Russian lessons for foreigners: tools of artificial intelligence or the art of technology?
- Authors: Dziuba E.V.1
-
Affiliations:
- Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University
- Issue: Vol 22, No 2 (2024)
- Pages: 242-261
- Section: Methods of Teaching Russian as a Native, Non-Native, Foreign Language
- URL: https://journals.rudn.ru/russian-language-studies/article/view/40559
- DOI: https://doi.org/10.22363/2618-8163-2024-22-2-242-261
- EDN: https://elibrary.ru/SHBNRR
Cite item
Full Text
Abstract
The relevance of the research lies in the necessity of including new technologies (in particular, generative artificial intelligence) in the process of language education in order to adapt students and teachers to new conditions of the information environment, to master new skills and abilities, to improve the quality of education. The highly productive value of generative artificial intelligence for teaching Russian as a foreign language at the level of professional education in higher education is emphasised. The aim of the research is to reveal the learning potential of generative artificial intelligence, which is achieved by applying the following methods: modelling of the learning process with the use of generative artificial intelligence; observation; generalisation of experience and forecasting of students’ achievements with regard to the development of linguistic and communicative competence, as well as flexible skills in academic and subsequent professional activities; linguodidactic analysis; descriptive method. The materials of the work have a pronounced practice-oriented character, as they represent a set of tasks and exercises, composed (performed) with the use of systems based on generative artificial intelligence (Gemini (Bard), Kandinsky, GPTchat (OpenAI), Perplexity, Shedevrum). The tasks are aimed at developing linguistic, communicative, professional, ICT-competences, as well as cognitive (analytical, generative and other) and creative abilities, and other flexible skills (Soft Skills) relevant for academic and further professional activities in the language being learnt (here - Russian as a foreign language). The limitations of generative artificial intelligence in terms of understanding the nuances of linguistic-cultural, social, emotional-psychological, stylistic context, which determines the role of the teacher in the learning process, are noted. We emphasise not so much mentoring, but rather cooperative-activity functions of the teacher, who simultaneously learns together with his students by accessing a resource that is gigantic in terms of information volume and technological capabilities, and directs, supervises, and corrects the activity of generative artificial intelligence and students. The prospects of the research are outlined, which imply the expansion of generative artificial intelligence technology possibilities in language education.
About the authors
Elena V. Dziuba
Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University
Author for correspondence.
Email: dzyuba_ev@spbstu.ru
ORCID iD: 0000-0002-3833-516X
SPIN-code: 6106-5500
Scopus Author ID: 56998786000
ResearcherId: AAJ-5882-2021
Doctor of Philology (Advanced Doctorate), Professor, Higher School of International Relations, Institute of Humanities
29 Polytechnicheskaya St, Saint Petersburg, 195251, Russian FederationReferences
- Аврааменко А.П. Психолого-педагогические аспекты индивидуализации обучения иностранным языкам средствами искусственного интеллекта // Вестник Оренбургского государственного университета. 2022. № 3 (235). С. 60-65. http://doi.org/10.25198/1814-6457-233-60
- Азимов Э.Г., Кулибина Н.В., Ван В. Лингводидактический потенциал социальных сетей в обучении русскому языку как иностранному // Русистика. 2023. Т. 21. № 2. С. 133-147. http://doi.org/10.22363/2618-8163-2023-21-2-133-147
- Богомаз И.В., Будников В.С., Анастасова Е.В., Пиков Н.О., Васильева А.В. Изучение иностранного языка на базе VR-технологии // Информатизация образования и науки. 2019. № 4 (44). С. 176-192.
- Боженкова Н.А., Рублева Е.В., Бахарлу Х. Словарь IT-терминов как инструмент русистики и лингводидактики в контексте цифровизации образования // Русистика. 2023. Т. 21. № 4. С. 457-473. http://doi.org/10.22363/2618-8163-2023-21-4-457-473
- Бубнова И.А. Ценности и образ будущего поколения Z : специфика системы // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия : Теория языка. Семиотика. Семантика. 2021. Т. 12. № 2. С. 269-278. https://doi.org/10.22363/2313-2299-202112-2-269-278
- Вязовская В.В., Данилевская Т.А., Трубчанинова М.Е. Интернет-ресурсы в обучении русскому языку как иностранному: ожидания vs реальность // Русистика. 2020. Т. 18. № 1. С. 69-84. http://doi.org/10.22363/2618-8163-2020-18-1-69-84
- Дзюба Е.В., Еремина С.А., Мушенко Е.В. Искусственный интеллект в методике обучения русскому языку как иностранному // Педагогическое образование в России. 2023. № 6. С. 178-189.
