Искусственный интеллект стремительно интегрируется в различные сферы нашей жизни, и образование не является исключением: открываются новые возможности для обучения иностранным языкам, развиваются персонализированные учебные программы, автоматическая оценка и …бездумное копирование ответов на пром(п)ты.
Несмотря на многочисленные преимущества, применение ИИ в языковом обучении сталкивается с рядом проблем, которые требуют внимания и инновационного подхода со стороны педагогов и разработчиков образовательных технологий. Давайте рассмотрим шесть ключевых проблем, связанных с использованием ИИ в обучении иностранному языку и переводу, и предложим возможные пути их решения.
1. Верификация, надежность и точность обработки информации
Проблема: Генеративные нейросети типа ChatGPT, Deepseek, Mistral и другие могут содержать en masse самые различные ошибки или неточности при ответах на вопросы студентов, при переводе, при обучении иностранному языку. Все это отражается на качестве обучения и его результатах.
При переводе все также, как и раньше, возможны ошибки в интерпретации нестандартного контекста или идиом, качество русского текста зачастую оставляет желать лучшего, так и не тянут ИИ на литературную «пятерку»: много кальки, небрежной сочетаемости, стилевых ошибок и т.п. Не говоря уже о переводах в узких нишах, где ИИ пока не справляется, если его специально не обучить нужной терминологии. Качественный литературный русский, владеть которым будущий переводчик должен по умолчанию в совершенстве, заменяется скучным суррогатом стандартных ответов, в которых «торчат» английские уши.
Сложность представляет работа с лексикой и грамматикой, особенно на уровнях от начального до В1. Тут нужны грамотные, как правило, однозначно «прескриптивные» варианты языковых явлений, а оценить качество и правильность получаемой от ИИ информации студент пока не может в силу своего невысокого уровня владения языком.
ИИ-чаты зачастую не учитывают культурные особенности или контекст сообщения, а у студентов не хватает опыта и знаний, чтобы распознать неудачный вариант. Социокультурный компонент порой неплохо объясняется, если задать расширенный промпт о различиях или особенностях употребления языковых единиц в культурном или ситуационном контексте. Но и эту информацию нужно как-то перепроверять.
Что делать? Учить студентов верифицировать любую информацию, не только языковую. Использовать различные поисковые стратегии, обращать внимание на авторитетность веб-ресурсов, объяснять контекст, в котором информация получена. Учить использовать старые добрые традиционные бумажные словари и справочники с энциклопедиями.
2. Конфиденциальность данных студентов
Проблема: использование ИИ в образовательных платформах, как правило, требует сбора и обработки большого объема личных данных участников учебного процесса. Многие ИИ-решения разрабатываются сторонними компаниями, которые могут иметь доступ к данным студентов, что означает отсутствие контроля за тем, как эти данные будут использованы. Помимо всего прочего, персональные данные студентов могут храниться в нейросети неограниченное время даже после окончания обучения. Утечка персональных данных может нанести ущерб репутации учебного заведения и подорвать доверие студентов.
Что делать? Для защиты конфиденциальности будем внедрять строгие меры безопасности, шифрование данных и ограничение доступа к ним сторонних компаний (как, пока непонятно), максимально соблюдать требования законов о защите данных (тоже не очень понятно, как). Учебные заведения должны когда-нибудь научиться разрабатывать и соблюдать политики конфиденциальности, соответствующие международным стандартам.
3. Персонализация обучения
Проблема: хотя ИИ предлагает возможности для персонализированного обучения, создание учебных программ, полностью адаптированных к индивидуальным потребностям каждого студента, остается сложной задачей. Без внедрения сложных адаптивных алгоритмов, студенты в системе автоматизированного обучения с разным уровнем владения английским языком могут получать задания, не соответствующие их текущим знаниям и навыкам. Студенты могут почувствовать себя или перегруженными и демотивированными из-за сложности заданий, или, наоборот, потерять интерес из-за недостаточной сложности задач.
