИИ в обучение и изучение иностранного языка является внедрение программ, заменяющих живого собеседника. Одна из таких программ – talkpal.ai, которая умеет строить беседу с обучающимся на английском языке, отвечая на вопросы и задавая собственные на начатую тему беседы. С одной стороны, такая практика ценна для отработки навыка спонтанной диалоговой речи, с другой стороны, чат-бот не может заменить практику с реальным собеседником, имеющим индивидуальные особенности речевого поведения и уникальный культурный багаж.

Проведя обзор наиболее актуальных тенденций в сфере внедрения ИИ в обучение иностранному языку, можно сделать вывод, что несмотря на всю свою перспективность и практичность ИИ не может полностью заменить реальную разговорную практику и учитель должен всегда об этом помнить.

Методологическая база исследования / Methodological base of the research

Программы на базе ИИ можно использовать в качестве как основного, так и вспомогательного средства обучения. Алгоритм технологии внедрения ИИ и ИКТ основывается на трех типах интеграции технологий в процесс обучения: интернет-опосредованное обучение, смешанное обучение и дистанционное обучение. При этом в зависимости от типа строится содержание обучения и рассчитывается количество времени, которое будет отводиться на занятии ИКТ и технологиям на базе ИИ, а также объем самостоятельной работы учащегося в цифровом пространстве.

При интернет-опосредованном обучении рекомендуется отказаться от чрезмерного использования технологий ИИ и виртуального окружения. Основным средством обучения будет ИКТ без использования ИИ. Именно такое обучение было выбрано для проведения уроков с объяснением нового материала. ИКТ без ИИ применялись для демонстрации учебного материала с целью максимальной визуализации вводимого материала. На этом этапе использовались следующие средства ИКТ: проекторы, интерактивные доски, индивидуальные средства передачи аудио- и видеоинформации (смартфоны и планшеты).

Интерактивное обучение наиболее гибко использует возможности как традиционного урока, так и средства ИКТ, в том числе и на базе ИИ. В разработанном алгоритме внедрения ИИ в процесс обучения интерактивный метод занимал большую часть учебного времени и часто использовался для закрепления пройденного материала и проведения проверочных работ. Ниже представлена таблица использования ИКТ и технологий ИИ при обучении иностранному языку в вузе (см. табл. 1).

Таблица 1

Применение средств ИКТ и технологий на базе ИИ на уроке ИЯ

Экспериментальное обучение с внедрением ИИ в процесс изучения английского языка происходило в первом семестре 2023 года с сентября по декабрь на базе Медицинского института РУДН. В обучении принимали участие по 25 студентов в каждой группе (экспериментальной и контрольной). В обучение экспериментальной группы вводились задания, выполняемые при помощи средств ИКТ на базе ИИ. Обучение контрольной группы шло без специального внедрения ИИ в обучение с использованием стандартных ИКТ без ИИ. Обучение экспериментальной группы шло в три этапа: введение и закрепление материла, самостоятельная работа и оценивание.

На этапе закрепления учебного материала геймификация занимала лидирующее место благодаря поддержанию мотивации учащихся в процессе освоения нового материала. В работе со студентами мы использовали следующие ресурсы для геймификации: Langly, Dragonbox, Kahoot, Taboo-ai, Buddy.

При закреплении лексического материала и введении его в речь были использованы чат-боты, произносящие тексты на английском языке с адекватным акцентом и темпом разговора. Учащиеся вслух произносили наиболее тяжелые слова и предложения.

На этапе самостоятельной работы наиболее активно использовались все средства ИКТ: как на базе ИИ, так и без. В подготовке устных высказываний учащиеся пользовались программами автоматического распознавания речи. Студенты использовали наушники и микрофон для записи и прослушивания собственной речи. После записи программа SpeechAce оценивала правильность произношения слов и выбор грамматических конструкций.

На базе полученной оценки учащийся должен был повторно высказаться по заданной теме или перейти к другому заданию. Прогресс в выполнении заданий на запись собственной речи предоставлялся преподавателю в форме транскрибированного текста и скриншота автоматической оценки. При необходимости преподаватель мог попросить учащегося произнести текст повторно.

Преимуществами такой работы являлись комфорт для студента, если он стесняется выступать перед другими учащимися, а также существенная экономия времени занятия, отдаваемая проверке устных ответов. Наиболее успешные высказывания воспроизводились публично во время занятия в качестве примера.

Чат-бот также давал достаточную оценку уровня владения грамматической и лексической стороной речи. Преподавателем также учитывались попытки самостоятельного исправления найденных ошибок. При помощи чат-бота преподаватель обращал внимание на ошибки студентов и давал индивидуальные задания, также выполняемые в режиме проверки искусственным интеллектом. Итоговая отметка при оценивании домашней работы всегда оставалась за преподавателем.

