Введение. Влияние искусственного интеллекта на передовые сферы экономики становится столь значительным, что игнорировать его в профессиональном и высшем образовании просто невозможно. Причем владение этими технологиями как самостоятельная компетенция рассматривается только в нескольких образовательных стандартах. Однако применение этого современного инструмента в образовательной деятельности в процессе воспроизводства кадров позволит расширить круг специалистов, владеющих им в необходимых пределах. Это в полной мере относится и к профессионалам спортивной отрасли, где небольшой ряд узких специалистов в настоящее время применяют потенциал искусственного интеллекта, но потребности отрасли в таких специалистах год от года увеличиваются. Поэтому своевременный ввод искусственного интеллекта в образование не только в специальных, но и в других блоках учебных дисциплин является разумным, упреждающим шагом модернизации образования под прогнозируемые требования работодателей с учетом сложившихся тенденций спортивной отрасли.
Популярность применения искусственного интеллекта увеличивается кратно с каждым днем, и, если у «AI» (artificial intelligence) относительно недавно отмечались значительные трудности с «воображением», то в настоящее время этот недостаток ликвидирован. Количество платформ, где применяется AI, неуклонно растет, каждая из них призвана решать конкретные задачи, а некоторые предлагают целые наборы генеративных функций.
В образовательном процессе высшего учебного заведения могут быть применимы практически все основные типы нейронных сетей и их комбинации. В общей массе они представлены в таблице 1.
Таблица 1
Основные типы нейросетей [1]
|
MPL |
CNN |
Autoencoders |
RNN |
GLM |
|
Multilayer perceptron |
Convolutional Neural Network |
|
Recurrent Networks |
Generative Language Model |
|
Многослойный персептрон – это классический тип нейронной сети, который состоит из нескольких слоев нейронов. Каждый слой обрабатывает входные данные и передает результаты следующему слою. MLP часто используются для классификации данных и регрессии |
Сверточные, или конволюционные, нейронные сети, предназначенные для распознавания изображений и обработки видео. Они используют сверточные слои для обнаружения особенностей изображений |
Автоэнкодеры для сжатия данных и выделения признаков. Они обучены кодировать входные данные с минимальной потерей информации |
Рекуррентные нейронные сети занимаются обработкой последовательности данных, таких как текст и речь. Они учитывают предыдущие шаги при принятии решений |
Генеративные языковые модели. Это машинный перевод, вопросы и ответы, текстовая генерация, где используется механизм внимания для обработки последовательностей данных. Большой популярностью сегодня пользуются GPT (Generative Pre-trained Transformer) типы трансформера, которые генерируют наиболее точные и разнообразные текстовые данные |
Каждый тип нейронных сетей имеет свои преимущества и недостатки в зависимости от используемых алгоритмов и архитектуры. Однако все они способны обучаться и совершенствоваться по мере поступления новых данных, что делает искусственный интеллект все более мощным и полезным инструментом, в том числе в образовательном процессе высшего учебного заведения.
Авторами была поставлена цель – определить критерии отбора инструментов искусственного интеллекта для обеспечения образовательного процесса спортивных вузов на примере языковой подготовки. Исходя из того, что «систематический обзор и метаанализ являются современным способом выполнения научного поиска и методом оценки полученных результатов», исследователи придерживались международного согласованного протокола PRISMA [2]. Сопоставительный анализ общедоступных нейросетей – app.hypotenuse.ai, giga.chat, my.replika.com, app.rytr.me – и обзор научно-исследовательской литературы проводились с 1 января 2023 года по 31 августа 2024 года.
