The transformation of the modern education system in the context of neural networks and artificial intelligence based on the English language teaching

Введение / Introduction

Сегодня в условиях стремительного развития виртуальных технологий в современном информационном пространстве появились новые термины, а именно «нейросеть» – нейронные сети – и «искусственный интеллект» – сокращенно ИИ. Нейронная сеть – это особая компьютерная программа, похожая по своему устройству на реальный человеческий мозг. Эта программа может самостоятельно развиваться и распознавать образы. Также в рамках настоящего исследования важно отметить, что она используется для решения различных задач, в том числе и простыми пользователями всех возрастных групп и во многих сферах жизни, от проведения научных исследований до выполнения домашних заданий в школе, о чем более подробно рассказывает В. В. Ксенофонтов в статье «Нейронные сети» [1]. Согласно мнению А. И. Костромитиной, на сегодняшний момент трудно дать четкое определение искусственному интеллекту [2]. При этом И. Г. Томарева [3] подчеркивает, что искусственный интеллект изучается разными науками, не только связанными со сферой информационных технологий, но и такими, как гражданское и уголовное право, педагогика, лингвистика и многие другие. Однако необходимо отметить, что некоторые источники объединяют эти два понятия, а некоторые, наоборот, разделяют их, называя нейросети подобием мозга человека, а искусственный интеллект – неким инструментом, направленным на решение определенных, часто узких задач. В рамках проведенного эксперимента и его анализа точное определение этих двух понятий не так важно, как их влияние на образовательный процесс в целом. Поэтому авторы настоящего исследования используют оба термина как синонимы, обращая большее внимание не на специфику этих реалий с точки зрения информатики и программирования, а фокусируясь на том, какие изменения они вносят в образовательную среду современных учебных заведений на примере изучения иностранных языков, а именно английского, в вузе и средней школе.

Говоря о нейросетях и ИИ, необходимо понимать, что на текущий момент трудно найти современного человека, который бы не слышал этих слов и не сталкивался с этими реалиями в повседневной жизни. Особенно если речь идет о современном обучающемся, будущем востребованном специалисте или будущем студенте высшего учебного заведения, то есть чаще всего, по данным статистики, представителе поколения Z (1997–2012 годы) и Альфа (с 2013 года), и, реже, поколения Y (1981–1996 годы) по теории Хоува и Штрауса [4].

Важно помнить саму суть этой классификации по отношению к использованию информационных технологий. Что касается первой группы (Z – поколение зумеров), современных студентов высших учебных и средних профессиональных заведений, то можно сказать, что они родились в эпоху повсеместного распространения сети Интернет, но не являются полностью интегрированными в цифровую среду, как представители поколения Альфа, которые не представляют свою жизнь без технологий и полностью в них погружены. Они являются детьми поколения Y – миллениалов, которые еще испытывают потребности в обучении, однако в основном эти потребности относятся к сфере повышения квалификации, обучения на рабочем месте или профессиональной переподготовки. Процесс обучения миллениалов происходит по отличному от двух более молодых возрастных групп сценарию. Это происходит потому, что миллениалы только считают себя причастными к использованию технологий, но их становление произошло в условиях сильно отличных от того, что мы имеем сегодня. К тому же их образовательный процесс строится не с чистого листа, а основывается на уже имеющемся опыте и полученном в прошлом среднем и высшем образовании в рамках классической образовательной модели, то есть без особого влияния новейших изобретений в сфере информационных технологий. Представители же поколений зумеров и Альфа почти в одинаковой мере пользуются новейшими изобретениями во всех сферах жизни, особенно самое молодое поколение – Альфа, которое не представляет жизнь без электронных устройств.

Именно из-за такого повсеместного распространения искусственного интеллекта и нейросетей возникает вопрос о неизбежной трансформации современного образовательного процесса, образовательной среды современного учебного заведения и адаптации его участников, а прежде всего организаторов учебного процесса, к новым условиям.

