Theoretical aspects of the effectiveness of using generative artificial intelligence technologies in teaching students of non-language departments

Введение / Introduction

В условиях современного образования вопросам использования инновационных технологий уделяется все большее внимание, что, по мнению Р. С. Бухарова, связано с их комплексным влиянием на эффективность и качество обучения ввиду повышения интерактивности, мобильности и предоставления многих других преимуществ [1]. Тем не менее, несмотря на все положительные ожидания и имеющиеся предубеждения по вопросам роли инновационных технологий в образовании, внедрение таковых должно происходить умеренными и осторожными темпами, т. е. быть четко обусловленным и обоснованным. Как минимум подобный урок был извлечен системой образования в период пандемии коронавирусной инфекции, когда был осуществлен вынужденный быстрый переход в дистанционные форматы обучения. С одной стороны, пандемия ускорила инновационные процессы в образовании, позволила быстрым «импульсом» освоить новые технологии и подходы. С другой стороны, до сих пор ведутся дискуссии о том, насколько позитивным оказалось влияние пандемии на качество обучения. Как отмечается в работе М. С. Оборина, в пандемию в целом проявились проблемы технической оснащенности, фактического доступа к технологиям, адаптации к новым условиям обучения, существенного роста фактической учебной нагрузки, изменения мотивации к обучению и многие другие противоречия, вызванные быстрым переходом к новым условиям организации обучения [2].

Иными словами, хотя инновации и связанные с ними технологические решения признаются ведущими, при их планомерном введении в образовательный процесс стоит обязательно учитывать характерные риски и последствия, ориентироваться не на сиюминутные ожидания и позитивные проявления, а в корне и системе смотреть на происходящие процессы и явления, осуществлять моделирование изменений на перспективу.

Итак, отчасти схожая с пандемией ситуация в текущих реалиях происходит с технологиями ИИ – нейросетями, большими языковыми моделями, генеративными чат-ботами, которые стремительными темпами проникают в образование. Хотя официально вопросы использования технологий ИИ пока что остаются практически не проработанными, в многочисленных исследованиях выделяется их активное применение как обучающимися, так и педагогическими работниками. Например, по результатам проведенного Л. В. Константиновой и соавторами опроса 3 тыс. обучающихся было выявлено, что они проявляют существенный интерес к использованию ИИ (под которым в исследовании понимались генеративные чат-боты, или генеративный ИИ) в обучении. Признается, что ИИ становится перспективным помощником в обучении, позволяет адресно восполнять пробелы в знаниях и быстрее погружаться в тему [3]. В исследовании Е. А. Поспеловой и соавторов также резюмируется, что сферы применения ИИ и связанных с ним инструментов достаточно разнообразны и широки: охватывают фундаментальные вопросы в области индивидуализации, повышения автономии обучения, усиления самостоятельности обучающихся, сокращения рутинных задач, а также положительного влияния на доступность обучения. Вместе с тем признается, что открытыми остаются проблемы этического характера, доступности самих технологий, открытости (прозрачности и понимания принципов) работы алгоритмов, влияния ИИ на когнитивное развитие обучающихся и наличие правовой неопределенности в использовании данной технологии в образовании [4]. Кроме того, К. М. Буяковой и соавторами отмечается противоречивость отношения и практики использования ИИ обучающимися и преподавателями. Проведенное авторами исследование показало, что среди преподавателей доля активно использующих ИИ не превышает 17%, в то время как среди обучающихся показатель практически вдвое выше – 29% используют ИИ на постоянной основе. При этом взгляды преподавателей и обучающихся на предмет использования ИИ в образовании существенно не отличаются; обе группы практически в равных долях оценили позитивные возможности ИИ, однако среди преподавателей чаще проявлялись критические замечания о рисках, проблемах и опасениях использования данной инновационной технологии [5].

Таким образом, на примере нескольких актуальных исследований проявляется ряд контуров проблематики ИИ в современном образовании, связанных с сущностью данной технологии, ее назначением и все более активным использованием в обучении.

