Карта компетенций педагога иностранных языков в условиях цифровизации образования
Шрифт:
– переспрашивать, уточнять, переформулировать, выражать то же содержание другими словами;
– выражать свое мнение (точку зрения, отношение, согласие/несогласие) по обсуждаемой теме разговора;
– завершать разговор [Сысоев, Филатов, Сорокин, 2023: 48].
При этом авторы справедливо утверждают, что иноязычная практика с чат-ботом не может быть «брошена на самотек» – на самостоятельную работу обучающихся. В этом случае при отсутствии контроля учебно-познавательной деятельности обучающихся со стороны педагога практика может носить формальный характер и не принесет тех результатов, которые потенциально могли бы быть достигнуты при более методически продуманном обучении. Кроме того, авторы утверждают, что иноязычная практика с чат-ботом должна выступать одним из этапов методики обучения, когда сначала в аудитории происходит изучение и отработка нового материала, далее учащиеся и студенты во внеаудиторное время на основе программ чат-ботов отрабатывают изучаемые языковые или речевые средства в процессе иноязычного
Таблица 8
Этапы организации иноязычного речевого взаимодействия обучающихся с чат-ботом
[Сысоев, Филатов, Сорокин, 2023: 49]
Таким образом, иноязычная практика обучающихся с чат-ботом должна быть одним из последовательных этапов программного и системного обучения учащихся и студентов иностранному языку.
2. Обучение учащихся и студентов аспектам иностранного языка на основе корпусных технологий. Данный прикладной аспект использования программ, технологий и средств обучения, основанных на технологиях искусственного интеллекта, является продолжением предыдущего пункта. Однако в отличие от развития иноязычных видов речевой деятельности в рамках данного пункта рассматриваются программы и технологии, направленные на формирование фонетических, лексических и грамматических навыков речи обучающихся. Чат-боты могут использоваться для отработки фонетических, лексических и грамматических навыков речи в процессе иноязычной практики обучающихся.
Кроме того, на современном этапе дальнейшее технологическое развитие получают корпусные технологии, функционирующие на основе естественного языка и анализа данных. В ряде методических работ В. В. Клочихин и О. Г. Поляков [Клочихин, Поляков, 2023], П. В. Сысоев и В. В. Клочихин [Сысоев, Клочихин, 2022], П. В. Сысоев и П. Ю. Золотов [Сысоев, Золотов, 2020] на конкретных примерах показывают, как различные типы лингвистических корпусов могут быть использованы для формирования у учащихся и студентов лексических и грамматических навыков речи. В качестве примера можно рассмотреть алгоритм обучения студентов коллокационной компетенции, представленный в работе П. В. Сысоева и В. В. Клочихина [Сысоев, Клочихин, 2023].
Алгоритм включал в себя три последовательных этапа. На первом, подготовительном, этапе преподаватель знакомил студентов с целями и задачами проекта, этапами обучения, планируемым результатом, критериями оценки. Обучающиеся знакомились с конкретной площадкой реализации проекта – лингвистическим корпусом, его техническими возможностями. На втором, процессуальном, этапе студенты индивидуально работали с корпусом: осуществляли поиск коллокаций, проводили анализ результатов поиска, обобщали сведения и формулировали правила использования коллокаций в речи. В аудитории студенты обсуждали результаты поиска и сделанные выводы, а затем использовали изученные коллокации в монологической или диалогической, устной и письменной речи. Часть этапов проходила в очном, часть в дистанционном форматах. На третьем, оценочном, этапе преподаватель оценивал финальный продукт проектной деятельности (например, письменная работа в виде эссе) и участие каждого из студентов в групповой коллективной работе.
3. Обучение учащихся и студентов организовывать процесс овладения иностранным языком по индивидуальной траектории. Традиционный формат очного изучения дисциплины в аудитории с элементами смешанного обучения позволяет лишь в какой-то мере выстроить индивидуальную траекторию обучения ученика или студента. По объективным причинам ученик всегда будет находиться в определенных временных рамках и будет ограничен содержанием обучения конкретному предмету. Технологии искусственного интеллекта позволят в полной мере реализовать индивидуальную траекторию обучения. На основе анализа объемов информации из предметной области знания и когнитивной науки, а также анализа выполненных конкретным учеником заданий в сопоставлении результатов его обучения с результатами обучения других учеников компьютер может выстроить индивидуальную траекторию обучения конкретному предмету. Искусственный интеллект сам будет отбирать учебный материал, типы учебных заданий, сложность и интенсивность их использования в обучении. В зарубежной научной литературе имеются исследования, описывающие опыт применения конкретных технологий искусственного интеллекта в выстраивании индивидуальной траектории обучения предмету [Dean, Huhn, 2007; Du Boulay, 2016; Holmes, Anastopoulou, Schaumburg, Mavrikis, 2018].