Использование нейросетей и искусственного интеллекта в образовании, как и все инновации, связанные с цифровизацией, имеют свои преимущества и недостатки. К положительным сторонам можно отнести автоматизацию многих рутинных процессов обучения, как и в любой другой сфере, например возможность быстрого ввода текстовых данных, выполнение примитивных заданий, возможности постоянного доступа к любым словарям энциклопедическим источникам, что существенно облегчает процесс, экономя время студентов.

В свою очередь, для преподавателей искусственный интеллект и нейросети дают возможность быстрого составления заданий, поиска и формулировки тем занятий, сокращение времени на подготовку к занятиям, обеспечивают более быстрый и свободный доступ к различным полезным источникам: информационным базам, образовательным платформам, словарям и прочим.

Однако, несмотря на множество преимуществ, искусственный интеллект отличается тем, что оказывает существенное негативное влияние на современный образовательный процесс. Самым весомым недостатком искусственного интеллекта и нейросетей как инструмента в образовании является то, что он психологически расслабляет обучаемого, предоставляя ему возможность, практически ничего не делая самостоятельно, выполнять задания почти любого уровня сложности. Особенно часто это происходит потому, что устройства, обеспечивающие доступ к нейросетям, находятся в постоянном доступе современных пользователей.

Этот фактор можно отнести к области психологии и объяснить тем, что природе любого человека свойственно двигаться по пути наименьшего сопротивления и получать кратковременный результат в виде высокой оценки, воспользовавшись удобным имеющимся под рукой инструментом. В результате очень сложно сделать современный образовательный процесс действительно эффективным и полезным для обучаемого, особенно если он относится к возрастной группе поколений зумеров или Альфа.

Вторым существенным недостатком можно считать повсеместную доступность искусственного интеллекта и нейросетей для обучаемых как в условиях выполнения домашней работы, так и в условиях занятий в классе. Особенно это актуально для современных высших учебных заведений, где методические пособия очень часто находятся в электронном устройстве, которое студент носит с собой, соответственно, имея возможность в любой момент открыть программу с искусственным интеллектом и выполнить почти любое задание с помощью данного инструмента.

Интересно отметить, что оба этих недостатка связаны с определяющими особенностями, характерными для любых современных информационных технологий: принципом доступности и принципом ориентации на помощь человеку. Таким образом, мы можем видеть, что преимущества инновационных технологий, используемых в обучении, превращаются в их существенные недостатки.

Третьим отрицательным моментом использования нейросетей в сфере образования является то, что на сегодняшний момент нейросети и искусственный интеллект находятся в фазе стремительного развития. Если говорить, например, об обучении иностранным языкам, с их помощью не всегда можно корректно выполнить любое задание из-за того, что пока они справляются не с любой коммуникативной задачей. Это обусловлено тем, что язык является сложной логической системой, но искусственный интеллект и нейросеть – это обучаемые программы и могут этот недостаток в будущем восполнить.

Опираясь на перечисленные достоинства и недостатки нейросетей и искусственного интеллекта, авторы данного исследования решили с помощью проведения эксперимента доказать, что для дальнейшего эффективного осуществления образовательных услуг в условиях появления таких новых современных реалий, как искусственный интеллект и нейросети, необходимо провести трансформацию современного образования, для того чтобы исключить возможность пользоваться изучаемыми инструментами для выполнения текущих заданий как в рамках классной, так и в рамках внеаудиторной, внеклассной работы, что  является весьма сложной задачей. В связи с этим необходимо изменить именно сам учебный процесс, сделав невозможным для студентов использование инструментов нейросети, особенно для решения и выполнения типовых задач. Именно для того, чтобы доказать необходимость и неизбежность трансформации образовательного процесса, авторами данного исследования был проведен эксперимент, посредством которого на примере изучения английского языка в рамках действующих образовательных программ было доказано наличие изменений в образовательном процессе и необходимость усовершенствования современных методик преподавания иностранных языков в школе и вузе.

