В данной статье рассматривается использование технологии искусственного интеллекта (ИИ) в преподавании русского языка как иностранного (РКИ), анализируются ее преимущества и проблемы при изучении РКИ. Отмечается, что ИИ может повысить персонализированное обучение и эффективность преподавания с помощью различных средств преподавания РКИ, что имеет значительный практический эффект. Выясняется, что все еще существуют проблемы, связанные с технологиями и методиками, которые необходимо решать при обучении РКИ на основе ИИ. Предлагаются будущие направления развития и широкие перспективы применения ИИ в преподавании РКИ.
Ключевые слова ：искусственный интеллект, ИИ, преподавание РКИ, технология, применение.
С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) применение его в сфере образования стало важной движущей силой реформы образования. Из-за сложной грамматики русского языка и богатых культурных коннотаций, скрытых в нем, традиционные модели его преподавания часто сталкивается с такими проблемами, как нехватка ресурсов и трудности в индивидуальном преподавании. Технология ИИ предлагает новые решения для обучения русскому языку, как иностранному (РКИ) с помощью таких методов, как обработка естественного языка (NLP), машинное обучение и распознавание речи. В данной статье рассматриваются конкретные области применения, практические эффекты и направления дальнейшего развития технологии ИИ в преподавании РКИ путем объединения современных исследований и практики. Цель статьи — предоставить теоретическую поддержку и практические рекомендации по информатизации и интеллектуализации преподавания РКИ, что определяет актуальность данного исследования.
Применение ИК в области образования имеет долгую историю, о чем свидетельствует известный журнал International Journal of Artificial Intelligence in Education , опубликовавший свой первый номер в 1989 году, то есть более тридцати лет назад [11], [1, с. 128]. В обучении иностранным языкам ИИ используется с 1950-х годов, начиная с разработки машинного перевода. Самые ранние системы машинного перевода были основаны на правилах, требовали ручного создания правил перевода и имели ограниченную эффективность. Позже, с развитием теории статистического обучения, в машинном переводе стали применяться методы, основанные на данных, что позволило обучаться на большом количестве двуязычных текстов, тем самым повышая точность и беглость изложения [9].
В последние годы ученые все чаще уделяют внимание применению искусственного интеллекта в преподавании иностранных языков. Н. А. Козловцева [4] пытается искать позитивные аспекты и перспективные возможности использования ИИ в процессе обучения стилистике русского языка для иностранцев на продвинутом этапе. С. И. Ельникова, обсудивши применение ИИ в обучении русского языка как иностранного, а также оценки уровня владения РКИ, сделала вывод, что «определение возможностей ИИ при оценке уровня владения русским языком в системе РКИ требует своего теоретического осмысления, но является достаточно перспективным направлением как научного исследования, так и разработки практической реализации такой модели» [3]. Тоцкая И. В., Недоспасова Л. А. [6] в своей работе продемонстрировали положительное влияние ИИ на эффективность изучения иностранного языка. В исследовании Кравцовой А. Г. [5] представлены стратегии интеграции ChatGPT-3 в обучение иностранным языкам. Исследование демонстрирует необходимость внедрения систем искусственного интеллекта в процесс языкового образования.
Применение технологии ИИ в преподавании РКИ в основном проявляется в следующих областях: интеллектуальное распознавание голоса и коррекция произношения, персонализированные рекомендации по пути обучения, виртуальные преподаватели и интеллектуальные диалоговые системы, помогающие уменьшить количество ошибок, типичных для китайцев, изучающих русский язык, а также межкультурная коммуникация и моделирование виртуальных сценариев.
Правила произношения и система ударений в русском языке создают значительные трудности для тех, кто не является носителем языка. В целом, преимущество генеративного ИИ заключается в его способности автоматически генерировать большие объемы данных, поддерживать многоходовые интерактивные диалоги [10] и обеспечивать немедленную обратную связь, например, исправление грамматики. Н. А. Козловцева в своей работе также отмечает: «голосовое распознавание текста может применяться для выработки навыков аудирования и коррекции произношения иностранных студентов» [4, c. 29]. Технологии распознавания голоса с помощью ИИ, такие как акустические модели на основе глубокого обучения, могут анализировать произношение учащихся в режиме реального времени, сравнивать его со стандартными речевыми библиотеками и генерировать предложения по исправлению. Например, некоторые платформы используют инструменты ИИ для обеспечения мгновенной обратной связи, помогая учащимся освоить сложные фонемы, такие как «р». Эта технология не только помогает учащимся исправлять ошибки в произношении, но и улучшает беглость их разговорной речи.
