ПОГОРЕЛОВА Ирина Юрьевна – к. филол. н., доцент кафедры русской филологии и литературного творчества, старший научный сотрудник, руководитель лаборатории научного редактирования и популяризации научно-исследовательской и инновационно-проектной деятельности, член учебно-методического отдела Центра международного образования
г. Пятигорск
POGORELOVA Irina Yuryevna – Cand. Sci. (Philology), Associate Professor, Senior Researcher, Head of the Laboratory of Scientific Editing and Popularization of Research and Innovation Project Activities; Member of the Educational and Methodological Department, Center for International Education; Associate Professor, Department of Russian Philology and Literary Creativity,
Pyatigors
САВЧЕНКО Татьяна Дмитриевна – к. филол. н., доцент кафедры русской филологии и литературного творчества, руководитель учебно-методического отдела Центра международного образования
г. Пятигорск
SAVCHENKO Tatyana Dmitrievna – Cand. Sci. (Philology), Associate Professor, Head of the Educational and Methodological Department, Center for International Education; Associate Professor, Department of Russian Philology and Literary Creativity
Pyatigors
Статья представляет собой перечень и анализ методик применения искусственного интеллекта в системе обучения русскому языку иностранцев в таких аспектах, как говорение, чтение, письмо и аудирование. Актуальность статьи определяется двумя факторами: неуклонным расширением сфер использования ИИ, включая образовательный процесс, а также функциональной адаптивностью нейросетей в аспекте изучения именно иностранного языка. Цель статьи состоит в описании подходящих для педагогического процесса программ ИИ, сильных и слабых сторон их применения. Для достижения исследовательского результата реализованы такие методы, как контент-анализ, дискурсивный и корреляционный анализы, а также эмпирический подход и моделирование. В результате авторы приходят к выводу об эффективности практики использования нейросетей в обучении русскому языку как иностранному, особенно в группах, где уровень знания языка – В1 и выше. Отличительной чертой исследования является уделение большого внимания самостоятельной работе учащихся, формированию правильных навыков применения нейросетей в образовательном процессе, способам повышения мотивации к обучению через ИИ, в том числе через обращение к нетекстовым программам обработки данных. Особое внимание авторы уделяют ChatGPT 3,5 как наиболее популярной нейросети среди учащихся, ввиду ее актуального контента, простоты в использовании и финансовой доступности. В статье приводятся примеры текстов, созданных данной программой, осуществляется их подробный лингвистический разбор в контексте педагогической практики; подробно описывается алгоритм использования ChatGPT 3,5 в процессе подготовки монологического высказывания, пересказа и реферирования текста, осуществления коммуникации в официальном и неофициальном регистрах общения. Помимо данной программы, рассмотрены также Duolingo, Learn Russian, Memrise, SONIX и Google Cloud Speech-to-Text, которые наиболее полезны в тренировке таких аспектов РКИ, как аудирование, фонетика и грамматика. В заключение авторы указывают на перспективы развития методики обучения РКИ с опорой на ИИ, в первую очередь – в контексте работы с лексикой русского языка.
The article is a list and analysis of the methods of applying artificial intelligence in the system of teaching Russian to foreigners in such aspects as speaking, reading, writing and listening. The relevance of the article is determined by two factors: the steady expansion of the areas of AI use, including the educational process, as well as the functional adaptability of neural networks in the aspect of studying a foreign language. The purpose of the article is to describe AI programs suitable for the pedagogical process, the strengths and weaknesses of their application. To achieve the research result, such methods as content analysis, discourse and correlation analysis, as well as an empirical approach and modeling were implemented. As a result, the authors come to the conclusion about the effectiveness of the practice of using neural networks in teaching Russian as a foreign language, especially in groups where the language level is B1 and above. A distinctive feature of the study is the great attention paid to the independent work of students, the formation of correct skills for using neural networks in the educational process, ways to increase motivation for learning through AI, including through the use of non-text data processing programs. The authors pay special attention to ChatGPT 3.5 as the most popular neural network among students, due to its relevant content, ease of use and affordability. The article provides examples of texts created by this program, their detailed linguistic analysis is carried out in the context of pedagogical practice; the algorithm for using ChatGPT 3.5 in the process of preparing a monologue, retelling and summarizing a text, and communicating in official and unofficial registers of communication is described in detail. In addition to this program, Duolingo, Learn Russian, Memrise, SONIX and Google Cloud Speech-to-Text are also considered, which are most useful in training such aspects of Russian as a foreign language as listening, phonetics and grammar. In conclusion, the authors point to the prospects for the development of methods for teaching Russian as a foreign language based on AI, primarily in the context of working with Russian vocabulary.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.