Сравнительный анализ российских и зарубежных генеративных нейронных сетей для персонализации обучения на примере обучения английскому языку

Полный текст

Постановка проблемы. В последнее время одним из главных трендов образования является персонализация обучения, которая подразумевает адаптацию учебного процесса под потребности каждого обучающегося [1]. Основн ая цель такого подхода заключается в повышении эффективности обучения и мотивации учеников за счет более глубокого, разнообразного погружения в учебный материал и адаптации программы к уровню знаний обучающихся. В связи с этим в современном образовательном процессе все большую роль начинают играть инновационные технологии, способные существенно улучшить качество обучения и повысить интерес обучающихся к учебным предметам и материалам. Одной из таких технологий являются генеративные нейронные сети. Говоря простыми словами, генеративные нейронные сети (ГНС) - это алгоритмы, способные создавать (генерировать) новые тексты, изображения, видео, звук и другой медиаконтент. Исследование и использование ГНС в образовании имеет огромный потенциал для повышения эффективности обучения, развития творческого мышления, индивидуализации подхода к каждому обучающемуся. Педагогика с использованием генеративного искусственного интеллекта является не только перспективным направлением, но и мировым трендом[26]. Согласно распоряжению Правительства РФ «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации образования, относящейся к сфере деятельности Министерства просвещения Российской Федерации» от 2 декабря 2021 г. № 3427-р[27], органам управления образованием необходимо до 2030 г. внедрить в образовательную систему искусственный интеллект в части рекомендательных систем и интеллектуальных систем поддержки принятия решений, перспективных методов и технологий («Цифровой помощник ученика», «Цифровой помощник родителя», «Цифровой помощник учителя»). Таким образом, внедрение искусственного интеллекта (в том числе ГНС) в российское образование поддерживается на высшем государственном уровне. Однако, в то время как за рубежом уже существуют приложения и сервисы на основе искусственного интеллекта и ГНС, разработанные исключительно для сферы образования, в России таких разработок практически нет. При этом отечественные ГНС весьма конкурентноспособны и могут генерировать контент, который можно и нужно внедрять в образовательный процесс. Тем не менее, на данный момент ни зарубежные, ни российские ГНС в учебном процессе практически не используются. На необходимость применения искусственного интеллекта в образовании указывают В.В. Гриншкун и Л.А. Шунина [2]. Исследованием российских ГНС занимались А.В. Елисеев и Д.Л. Рябикова [3]. Эту тему также изучали Д.Р. Лукин, А.С. Дмитриев и Ю.А. Орлова [4]; В.К. Копченко, Л.А. Попов и Г.Д. Локтионов [5]; О.Н. Раев и В.П. Рыжков [6]; А.А. Паскова [7]; Н.Ю. Добровольская и М.Е. Бегларян [8]. Внедрение ГНС в образовательный процесс может помочь решить проблему персонализации образования. В рамках нашего исследования был проведен эксперимент по внедрению ГНС в уроки иностранного (английского) языка для учеников средней общеобразовательной школы. Методология. При работе над статьей были использованы теоретические (выявление закономерностей, моделирование) и эмпирические (наблюдение, установление связей) методы исследования. Была проанализирована информация, собранная вышеупомянутыми и другими исследователями [9-16], а также изучены отечественные и зарубежные программы, приложения и сервисы, работающие на основе ГНС, которые уже внедрены или которые возможно внедрить в образовательный процесс. Результаты и обсуждение. В ходе исследования выявлены следующие возможности ГНС в области персонализации обучения в средней общеобразовательной школе, включая обучение английскому языку: ГНС помогают создавать индивидуальные учебные планы, опираясь на нужды и особенности каждого ученика. Преимущество такого учебного плана заключается в том, что он оптимизирует время обучения каждого школьника, а также варьирует сложность заданий исходя из уровня знаний ученика. ГНС помогают учителям и преподавателям проверять различные задания. Возможна проверка не только тестов с выбором ответа, но и творческих заданий. Кроме того, ГНС способны дать качественную, развернутую обратную связь после проверки задания. ГНС способны считывать эмоциональное состояние школьников и выполнять заданные действия в соответствии с тем или иным состоянием. Такие системы находят свое применение в системе образования[28]. Важно отметить, что использование ГНС требует от педагогов понимания принципов их работы и наличия базовых навыков для эффективного применения этих технологий в профессиональной деятельности. Чтобы успешно внедрять