МЕТОДЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ ИЗУЧЕНИИ ИНОСТРАННЫХ ЯЗЫКОВ: ИХ ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ

АННОТАЦИЯ

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в процесс изучения иностранных языков открывает новые возможности для персонализации и интерактивности, но также сопровождается рядом возникающих трудностей. В данной статье рассматриваются основные методы ИИ, применяемые для изучения иностранных языков, включая адаптивные алгоритмы, системы распознавания речи и чат-боты на основе обработки естественного языка. Текст работы включает анализ преимуществ методов ИИ, такие как адаптация обучения и ускоренная обратная связь, так и недостатки, связанные с культурными аспектами и зависимостью от больших данных.

ABSTRACT

The introduction of artificial intelligence (AI) into language learning offers new opportunities for personalisation and interactivity, but it is also accompanied by a number of emerging challenges. This paper discusses the main AI techniques applied to foreign language learning, including adaptive algorithms, speech recognition systems, and chatbots based on natural language processing. The text of the paper includes analyses of the advantages of AI methods, such as adaptive learning and accelerated feedback, and the disadvantages related to cultural aspects and dependence on big data.

Ключевые слова: искусственный интеллект, изучение иностранных языков, адаптивное обучение, распознавание речи, обработка естественного языка

Keywords: artificial intelligence, language learning, adaptive learning, speech recognition, natural language processing

Изучение иностранных языков требует значительных усилий, времени и последовательности, в следствии чего технологии, облегчающие этот процесс, вызывают все больший интерес во всем мире. Искусственный интеллект значительно расширил возможности в образовании, предоставив разнообразные инструменты и методы, которые могут улучшить процесс обучения, включая адаптацию под индивидуальные потребности изучающих иностранные языки, автоматическую проверку произношения, мгновенную обратную связь и поддержку в режиме реального времени. Однако внедрение этих технологий связано с рядом проблем, которые включают вопросы культурной адаптации и конфиденциальности данных.

Адаптивное обучение и рекомендации.

Адаптивные алгоритмы позволяют платформам для изучения языков подстраиваться под уровень знаний, потребности и скорость усвоения материала каждого пользователя. Используя такие технологии, платформы, например, Duolingo и Babbel, предлагают упражнения и задания, которые динамически адаптируются в зависимости от успехов ученика. Эти системы основаны на методах машинного обучения и анализа данных, что позволяет создавать индивидуализированные учебные планы [6, с. 3-5].

К преимуществам адаптивного обучения относится улучшенная эффективность процесса, устраняя необходимость в одинаковых заданиях для всех. Пользователи получают только те материалы, которые подходят их уровню и стилю обучения.

Однако ограниченность алгоритмов в способности учитывать культурные различия или личные предпочтения в изучении языка является существенным недостатком таких платформ, т.к. эти системы не всегда могут учесть нюансы, связанные с культурным контекстом языка.

Системы распознавания речи.

Распознавание речи позволяет улучшить произношение и понимание на слух. Современные системы, такие как Google^* Speech и технологии распознавания речи в Duolingo, используют глубокие нейронные сети для распознавания акцента, интонации и структуры речи. Такие системы способны идентифицировать ошибки в произношении и предлагать корректировки [5, с. 1065-1072].

Значительным преимуществом применения систем распознавания речи является оказываемая пользователям помощь в отработке правильного произношения, что особенно полезно для тех, кто обучается дистанционно и не имеет возможности практиковать устную речь с носителем языка.

Данные системы распознавания речи имеют ограничения в распознавании различных акцентов и диалектов. Кроме того, они требуют высококачественных данных для обучения, что может привести к снижению точности при взаимодействии с пользователями, говорящими на языках с региональными акцентами или диалектами.

Чат-боты и виртуальные репетиторы.

Еще одной технологией искусственного интеллекта, применяемой для изучения иностранных языков, являются чат-боты, такие как репетиторы на основе ИИ, используют методы обработки естественного языка (NLP), чтобы вести диалоги с пользователями на иностранном языке. Они позволяют моделировать ситуации, которые имитируют повседневные разговоры, помогая пользователям привыкать к структуре языка и практике использования [3, с. 1611-1615].