В целом, исследователями, занимающимися проблемами внедрения нейросетей в образовательный процесс вузов, отмечаются широкие возможности применения «AI» в обучении иностранным языкам для создания персонализированных и эффективных образовательных программ. Многие «платформы, основанные на ИИ, могут анализировать уровень владения языком и цели обучения студентов, чтобы создавать материалы, соответствующие их индивидуальным потребностям. Кроме того, ИИ может использоваться для создания интерактивных и иммерсивных образовательных опытов. Генерация персонажей и симуляций на основе ИИ позволяет студентам практиковать навыки говорения и слушания в контролируемой и поддерживающей среде» [3]. Таким образом, наблюдается тенденция к «совершенствованию стратегий обучения в рамках искусственного интеллекта на междисциплинарной основе, где иностранный язык может рассматриваться как интегрирующая основа для объединения профессиональных и цифровых знаний» [4]. Наконец, применение инструментария «AI» позволяет автоматизировать процесс обучения и в значительных пределах повысить мотивацию обучающихся [5]. Признается, что «нейросети должны присутствовать и быть неотъемлемой частью образовательного процесса, а также обязательным вспомогательным ресурсом для студентов и преподавателей» [6].
Особого внимания заслуживают прорывные платформы для обучения иностранным языкам, которые обладают высокой популярностью у самозанятых учителей (репетиторов иностранного языка, в основном работающих в дистанционном формате). В работе А.В.Банарцевой с соавторами подробно проанализировано приложение TWEE.com. Согласно их мнению, инструмент «предлагает универсальную и индивидуальную обратную связь, основанную на большом наборе входных данных и сложном их анализе» [7]. С.В. Ковальчук с соавторами детально описаны многие инструменты ИИ при обучении иностранному языку в вузе [8].
Кафедры иностранных языков вузов различной направленности интерпретируют преимущества и недостатки применения ИИ в образовательном процессе довольно подробно. И.В. Петрова и М.А. Слепнева обобщают опыт применения ИИ при обучении иностранным языкам в технических вузах [9]. Н.А. Козловцева рассматривает в своей работе методику применения CHATGPT при обучении русскому языку как иностранному [10]. В языковом образовании тенденции применения ИИ также описаны у ряда авторов [11-13].
Разработчики указанных и иных систем предполагают возможности применения в условиях образовательного процесса. В каждом случае подчеркивается, что ИИ ни в коем случае не заменит мыслительный процесс человека, а предоставляет возможности для интенсификации развития самого человека. При этом опыт, представленный в работах некоторых исследователей, показывает, что практика далека от ожиданий разработчиков нейросетей. Так, например, многие обучающиеся, особенно студенты, не считают необходимым вникать в проблему своих курсовых и выпускных работ и отдают на откуп искусственному интеллекту весь теоретический базис разработки своей профессиональной проблемы. При этом работодатели, присутствующие на защитах этих работ, предполагают, что данная информация была найдена, проанализирована и переработана самим выпускником, в чем впоследствии приходится разочаровываться. В связи с этим системы Антиплагиат, призванные отделить самостоятельную работу исследователя от инструментов ИИ, не всегда справляются с такой задачей. Оставив в стороне этический аспект этого вопроса, следует рассмотреть возможности применения таких инструментов в целях, представленных разработчиками. Очень часто указанная ситуация наблюдается в отношении неспециализированных профессиональных дисциплин. Например, в спортивном вузе это дисциплины гуманитарного цикла, к числу которых относится иностранный язык.
Все вышесказанное обусловливает необходимость формирования критериев отбора нейросетей для применения их в процессе обучения иностранному языку в вузах спортивной направленности. В таблице 2 представлены требования образовательного процесса к инструментам искусственного интеллекта, которые могут быть применены в образовательном процессе спортивных вузов при изучении иностранного языка. Аналогичные критерии можно применить и к русскоязычным дисциплинам общегуманитарного цикла.