Что делать? Для точной персонализации на обучающих платформах необходимо использовать адаптивные алгоритмы, которые учитывают не только текущие результаты студентов, но и их стиль обучения, интересы и цели. Внедрение систем адаптивного тестирования может помочь в создании более точных учебных траекторий. Студентов также нужно обучать коммуникации с ИИ-чатами, составлению промптов, которые помогут учитывать их особенности при обучении иностранному языку.
4. Оценка и обратная связь
Проблема: Автоматические системы оценки на основе ИИ могут не всегда предоставлять точную и конструктивную обратную связь. Наилучшие результаты можно получить, предлагая ИИ наиболее полные критерии оценивания. Однако, во многих случаях нейросеть может не уметь оценить креативные или нестандартные ответы студентов, и только преподаватель может скорректировать результирующую оценку.
Что делать? Только интегрировать ИИ-системы с элементами человеческого контроля. Преподаватели могут проверять и корректировать автоматические оценки, обеспечивая более точную и справедливую обратную связь.
5. Интеграция с существующими системами LMS
Проблема: внедрение ИИ в образовательные процессы требует интеграции с уже существующими системами управления обучением (LMS). Это может быть сложным и трудоемким процессом, требующим дополнительного обучения преподавателей и участия технической поддержки.
Что делать? Для облегчения интеграции необходимо разрабатывать ИИ-решения, совместимые с популярными LMS. Обучение преподавателей и техническая поддержка должны быть доступны на всех этапах внедрения, чтобы минимизировать возможные трудности.
6. Критическое мышление или бездумное копирование
Проблема: Использование искусственного интеллекта в работе влияет на уровень критического мышления человека. Эксперты предупреждают, что излишнее доверие к ИИ может привести к утрате навыков самостоятельного анализа информации. С развитием и распространением генеративных нейросетей студенты начинают использовать ИИ для выполнения любых заданий по любым предметам, и изучение иностранного языка в прежнем формате теряет смысл. Задавая, например, англоязычный текст на перевод, письменный пересказ, написание сочинения по теме, контрольный тест на дом, преподаватель должен быть готов к тому, что студент будет использовать ИИ для выполнения заданий. Простой копипаст ответов из чата с ИИ не даст никакого образовательного результата. И есть ли смысл учителю тратить время на проверку сочинения, написанного ИИ-ботом?
Использование искусственного интеллекта должно изменить специфику интеллектуального труда. Если раньше люди тратили время на поиск информации, то теперь важнее уметь ее проверять. На первый план выходит способность грамотно интегрировать применение ИИ в рабочие процессы. А навык выполнения задач должен уступить место умению эффективно управлять ими: мы должны стать наставниками генеративного ИИ, научиться анализировать его работу и корректировать результаты. Forbes
Что делать? Прежде всего, не ныть и жаловаться, что студенты «списывают» у ИИ, а полностью менять форматы работы и заданий с учетом новых реалий, внедрять разумное использование ИИ в практику выполнения самостоятельных работ студентов, учить их критически анализировать, переосмысливать результаты запросов к ИИ, развивать критическое мышление и умение оценивать любую информацию.
Искусственный интеллект открывает новые горизонты в обучении иностранным языкам, предлагая инновационные подходы и инструменты. Однако для максимально эффективного использования ИИ в образовательных процессах необходимо учитывать и решать выявленные проблемы. Надежность систем, конфиденциальность данных, персонализация обучения, развитие критического мышления у студентов, совершенствование качества оценки и возможности интеграции с существующими системами — все эти аспекты требуют внимания и действий преподавателей и администраторов обучения. С развитием технологий и углублением понимания потребностей студентов, я надеюсь, ИИ станет обычной частью образовательного процесса, способствуя более эффективному и увлекательному обучению. Как в свое время им стали компьютер, интернет, поисковые системы, смартфоны и другие технологии.