В рамках настоящей работы предлагается рассмотрение эмпирически обоснованного различия в подходах к обучению: для поколения Z требуется пересмотр мотивации и преодоление рутинности заданий, для поколения Альфа необходимо акцентирование на формировании навыков развернутого промптинга и критического анализа результатов выдачи ИИ. Таким образом, новизна работы заключается в выявлении двух разнонаправленных стратегий взаимодействия с ИИ у разных поколений.

Обзор литературы / Literaturereview

Многие ученые, ведущие исследования в абсолютно разных научных направлениях, сегодня рассматривают преимущества и недостатки использования искусственного интеллекта. К примеру, кандидаты педагогических наук и доценты различных ВУЗов Российской Федерации Н. Н. Кузьмин, И. Н. Глазунова и Н. А. Чистякова в своей статье анализируют плюсы и минусы внедрения ИИ в современную систему образования [5].

А. А. Воропаева и Е. И. Похаленкова в качестве основного плюса использования ИИ на занятиях английскому языку выделяют персонализацию обучения, под которой понимается способность адаптировать то или иное задание под уровень владения английским языком конкретного обучающегося. [6].

Помимо персонализации обучения Д. А. Морозова, К. К. Молдабаева определяют в качестве положительных сторон автоматизацию рутинных задач, повышение мотивации, а также создание языковой среды во внеурочное время [7].

Именно ИИ, по мнению С. Г. Вишленковой и Е. А. Левиной, способен генерировать задания, направленные на преодоление языкового барьера, и выступать в качестве виртуального собеседника [8].

Н. С. Ахметгалина и Н. В. Дружинина выделяют оперативную обратную связь, доступность образовательных платформ и использование технологий обработки естественного языка (NLP) для создания диалоговых систем в качестве основных преимуществ использования ИИ при обучении иностранному языку [9].

В. В. Аверьянова отмечает, что ИИ помогает создавать разнообразные учебные материалы значительно быстрее, тем самым облегчая работу преподавателю, но в то же время указывает на риски технологической зависимости и сокращения взаимодействия между людьми [10] и не способен, по мнению Т. З. Чыонга, передать интонацию и невербальные сигналы [11], которые являются неотъемлемой частью живого общения.

И. В. Чурзина и А. В. Каширов из Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова отмечают, что, несмотря на получение значительных положительных эффектов, существует ряд педагогических и социально-этических ограничений, связанных с внедрением искусственного интеллекта в технологии широкого применения [12].

Этические аспекты также затрагивает в своем исследовании Е. В. Сизова, цель которого заключается в систематизации и описании значения наиболее распространенных концептов, раскрывающих этическую проблематику реализации цифровых технологий в системе высшего образования [13].

По мнению П. Полаковой, П. Ивенц и В. Климовой, оценивание знаний и академическая честность являются основными сложностями, которые ведут к необходимости менять дизайн заданий и способы оценивания компетентности [14].

С. Чакраборти помимо вышеперечисленных проблем указывает на вопросы академической честности, алгоритмическую предвзятость, вопросы конфиденциальности данных и неравный доступ к передовым образовательным технологиям у студентов [15].

В своем обзорном исследовании Ч. Лай, Т. Чжан, У Хуан, И. Ли, Т. Ю, Ц. Чжао и Ц. Чжэн изучают характеристики использования ИИ в высшем образовании, в частности при обучении сестринскому делу, и выявляют необходимость создания специализированных рамок и шкал оценки грамотности использования ИИ, а также подчеркивают необходимость эффективной интеграции ИИ в образование [16].

В целом недавние международные исследования показывают, что отношение студентов к обучению с использованием ИИ существенно влияет на вовлеченность в процесс обучения, о чем подробно пишут А. Аровосегбе, Д. Алкахтани, Т. Ойеладе [17], повышение эффективности и развитие различных навыков, обсуждаемые Л. Бахом и Г. Штробелем [18].