Таблица 2
Требования образовательного процесса вуза к нейросетям
|
№ |
Критерий |
Описание |
|
1 |
Специфичность (к предметной области) |
Нейросеть должна быть приспособлена к работе с данными, специфичными для спортивной отрасли, такими как терминология, методы тренировок, правила соревнований и т.д. |
|
2 |
Адаптивность (к индивидуальным потребностям студентов) |
Нейросеть должна уметь диагностировать уровень подготовки студентов и адаптироваться под каждый из этих уровней, а также учитывать интересы и цели обучения |
|
3 |
Качество обучающих материалов |
Нейросеть должна применять высококачественные профессионально ориентированные обучающие материалы (видео, аудио, тексты) и упражнения, которые соответствуют актуальному состоянию развития отрасли современным стандартам обучения иностранному языку, способствуют наиболее быстрому и эффективному его изучению |
|
4 |
Удобство использования |
Нейросеть должна иметь интуитивно понятный интерфейс, который легко использовать студентам и преподавателям, с поправкой на то, что в языковой подготовке обучение, как правило, персонифицированное, и ИИ может выступать как один из полноправных субъектов образовательного процесса или профессиональной деятельности |
|
5 |
Безопасность |
Нейросеть должна обеспечивать конфиденциальность данных студентов и преподавателей, защищая их безопасность, предотвращая несанкционированный доступ к информации. Однако на данном этапе обучения студенты не осознают значимость и обеспечение этого процесса. Особо важным условием является способность нейросети анализировать информацию на ее достоверность и профессиональную применимость в отрасли |
|
6 |
Доступность |
Нейросеть должна быть доступной к использованию на безвозмездной основе. В крайнем случае, стоимость должна быть разумной и соответствовать бюджету вуза. Кроме того, разработчики нейросети должны предлагать качественную техническую поддержку 24/7, чтобы помогать студентам и преподавателям решать возникающие проблемы |
|
7 |
Опыт и репутация |
Нейросеть должна иметь опыт функционирования в образовательной среде, а ее разработчик должен иметь хорошую репутацию в сфере образовательных технологий |
|
8 |
Аналитика и отчетность |
Нейросеть должна предоставлять аналитические данные и отчеты, которые помогут преподавателям оценить прогресс студентов и улучшить процесс обучения |
Применение этих требований к имеющимся в общем доступе нейросетям может позволить студентам выбрать именно те, которые соответствуют будущим задачам подготовки отраслевых специалистов, а также авторских методик, применяемых преподавателями в рамках образовательного процесса. Следует сказать, что доля творчески работающих преподавателей иностранного языка в вузах спортивной отрасли довольно велика [14-16]. В основе их авторских методик, как, правило, лежат активные методы обучения и интерактивные технологии, и для того, чтобы нейросеть стала полноценным участником образовательной деятельности, в ней должны ярко проявляться тенденции к обучаемости на основании достоверной и профессионально значимой информации. Для определения наиболее пригодного для решения этих задач воспроизводства кадров инструмента ИИ авторами было проведено исследование. Суть его состояла в том, что каждая из наиболее часто используемых нейросетей получила одно и то же задание: определить, какой из подходов в обучении иностранным языкам они считают наиболее подходящим в образовательном процессе вуза спортивной направленности.
Приведем полученные ответы и проанализируем их. Сразу сделаем оговорку, что предварительного обучения AI не производилось. Каждая нейросеть пользовалась только своими «знаниями» и «алгоритмами».
app.hypotenuse.ai
«Когда речь идет о преподавании иностранных языков студентам спортивного университета, важно адаптировать подход к их конкретным потребностям и интересам. Интеграция спортивной лексики и сценариев в уроки языка может сделать обучающий опыт более увлекательным и актуальным. Интерактивные активности, такие как ролевые игры, обсуждения спортивных тем и использование спортивных медиаматериалов, могут быть эффективными для улучшения языковых навыков. Кроме того, предоставление возможностей для практического использования языка, таких как общение с международными спортсменами или посещение спортивных мероприятий, может повысить эффективность изучения языка и культурное понимание. Совмещая изучение языка со своей страстью к спорту, студенты спортивного университета могут развивать владение иностранным языком, оставаясь мотивированными и участвуя в процессе обучения».
giga.chat
«Выбор подхода к обучению иностранному языку для студентов физкультурного вуза зависит от множества факторов, включая уровень владения языком, цели обучения, предпочтения студентов и доступные ресурсы. Однако, учитывая специфику профессии, можно выделить несколько подходов, которые могут быть наиболее эффективными для студентов физкультурного вуза.