Чат-боты дают возможность практиковать язык в интерактивной форме и получать мгновенную обратную связь. Они также могут использоваться в любое время, что обеспечивает доступность обучения. Основными ограничениями применения чат-ботов являются неспособность полностью учитывать сложные языковые конструкции и культурные аспекты, что может привести к недостаточно качественному опыту общения. Также иногда наблюдаются трудности в правильной интерпретации ответов пользователя, что снижает эффективность обучения.

Автоматизированные переводчики и анализ текста.

Широкое использование средств искусственного интеллекта получили автоматические переводчики, такие как Google^* Translate и DeepL, которые позволяют быстро и точно переводить тексты. Эти технологии также помогают пользователям понять структуру языка и освоить новые слова в контексте. Автоматический перевод может быть полезен для расширения словарного запаса и освоения грамматических конструкций [4, с. 5-6].

Скорость работы автоматизированных переводчиков положительно влияет на процесс понимания текста на иностранном языке, что дает возможность пользователям переводить сложные конструкции и фразы, а также использовать перевод как поддержку в обучении.

К недостаткам автоматического перевода относится недостаточная точность, особенно в случае сложных текстов, содержащих культурные или идиоматические выражения. Это может привести к неполной интерпретации языка и неверным выводам.

Преимущества применения искусственного интеллекта в изучении иностранных языков.

Искусственный интеллект адаптирует процесс обучения к конкретному пользователю, делая этот процесс индивидуальным, что помогает устранить неэффективные элементы, не подходящие под его текущий уровень и цели.

Использование средств искусственного интеллекта позволяет пользователям получать мгновенную обратную связь и оценку их ответов, что помогает быстрее находить и исправлять ошибки [2, с. 59-60]

ИИ-решения, такие как чат-боты и виртуальные репетиторы, делают обучение доступным, позволяя учащимся практиковать язык в любое время, независимо от наличия преподавателя или живых носителей языка.

Недостатки применения искусственного интеллекта в изучении иностранных языков

Многие системы, применяющие искусственный интеллект, не в состоянии понять и передать культурный контекст, в частности – особенности языка, такие как идиомы, жесты и культурные отсылки, что ограничивает качество обучения.

Обучение нейросетей подразумевает сбор и анализ данные о пользователях, что вызывает обеспокоенность по поводу конфиденциальности и защиты информации [5, с. 1077-1082].

Инструменты искусственного интеллекта могут испытывать сложности в случае обработки сложных языковых конструкций, с пониманием и интерпретацией сложных фраз, иронии или метафор, что может вводить пользователя в заблуждение. [1, с. 77-78].

В заключении, использование искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам предлагает широкий спектр возможностей, делая обучение более доступным, интерактивным и адаптированным под индивидуальные потребности. Однако его ограничения в области культурного контекста, зависимости от данных и конфиденциальности требуют дальнейшего совершенствования технологий и их более глубокой интеграции с педагогическими принципами. В будущем стоит ожидать усовершенствования алгоритмов искусственного интеллекта, что позволит создавать более точные и чувствительные к культурным особенностям инструменты, способные адаптироваться под уникальные потребности каждого пользователя.

Список литературы:

1. Баранников А.М., Эфа С.Г. Искусственный интеллект и английский язык: искусственный интеллект как ваш репетитор – за и против // Культура. Наука. Производство. 2024. №13. С. 75–78.
2. Легостаева, О. В. Искусственный интеллект как эффективное средство индивидуализации процесса обучения иностранным языкам / О. В. Легостаева, Д. А. Ливенский // Современные проблемы гуманитарных и общественных наук. – 2021. – № 5(37). – С. 56-61.
3. Cislowska A. I., & Acuna B. P. Integration of chatbots in additional language education: A systematic review. // European Journal of Educational Research, 13(4), 2024, p. 1607-1625.
4. Costa-jussà M.R., & Fonollosa J.A.R. Latest trends in hybrid machine translation and its applications. // Computer Speech & Language, Volume 32, Issue 1, 2015, p. 1-8.
5. Deng L., & Li X. Machine Learning Paradigms for Speech Recognition. // IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. Volume: 21, Issue: 5, May 2013, p. 1060 – 1089.
6. Vesselinov R., & Grego J., Duolingo Effectiveness Study. // City University of New York, USA, 2012, p. 1-25.

*(По требованию Роскомнадзора информируем, что иностранное лицо, владеющее информационными ресурсами Google является нарушителем законодательства Российской Федерации – прим. ред.)