Интересует данная тема и сегодняшних исследователей – студентов. Так,
А. О. Ивченко поднимает вопрос о степени внедрения искусственного интеллекта в процессы планирования и проведения занятий, начиная от общеобразовательных школ и заканчивая заведениями высшего образования [19]. Т. В. Ефимцева и
Е. Э. Жукова говорят о том, что необходимо использовать искусственный интеллект только вместе с реальным человеческим интеллектом [20], хотя в некоторых сферах ИИ отлично справляется и самостоятельно. Например, способности ИИ активно используются для проверки работ на плагиат. Т. Н. Пономарь подчеркивает в качестве положительного примера внедрения ИИ в учебный процесс программы автоматического перевода, что полезно для студентов, изучающих иностранные языки, а также они помогают в создании виртуальных выставок, которые можно использовать на уроках истории [21].

О необходимости разработки норм применения систем искусственного интеллекта в своей работе пишут Л. В. Филинская, И. В. Левицкая, А. А. Мисун [22].

По мнению Т. А. Бочаровой, А. В. Бочарова и И. Д. Довгаль, этичное использование ИИ в образовательном процессе предполагает не замену творческого мышления студента, а его развитие и поддержку, когда искусственный интеллект выступает в роли помощника, а не автора [23].

Несмотря на большое количество работ, посвященных ИИ, М. П. Раджасехара, М. Габдуллин, А. К. Жумасеитова и Е. Мукашев из Казахстанско-Британского технического университета выделяют целый ряд важных пробелов в изучении применения ИИ в образовательном процессе. Первый из них эмпирический, который заключается в недостаточно масштабных количественных данных, отражающих восприятие студентами обучения с использованием ИИ в системе высшего образования. Второй – контекстуальный пробел: существует малое количество исследований, проведенных на постсоветском пространстве, из которых становится очевидным, что пути цифровой трансформации в условиях развивающейся экономики существенно расходятся с западными парадигмами. Третьим является педагогический пробел, демонстрирующий, как воспринимается обучение на основе ИИ в различных аспектах, включая вовлеченность, персонализацию, доступность, обратную связь, и формирование навыков, помогающих с трудоустройством [24].

Итак, анализ отечественной и зарубежной литературы показывает, что несмотря на технологический прогресс, ключевой проблемой остается не только техническая интеграция, но и решение социальных, этических и педагогических противоречий. Для успешного внедрения ИИ в учебный процесс необходимо сочетание человеческого и искусственного интеллекта, а также создание адаптированных оценочных шкал и нормативных документов. Таким образом, будущее ИИ в образовательном процессе – не в полной автоматизации, а в поиске гармоничного и ответственного симбиоза человека и науки.

Материалы и методы / Materials and methods

Методологической базой научного исследования послужили труды как отечественных, так и зарубежных исследователей (Д. Макарти, Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский) [25], посвященные изучению понятия «искусственный интеллект», выявлению и описанию характерных черт, заложенных в определение ИИ (И. В. Понкин, А. И. Редькина) [26], классификации данного явления и классификации систем искусственного интеллекта (В. И. Кукшев) [27], проблемам и положительным сторонам использования ИИ в образовательном процессе (А. А. Фарахутдинов, В. А. Лукина) [28], (С. Х. Султонова) [29].

Этапы проведенного в работе исследования: 1) изучение степени разработанности проблемы ИИ как фактора, влияющего на образовательный процесс, особенно на изучение иностранных языков, английского в частности; 2) проведение эксперимента, суть которого заключалась в оценке и анализе полученных результатов выполнения задания с помощью ИИ. Организаторами исследования были предложены к использованию YandexGPT и ChatGPT, однако обучаемые не были ограничены в выборе помощника и им была предоставлена полная свобода выбора доступного ресурса при выполнении предложенного задания.

