ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СОВРЕМЕННОМ ИНОЯЗЫЧНОМ ОБРАЗОВАНИИ В ЭПОХУ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

Аннотация

В ходе бурного развития нейронных сетей и больших языковых моделей, которое привело к новой технологической революции, стремительно меняются все сферы нашей жизни, включая образование. Развитие искусственного интеллекта ставит новые задачи, связанные с влиянием технологий на рынок труда, необходимостью переквалификации кадров, решения этических вопросов, изменения подходов к обучению. Искусственный интеллект не заменяет преподавателя, но повышает производительность и эффективность его работы, позволяет автоматизировать простые рутинные задачи и освобождает время для решения наиболее важных вопросов, личного взаимодействия со студентами, повышения их мотивации. Авторы представляют результаты исследования на основе принципов системного, деятельностного и аксиологического подходов, проведённого в 2023 и 2024 годах в МГИМО МИД России, в ходе которого была изучена научная литература по теме, дан анализ современных инструментов искусственного интеллекта, используемых в образовании, а также организован онлайн опрос студентов и преподавателей и полуструктурированные интервью с педагогами, реализующими образовательные программы при помощи инструментов искусственного интеллекта. Студенты и преподаватели выразили своё отношение к нейросетям и готовность к использованию инструментов искусственного интеллекта в образовательном процессе. Дан анализ причин, препятствующих использованию нейронных сетей в образовании, и факторов, способствующих внедрению новых технологий. Также авторы предлагают способы использования потенциала искусственного интеллекта в современном иноязычном образовании для повышения цифровой грамотности студентов, их обучения использованию искусственного интеллекта как инструмента для решения задач в будущей профессиональной деятельности и подготовки специалистов, отвечающих требованиям современной цифровой экономики. Авторы оценили риски применения нейросетей в учебном процессе и предложили меры по их минимизации.