Практика преподавания иностранного языка среди студентов неязыковых специальностей позволяет, ввиду имеющихся случайных наблюдений, заявить о растущей частоте использования ИИ, в частности инструментов генеративного ИИ, при выполнении учебных работ обучающимися и в подготовке к занятиям преподавателями. Подобное, вкупе с актуализацией темы ИИ в образовании, в целом обосновывает наличие явного практического интереса к проработке ряда концептуальных вопросов в области ИИ.

Во-первых, открытыми остаются вопросы общего влияния ИИ на качество обучения студентов с определением характерных контуров и проявлений воздействия на качество (как характеристику интегральную).

Во-вторых, ввиду неизбежности и стремительности распространения ИИ в организации обучения студентов неязыковых специальностей особенно продуктивным видится раскрытие оптимальных ситуаций и условий применения ИИ как преподавателем, так и самими студентами.

В-третьих, с учетом заявленного необходимой становится выработка рекомендаций в области сопровождения изучения иностранного языка студентами при использовании ИИ.

Актуальность перечисленных проблем и их теоретическая значимость не вызывают сомнений, поскольку природа ИИ в целом дискуссионная и противоречивая. Именно поэтому проработка ряда теоретических аспектов использования ИИ и его влияния на эффективность обучения студентов неязыковых специальностей видится особенно продуктивной и практически значимой; результатом такой проработки должны выступить сформированные рекомендации по применению ИИ преподавателями иностранного языка, ведущими занятия со студентами неязыковых специальностей и сталкивающимися с проблемами неоднозначности влияния ИИ на качество обучения.

Обзор литературы / Literature review

Интерес к технологиям ИИ в современном образовании можно охарактеризовать, без сомнений, как устойчивый и однозначно противоречивый. Так, современная научная литература изобилует работами касаемо исследования, систематизации и обобщения характерных задач, связанных с применением ИИ в образовательной практике, причем особое внимание в трудах уделяется рискам, преимуществам, а также характерным способам использования ИИ, скрытым ожиданиям и продуктивным возможностям, скрывающимся за данной технологией.

Например, в работе Л. С. Илюшина и Н. А. Торпашевой технологии ИИ отождествляются с важным ресурсом постепенной трансформации подходов к организации обучения, авторами приводятся различные опытные ситуации и классификации применения инструментов ИИ преподавателями. Ученые отмечают достаточно распространенные рассуждения о том, что ИИ – средство оптимизации работы преподавателя, позволяющее снижать нагрузку по выполнению типовых задач и переводить высвобождаемое время на более значимые в контексте качества обучения виды деятельности [6]. Схожие воззрения прослеживаются и в работе Л. К. Раицкой и М. Р. Ламбовски, которые, тем не менее, смещают вектор своих рассуждений в сторону более глобальных вопросов влияния ИИ на образование. Например, ими выявляется, что современные генеративные нейросети (ChatGPT) успешно справляются с решением задач, связанных с тестированием, позволяют формировать ответы на экзамене, а также расширяют возможности в подготовке учебных и экзаменационных (аттестационных) работ. Таким образом, признается мощность разработанных нейросетевых алгоритмов и их применимость, например, в не точных и не строго форматизированных науках – в гуманитарных дисциплинах, в относительно творческих сферах, где инструменты генерации позволяют создавать близкий к человеческим результатам материал (именуемый нередко контентом). Подобное, по мнению авторов, подвергает сомнению релевантность существующих систем оценки и контроля знаний, в чем особенно проблемными признаются тестовые задания [7].

Вместе с тем, как справедливо отмечается в работе А. А. Пасковой, средства генеративного ИИ могут эффективно применяться в поддержке прохождения тестовых заданий студентами, для чего инструменты ИИ разворачиваются на базе образовательных платформ и используются: 1) для формирования обратной связи (получение ответов на вопросы студентов); 2) ускорения и учащения процессов проведения тестирования со снижением нагрузки на преподавателя для разъяснения ошибок; 3) включения в дисциплину дополнительных тем, которые могут изучаться обучающимися самостоятельно без подключения преподавателя [8]. Также автор заявляет, что инструменты ИИ находят применение и в работе преподавателя, так как их функции по своей сущности универсальны и подходят для многих педагогических задач, связанных с подготовкой учебных материалов, проверкой заданий, систематизацией критериев оценивания, методической работой в целом и т. п. [9]