Эксперимент осуществлялся на базе Самарского государственного технического университета, а также Приволжского государственного университета путей сообщения и средней общеобразовательной школы. В эксперименте было задействовано 40 учащихся. Для удобства оценки результатов было организовано две группы по 20 человек.

Группа А представлена студентами инженерных специальностей I курса (возраст от 17 до 19 лет).

Группа B состоит из учеников среднего звена общеобразовательной школы (возраст 13–14 лет). Необходимо уточнить, что группа В находится на границе поколений в соответствии с теорией Хоува и Штрауса.

Критериями отбора послужили следующие элементы.

Для группы А обязательным считалось успешное освоение школьной программы по английскому языку (оценка не ниже «4»), грамматическая тема «Страдательный залог» изучена в школе, повторение темы происходит на занятиях по английскому языку в вузе.

Для группы B обязательно завершенное изучение грамматической темы «Страдательный залог», текущая оценка по английскому языку не ниже «4».

Обе группы не имели предварительного опыта выполнения аналогичных предлагаемым заданий с обязательным использованием ИИ.

Уровень английского языка определен в ходе предварительного тестирования с помощью лексико-грамматического теста (адаптированный вариант Oxford Placement Test, включающий 30 вопросов).

В группе А определяемый уровень владения иностранным языком преимущественно B1 (средний) и составляет 16 человек, на уровне B2 находятся 4 человека.

В группе B средний уровень определен как B1 (14 человек), у 6 человек уровень владения языком B2.

Процедура уравнивания групп предполагает возможность сопоставления участников для проведения эксперимента, соответственно, были соблюдены условия по инструктированию, времени, доступу к ИИ и лексическому единообразию.

Обе группы получили одинаковое инструктирование, которое предполагало выполнение заданий в письменном виде. Время выполнения составило 25 минут. Доступ к ИИ был разрешен без уточнения необходимого конкретного сервиса. Лексический состав заданий подбирался таким образом, чтобы лексика в группе А была ориентирована на профильную инженерию, а в группе B – на изучаемую в момент проведения эксперимента устную тему, то есть знакомую участникам первой и второй групп. 

Результаты исследования / Research results

Студентам первого курса инженерной специальности и ученикам среднего звена общеобразовательной школы в рамках практических занятий по английскому языку было предложено выполнить одинаковое задание. Такой выбор возрастного диапазона имеет цель представить две разные возрастные категории согласно теории Хоува и Штрауса, где ученики представляют поколение Альфа, а студенты – поколение Z.

 Использование любых вспомогательных технологий не воспрещалось, а наоборот, приветствовалось. Это было привычно для обеих групп испытуемых в связи с тем, что в современных условиях учащиеся на любом этапе обучения пользуются ИИ для решения любых рутинных задач, вне зависимости от того, разрешают ли им наставники открыто пользоваться подобными цифровыми ресурсами.

Разница в том, как конкретно испытуемые разных возрастных групп, отобранных на основании теории Хоува и Штрауса, пользуются ИИ. Так, дети, рожденные с 2009 года по сегодняшние дни считаются наиболее интегрированными в цифровую среду, они с рождения привыкли ко всем современным технологиям и не представляют жизни без них, поэтому умеют в совершенстве пользоваться ими для решения любых задач, однако, обладая так называемым «клиповым мышлением», они часто не вдумываются и не анализируют информацию, торопятся и не придают значения важным деталям, что затрудняет усвоение новой информации в процессе обучения и лишает возможности получения систематических базовых знаний и умений, которые должны быть сформированы в рамках общеобразовательной программы любого учебного заведения.

Что же касается так называемых «зумеров» – возрастной категории, предшествующей поколению «Альфа», они также интегрированы в цифровую среду, однако уровень их вовлеченности в нее существенно отличается. Например, «зумеров» можно назвать пользователями или уверенными пользователями технологий, а для Альфа технологии – органичное продолжение их самих. Кроме того, «зумеры» также являются обладателями клипового мышления, однако еще имеют способности к восприятию письменного текста. Кроме того, разница между двумя возрастными группами, описанными в теории Хоува и Штрауса, заключается еще и в способе общения. Первые выбирают мессенджеры, а вторые, наиболее интегрированные в цифровую среду, социализируются в виртуальных средах.

