Ключевое слово: «natural language processing»

В условиях глобализации и цифровизации образования владение английским языком является ключевым навыком для студентов технических специальностей. Это обеспечивает не только доступ к актуальной научно-технической информации, но и их успешную профессиональную коммуникацию. Однако использование в учебном процессе аутентичных материалов, например научных статей, технической документации, профессиональных подкастов, сопряжено с рядом трудностей. Эффективность обучения и мотивация учащихся может снижаться из-за сложности лексики, грамматических конструкций и культурных контекстов, что превышает возможности студентов с разным уровнем подготовки. Целью данного исследования является изучение и внедрение инновационных методов адаптации аутентичных материалов с помощью искусственного интеллекта в преподавание английского языка в технических вузах. Авторы анализируют потенциал современных технологий, включая анализ сложности языка, использование генеративных нейросетей для автоматизации упрощения текстов, создания контекстуальных упражнений, персонализации учебных заданий и визуализации сложных профессиональных концепций. В исследовании представлены подходы практического применения инструментов на базе GPT-моделей, которые позволяют адаптировать учебные тексты под уровень владения студентами языком. Использование технологий способствует индивидуализации обучения с учетом уникальных потребностей каждого студента, что повышает вовлеченность и мотивацию к изучению иностранного языка. Результаты эксперимента, проведенного в Российском университете транспорта, подтверждают эффективность использования материалов, адаптированных с помощью инструментов искусственного интеллекта: в группах, где применялись данные технологии, отмечен значительный рост успеваемости и коммуникативных навыков. Исследование подчеркивает, что интеграция искусственного интеллекта в образовательный процесс не заменяет роль преподавателя, а выступает мощным вспомогательным инструментом, оптимизирующим подготовку учебных материалов и способствующим развитию профессионально ориентированных компетенций. Теоретическая значимость работы заключается в расширении представлений о возможностях инструментов искусственного интеллекта в лингводидактике технического направления, а практическая – в разработке и апробации инновационных методов обучения, способствующих повышению качества подготовки специалистов в условиях современного цифрового образования.

Бұл мақалада табиғи тілді өңдеу (NLP) әдістерінің информатика саласындағы қолданылуы қарастырылады. Атап айтқанда, білім беру және ақпараттық жүйелерде мәтіндік деректерді талдау, терминологиялық базаларды құру және онтологиялық модельдерді қалыптастыру мәселелері зерттеледі. Protégé бағдарламасы арқылы білімді формальды түрде сипаттау және визуализациялау мүмкіндіктері көрсетіледі. Сонымен қатар, NLP технологияларының интеллектуалды жүйелерді дамытудағы рөлі мен олардың деректерді құрылымдаудағы тиімділігі талданады. Жұмыс нәтижесінде білімді модельдеудің заманауи тәсілдері мен олардың практикалық қолдану аясы айқындалады.