Тем не менее нельзя не указать на факт существования достаточно обширного числа ограничений и проблемных вопросов, связанных с использованием ИИ в образовании в целом, которые подчеркивают дискуссионность заявленных преимуществ. Например, Е. Н. Ивахненко и В. С. Никольский приводят рассуждения о том, насколько реально полезной является работа алгоритмов ИИ в образовании, причем отмечается, что такая работа основана на изучении и систематизации имеющихся в ее распоряжении данных (они же – обучающая выборка нейросети). Авторы, раскрывая особенности и позитивные возможности применения ИИ, замечают, что таковые основаны на полностью ответственном и осторожном его применении с принятием во внимание проблематики: надежности информации, выработки алгоритмами ложного контента, наличия массы фактических ограничений в работе модели, а также имеющихся дискуссий и споров вокруг ИИ как такового. Тем не менее признается, что все возможности, предоставляемые инструментами новой реальности, нуждаются в обсуждении и интерпретации, с проведением взвешенной и достаточно полной оценки последствий их долгосрочного воздействия на образование и ход его развития [10]. Аналогичные высказывания приводятся и в работе Д. Л. Еськина, который считает, что ИИ в современном его представлении (слабый тип) не способен выйти за рамки решения сопроводительных задач в обучении, основанных на относительно типовых и заранее известных процедурах, например проведении оценки работ по выработанным критериям, разработке учебных материалов в границе готовых решений, пояснении готовых вариантов ответов и т. п.; тем не менее автор также рассматривает текущий этап развития систем ИИ как точку «невозврата», что фактически требует принятия во внимание всеобъемлющего воздействия данной технологии на образование и связанные с ним процессы [11]. Как пишет А. И. Каптеров, ИИ, без преувеличения, стал одним из фундаментально значимых вызовов для функционирования современной системы высшего образования. В своем исследовании автор предпринял попытку систематизировать и выработать перечень универсальных способов предупреждения проблем, обусловленных применением ИИ; к числу таковых отнесены: разработка собственных моделей с вычислительными мощностями для контроля за их работой; сетевое партнерство с экспертным сообществом; ориентация на согласование результатов ИИ, творчества и проводимых экспериментов  в их многообразии; стремление преодолевать проблемы этического характера; развитие систем наставничества и сопровождения, предназначенных для проведения более человеко-ориентированной работы, сфокусированной на достижении результатов, реальной оценке компетенций [12].

Учитывая все вышесказанное, отметим, что с использованием ИИ в языковом образовании ситуация проявляется аналогичным, а местами еще более сложным образом. В частности, открытыми остаются вопросы интеграции ИИ в образовательные процессы с последующей оценкой его влияния на эффективность обучения студентов неязыковых специальностей. Отметим, что здесь важным и первостепенным выступает определение границ влияния ИИ на обучение иностранным языкам, для чего такое влияние, на наш взгляд, стоит раскрывать с позиции накопленного опыта использования технологии в обучении.

Так, например, в работе А. П. Авраменко, В. А. Фадеевой и В. В. Терновского выделяется, что интеграционные процессы ИИ в образовании целесообразнее отожествлять с закономерным развитием современных цифровых технологий. Авторы указывают на присутствие характерных рисков использования технологий ИИ обучающимися при изучении иностранного языка (когда технология становится не средством помощи и сопровождения, а оказывает так называемую медвежью услугу), а также необходимость идентификации созданных при помощи ИИ текстов и ответов. В частности, в попытке охарактеризовать принципы и особенности работы нейросетевых алгоритмов авторы замечают, что изготовленные с их использованием ответы, как правило, во-первых, состоят из множества повторяющихся и местами противоречащих друг другу конструкций; во-вторых, не отличаются «глубиной» высказывания и смысловой нагрузкой; в-третьих, местами не согласуются между собой, не содержат личный опыт или характерные примеры-аргументы; в-четвертых, тем не менее, сопровождаются появлением пусть и все более редких, но ошибок; в-пятых, к сожалению, не могут быть с полной уверенностью идентифицированы педагогом [13]. Именно поэтому продуктивными, на наш взгляд, видятся предложенные А. Д. Жуковым меры по формированию осознанного и этически обоснованного подхода к применению ИИ в обучении, когда использование нейросети обучающимся или педагогом обязательно открыто заявляется, например, при подготовке докладов или иных текстовых работ – в списке литературы. Считается, что актуальной становится задача склонения всех участников образовательного процесса открыто заявлять о намерениях и фактах использования ИИ, однако подобная мера будет возможной при относительно лояльном или позитивном отношении к таким проявлениям. Наличие ссылки и открытых заявлений об ИИ позволяет в целом перевести вектор оценки с самого материала и сформированных ответов в сторону рассуждений и способности обучающегося в ходе реального взаимодействия с преподавателем оперировать фактами и аргументами (т. е. проявлять мягкие навыки и свойственные человеку качества и проявления – эмоции, критическое мышление, переосмысление и т. д.). Итак, автором признается, что ИИ подталкивает современных педагогов к пересмотру годами формировавшихся практик обучения, в которых многие механизмы оценки и совместной работы имели отчасти формальный характер [14].

