Аннотация: Стремительное развитие и распространение технологий искусственного интеллекта в языковом образовании оказывают существенное влияние на рост учебной автономии. В настоящем исследовании автор: 1) раскрывает содержание термина «учебная автономия» в контексте новых технологий обучения; 2) предлагает структурную модель учебной автономии, представленную пятью взаимосвязанными компонентами (ценностно-мотивационным, учебно-технологическим, коммуникативным, рефлексивным и оценочным); 3) разрабатывает номенклатуру умений учебной автономии; 4) описывает фактические и потенциальные ограничения учебной автономии на современном этапе.

Аннотация: В рамках интегрированных курсов по иностранному языку и профильной дисциплине в средней общеобразовательной школе технологии искусственного интеллекта создают уникальные условия для погружения обучающихся в мир будущей профессии, одновременно формируя иноязычную коммуникативную компетенцию, профессиональные компетенции, а также профессиональное самоопределение учащихся. Данная работа посвящена разработке интегрированного курса «Информатика и английский язык». В ней автор: а) предлагает предметно-тематическое содержание курса; б) разрабатывает перечень профессиональных инструментов ИИ, используемых для решения профессиональных учебных задач на иностранном языке; в) описывает примеры заданий по использованию инструментов ИИ в рамках интегрированного курса для будущих информатиков.

Аннотация: Технологии генеративного искусственного интеллекта - вызов для системы иноязычного образования: как из-за их ограничений для выполнения заданий учащимися, так и благодаря их возможностям для повышения эффективности учебного процесса при грамотном использовании педагогом. В статье рассматривается дидактический потенциал наиболее надежных инструментов на основе нейронных сетей и больших языковых моделей, а именно - генеративных агентов (GPT-агентов). На основе проведенного анализа теоретических материалов по теме и примеров применения упомянутых сервисов на практике сделан вывод об удобстве и эффективности применения технологий автоматической адаптации текстов и генерации интерактивных заданий для формирования индивидуальной образовательной траектории.

Аннотация: Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) кардинально меняет ландшафт образования. Генеративные модели ИИ, способные создавать тексты, изображения и коды, открывают новые возможности для разработки инновационных учебных материалов. Данная статья посвящена применению генеративного ИИ с целью создания учебных материалов: исследуются возможности автоматизации процесса разработки заданий и представлены соответствующие примеры; анализируются преимущества и ограничения использования генеративного ИИ в обучении переводу с китайского языка и обсуждаются перспективы внедрения соответствующих инструментов в обучение переводу.

Аннотация: Персонализация обучения выступает одной из значимых дидактических функций генеративного искусственного интеллекта. В данной работе автор: 1) предлагает определение понятия «персонализированное обучение»; 2) выделяет его смысловые компоненты (субъектность, партнерство, доминирование проблемных заданий, темп, адаптивность, обратная связь); 3) описывает лингво-дидактический потенциал инструментов ИИ в персонализированном обучении иностранному языку.

Аннотация: Генеративный искусственный интеллект (ИИ) уже применяется для решения различных задач в образовании, однако пользователи не всегда осознают его возможности и ограничения. В статье проанализирован потенциал генеративного ИИ в отношении разработки материалов для оценки умений чтения и говорения учащихся средней школы (седьмые-девятые классы). Авторы формулируют конкретные запросы, учитывающие специфику разрабатываемых заданий и требования регламентирующих документов. Выявлено, что ИИ способен создавать текстовые материалы, соответствующие критериям жанрового разнообразия и социокультурной ценности, однако у него возникают трудности с генерацией заданий, отвечающих заданному уровню и методическим требованиям. Полученные результаты подчеркивают необходимость тщательного анализа и редактирования материалов, созданных генеративным ИИ.

Аннотация: В статье исследуется применение приложений на базе искусственного интеллекта (ИИ) для повышения грамотности педагогической речи студентов лингводидактических профилей и практикующих учителей и преподавателей английского языка. Анализируется, как ИИ может быть использован для предоставления обратной связи будущим учителям иностранного языка, фокусируясь на выявлении и исправлении типичных грамматических ошибок. Проанализированы транскрипты десять видеозаписей уроков с использованием ИИ, результаты сопоставлены с данными 1993 года. Предлагается алгоритм самокоррекции с использованием ИИ, подчеркиваются преимущества такого подхода: безопасность, экономия ресурсов и работа с укоренившимися ошибками. Делается вывод о полезности ИИ для самооценки и коррекции педагогической речи, особенно при подготовке будущих преподавателей.

Аннотация: В представленном исследовании проанализирован потенциал применения нейросети DeepSeek при планировании занятий, создании учебных текстов и разработке заданий по иностранному языку. Выявлено, что функциональные возможности DeepSeek позволяют преподавателю делегировать данной нейросети часть задач при подготовке к занятиям, при этом получая стабильный и скорый результат, однако таким результатам все же свойственны определенные недочеты, поэтому использование сгенерированных учебно-методических материалов невозможно без надзора преподавателя.

Аннотация: Использование технологий искусственного интеллекта в обучении иностранному языку, согласно недавним исследованиям, имеет высокий потенциал, в том числе и для развития речевых умений обучающихся. В данной статье представлен алгоритм обучения прагматическим маркерам на основе применения чат-бота ChatGPT. Алгоритм включает в себя следующие девять этапов: 1) ознакомление с прагматическим явлением; 2) подготовка промпта педагогом; 3) обучение использованию нейросети для практики прагматических навыков; 4) практика прагматических навыков обучающихся с нейросетью; 5) оценочная корректирующая обратная связь от ChatGPT; 6) повторная практика прагматических навыков обучающихся с нейросетью после обратной связи; 7) тренировка прагматических навыков в мини-группах; 8) обсуждение результатов; 9) рефлексия педагога.

Аннотация: Статья посвящена использованию инструмента искусственного интеллекта ELSA Speak для обучения английскому произношению. Рассмотрены преимущества и недостатки данного инструмента. Предложена методика обучения произношению с применением искусственного интеллекта, включающая восемь этапов: 1) ознакомление с положением органов артикуляции и символом Международной фонетической ассоциации, репрезентирующим изучаемый звук; 2) имитация звука под запись изолированно; 3) рассмотрение модификаций изучаемого звука под влиянием окружения; 4) имитация звука в предложениях и скороговорках; 5) сопоставление звука с его эквивалентом по долготе или звонкости/глухости; 6) выполнение входного теста ELSA Speak; 7) практическая отработка изучаемого звука с помощью искусственного интеллекта; 8) изучение обратной связи от искусственного интеллекта и работа над ошибками.

Аннотация: В статье подробно рассматривается веб-приложение Character.ai, которое позволяет пользователям осуществлять письменное и устное общение с ботами, обладающими различными особенностями, а также создавать собственных ботов и настраивать их. Выделены технические преимущества и недостатки веб-приложения Character.ai. Перечислены параметры, которые пользователь может настраивать при создании своего бота. Описан процесс взаимодействия с ботом, а также представлен ряд заданий на развитие умений иноязычного речевого взаимодействия при практике с ИИ. Для демонстрации возможностей платформы создан собственный бот British Bot Tom, который доступен для всех желающих пользователей на платформе.