Система ИИ динамически корректирует учебное содержание в зависимости от уровня владения языком учащегося, его предпочтений и слабых мест, таких как создание грамматических упражнений и заданий на расширение словарного запаса. Интеллектуальная диалоговая система использует технологию обработки естественного языка для имитации реальных разговоров, улучшая навыки владения языком, адаптируясь к потребностям различных этапов обучения и значительно повышая эффективность и интерес к обучению.
Система ИИ корректирует содержание и темп обучения, анализируя уровень владения языком учащимися, их предпочтения в обучении и слабые места. Например, инструменты генеративного ИИ могут создавать индивидуальные грамматические упражнения и задания на расширение словарного запаса для учащихся. Благодаря широким спектрам разнообразных ресурсов для обучения, представленных платформами ИИ, осуществляется имитация реальных разговоров. Интеллектуальные диалоговые системы используют обработку естественного языка для отработки общения на русском языке с учащимися, улучшая их практические языковые навыки и удовлетворяя потребности различных этапов обучения. Эта персонализированная модель обучения значительно повышает эффективность обучения, особенно учитывая сложность русской грамматики и разнообразие ее словарного запаса.
Кроме того，как отмечают Тоцкая И. В., Недоспасова Л. А., «по оценкам специалистов, значение искусственного интеллекта в образовательной сфере превосходит даже повсеместное распространение компьютеров» [6, с. 19]. Технология NLP, управляемая искусственным интеллектом, позволяет глубоко анализировать синтаксические структуры русского языка, включая сложные спряжения глаголов, падежи имен существительных и правила согласования прилагательных и существительных наречий, тем самым помогая учащимся с точным переводом текста, детальным семантическим анализом и эффективной практикой письма. Например, генеративный ИИ может автоматически создавать рамки для сочинения на русском языке и улучшать результаты перевода за счет понимания контекста, сокращая количество ошибок, вызванных русским языком китайского стиля. Кроме того, интеллектуальные чат-боты (такие как русская версия ChatGPT) могут имитировать реальные разговоры, улучшая навыки устного общения китайских студентов.
Сочетание технологий ИИ с виртуальной реальностью (VR) или дополненной реальностью (AR) может создать иммерсивную среду для изучения русского языка. Например, студенты могут участвовать в таких виртуальных сценах, как фестивали русской культуры и деловые переговоры, совершенствуя свои языковые навыки и адаптируясь к русской национальной культуре. Платформа ИИ может объединить изучающих русский язык по всему миру, сформировать многоязычное сообщество для обмена информацией и реализовать межкультурный языковой обмен посредством интеллектуального подбора.
Преподаватели русского языка в китайских средних школах и университетах активно изучают возможность интеграции ИИ в практику обучения русского языка. Например, после внедрения обучающей платформы с использованием ИИ в одной из старших школ города Чжухая учителя использовали технологию ИИ для автоматической генерации персонализированных упражнений и анализа данных для точного выявления слабых мест учащихся в грамматике. Результаты показали, что средние оценки учащихся улучшились, а уровень взаимодействия в классе значительно возрос. В китайских университетах исследователи также активно изучают возможность использования инструментов генеративного ИИ в учебных курсах. Так, внедрение исследователем Хэ Янъян [7] инструментов генеративного ИИ в рамках курса «Основы русского языка» позволяет студентам практиковаться в ролевых играх со сценариями диалогов, сгенерированными ИИ. Эксперимент показал, что уровень устной речи студентов и использования их словарного запаса значительно улучшаются по сравнению с другими традиционными учебными группами.
В настоящее время технология ИИ все еще находятся в ходе бурного развития. Несомненно, технология ИИ приносит множество преимуществ для обучения русского языка, тем не менее в отношении ее использования встречаются определенные ограничения. Во-первых, флективный характер русского языка создает алгоритмические проблемы для ИИ. Словоизменения и грамматические правила русского языка требуют от моделей ИИ более высоких способностей понимания. Эту проблему можно решить, только увеличив масштаб корпусов русского языка и оптимизировав модели глубокого обучения, например, основанные на Transformer, для повышения точности.
Во-вторых, отсутствует достаточная интеграция мультимодальных технологий. Современные инструменты ИИ по-прежнему имеют ограничения в совместной обработке голоса, изображений и текста, что требует более тщательных исследований по объединению кросс-модальных данных.
В-третьих, хотя ИИ-переводчики очень эффективны и удобны, они не могут полностью заменить человека для понимания языка. ИИ справляется с переводом с точными грамматическими конструкциями, однако он не может понимать все аспекты языка. Язык — это нечто большее, чем просто комбинация предложений и слов. Он включает в себя национальную культуру, историю, социальное положение и другие элементы страны, которые ИИ полностью понять и перевести невозможно. По словам ученого Цзинь Мэйин, «Процесс понимания человеческого языка очень сложен и включает в себя не только понимание слов и грамматических структур, но и понимание контекста, намерений, невербальных сигналов и различных других факторов» [8, с.160]. На современном этапе ИИ может свободно и относительно точно переводить обыденный язык, однако уровень перевода, несомненно, ниже, чем у выдающегося человека-переводчика, особенно с точки зрения необходимости понимать метафоры и контекст, а также использования инновационного языка для художественного перевода текстов.