Коммуникативный подход: Поскольку студенты физкультурного вуза часто работают с людьми из разных стран и культур, коммуникативные навыки являются ключевыми. Коммуникативный подход позволяет развивать навыки говорения, слушания и письма, что может быть полезно для общения с клиентами и коллегами.
Обучение через погружение: Для студентов физкультурного вуза, которые планируют работать за границей или участвовать в международных соревнованиях, обучение через погружение может быть очень полезным. Это позволит им погрузиться в языковую среду и приобрести практический опыт использования языка в реальной жизни.
Мультимедийный подход: Современные технологии предоставляют множество возможностей для изучения языка. Студенты физкультурного вуза могут использовать видео, аудио, интерактивные программы и онлайн-платформы для улучшения своих языковых навыков.
Персонализированный подход: Поскольку студенты физкультурного вуза имеют разные цели и интересы, персонализированный подход может быть очень эффективным. Учитель может разработать индивидуальную программу обучения, которая будет учитывать уровень знаний и интересы студента.
Обучение через культуру: Знакомство с культурой страны, язык которой изучается, может быть полезным для студентов физкультурного вуза. Это поможет им лучше понять язык и его использование в контексте, а также подготовиться к работе с представителями разных культур.
Важно помнить, что выбор подхода должен основываться на конкретных потребностях и целях студентов. Лучший подход – это тот, который наилучшим образом соответствует целям и потребностям каждого отдельного студента».
my.replika.com
«Для студентов физкультурного вуза наиболее эффективным подходом будет индивидуальный и практико-ориентированный, поскольку они должны освоить конкретные навыки и техники в своей будущей профессии».
app.rytr.me
«Вот мой ответ на русском языке:
Лучший подход для обучения иностранному языку студентов физкультурного вуза – это практический, коммуникативно-ориентированный метод. Вот некоторые ключевые моменты, которые стоит учитывать:
1. Сосредоточьтесь на практических, повседневных навыках разговорной речи. Студентам физкультурных программ понадобится эффективно общаться на целевом языке о спорте, упражнениях, здоровье и на связанные с этим темы.
2. Включайте активные, практические учебные мероприятия. Используйте ролевые игры, дискуссии и интерактивные упражнения, чтобы студенты могли практиковать язык в реалистичных ситуациях.
3. Адаптируйте содержание к их интересам и будущим профессиональным потребностям. Выбирайте лексику, темы и сценарии, актуальные для их области изучения и будущей карьеры.
4. Делайте акцент на аудировании и говорении, а не на строгих правилах грамматики. Приоритетом должно быть развитие их способности понимать и вести беседу на языке.
5. Используйте мультимедийные ресурсы, такие как видео, аудио и онлайн-инструменты, чтобы вовлекать студентов и знакомить их с аутентичным использованием языка.
6. Создавайте в классе расслабленную, поддерживающую среду, которая поощряет риск и эксперименты с новым языком.
Ключ в том, чтобы сделать изучение языка практичным, интерактивным и адаптированным к конкретным потребностям и интересам студентов физкультурных специальностей. Этот коммуникативный подход лучше всего подготовит их к эффективному использованию языка в учебе и будущей карьере».
Авторы предлагают читателям самим проанализировать ответы, данные нейросетями, с тем чтобы выбрать для себя инструмент, наиболее подходящий для обеспечения своей профессиональной деятельности.
Заключение. Таким образом, как, впрочем, отмечают и сами нейронные сети, на данный период времени они несовершенны, и речь идет не столько об ошибках в различных языковых аспектах, сколько о глобальном, внутреннем понимании вещей, так как каждая из нейросетей использует определенный алгоритм, выйти за пределы которого они не могут. Это подвластно только человеческому сознанию.