Очевидно, что и в обучении иностранным языкам первостепенная роль отводится оценке способности обучающихся оперировать средствами иностранного языка: корректно выражать собственные мысли, составлять предложения, произносить слова и т. д. Оценка данных проявлений имеет строго «экспертный» со стороны педагога характер, т. е. предполагает активное слушание и взаимодействие с обучающимся, слежение за его реальной работой и поведением. Поэтому «подделать» средствами ИИ такие результаты работы практически невозможно, поскольку в том числе натренированный на конкретных задачах и ответах обучающийся может быть грамотно «разоружен» преподавателем путем предъявления контраргументов, наводящих и уточняющих вопросов. Тем не менее в области тестовых и текстовых заданий ситуация несколько иная, в особенности если таковые выполнены обучающимся вне рамок учебного процесса и класса (учебной аудитории). На наш взгляд, чтобы обучающиеся не стремились «облегчать» процесс освоения иностранного языка средствами ИИ, данный процесс в целом должен связываться у них с повышенной внутренней мотивацией и стремлениями осваивать интересный для них учебный материал.

Примечательными с учетом представленных рассуждений видятся тезисы О. В. Мещеряковой: она пишет, что для студентов неязыкового вуза использование ИИ становится скорее мотивирующим фактором, поскольку позволяет преодолевать характерные трудности, с которыми они сталкиваются при изучении иностранного языка. К их числу автор относит, например, незаинтересованность и формальное отношение к иностранному языку, непонимание необходимости его изучения и фактической целесообразности траты своего времени и усилий на освоение языка. В том числе характерным проявлением называется иноязычная тревожность, под которой объединяются проявления страха, допуска ошибок, разного уровня знаний (высокой дифференциации обучающихся по знанию иностранного языка), стеснение и т. п. По итогам проведенного исследования автор приходит к выводам, что использование различных основанных на ИИ технологий позволяет в полной мере компенсировать заявленные факторы и мотивировать обучающихся изучать иностранный язык [15]. Аналогичные эффекты положительного влияния ИИ на мотивацию обучающихся представляются в исследовании Л. Дж. Ву и Х. Чоя, которые отмечают следующие отличия обучения с использованием ИИ: повышение уверенности обучающихся, снижение уровня тревожности при изучении иностранного языка, ускорение прогресса за счет подстраивания под предпочтения, вовлечение [16]. Достижение указанных эффектов регистрируется и Я. Петрович, М. Йовановичем, что основывается, по мнению авторов, на игровом характере выстраивания учебного процесса (превалирование интерактивности, проблемного подхода, вовлечения) [17]. Аналогично в работе Л. Ю. Тарасовой отмечается положительный эффект воздействия использования современных технологий, средств визуализации и интерактивности на уровень мотивации обучающихся к изучению иностранного языка [18]. Экспериментальным путем Ч.-Л. Лай устанавливает, что студенты придают набольшее значение использованию ИИ в контексте получения персонализированного руководства и функций генерации учебного контента; студенты признали, что технологию ИИ можно достаточно вариативно использовать в различных областях и ситуациях, что отождествляется с ее ключевым преимуществом [19].

