Ключевое слово: «дидактический потенциал»

Актуальность исследования обусловлена дидактическими возможностями средств 3D-моделирования для персонализации обучения и осознанного включения обучающихся в решение проблемных задач созидательного характера как важного условия повышения качества образовательных результатов и подготовки выпускников. Проблема исследования определяется противоречием между возможностями 3D-технологий для повышения качества образования за счет учета индивидуальных особенностей личности обучающегося, познавательных интересов, профессиональных стремлений и применяемой в образовательных организациях моделью обучения. Цель исследования – теоретически обосновать и экспериментально проверить эффективность применения технологий 3D-моделирования для персонализации и повышения качества обучения. Методология исследования основывается на анализе и обобщении литературы зарубежных и отечественных авторов по вопросам персонализации обучения, применения средств 3D-моделирования для проектирования образовательного пространства. Оценка качества обучения, анализ трехмерных моделей, наблюдение, обобщение полученных результатов выполнялись в ходе педагогического эксперимента. Статистическая проверка достоверности полученных результатов выполнена с использованием критерия Манна – Уитни. Авторами выполнено уточнение понятий «персонализация обучения», «созидательная деятельность» с учетом вызовов к цифровой образовательной среде и с ориентацией на подготовку востребованных специалистов будущего. Выявлены проблемы персонализации обучения (осознанность выбора, градация системы задач), содержание которых описано с позиций педагогов и обучающихся. Исследован потенциал 3D-технологий в отношении повышения качества подготовки выпускников за счет возможностей учета в персонализированной образовательной программе их индивидуальных возрастных и психологических особенностей. Особенности персонализированного обучения на базе технологий 3D-моделирования раскрываются авторами на примере осознанного выбора обучающимися программного средства, изучения теоретических основ и инструментов трехмерного моделирования, решения структурированных задач созидательного характера, конструирования проектных решений. Материалы статьи могут использоваться, во-первых, для обеспечения персонализации обучения в ходе творческой созидательной деятельности обучающихся по созданию 3D-моделей; во-вторых, для поддержки профессиональной ориентации и самореализации личности с учетом приоритетов цифровой экономики.

Актуальность исследования продиктована глобальной цифровой трансформацией экономических систем и становлением нового технологического уклада, что влечет за собой ужесточение требований к уровню владения профессиональным иностранным языком у специалистов, работающих в сфере международных экономических отношений. Обозначилось противоречие: с одной стороны, рынок труда остро нуждается в экономистах, способных эффективно осуществлять иноязычную коммуникацию в цифровой среде, с другой – дидактические ресурсы технологий искусственного интеллекта для решения данной задачи остаются недостаточно изученными. Дополнительную остроту проблеме придают когнитивные особенности современного «цифрового поколения» обучающихся, чьи образовательные ожидания и способы работы с информацией существенно отличаются от сложившихся ранее. Цель статьи – на основе комплексного анализа выявить, структурировать и охарактеризовать дидактический потенциал применения технологий искусственного интеллекта в процессе профессиональной языковой подготовки будущих экономистов-международников. Методологическую базу работы составили методы теоретического анализа отечественной и зарубежной научно-педагогической литературы, а также систематизация цифровых инструментов на базе ИИ, релевантных для языкового образования в экономическом вузе. Результаты исследования теоретически обосновывают целесообразность внедрения технологий ИИ в практику профессионально ориентированного иноязычного обучения. Дидактический потенциал данных технологий систематизирован по пяти направлениям: использование интерактивных форматов (чат-боты, голосовые помощники) для повышения учебной мотивации; применение алгоритмизированного интервального запоминания для эффективного усвоения профессиональной лексики; моделирование аутентичных профессиональных ситуаций и кейсов с помощью генеративных нейросетей (ChatGPT, BloombergGPT, Finprophet); проектирование индивидуальных образовательных траекторий на основе адаптивных алгоритмов; организация мгновенной оценочной обратной связи, позволяющей преодолеть недостатки традиционных форм контроля. Кроме того, разработана и предложена классификация, включающая шесть видов обратной связи, генерируемой инструментами ИИ: учебно-социальная, информационно-справочная, методическая, аналитическая, оценочная и условно-творческая. Каждый вид соотнесен с конкретными цифровыми сервисами и нейросетевыми решениями. Теоретическая значимость работы заключается в углублении научных представлений о механизмах и принципах интеграции технологий ИИ в контекст профессионально ориентированного иноязычного образования. Практическая значимость состоит в том, что сформулированные автором выводы, классификации и конкретные примеры использования ИИ-инструментов могут быть непосредственно внедрены в учебные программы экономических вузов с целью повышения эффективности формирования профессионально-коммуникативных компетенций у будущих специалистов-международников.