Все вышеперечисленные особенности возрастных групп, исследуемых в рамках представленного эксперимента, важны, однако наиболее практически значимым обстоятельством является то, что представители этих двух возрастных групп пользуются разными цифровыми инструментами для реализации своей деятельности в виртуальной среде.

Что касается «зумеров», то они обращаются чаще всего к поисковикам в доступных им браузерах, в то время как представители поколения Альфа чаще обращаются непосредственно к нейросетям. Поэтому при выполнении заданий, предложенных в рамках эксперимента, студенты из разных групп пользовались разными видами современных технологий практически без исключений, то есть все представители младшей возрастной группы пользовались нейросетями, а большая часть старшей возрастной группы, отобранная согласно классификации, основанной на теории Хоува и Штрауса, вводила запросы в поисковик, в то время как несколько участников данной группы, как и участники младшей, использовали нейросети.

Разница в использовании нейросетей и поисковых строк в браузерах заключается в том, что поисковые системы не всегда выдают результаты, сгенерированные с помощью ИИ, а чаще ссылки на результаты запросов, что может существенно их ухудшать, увеличивать временные затраты и снижать эффективность выполнения работы. Это объясняется возникающей необходимостью анализа и самостоятельной обработки полученных результатов.

Суть задания заключалась в том, что студенты и ученики с помощью ИИ должны были составить предложения в страдательном залоге с опорой на предложенные в упражнении слова (существительные и глаголы). Слова в упражнении были знакомы студентам, представителям так называемого поколения «зумеров» согласно теории Хоува и Штрауса (далее – группа А), относились к теме инженерии и абсолютно не знакомы ученикам средней школы, находящимся на границе поколений, условно именуемым «представителями поколения Альфа» согласно вышеупомянутой теории (далее – группа В).  Предложения было необходимо составить во всех временных формах страдательного залога, обосновав свой выбор использованием ключевых слов, характерных для каждой временной формы (например, usually, never, just, since, atthemoment и так далее).

Важно отметить, что испытуемые обеих возрастных групп изучали данную грамматическую тему и данное задание было для них не новым в рамках повторения пройденного грамматического материала. Однако группа А находилась в более выгодных условиях, так как изучала данную тему дольше (в школе и в университете), более того, представленная лексика не вызывала для испытуемых данной группы каких-либо затруднений, в то время как участники эксперимента из группы В предложенной лексики частично совершенно не знали из-за ее специфичности и отношения к области терминологии.

Всего в эксперименте приняли участие 20 студентов и 20 учеников (результаты представлены в табл. 1.

Таблица 1

Сравнительные результаты выполнения задания
по составлению предложений в страдательном залоге с использованием ИИ

Для выяснения стратегий участников по работе с ИИ и выявления отношения к заданию было проведено постэкспериментальное анкетирование.

В анкетировании, проводимом письменно и анонимно, было задано три вопроса

1. Какой инструмент ИИ был использован?

2. Насколько задание показалось рутинным/скучным (по шкале от 1 до 5)?

3. Вы использовали развернутый промпт или простой перевод?

Результаты представлены в табл. 2.

Таблица 2

Сравнительные результаты анкетирования

об отношении к заданию, %

Примечание. Респонденты могли выбирать несколько вариантов использования ИИ, поэтому сумма процентов превышает 100%. Множественный выбор отражает реальную практику параллельного использования различных инструментов ИИ при выполнении одного задания.

Студенты чаще оценивали задание как рутинное, что соотносится как с более длительным опытом изучения темы, так и с постоянным использованием технологий ИИ при обучении. Школьники, напротив, не считали задание стандартным и более активно использовали развернутые запросы, что позволило также компенсировать незнание некоторых лексических единиц. Эти данные подтверждают, что разница в успешности выполнения задания (95% у группы В и 60% у группы А) может быть связана не только с уровнем владения языком, но и с отношением к заданию и стратегией взаимодействия с ИИ.