Интересной считаем представленную в работе М. Н. Евстигнеева экспериментальную практику планирования учебных занятий по иностранному языку с использованием технологий генеративного ИИ. Автор считает, что, несмотря на существующие опасения и заявления о типовом характере работы ИИ (генеративных алгоритмов), из подобных проявлений можно вывести дополнительную пользу в организации обучения иностранным языкам, а именно: развивать творческие способности; формировать схожие, но одновременно различные и уникальные для каждого обучающегося учебные материалы; использовать средства быстрой визуализации; ускорять оценку типовых материалов и заданий. Подчеркивается, что инструменты генерации материалов, несмотря на свои преимущества, следует применять особенно осторожно – они должны стать вспомогательным средством-инструментом и сопровождать работу педагога, но не полностью заменять ее; преподаватель же при работе с нейросетями занимает роль ведущего регулятора и эксперта, который подвергает сомнению и критической оценке разрабатываемые средствами ИИ ответы (контент) [20]. В исследовании П. В. Сысоева и соавторов, помимо заявленного, замечается, что эффективное использование генеративного ИИ в деятельности преподавателя иностранного языка не может происходить в отрыве от постоянного обучения и формирования представлений о ведущих инструментах, доступных современному педагогу. В соответствии с данным обстоятельством авторы предлагают собственное видение матрицы инструментов ИИ, востребованных в преподавательской деятельности (в обучении иностранным языкам); предлагается разделять их на несколько групп, отражающих специфику профессиональных задач, которые педагог решает в своей работе: во-первых, взаимодействие с обучающимися, что может развиваться с использованием чат-ботов в режиме реального диалога (имитации), в целях выработки универсальных стратегий взаимодействия; во-вторых, проведение поддержки через предоставление информации, в чем ИИ-инструменты используются для структурирования и обработки данных; в-третьих, планирование занятий, подготовка опорных конспектов, проблемных вопросов и материалов, т. е. организация методической работы; в-четвертых, применение оценочных (мониторинговых) инструментов и проверка работ; в-пятых, создание материалов, применение средств визуализации информации для организации своей работы [21]. Таким образом, фактически авторы при разработке своей матрицы комплексно объединили и укрупнили многообразие существующих направлений – возможностей использования ИИ-инструментов в преподавательской деятельности.

Однако, несмотря на оптимизацию работы преподавателей средствами ИИ, все еще не раскрытыми остаются проявления и способы «противодействия» или минимизации использования ИИ-инструментов обучающимися при выполнении заданий. Предупреждение таких практик, помимо ранее описанных способов открытого заявления, как отмечается в работе Е. Е. Кувшиновой, может быть достигнуто путем пересмотра используемых педагогом способов и средств оценочной деятельности. Автором предлагается разрабатывать задания, которые не могут быть выполнены с использованием нейросетей. Продуктивным также называется соотношение и совместное использование человеческих усилий с машинными, для чего предлагается внедрять ИИ как средство обучения иностранному языку [22]. Однако сегодня степень интеграции ИИ в обучение, несмотря на его глобальное распространение и постепенную популяризацию, называется П. В. Сысоевым и соавторами недостаточной, причиной чему является разноуровневость и отсутствие единого отлаженного подхода к эффективному и безопасному применению ИИ в работе преподавателя [23]. Именно поэтому подобные и многие другие рекомендации-руководства для использования ИИ в деятельности преподавателя можно назвать особенно значимыми. Примером достаточно обширных рекомендаций видим, в частности, описанные в исследовании Н. Б. Милявской практики подготовки обучающих заданий по иностранному языку, которые могут успешно реализовываться в режиме диалогового окна с ИИ. Автор раскрывает данные практики в системе направлений: ситуативное диалоговое общение (рекомендуется отработка реальных жизненных ситуаций), занятие определенной роли (важным становится использование ролевых игр в обучении для расширения степени креативности и потенциального числа происходящих коммуникативных ситуаций и ролей), закрепление грамматики в игровой форме, быстрая проверка домашних заданий по системе заранее определенных метрик и формирование обратной связи [24]. Тем не менее в зарубежной литературе подобные возможности ИИ описываются как недостаточные для качественного изучения иностранных языков, поскольку, например, Ц. Ду и Б. K. Даниэлом отмечается, что современные нейросети ограниченно распознают речь, не способны улавливать длинные предложения с множеством пауз, неправильным произношением (как это делает преподаватель в реальной работе). К тому же авторы считают, что, хотя ИИ позволяет ускорить подготовку учебных заданий, на перспективу они становятся однообразными и «скудными» – имеют типовой характер, в особенности при «быстрой» подготовке к занятиям [25]. Характерным решением данной проблемы можно считать приведенные Е. А. Николаевой и Ю. Ю. Котляренко рекомендации по проектированию такой дизайн-структуры учебного курса, которая будет нацелена на удержание внимания, демонстрировать востребованность, влиять на уверенность обучающегося, его удовлетворенность, а также тренировать волевые качества (систематическое обучение с определенным темпом и динамикой, графиком выполнения учебных задач) [26], что фактически позволит компенсировать некую степень однообразия заданий прочими положительными проявлениями обучения. Однако данный подход фактически выходит за рамки влияния ИИ на эффективность обучения.