В оценивании письменных работ применялась программа DaVinci, что давало возможность определить самостоятельность выполненной работы. Также индивидуальные эссе проходили проверку на антиплагиат и использование чат-бота.

Итоговым этапом являлось создание проекта, закрепляющего пройденный лексический и грамматический материал, и отработка фонетических навыков. В качестве проектной работы учащиеся составляли англоязычные субтитры к видеоролику и озвучивали его, используя темп и интонацию, свойственные носителями языка. Для выполнения проектов были пройдены все предыдущие этапы подготовки готовой речи, от перевода до проверки озвученной речи программой распознавания и рекомендуемой коррекции. Для создания озвученного текста и субтитров использовалось приложение Filmore. Студенты, владеющие языком на более продвинутом уровне, создавали аудио- и видеообзоры, а также пробовали себя в качестве видеоблогеров, создавая подкаст на заданную тему.

Важным этапом внедрения ИИ в обучение ИЯ являлось оценивание студентов. Отметка выводилась либо самим преподавателем, либо с помощью средств ИКТ. При автоматическом оценивании преподаватель просматривал данные программы и работу учащегося, утверждая итоговую оценку за задание. Автоматическая оценка не всегда являлась корректной, в некоторых случаях имела место техническая ошибка, связанная с недоработкой программы.

Результаты исследования / Research results

В результате проведенного исследования оцениванию и сравнению были подвержены лексический, грамматический и фонетический аспекты иноязычной речи. Контроль по этим аспектами проходил на базе письменной работы (грамматика и лексика) и составления речевого высказывания на пройденную тему (грамматика, лексика, произношение). По итогам экспериментального обучения не было существенных различий в уровне владения лексическими и грамматическими навыками. Отметку «отлично» получили 12% студентов контрольной группы и 20% экспериментальной. «Удовлетворительно» получили 36% учащихся контрольной и 32% экспериментальной групп. «Хорошо» получили 48% молодых людей контрольной и 58% экспериментальной групп.

Отдельному оцениванию подлежали фонетические навыки, так как при изначально схожих значениях после экспериментального обучения учащиеся экспериментальной группы показали значительно лучшее владение произносительными навыками, чем участники контрольной группы. 56% участников экспериментальной группы получили отметку «отлично» по сравнению с 25% в контрольной группе. «Хорошо» получили 40% учащихся экспериментальной группы и 50% контрольной, 4% учащихся экспериментальной группы получили отметку «удовлетворительно» по сравнению с 25% учащимися в контрольной группе.

Данные развития фонетических навыков студентов контрольной и экспериментальной групп сравнили по t-критерию Стьюдента. Анализ данных экспериментальной группы показал значительное повышение уровня сформированности фонетических навыков после проведения экспериментального обучения ( табл. 2). Данные контрольной группы до и после обучения не показали статистически значимых изменений (см. табл. 3).

Представленные ниже графики демонстрируют прогрессивные изменения в формировании фонетических навыков в экспериментальной группе по сравнению с контрольной на момент окончания экспериментального обучения.

Таблица 2

Формирование фонетических навыков в экспериментальной группе
до и после экспериментального обучения

Таблица 3

Формирование фонетических навыков в контрольной группе

до и после обучения

Динамика формирования фонетических навыков в экспериментальной и контрольной группах

Проведенный после эксперимента устный опрос участников показал, что учащиеся были довольны внедрением ИИ в процесс обучения ИЯ. Многие высказались положительно касательно практической самостоятельной отработки речевых навыков с виртуальным собеседником. Особый интерес у учащихся вызвала подготовка проектов под контролем ИИ.  Данные эксперимента выявили положительные результаты поэтапной технологии внедрения в ИИ в обучение иностранному языку в вузе и могут быть использованы для сравнения с данными при дальнейшем исследовании в области формирования произносительных навыков средствами ИИ.

Заключение / Conclusion

Использование искусственного интеллекта, несомненно, является многообещающим в развитии и разработке новых подходов и технологий в обучении иностранному языку. Классификация средств обучения и их поэтапное использование на занятии и в самостоятельной работе учащихся значительно упрощают процесс интеграции ИИ в обучение иностранному языку. ИКТ без ИИ также остаются актуальны на этапе демонстрации материла, но внедрение ИИ в закрепление, самостоятельную работу повышает интерес учащихся к изучению нового материла. Программы для оценивания работ учащихся, с одной стороны, облегчают работу преподавателя по проверке самостоятельных работ учащихся, с другой стороны, помогают учащимся самим проверить и исправить свои работы.

В результате проведенного экспериментального обучения было доказано преимущество внедрения ИИ для совершенствования произносительных навыков учащихся по сравнению с их формированием традиционными методами и с использованием ИКТ без ИИ. За относительно короткие сроки учащиеся повысили свой уровень произношения.

В качестве темы дальнейшего исследования стоит рассмотреть формирование разнообразных навыков владения иностранным языком средствами ИИ в более долгосрочном периоде апробации.