РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РАЗВИТИИ НАВЫКОВ ПИСЬМА У СТУДЕНТОВ
DOI:
https://doi.org/10.66345/stj.v4i4/1.5735Keywords:
искусственный интеллект, письменная речь, автоматизированная оценка письма, обработка естественного языка, интеллектуальные обучающие системы, генеративный ИИ, технологии изучения языков.Abstract
Стремительная интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в образовательную среду трансформировала процесс преподавания и изучения английского языка как иностранного (EFL). Письмо, являясь когнитивно сложным навыком, требующим владения грамматикой, лексикой, структурой текста и дискурсивными нормами, особенно выигрывает от использования инструментов на основе ИИ. В статье рассматривается вклад ИИ в развитие письменных навыков учащихся EFL с акцентом на интеллектуальные обучающие системы, автоматизированную оценку письменной речи, машинный перевод, обработку естественного языка и генеративные ИИ-системы, такие как большие языковые модели. На основе современных эмпирических исследований анализируются преимущества ИИ — персонализированная обратная связь, исправление ошибок, поддержка обучения, повышение вовлеченности — а также рассматриваются проблемы, связанные с чрезмерной зависимостью, академической честностью, подготовкой преподавателей и этическими аспектами. Результаты показывают, что при целенаправленной интеграции в педагогический процесс ИИ способствует повышению уровня письменной компетенции, поддерживая метакогнитивное развитие, автономное обучение и практики оценивания на основе данных. Однако эффективное внедрение требует педагогического планирования, развития цифровой грамотности и баланса между поддержкой ИИ и самостоятельной работой студентов.
Downloads
References
1. D’Mello, S., & Graesser, A. (2015). Feeling, thinking, and computing with affect-aware learning technologies. Learning and Instruction, 40, 152–170.
2. Hyland, K. (2007). Genre pedagogy: Language, literacy, and L2 writing instruction. Journal of Second Language Writing, 16(3), 148–164.
3. Hyland, K. (2016). Teaching and researching writing (3rd ed.). Routledge.
4. Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, 5.F., Gasser, U., Groh, G., et al. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Instruction, 101, 1–12.
5. Li, J., Dewaele, J.-M., & Hu, Y. (2022). The predictive effects of artificial intelligence-assisted feedback on L2 writing performance. System, 106, 102740.
6. Nesselhauf, N. (2005). Collocations in a learner corpus. John Benjamins.
7. Paas, F., Renkl, A., & Sweller, J. (2003). Cognitive load theory and instructional design: Recent developments. Educational Psychologist, 38(1), 1–4.
8. Shute, V. J. (2008). Focus on formative feedback. Review of Educational Research, 78(1), 153–189.
9. Swain, M. (2005). The output hypothesis: Theory and research. In E. Hinkel (Ed.), Handbook of research in second language teaching and learning (pp. 471–483). Routledge.
10. Wang, Y., Han, X., & Yang, J. (2020). Revisiting automated writing evaluation (AWE) feedback: Effects on revision and writing quality. Computer Assisted Language Learning, 33(4), 1–26.
11. Zou, D., & Xie, H. (2018). Personalized vocabulary learning with AI-based recommendations. Educational Technology & Society, 21(2), 233–244.
12. Buranova M.U., Buranova L.U. (2020) New modern trends in teaching foreign language, International Journal of Research, Vol.7/4