Примечательными видим и проведенные различными учеными эксперименты, показывающие неоднозначность и противоречивость влияния ИИ на эффективность обучения иностранному языку. Например, A. Чен и соавторы пришли к выводам об отсутствии существенной разницы в эффективности обучения с внедрением ИИ и без него; авторы выявляют, что при организации ролевых игр в изучении иностранного языка с использованием партнеров-студентов и партнера в лице генеративного ИИ существенной разницы в улучшении речевой деятельности не наблюдается. Однако признается, что ИИ выступит эффективным средством поддержки в условиях, когда обучающийся не может найти себе партнера для проведения ролевых бесед [27]. В то же время Ву-Юинь Хван и соавторы отмечают, что ИИ перспективно использовать в качестве инструмента улучшения качества письма за счет поддержки в процессе «после» написания – когда нейросеть проверяет готовые письма и предлагает варианты улучшения готовых текстов [28]. По мнению Ч. Дж. Лин и Х. Мубарока, использование ИИ в языковом образовании позволяет преодолеть одну из главнейших проблем обучения – проблему отсутствия практической среды; в данном направлении ИИ, как пишут авторы, позволяет определять значение высказываний пользователей и давать соответствующие ответы, сопровождать в процессе изучения языка [29].

Интересным способом использования ИИ в обучении иностранному языку студентов неязыковых специальностей Э. Г. Щебельская и В. В. Маер называют оптимальное балансирование между материалами, созданными ИИ, и традиционно апробированными практиками и подходами к обучению, что позволит с большей осторожностью и итеративностью (т. е. постепенно) вводить учебные материалы и учитывать реакцию со стороны обучающихся [30]. В работе В. В. Котенко и Н. О. Луценко продуктивным в обучении студентов неязыковых специальностей называется использование ИИ в целях постепенного выравнивания дифференцированности знаний, для чего предполагается обеспечить доступность материалов и работы с диалоговым чат-ботом для более ускоренной тренировки навыков: говорения, письма, отработки и расширения словарного запаса (когда чат-бот задает слово на иностранном или русском языке, а обучающийся отвечает его перевод) и др. [31] По мнению Н. В. Гусевой, при использовании современных информационных технологий в преподавании иностранного языка студентам неязыковых специальностей в целом перспективно опираться на организацию превалирующей самостоятельной работы, что позволит компенсировать недостаток и дифференциацию знаний с задействованием ведущих инструментов обучения [32].

Итак, завершая литературный обзор, выразим согласие с позицией иностранных ученых: В. Гу и Я. Юй верно отмечают, что все дискуссии вокруг ИИ можно свести к базовым аспектам повышения его эффективности, раскрывающимся на уровне рассмотрения ИИ как технологической инновации; на уровне влияния ИИ на психологию взаимодействия; на процесс когнитивного развития; на уровне выработки продуктивных педагогических сценариев, разговорной среды и принципов этической ответственности использования ИИ [33]. Все вышеизложенное подтверждает дискуссионность и необходимость уточнения контуров влияния ИИ на эффективность обучения иностранному языку студентов неязыковых специальностей, что позволит впоследствии выработать относительно универсальные рекомендации по применению ИИ в языковом образовании.