Безусловно, выстраивание учебного процесса в соответствии с потребностями, интересами и способностями конкретного обучающегося будет лучшим воплощением личностно-деятельностного подхода в образовании. Вместе с тем обратная сторона такой абсолютной индивидуализации будет заключаться в неспособности этого конкретного ученика всегда вписываться в устоявшиеся институциональные рамки образовательного процесса. Что делать с учеником 9-го класса, который будет способен пройти годовую программу по физике за 2 года, а по иностранному языку за 3 года?! Или эти технологии искусственного интеллекта более приемлемы для системы дополнительного образования и дополнительного профессионального образования? Педагогам и администраторам образования еще предстоит найти ответы на эти вопросы. Тем не менее ориентация технологий искусственного интеллекта на обучение по индивидуальной траектории и разумное использование этих технологий в учебном процессе создадут благоприятные условия для более эффективного и результативного овладения обучающимися предметом. Роль преподавателя будет состоять в том, чтобы самому освоить технологии выстраивания индивидуальной траектории обучения дисциплине в период болезни или отсутствия обучающихся, а также обучить учащихся и студентов самостоятельно выстраивать свои маршруты изучения иностранного языка на определенный период и овладения конкретным социокультурным, языковым или речевым материалом.
4. Организация автоматизированного контроля и оценки устных и письменных ответов обучающихся. Каждый учитель и преподаватель иностранного языка знает, каким трудоемким и затратным по времени является проверка письменных работ и устных ответов обучающихся. По объективным причинам уделить должное внимание и время для заслушивания ответов или изучения письменных работ каждого обучающегося просто невозможно. Технологии искусственного интеллекта со способностью осуществления автоматизированного контроля позволят взять на себя эти обязанности преподавателя и своевременно предоставить каждому обучающемуся обратную связь о допущенных ошибках, прогрессе, достижениях и т. п.
Кроме того, использование искусственного интеллекта при автоматизированной оценке тестов и контрольных работ обучающихся позволит сократить объемы теста и время его выполнения. Располагая большими объемами контрольных материалов (заданий и примеров разного уровня сложности), искусственный интеллект будет гибко менять сложность заданий в соответствии со способностью каждого конкретного обучающегося. Например, компьютер может сократить число заданий (или вопросов) уровня сложности, которые легко выполняются обучающимся или, наоборот, вызывают трудности и вопросы при выполнении. Использование автоматизированного контроля позволит снять психологическую боязнь обучающихся быть оцененными преподавателем. Как показывает обзор исследований в области отношения учащихся и студентов к использованию технологий искусственного интеллекта, проведенный П. В. Сысоевым и Е. М. Филатовым (2023), при выборе администратора теста большинство обучающихся сделают предпочтение в пользу компьютера из-за боязни допустить ошибку и предоставить неверный ответ педагогу [Сысоев, Филатов, Сорокин, 2023].
С позиции ученика использование технологий искусственного интеллекта в контроле и оценке его ответов и работ снимает психологический страх допустить ошибку перед преподавателем и обеспечит определенную степень анонимности (если результаты не являются открытыми). Кроме того, используя технологию автоматической оценки письма, обучающиеся могут: а) доработать письменную работу по рекомендациям искусственного интеллекта и затем представить ее для оценки; б) получить проверенную работу с оценкой и обратной связью искусственного интеллекта с комментариями. Результаты внедрения технологии автоматизированной оценки письменных высказываний пока достаточно противоречивы. Как показывают результаты исследования Т. Физерз [Feathers, 2023], искусственный интеллект подвергся критике за способность оценить письменную работу лишь на поверхностном уровне по наличию/отсутствию формальных признаков (соблюдение структуры работы, разделение работы на абзацы, использование соединительных слов: firstly, secondly, thirdly, in conclusion, therefore, however и т. п.) и несостоятельность оценить глубину содержания работы. При этом были и другие результаты, когда обратная связь и комментарии искусственного интеллекта помогли обучающимся существенно доработать эссе.
5. Обеспечение обучающихся обратной связью в процессе обучения иностранному языку или при реализации проектов. Организация своевременной и квалифицированной обратной связи между преподавателем и обучающимися является одним из важных аспектов процесса обучения. В ходе традиционного обучения языку у учащихся и студентов достаточно часто возникают общие и часто повторяющиеся вопросы относительно уточнения задания, сроков выполнения работы, альтернативных вариантов добора баллов, организационные вопросы. Обеспечение обратной связи по часто задаваемым вопросам может взять на себя искусственный интеллект посредством голосовых помощников или чат-ботов. Кроме того, обучающиеся нередко испытывают потребность в обратной связи на этапах промежуточного выполнения заданий, когда качество выполнения работы на одном этапе будет определять результативность выполнения последующего этапа. В этом случае технологии искусственного интеллекта также могут взять на себя функции оценки и предоставления рекомендаций по улучшению работ обучающихся.