Текущее состояние. Как было подчеркнуто на Глобальном форуме группы HESI 2023 года, высшее образование продолжает играть важную роль в продвижении целей в области устойчивого развития ООН, в связи c чем системе высшего образования необходимо быстро развиваться и ориентироваться на трансформационные изменения. Обучение должно происходить на высоком уровне и включать современные достижения, такие как искусственный интеллект, который может кардинально изменить систему образования.

В современном образовательном пространстве существует тенденция к цифровизации образования. Одним из ярких примеров использования ИКТ в обучении является применение GPT – генеративного предобученного трансформера. Сегодня GPT становится все более популярным в сфере образования, помогая студентам изучать новые языки, анализировать тексты и даже создавать собственные сочинения. Однако использование GPT в преподавании в целом и иностранного языка в частности для облегчения задачи преподавателя в процессе обучения еще недостаточно изучено, в том числе – для разработки новых заданий и обеспечения эффективного текущего контроля знаний студентов.

Решаемая научная проблема. Целью данной статьи являлся анализ возможности использования нейросети YandexGPT 2 в качестве инструмента разработки заданий для текущего контроля знаний студентов по английскому языку. Для достижения этой цели необходимо было решить следующие задачи:

• создать запросы по генерированию заданий для текущего контроля и проанализировать ответы нейросети;

• апробировать сгенерированные задания на занятиях по английскому языку;

• оценить, насколько использование нейросети упрощает или усложняет процесс разработки заданий для текущего контроля;

• определить дальнейшие перспективы использования нейросети для генерирования заданий по английскому языку.

Методы исследования. Исследование, представленное в данной статье, проводилось в процессе преподавания английского языка в течение одного семестра в Санкт-Петербургском горном университете. Материалы разрабатывались для студентов 1 курса.

В качестве объекта исследования была выбрана нейросеть YandexGPT 2. Для анализа ответов нейросети были использованы следующие методы: 

• качественный анализ – исследование материалов, созданных нейросетью на точность соответствия запросу, наличие посторонних элементов (не указанных в запросе), необходимость доработки со стороны преподавателя;

• анализ ошибок – выявление грамматических и лексических ошибок, допускаемых нейросетью при генерации материалов;

• анализ производительности – сравнение времени, затраченного на создание материалов с помощью нейросети и традиционным способом, то есть замерялось время, которое затрачивается преподавателем и нейросетью при выполнении данной работы. 

В качестве генерируемых материалов были выбраны задания для текущего контроля успеваемости студентов: отдельные задания на закрепление изучаемой лексики и контрольные работы, состоящие из нескольких заданий.

Детали исследования. В ходе обучения студентов составляется список изучаемой лексики. Этот список индивидуален для каждой группы. С целью закрепления изучаемой лексики студенты выполняют задания с пропусками, в которых необходимо вставить слова из списка, или перевести предложения, содержащие слова из списка. Также в течение семестра необходимо проводить не менее двух текущих контрольных работ и одну итоговую контрольную работу, которые должны отражать весь пройденный материал. Была предпринята попытка получить от нейросети готовую контрольную работу, в которой присутствуют все необходимые разделы. Ниже представлены примеры запросов и анализ ответов нейросети по одному типу задания. По первому типу заданий было проанализировано 3 запроса с последующим их изменением, по второму типу заданий – 8 запросов.

Запрос 1: Напиши предложения на английском языке с использованием слов to commence, to view, to announce, appropriate, facet, to respond, cover letter, maple, heritage, considerable.

Ответ: Извините, но я пока не могу поддерживать разговор на этом языке. Вы говорите по-русски?

Измененный запрос 1: напиши предложения на английском языке с использованием слов to commence – начинать, to view – рассматривать, обозревать, to announce – объявлять, сообщать, appropriate – соответствующий, подходящий случаю, facet – грань, to respond – отвечать, cover letter – сопроводительное письмо, maple – клен, кленовый, heritage – наследие, considerable – значительный. 

Ответ:

1. To commence the meeting, we will first discuss the new budget.

2. Viewing the options available, I think you’ll prefer this one.

3. The concert will announce the release of their new album next month.

4. It was an appropriate choice for the event’s theme decorations.

5. Each facet of the project needs to be carefully considered.

6. We will respond to your email within 24 hours.

7. Please attach a cover letter when submitting your application.

8. The maple leaf is a symbol of Canada’s natural heritage.

9. This new initiative has considerable potential to impact our community.

Анализ: 

• нейросеть не может обрабатывать запросы, в которых присутствуют английские слова без перевода;

• в предложениях 2, 3, 6 форма глаголов изменена (используется не инфинитив), хотя это не указывалось в запросе;

• уровень языка сгенерированных предложений соответствует уровню лексики, используемой в запросе; 

• грамматические и смысловые ошибки отсутствуют; 

• использованы все слова;

• в предложении 8 используются сразу два слова из списка;

• чтобы использовать данный ответ нейросети в качестве упражнения, необходима доработка в течение примерно 5 минут (написать сам текст задания, удалить слова из предложений, если это задание на заполнение пропусков), разработка данного задания преподавателем с нуля требует от 15 до 20 минут;

• ответ можно использовать без доработки для практики перевода.

Заключение. В ходе проведения данного эксперимента была подтверждена выдвинутая гипотеза о том, что нейросеть является эффективным инструментом по подготовке материалов для текущего контроля знаний студентов, позволяющим значительно сократить время на разработку материалов. 

Цифровизация образования происходит медленно, традиционные методы преподавания по-прежнему остаются востребованными. Несмотря на наличие исследований, посвящённых внедрению искусственного интеллекта непосредственно в процесс обучения, процесс повышения качества разработки традиционных учебных материалов с помощью современных технологий остаётся малоизученным.

Данное исследование показало, что использование нейросетей для создания материалов для текущего контроля значительно сокращает время на их разработку и позволяет создавать несколько вариантов, адаптированных под каждую группу студентов, что повышает их качество. Выводы, сделанные по результатам данного использования, могут быть использованы для разработки других типов учебных материалов.