Методологическая база исследования / Methodological base of the research

Теоретической основой исследования послужили труды российских и зарубежных ученых, в которых рассматривается проблематика использования ИИ и связанных с ним технологий как в образовании в целом, так и при обучении иностранному языку студентов неязыковых специальностей. Особое место в структуре исследования заняли обзорные научные работы, опубликованные в журналах ВАК РФ, которые изобилуют на предмет обобщения, систематизации и описания характерных практик, противоречий и преимуществ организации обучения с использованием ИИ. Внимание также было уделено экспериментальным исследованиям, описывающим и резюмирующим полученный опыт в области использования ИИ в обучении иностранным языкам.

Раскрытие теоретических аспектов эффективности применения технологий генеративного ИИ в обучении студентов неязыковых специальностей осуществляется от общего к частному. Применяются методы анализа научной литературы по теме исследования, систематизации, библиографического описания, дедуктивный и индуктивный методы, проводится контент-анализ и синтез данных, на основании чего обобщаются рекомендации по повышению эффективности применения ИИ в языковом образовании (на примере обучения студентов неязыковых специальностей). При анализе публикационной активности авторов по теме ИИ в образовании в выборку включались научные статьи (статьи, опубликованные в журналах), размещенные в
elibrary.ru, для чего в соответствии с ключевым запросом проводился поиск статей (через встроенные инструменты расширенного поиска). Из выборки были исключены прочие источники, кроме научных статей; убран стандартно выставленный параметр поиска «с учетом морфологии», что обеспечило точность выдачи статей за конкретный год. Поиск актуальных исследований, включаемых в выборку, проводился на основании упоминания ключевого слова в названии статьи, аннотации или представленных к работе ключевых словах за конкретный период времени (год).

Результаты исследования / Research results

Результаты проведенного литературного обзора позволяют сделать ряд характерных выводов, как отражающих общее состояние теории использования ИИ в образовании, так и свидетельствующих о конкретных практиках работы с ним в обучении иностранным языкам (в том числе при преподавании студентам неязыковых специальностей).

Во-первых, проявляется растущий интерес к проблематике ИИ в образовании, характерным отражением которого становится появление новых и все более масштабных обсуждений проблем, рисков, особенностей, возможностей относительно безопасных способов использования ИИ в обучении и т. п. В том числе подтверждением такого интереса стоит считать прямой рост публикационной активности, посвященной ИИ в образовании и его применению в языковом обучении студентов неязыковых специальностей (см рис. 1);

Рис. 1. Результаты контент-анализа публикаций по тематике ИИ в образовании
(составлено авторами по данным elibrary.ru)

Отметим, что, поскольку полные данные о вышедших за 2024 год публикациях отсутствуют, они не были включены в общую выборку контент-анализа; тем не менее результаты показывают все больший интерес к проблематике ИИ и нейросетей. В том числе важно подчеркнуть, что большая часть публикаций приходится на период 2023–2024 годов, поскольку именно в ходе него происходит интенсивная интеграция и апробация ИИ в образовании.

Во-вторых, очевидным видится причисление ИИ к инновациям в образовании, в том числе в языковом; однако, несмотря на данный факт, под понятием «ИИ» зачастую объединяется множество разнообразных инструментов, которые не ограничиваются строго генеративными чат-ботами и охватывают куда большее проявление свойств и качеств ИИ, что раскрыто в таблице.

Сравнительный анализ подходов к определению «границ» ИИ и пониманию данной технологии в педагогических исследованиях авторов

Итак, очевидно, что наличие расхождений в трактовке понятий и особенностей ИИ, характерных черт технологии или их проявлений в образовании усиливает противоречивость выработки единой практики использования ИИ, так как в различных исследованиях под ИИ фактически понимается интегральная технология (генеративный ИИ, нейросети, большие языковые модели, специальные алгоритмы и т. д., между которыми есть ряд концептуальных отличий).

В-третьих, в контексте именно обучения иностранному языку студентов неязыковых специальностей перспективно постепенное «натаскивание» и устранение дифференциации знаний с помощью ИИ, что основывается на проведении интенсивных тренировок определенных навыков. При этом ИИ в таком случае перспективен как в контексте подготовки заданий и занятий (методическая работа) педагогом, так и при самостоятельном освоении материала обучающимися; системы ИИ способны анализировать результаты тестов, выявлять пробелы в знаниях и предлагать соответствующие упражнения для их устранения, т. е. обладают потенциалом персонального помощника с моментальной обратной связью. Важным уточнением видится факт того, что в таком случае к минимуму сводится проблема языкового барьера, страха перед ошибками (которые, как известно, негативно влияют на мотивацию к изучению языка).