такие технологии в учебный процесс, необходимо не только разбираться в технических аспектах функционирования этих систем, но и понимать, каким образом они могут способствовать достижению образовательных целей, а также учитывать возможные риски и ограничения при их использовании. Таким образом, педагоги должны пройти специальное обучение, чтобы освоить все необходимые знания и навыки, позволяющие эффективно применять ГНС в педагогической практике. В ходе исследования были рассмотрены отечественные и зарубежные разработки, использующие искусственный интеллект и ГНС в образовании. Помимо нашумевших в 2020 г. ChatGPT (нейросеть для генерации текста) и Midjourney (нейросеть для генерации изображений) от компании OpenAI, к зарубежным разработкам можно отнести целый ряд других приложений и сервисов (табл. 1), в то время как аналогичных отечественных разработок не так много. Таблица 1 Зарубежные образовательные сервисы на основе искусственного интеллекта Название приложения Описание Duolingo Приложение для изучения иностранных языков, которое способно автоматически варьировать сложность и содержание заданий в зависимости от прогресса обучения пользователя и его владения изучаемым языком. Основные функции включают распознавание речи, составление грамматических упражнений с подсказками, составление упражнений для запоминания новых слов. Squirrel AI Сервис адаптивного обучения, который предоставляет персонализированные планы обучения и учебные материалы в зависимости от прогресса обучения и уровня способностей учащихся в Азии. Основные функции включают интеллектуальную диагностику, персонализированное обучение и мониторинг в реальном времени. Mathway Сервис для решения математических задач (алгебра, геометрия, математический анализ). Основные функции включают распознавание условий задачи, отображение процесса решения и проверку ответов. Grammarly Приложение проверяет грамматические, орфографические и пунктуационные ошибки в тексте на английском языке и предлагает исправления. К основным функциям относятся проверка грамматики, орфографии и стиля повествования, а также предоставление вариантов исправления. Twee Система генерации дидактических инструментов для преподавания английского языка. Сервис упрощает процесс создания и персонализации образовательных материалов, позволяет создавать уроки, рабочие листы и другие материалы для занятий. Основные функции: генерация образовательного контента (диалоги, истории, упражнения), генерация вопросов к видео на YouTube. BlackBox Сервис для генерации программного кода. Он поддерживает более чем 20 языков программирования, включая Python, JavaScript, TypeScript, Go и Ruby. Источник: составлено Р.А. Власовым. Table 1 Foreign educational services based on artificial intelligence Application name Description Duolingo The application for learning foreign languages that can automatically vary the difficulty and content of tasks depending on the user’s learning progress and proficiency in the language being studied. Key features include speech recognition, creating grammar exercises with hints, and creating exercises for memorizing new words. Squirrel AI The adaptive learning service that provides personalized learning plans and learning materials based on the learning progress and ability level of students in Asia. Key features include intelligent diagnostics, personalized learning, and real-time monitoring. Mathway The service for solving mathematical problems (algebra, geometry, mathematical analysis). The main functions include recognizing the conditions of the problem, displaying the solution process and checking the answers. Grammarly The web-based writing assistant that checks your English text for grammar, spelling, and punctuation errors and suggests corrections. Key features include grammar check, spelling check, style check, and suggestions for corrections. Table 1, ending Application name Description Twee The system for generating didactic tools for teaching English. The service simplifies the process of creating and personalizing educational materials, allows you to create lessons, worksheets and other materials for classes. Main functions are generating educational content (dialogues, stories, exercises) and generating questions for YouTube videos. BlackBox The service for generating program code. It supports more than 20 programming languages, including Python, JavaScript, TypeScript, Go, and Ruby. Source: compiled by Roman A. Vlasov. Данные иностранные приложения разработаны преимущественно для применения в образовательной среде. В России, к сожалению, пока нет сервисов и приложений на основе ГНС, предназначенных исключительно для образовательных целей. Тем не менее, среди российских разработок есть ГНС, такие как