ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ ТА ЙОГО РОЛЬ У РОЗВИТКУ КОМУНІКАТИВНИХ НАВИЧОК СТУДЕНТІВ ПІД ЧАС ВИВЧЕННЯ АНГЛІЙСЬКОЇ МОВИ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.32782/2412-9208-2024-2-58-67

Ключові слова:

англійська мова, інноваційні технології, штучний інтелект, комунікативні навички, педагогічні підходи

Анотація

У сучасному світі зростає потреба у знаннях англійської мови, що обумовлює необхідність впровадження новітніх технологій для підвищення ефективності навчання. Штучний інтелект стає важливим інструментом у цьому процесі, забезпечуючи інноваційні методи та засоби для розвитку комунікативних навичок студентів. Ця стаття присвячена огляду літератури та існуючих досліджень щодо використання технологій штучного інтелекту у навчанні англійської мови. Метою цього дослідження є ознайомлення з наявними дослідженнями та літературою щодо використання технологій на основі штучного інтелекту в середовищах навчання англійської мови. Розглядаються різні методи, за допомогою яких штучний інтелект може допомогти тим, хто вивчає англійську мову, покращити свої навички спілкування, зокрема говоріння, аудіювання, читання та письма. Завдяки персоналізованому підходу та інтерактивним можливостям штучного інтелекту студенти отримують індивідуалізований досвід навчання, що сприяє кращому засвоєнню матеріалу. Дослідження показують, що технології штучного інтелекту, такі як системи розпізнавання мови та віртуальні репетитори, можуть значно покращити вимову та мовленнєві навички студентів. Крім того, адаптивні навчальні платформи, що використовують штучний інтелект, надають студентам можливість працювати за індивідуальною траєкторією навчання, підлаштовуючи матеріали та завдання під їхні потреби. У статті також розглядаються етичні аспекти використання штучного інтелекту у навчанні мов, зокрема питання конфіденційності даних та алгоритмічної упередженості. Важливо забезпечити, щоб технології штучного інтелекту використовувалися відповідально та справедливо, захищаючи права студентів та надаючи рівний доступ до освітніх ресурсів. Однак, незважаючи на багатообіцяючі результати, існує потреба у подальших дослідженнях для вивчення довгострокового впливу штучного інтелекту на навчання мов. Необхідні лонгітюдні дослідження для оцінки стабільності та тривалості досягнутих результатів. Також важливо визначити оптимальні стратегії інтеграції штучного інтелекту у навчальні програми та педагогічні підходи. Таким чином, ця стаття підкреслює трансформаційну роль штучного інтелекту в освіті англійської мови та його потенціал для задоволення різноманітних потреб студентів. Використання штучного інтелекту ефективно й етично може значно покращити результати навчання та сприяти розвитку комунікативних навичок, необхідних для успішної інтеграції у глобалізований світ. 

Посилання

Buolamwini J., Gebru T. Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. Proceedings of the 1st Conference on Fairness, Accountability and Transparency. 2018. P. 81–91. URL: https://proceedings.mlr.press/v81/ buolamwini18a/buolamwini18a.pdf

Jiang M. Y. C., Jong M. S. Y., Lau W. W. F., Chai C. S., Wu N. Effects of Automatic Speech Recognition Technology on EFL Learners’ Willingness to Communicate and Interactional Features. Educational Technology & Society. 2023. № 26 (3). Р. 37–52. URL: https://www.researchgate.net/publication/365375643_Effects_of_Automatic_Speech_Recognition_Technology_on_EFL_Learners'_Willingness_to_Communicate_and_Interactional_Features#fullTextFileContent

Jeong-Bae Son, Natasha Kathleen Ružić, Andrew Philpott. Artificial intelligence technologies and applications for language learning and teaching. Journal of China Computer-Assisted Language Learning. 2023. URL: https://doi.org/10.1515/jccall-2023-0015

Huang L. Ethics of artificial intelligence in education: Student privacy and data protection. Science Insights Education Frontiers. 2023. № 16 (2). P. 2577–2587. https://bonoi.org/index.php/sief/article/view/1084

Mohamed S. S.A., Alian E. M. I. Students’ Attitudes toward Using Chatbot in EFL Learning. Arab World English Journal. 2023. № 14 (3). P. 15–27. URL: https://dx.doi.org/10.24093/awej/vol14no3.2

Liliia O. Fadieieva. Adaptive learning: a cluster-based literature review (2011–2022). Educational Technology Quarterly. 2023. № 3. P. 319–366. URL: https://acnsci.org/journal/index.php/etq/article/view/613/655

Ilie Gligorea, Marius Cioca, Romana Oancea, Andra-Teodora Gorski, Hortensia Gorski & Paul Tudorache. Adaptive Learning Using Artificial Intelligence in e-Learning: A Literature Review. Education Sciences. 2023. № 13 (12). 1216 p. URL: https://doi.

org/10.3390/educsci13121216

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-08-17