После выполнения заданий и его проверки и ученикам, и студентам было предложено вместе разобрать задание и проработать ошибки. Это было сделано с целью лучше понять результаты эксперимента и осуществить их подробный анализ.

Ошибки у учеников были в основном при составлении предложений, относящихся к временным формам Present и Past Perfect Passive. Это произошло из-за того, что при переводе с русского языка или при введении запросов на русском языке некоторым ученикам было сложно получить желаемый результат ввиду схожести вышеупомянутых видо-временных форм с временной формой Past Simple, что часто вызывает путаницу при обработке ИИ, то есть нейросеть распознает их при переводе с русского как временную группу Past Simple, особенно если не использовать ключевые слова, которые не все обучаемые принимают во внимание. Приведем пример: предложение «Мост построен» без ключевых слов искусственный интеллект может считывать не как перфектную группу, а как прошедшее время – The bridge was built вместо The bridge has been built. Это задача является сложной не только для искусственного интеллекта, но и для человеческого мозга, поэтому такие задания раньше считались заданиями повышенной сложности. Группа А допустила большое количество подобных ошибок. Однако большинство учеников из младшей возрастной группы В неплохо справилось с предложенным заданием, поскольку они не просто вводили предложения на русском языке для перевода с помощью ИИ, а смогли сформулировать более корректный запрос. Кроме того, среднее время выполнения задания в группе В составило 14,2 минуты, тогда как в группе А – 21,5 минуты, то есть группа В выполнила задание приблизительно на 30% быстрее, используя несколько разных цифровых инструментов. Именно то, что группа В оказалась быстрее и точнее при формулировке запросов, может служить доказательством необходимости дифференциации подхода к обучению английскому языку с учетом принадлежности обучаемых к определенной возрастной группе согласно теории Хоува и Штрауса, ведь школьники, находясь даже в менее выгодных условиях изначально, справились с заданием эффективнее именно из-за того, что их поколение выросло в условиях максимальной на данный момент цифровизации.

Что касается результатов студентов, то ими в основном корректно были составлены предложения в Past Simple Passive, так как это самое простое задание для искусственного интеллекта и любого электронного переводчика. Это объясняется тем, что подобные грамматические конструкции переводятся с русского на английский и наоборот кальками (was built – был построен). Верно были построены предложения в Present и Past Continuous, что было бы сложнее сделать без помощи искусственного интеллекта в связи со спецификой образования этой временной формы и отсутствием подобных реалий в русском языке. Наибольшее количество ошибок было допущено в преобразовании предложений в Present Perfect Passive и Past Perfect Passive.

В результате ученики выполнили работу примерно на 95%, а студенты примерно на 60%, несмотря на более длительное изучение темы и знакомую лексику. Согласно данным постэкспериментального анкетирования, студенты чаще оценивали задание как рутинное, что позволяет предположить, что более низкий результат группы А связан со сниженной мотивацией, основанной на восприятии задания как знакомого и стандартного, содержащего уже известные грамматические конструкции и лексику. Школьники, напротив, проявили более осознанные стратегии работы с ИИ (65% сформулировали развернутый промпт), что сократило исходное различие в языковой подготовке.

Студенты часто не смогли корректно использовать ключевые слова, и при работе над ошибками было выяснено: это произошло потому, что в большинстве они пользовались только переводчиками, а не отправляли запросы и не формулировали задание, что доказывает их неумение обращаться с современными инструментами, а именно нейросетями. Данный факт лишний раз доказывает важность изучения теории поколений для формирования новых методик и подходов в обучении на примере английского языка. Это важно, чтобы понять, для кого и в каких условиях ИИ может стать помощником, а для кого – вредителем и где та тонкая грань, которая разделяет вредоносность данного инструмента от пользы.