- Дунаева Ю.Г. Искусственный интеллект в образовании: мировые тренды, задачи и готовность университетской науки // Глобальные и региональные вызовы в меняющемся мире: сборник докладов Первого Санкт-Петербургского конгресса исследователей международных отношений (Санкт-Петербург, 10-12 ноября 2022 г.) / науч. ред. И.Н. Новикова, Д.Н. Барышников; отв. ред. А.С. Андреев. СПб. : Скифия-принт, 2023. С. 99-111.
- Игнатович Т.В. Обучение русскому языку как иностранному с использованием сервиса LearningApps // Русистика. 2021. Т. 19. № 1. С. 51-65. http://doi.org/10.22363/26188163-2021-19-1-51-65
- Ковалева А.Г., Обвинцева Н.В., Платонова С.В., Мурашкина К.В. Поэтапное формирование цифровой компетенции переводчика у студентов лингвистических образовательных программ УрФУ // Педагогическое образование в России. 2024. № 1. С. 109-116.
- Лавриненко И.Ю. Использование чат-ботом GPT в процессе обучения английскому языку в неязыковом вузе: теоретический аспект // Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. 2023. Т. 12. № 2. С. 18-25. http://doi.org/10.24412/2225-8264-2023-2-18-25
- Морозова А.Л., Костюкова Т.А. Виртуальная реальность при обучении диалогической речи на английском языке: опыт МГИМО-Одинцово // Язык и культура. 2023. № 63. С. 207-238. http://doi.org/10.17223/19996195/63/11
- Рублева Е.В. Конфликт поколений в образовании XXI века : победит сильнейший? // Вестник ЦМО МГУ. Филология. Культурология. Педагогика. Методика. 2015. № 3. С. 113-122.
- Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомленность, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9-33. http://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33
- Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика обучения студентов написанию иноязычных творческих работ на основе оценочной обратной связи от искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. 2024. № 1 (67). С. 115-135. http://doi.org/10.32744/pse.2024.1.6
- Сысоев П.В., Филатов Е.М. ChatGPT в исследовательской работе студентов: запрещать или обучать? // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 2. С. 276-301. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-276-301
- Сысоев П.В., Филатов Е.М., Сорокин Д.О. Чат-боты и голосовые помощники в развитии иноязычных речевых умений обучающихся // Язык и культура. 2023. № 63. С. 272-289. http://doi.org/10.17223/19996195/63/14
- Харламенко И.В. Чат-боты в обучении английскому языку // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 55-59.
- Чжан Вэй, Веснина Л.Е. Модель смешанного обучения русской грамматике в китайском вузе // Филологический класс. 2022. Т. 27. № 2. С. 149-160.
- Dunaeva J. Artificial Intelligence: Features of Russian Digital Education Strategy // Proceedings of Topical Issues in International Political Geography (TIPG 2022). Springer Geography. Springer, 2024. https://doi.org/10.1007/978-3-031-50407-5_27
- Guo K., Wang D. To resist it or to embrace it? Examining ChatGPT’s potential to support teacher feedback in EFL writing // Education and Information Technologies. 2023. P. 1-29. http://doi.org/10.1007/s10639-023-12146-0
- Holmes W., Anastopoulou S., Schaumburg H., Mavrikis M. Technology-enhanced Personalized Learning: Untangling the Evidence. Stuttgart: Robert Bosch Stiftung, 2018. URL: https://www.bosch-stiftung.de/sites/default/files/publications/pdf/2018-08/Study_Technology-enhanced%20Personalised%20Learning.pdf (дата обращения: 01.12.2023)
- Çakmak F. Chatbot-human interaction and its effects on EFL students’ L2 speaking performance and speaking anxiety // Novitas-ROYAL (Research on Youth and Language). 2022. Vol. 16. No. 2. P. 113-131.
- Mehring J. Technology as a Teaching and Learning Tool in the Flipped Classroom // Digital Language Learning and Teaching. Research, Theory, and Practice / ed. by M. Carrier, R.M. Damerow, M. Kathleen 1st ed. Routledge, 2017. P. 235-246.
- Strelchuk E.N., Kozhevnikova M.N., Borchenko V.S. Blended Learning in Russian Higher Education: The Evolution of the Term in Science and Practice // Educational Process: International Journal. 2023. Vol. 12. No. 1. P. 97-116. https://doi.org/10.22521/edupij.2023.121.6
![](/img/style/loading.gif)