В эпоху ИИ обучение русского языка должно сочетать технологии ИИ с практикой преподавания. «Сильные стороны ИИ и учителей как людей должны дополнять друг друга для повышения эффективности преподавания» [2]. Таким образом, интеграция технологии ИИ в практику преподавания иностранных языков осуществляется не только в применении данной продвинутой технологии, но и в глубоком изучении ее преимуществ, продвижении ей подходящих образовательных моделей, инновационности образовательных концепций и практики преподавания, основанных на ней.
В будущем, по мере того как генеративный ИИ и технологии виртуальной реальности будут становиться все более интегрированными, преподавание РКИ вступит в более эффективную эпоху интеллектуального образования. Мы должны принимать возможности и вызовы с открытым и позитивным отношением, идти в ногу со временем, обновляя концепции преподавания РКИ и активно внедряя инновационные методики его преподавания. Это поможет развить таланты в области РКИ с международными перспективами и навыками межкультурного общения, повысив ценность обучения РКИ в век ИИ.
Кроме того, Влияние ИИ на преподавание РКИ будет продолжать динамично развиваться. В будущем необходимы дополнительные эмпирические исследования в этой области для обеспечения информационной поддержки. Это требует совместных усилий всех научных исследователей, чтобы ИИ в наибольшей степени служил преподаванию РКИ. Например, можно изучить, как использовать технологии обработки естественного языка для улучшения автоматической системы начисления баллов, чтобы обеспечить справедливость и точность оценки; изучить эффективность интеллектуальных систем обучения, помогающих учащимся решать сложные задачи в обучении; а также проанализировать роль ИИ в процессе овладения языком и оптимизировать стратегии обучения. Эти исследования обеспечат прочную теоретическую базу и практические рекомендации для будущего развития образования в области преподавания РКИ.
Литература:
- Дун Хунцзе, Чжан Дунсяо. Образование на иностранном языке в эпоху искусственного интеллекта: вызовы, возможности и стратегическое реформирование // Journal of Linguistic Governance. — 2024. — № 1. — С. 127–138.
- Джи, Хянгын, Инсук Хан и Юджунг Ко. Систематический обзор использования разговорного искусственного интеллекта в языковом образовании: с акцентом на сотрудничество с преподавателями-людьми // Научно-исследовательский журнал по технологиям в образовании, -2023. — №. 55(01), –С. 48–63.
- Ельникова. С. И. Искусственный интеллект в системе обучения РКИ и оценке уровня владения русским языком как иностранным. // Русский язык за рубежом. Методика РКИ: вызовы современности. — 2020. — № 2. — С. 20–26.
- Козловцева. Н. А. Искусственный интеллект в обучении русскому языку как иностранному: опыт финансового университета. // Мир науки, культуры, образования. –№ 6 (103). — 2023. — С. 28–31.
- Кравцова А. Г. CHATGPT-3: перспективы использования в обучении иностранному языку. // Мир науки, культуры, образования. — 2023, — № 3 (100). — С. 33–35.
- Тоцкая И. В., Недоспасова Л. А. Образовательный потенциал чат-ботов в изучении иностранных языков: социолингвистический, дидактический и коммуникативный аспекты // Научно-методический электронный журнал «Концепт». — 2023. — № 06. — С. 14–27.
- Хэ Янъян, Исследования и размышления о преподавании основ русского языка с использованием генеративного искусственного интеллекта // Образование в провинции Хэйлунцзян (теория и практика) — 2024. — № 08. — С. 83–85.
- Цзинь Мэйин, Образование на иностранном языке в эпоху искусственного интеллекта: роль и вызовы преподавателей // Журнал открытого профессионального колледжа Хубэй — 2024. — Том 37 — Выпуск 18 — С. 160– 163.
- Цзян Хунсинь. Искусственный интеллект открывает новые возможности для развития обучения иностранным языкам// Guangming Daily, 2019–03–16(12).
- Чжан Дунсяо, Цзян И. ChatGPT продвигает цифровую трансформацию в образовании // China Social Sciences Journal, 23 марта 2023 г. (выпуск 05).
- Чжан Лишань. История развития и научно-исследовательский прогресс «Искусственный интеллект + образование» // Искусственный интеллект, 2019(03). — С. 8–14.
[1] Публикация подготовлена в рамках программы обучения студентов колледжей в университетах провинции Цзянсу инновациям и предпринимательству на 2022 год «Исследование и создание веб-сайтов для изучения русского языка» (202210320146Y).