YandexGPT и «Шедеврум» от компании «Яндекс» и GigaChat и Kandinsky от компании «Сбер». Они способны генерировать текст и изображения по запросу пользователя. Данные разработки являются аналогами нейросетей ChatGPT и MidJourney от американской компании OpenAI. В октябре 2023 г. языковая модель YandexGPT 2 сдала ЕГЭ по литературе на 55 баллов (при минимальном проходном балле 40). Впервые российский искусственный интеллект смог успешно сдать экзамен, проявив себя не только в тестовых вопросах, но и в творческих заданиях[29]. В марте 2024 г. компания «Яндекс» представила третью версию нейросети YandexGPT, которая стала меньше ошибаться и лучше понимать собеседника. По результатам некоторых исследований, GigaChat обогнал ChatGPT по качеству ответов[30]. Кроме того, к наиболее популярным отечественным нейросетям относятся Gerwin, «Порфирьевич», Fusion Brain, Visper, «Маэстро». На данный момент существует множество сервисов, которые при помощи ГНС способны создавать контент по запросу пользователя. В табл. 2 представлена классификация нейросетей по их функциям (отечественные разработки выделены жирным шрифтом). Таблица 2 Классификация нейросетей по их функциям Функции Названия генеративных нейронных сетей Генерация текста GigaChat, YandexGPT, Gerwin, «Порфирьевич», ChatGPT, Grok, Character AI, Google Bard, Janitor AI, Perplexity AI, Mistral Генерация изображений Kandinsky, «Шедеврум», Gerwin, MidJourney, Stable Diffusion, Crayon/ Dall-E, Leonardo AI, WomboArt Генерация видео Visper, Sora, CapCut, HeyGen AI, Runway ML, Pika Labs, Kaiber AI Генерация аудио «Маэстро», ElevenLabs, Suno AI, Mubert AI, Play HT, NaturalReaders, FreeTTS Источник: составлено Р.А. Власовым. Table 2 Classification of neural networks by their functions Functions Names of generative neural networks Text generation GigaChat, YandexGPT, Gerwin, Porfiryevich, ChatGPT, Grok, Character AI, Google Bard, Janitor AI, Perplexity AI, Mistral Image generation Kandinsky, Shedevrum, Gerwin, MidJourney, Stable Diffusion, Crayon/ Dall-E, Leonardo AI, WomboArt Video generation Visper, Sora, CapCut, HeyGen AI, Runway ML, Pika Labs, Kaiber AI Audio generation Maestro, ElevenLabs, Suno AI, Mubert AI, Play HT, NaturalReaders, FreeTTS Source: compiled by Roman A. Vlasov. Анализируя таблицу, можно прийти к выводу, что отечественные разработки в области искусственного интеллекта и нейросетей немногочисленны, однако они охватывают весь функционал ГНС, позволяя пользователю решать достаточно широкий спектр задач. В табл. 3 приведены самые популярные российские и зарубежные ГНС. Таблица 3 Сравнительная таблица наиболее известных российских и зарубежных ГНС Доступно в РФ + + - - + + Бесплатный + + + - + + Версия GPT-3 GPT-3 GPT-4 6.1 3.1 Генерация текста + + + - - - Генерация изображений - - - + + + Источник: составлено Р.А. Власовым. Table 3 Comparative table of the most famous Russian and foreign GANs Available in Russia + + - - + + Free + + + - + + Version GPT-3 GPT-3 GPT-4 6.1 3.1 Text generation + + + - - - Image generation - - - + + + Source: compiled by Roman A. Vlasov. Проанализировав таблицу, можно сделать вывод, что наиболее подходящими ГНС для внедрения в российский образовательный процесс будут GigaChat и YandexGPT для генерации текста и Kandinsky и «Шедеврум» для генерации изображений, так как данные сервисы бесплатны и доступны для использования на территории РФ. В качестве примера использования российской нейронной сети YandexGPT 5 в области образования приведем генерацию текста для реализации персонализированного подхода к обучению английскому языку. Обучающимся предлагается попросить нейросеть оценить уровень их владения английским языком с помощью пяти вопросов (рис. 1). Рис. 1. Пример запроса и ответа № 1 от нейросети YandexGPT 5 Источник: скриншот подготовлен Р.А. Власовым. Figure 1. Example of request and response no. 1 from the YandexGPT 5 neural network Source: screenshot by Roman A. Vlasov. Далее нейросеть выдает пять открытых вопросов: описать недавнее событие из жизни, выделить плюсы и минусы использования социальных сетей, объяснить какую-нибудь сложную идею простыми словами, рассказать о жизненном опыте в конкретной ситуации и дать рецензию на книгу, фильм или ТВ-шоу. Каждый ученик, вводя запрос «Give me 5 questions to estimate my English level», будет получать абсолютно разные вопросы, что делает это задание индивидуальным (рис. 2). После ввода ответов на все вопросы нейросеть дает оценку уровня знания английского языка, указывая на сильные и слабые стороны ученика. Для эксперимента нейросети было дано два разных ответа. Ответ № 1 был содержательным, развернутым, грамотным, с незначительными ошибками, а ответ № 2 - скудным и односложным. Обратная связь от нейросети была соответствующей. В первом случае нейросеть похвалила ученика за предметные и метапредметные знания, предположила, что владение языком достигает уровня B2-С1 (выше среднего - продвинутый) по шкале CEFR, указала на допущенные ошибки (рис. 3-4). Во втором случае, когда имитировался более слабый ответ, обратная связь была более объемной и детальной. Нейросеть оценила уровень владения английским языком как начальный (А1-А2), указала основные ошибки и выдала рекомендации для дальнейшего совершенствования (рис. 5-6). Рис. 2. Пример запроса и ответа № 2 от нейросети YandexGPT 5 Источник: скриншот подготовлен Р.