Предположение авторов исследования о том, что необходимо трансформировать образовательную среду и изменить подход к изучению английского языка, также можно считать доказанным. Прямым доказательством этого служит то, что обе возрастные группы справились с одним и тем же заданием, а младшие испытуемые справились даже успешнее, не понимая предложенной в упражнении лексики. Предложенное задание не представляет сложности для современных обучаемых несмотря на то, что в классическом учебнике английского языка оно позиционируется как сложное для выполнения. Тем не менее в условиях появления ИИ традиционные задания выполняются обучающимися с легкостью и автоматически.

Авторы осознают, что относительно небольшой размер выборки (40 человек) и ее локальный характер не позволяют делать однозначные обобщения для всей системы высшего и среднего образования. Тем не менее полученные результаты можно рассматривать как пилотные, требующие подтверждения на более масштабных и разнородных выборках участников. Другим ограничением исследования также можно признать то, что при анализе не изучался фактор предыдущего опыта использования инструментов ИИ в учебных целях.

Необходимо подчеркнуть, что в рамках проведенного эксперимента анализировались только результаты данных, полученных при работе с группами, использовавшими ИИ для выполнения задания. Выделение третьей группы или групп, которые выполняли бы задание без помощи искусственного интеллекта, не предусмотрено целями и задачами данного исследования. Авторы посчитали обоснованным обработать данные двух групп с дифференциацией по возрастному признаку в контексте использования нейросетей для выполнения повседневных учебных практических задач. Это актуально именно потому, что в результате проведенного эксперимента необходимо было доказать, что при помощи ИИ абсолютно любые современные задания могут быть выполнены обучаемыми любых возрастных групп, даже если они не владеют необходимыми знаниями, в данном случае не владеют профессиональной лексикой и имеют мало опыта работы с грамматическими конструкциями, представленными в упражнении. Именно для того, чтобы доказать необходимость трансформации подходов к обучению иностранным языкам, авторами данного исследования анализировались результаты возрастных групп, выполнивших задание полностью при помощи искусственного интеллекта.

Заключение / Conclusion

В современных условиях становится очевидным, что учебные пособия должны изменяться с учетом реализации коммуникативных и интерактивных методик для создания более творческих заданий. Необходимо находить новые инструменты мотивации студентов для того, чтобы они самостоятельно отказались от использования ИИ для выполнения ряда типовых упражнений. Возможно, стоит попытаться интегрировать ИИ в процесс обучения, создав абсолютно новые виды заданий, при выполнении которых искусственный интеллект превратится из вредителя в помощника формирования знаний, умений и навыков.

Проведенный эксперимент доказал, что цифровые технологии сегодня могут быть отличными помощниками в решении ряда повседневных задач, имея в то же время ряд недостатков, которые снижают уровень овладения навыками и умениями, запланированными организаторами учебного процесса при составлении учебных пособий, не рассчитанных на присутствие новейших информационных технологий.

Наконец, в пределах проведенного пилотного исследования можно сделать вывод о том, что отдельные элементы современной системы преподавания иностранных языков требуют адаптации с учетом повсеместного использования ИИ обучающимися.  Полученные данные указывают на целесообразность постепенного пересмотра подходов к формированию компетенций, однако вопрос о полномасштабном реформировании требует дополнительной проверки на  более репрезентативных выборках. В качестве рабочих гипотез может быть предложено изменение типов заданий, интеграция ИИ в учебный процесс и разработка критериев оценки грамотности использования ИИ, пересмотр подходов к формированию необходимых компетенций и навыков у обучаемых.

В любом случае данное исследование очевидно доказало наличие изменений в том, как участники образовательного процесса выполняют задания в условиях современных процессов цифровизации общества, и вместе с тем показало, что трансформация учебного процесса, изменение подходов, методик преподавания иностранных языков, на примере английского, являются одними из важнейших условий для обеспечения эффективности образовательного процесса.