Обратной стороной использования ИИ стоит признать необходимость педагогом готовить задания и проверочные материалы, которые не могут быть выполнены средствами ИИ; признается неэффективность тестов, написания текстов и т. п. – на смену им должны прийти ситуативные задачи, говорение, аудирование, живое общение, служащее индикатором формирования иноязычных компетенций.

В-четвертых, воздействие ИИ на эффективность нельзя назвать однородным, поскольку все факторы воздействия в их многообразии могут быть разделены на строго положительные, нейтральные и отрицательные (рис. 2). Особенно сложной и противоречивой остается категория нейтральных факторов, которые, в зависимости от характерного подхода, принципов и способа организации обучения иностранному языку студентов неязыковых специальностей с применением ИИ, приобретают соответствующий окрас. То, в какую категорию будет отнесен нейтральный фактор, во многом зависит от ситуативных и частных практик, от профессионализма и педагогического такта конкретного преподавателя, степени его готовности к применению ИИ и многих других обстоятельств.

Рис. 2. Позитивные, негативные и «нейтральные» факторы влияния ИИ на эффективность обучения
иностранному языку студентов неязыковых специальностей (составлено авторами)

Итак, несмотря на некоторые проблемы и противоречия, ИИ обладает существенным потенциалом позитивного влияния на эффективность обучения иностранным языкам; в целом для эффективной интеграции ИИ в обучение иностранному языку студентов неязыковых специальностей необходимо преодолеть существующие разногласия в его понимании, расширить имеющиеся практики обучения (совмещение традиционных и ИИ-способов), а также учитывать широту возможных воздействий ИИ на образовательный процесс. Кроме того, важным становится принятие во внимание специфических особенностей обучения иностранному языку студентов неязыковых специальностей.

В завершение продуктивной считаем выработку общих рекомендаций по осторожному использованию ИИ в области сопровождения и подготовки занятий по иностранному языку для студентов неязыковых специальностей, которые сводятся:

– к важности признания, что в современности под понятием ИИ на прикладном уровне в образовании чаще всего понимается именно генеративный ИИ;

– необходимости совмещать инструменты ИИ и деятельность преподавателя, а не замещать последнего;

– внедрению ИИ в обучение постепенно, итеративно;

– разработке заданий, неподдающихся «простому» решению с помощью ИИ, при работе с которыми обучающиеся продемонстрируют реальные знания и компетенции;

– развитию коммуникативных навыков обучающихся;

– обеспечению прозрачного применения ИИ;

– участию в курсах повышения квалификации по работе с ИИ;

– балансировке между технологизацией, использованием инноваций и удовлетворением нужд и потребностей, обусловленных природой человека (в общении, во взаимодействии, социальных контактах и др.).

Заключение / Conclusion

Таким образом, результаты проведенного исследования подтверждают значимость и перспективность использования ИИ и связанных с ним технологий в образовании (что подтверждается на примере обучения иностранному языку студентов неязыковых специальностей). Анализ современной научной литературы позволил констатировать непрерывно растущий интерес к проблематике ИИ в образовании, наличие противоречий и недостаточную проработанность многих аспектов. С одной стороны, ИИ предоставляет комплексные преимущества и для преподавателей, и для обучающихся; с другой стороны, природа и характер использования ИИ связываются с множественными рисками, которые сигнализируют о необходимости осторожного и итеративного внедрения технологии в обучение.

Итак, влияние ИИ на эффективность обучения неоднозначно и зависит от множества факторов, начиная от степени его интеграции в обучение, готовности преподавателей к использованию технологий и заканчивая специфическими особенностями обучения студентов неязыковых специальностей как в целом, так и с использованием ИИ-инструментов. Тема использования ИИ в образовании остается недостаточно исследованной и обладает как практической, так и научно-теоретической значимостью, несомненно, должна исследоваться в дальнейшем, что необходимо для разработки эффективных стратегий интеграции ИИ в образовательный процесс с учетом всех особенностей и потенциальных рисковых факторов.