А. Власовым. Figure 2. Example of request and response no. 2 from the YandexGPT 5 neural network Source: screenshot by Roman A. Vlasov. Рис. 3. Пример обратной связи от нейросети YandexGPT 5 на ответ № 1 Источник: скриншот подготовлен Р.А. Власовым. Figure 3. Example of feedback from the YandexGPT 5 neural network to the answer no. 1 Source: screenshot by Roman A. Vlasov. Рис. 4. Пример работы над ошибками с ответом № 1 от нейросети YandexGPT 5 Источник: скриншот подготовлен Р.А. Власовым. Figure 4. Example of working on errors with the answer no. 1 from the YandexGPT 5 neural network Source: screenshot by Roman A. Vlasov. Рис. 5. Пример обратной связи от нейросети YandexGPT 5 на ответ № 2 Источник: скриншот подготовлен Р.А. Власовым. Figure 5. Example of feedback from the YandexGPT 5 neural network to the answer no. 2 Source: screenshot by Roman A. Vlasov. Рис. 6. Пример рекомендаций к ответу № 2 от нейросети YandexGPT 5 Источник: скриншот подготовлен Р.А. Власовым. Figure 6. Example of recommendations for the answer no. 2 from the YandexGPT 5 neural network Source: screenshot by Roman A. Vlasov. Таким образом, школьники могут выполнять задания и получать персонализированную обратную связь, что делает эти задания индивидуальными. Далее обучающиеся могут попросить нейросеть составить упражнения для тренировки того или иного умения исходя из предыдущих результатов. Заключение. Использование современных отечественных разработок, таких как YandexGPT и GigaChat, открывает новые перспективы для сферы образования в России, делая обучение английскому языку более персонализированным. Такие ГНС способны работать с готовыми текстами, создавать новые, отвечать на запросы пользователя, поддерживать беседу с ним. Несмотря на то, что в России практически нет образовательных сервисов и приложений на основе ГНС, российские разработки достойны внимания педагогов и уже сейчас их можно и нужно внедрять в образовательный процесс. ГНС позволяют создавать персонализированные учебные планы, обеспечивать обратную связь в реальном времени и помогать ученикам отслеживать свой прогресс в обучении английскому языку. Это открывает новые возможности для адаптации образовательного материала под индивидуальные потребности каждого учащегося, способствуя более эффективному усвоению материала и повышению мотивации к обучению иностранного языка. Кроме того, ГНС могут значительно упростить рутинные задачи педагогов, такие как создание контрольно-оценочных заданий, организация учебных материалов и планирование занятий. Это позволяет перераспределить время преподавателей в пользу более качественного взаимодействия с обучающимися. ГНС помогают развивать креативность учеников, предлагая новые подходы к решению задач, вовлекая их в совершенно новые эксперименты и исследования. Это способствует формированию навыков самостоятельного мышления, анализа и синтеза информации, что является важным элементом образования в современном информационном обществе. Таким образом, ГНС представляют собой полезный инструмент, который может значительно улучшить качество образования, сделать его более персонализированным и интересным для учеников. Данный инструмент был применен в области изучения английского языка в школе, однако подходит для использования и в других школьных предметах. Развитие и внедрение подобных технологий в образовательный процесс требует совместных усилий со стороны разработчиков, педагогов и обучающихся, чтобы обеспечить эффективное использование возможностей и преимуществ, которые предоставляют ГНС. Интеграция ГНС в образование может способствовать созданию более точных, инновационных и индивидуализированных образовательных сред, благоприятствующих развитию компетенций каждого обучающегося и его успешной адаптации в современном мире.

Об авторах

Роман Андреевич Власов

Московский городской педагогический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: vlasov.roman99@mail.ru
ORCID iD: 0009-0003-0243-1031
SPIN-код: 4584-5500

аспирант, Департамент информатизации образования, Институт цифрового образования

Российская Федерация, 127521, Москва, ул. Шереметьевская, д. 29

Список литературы

Дополнительные файлы