МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ УПРАВЛЕНИЯ УЧРЕЖДЕНИЯМИ ОБРАЗОВАНИЯ

Преобразование классного дискурса на уроках английского языка посредством транслингвальных практик, мультимодального взаимодействия и фасилитации с использованием генеративного искусственного интеллекта

Авторы

  • Чжихай Лань Тибетский университет, 850000, Китай, Лхаса, район Чэнгуань, ул. Цзянсу, 36

Как цитировать

ГОСТ Лань Ч. Преобразование классного дискурса на уроках английского языка посредством транслингвальных практик, мультимодального взаимодействия и фасилитации с использованием генеративного искусственного интеллекта // Управление образованием: теория и практика. 2025. Т. 15. № 11-1. С. 263-270. DOI: 10.25726/k2120-3352-5499-p
APA Лань, Ч. (2025). Преобразование классного дискурса на уроках английского языка посредством транслингвальных практик, мультимодального взаимодействия и фасилитации с использованием генеративного искусственного интеллекта. Управление образованием: теория и практика, 15(11-1), 263-270. https://doi.org/10.25726/k2120-3352-5499-p

Аннотация

Статья посвящена поиску новых подходов к организации речевого взаимодействия на уроках английского языка в старших классах основной школы в условиях дефицита спонтанной устной практики и высокой когнитивной нагрузки на учащихся. Цель исследования заключается в оценке влияния комбинированной методики, которая объединяет практики осмысленного использования родного языка и генеративного сопровождения со стороны системы искусственного интеллекта на количественные и качественные параметры учебного дискурса. В исследовании участвовали сто шестьдесят школьников девятых классов, имеющих уровень владения английским языком B1, распределенные на одну контрольную и три экспериментальные группы с различными режимами работы. В качестве методов использовались педагогический эксперимент с продольным наблюдением аудиозапись и транскрипция уроков дискурс анализ статистическая обработка показателей доли времени говорения учащихся и учителя частоты смены реплик коэффициента лексического разнообразия средней длины высказывания, а также анкетирование с применением шкалы Лайкерта. Результаты показали, что разрешение целенаправленного использования родного языка на этапах планирования высказываний и обсуждения идей само по себе приводит к заметному росту доли ученического говорения и снижению воспринимаемой когнитивной нагрузки, тогда как подключение генеративного фасилитатора основанного на модели искусственного интеллекта дополнительно увеличивает динамику и полилогичность взаимодействия за счет постановки открытых вопросов и моделирования ролевых ситуаций. Наиболее выраженные эффекты зафиксированы в группе, где оба подхода применялись совместно здесь доля времени говорения учащихся, превысила половину продолжительности урока показатели лексического разнообразия и синтаксической сложности существенно выросли, а учащиеся отметили значительное повышение уверенности в общении и вовлеченности. Новизна работы состоит в объединении педагогических практик и цифровых технологий в единой экспериментально проверенной модели учебного взаимодействия, которая рассматривает каждое высказывание ученика как совместный продукт человеческого и машинного агента и тем самым задает новые критерии оценки успешности урока и параметров коммуникативной среды. Обсуждается потенциальная масштабируемость разработанной модели на другие уровни иноязычного образования и предметные области, а также необходимость дальнейших исследований, связанных с долгосрочными эффектами и этическими аспектами использования генеративных систем в школьной практике в различных социально культурных контекстах современного образования.

Ключевые слова

транслингвизм генеративная фасилитация искусственный интеллект в образовании учебный дискурс коммуникативная компетенция учащихся

Библиографические ссылки

Abbas Z.M., Samosenkova T.V. Improving the mastery of Russian grammatical cases for English-speaking students: the role of artificial intelligence-based language learning tools // Scientific review. Series 2: Humanities. 2024. No. 9. Pp. 129-136.

Bazhanov N.N. Teaching and artificial intelligence: strategic parity or global conflict? // Advances in Law Studies. 2024. Vol. 12. No. 1. Pp. 31-35.

Bogomazova A.A. Ways of introducing artificial intelligence into the educational process in the framework of teaching English in non-linguistic universities // World of science, culture, education. 2025. No. 2 (111). Pp. 42-45.

Vlasenkov A.A. Possibilities of using artificial intelligence to create multilevel tasks for teaching modal verbs of the English language // Science in a Megapolis. 2025. No. 3 (71).

Dzyuba E.V. Russian lessons for foreigners: artificial intelligence techniques or the art of technique? // Russistics. 2024. Vol. 22. No. 2. Pp. 242-261.

Zhukov A.D. Generative artificial intelligence in the educational process: challenges and prospects // Bulletin of the Moscow State University of Culture and Arts. 2023. No. 5 (115). Pp. 66-75.

Kovalchuk S.V., Taranenko I.A., Ustinovа M.B., Uchaykina E.N., Fomina N.I. Facilitation of the foreign language learning process at the university using artificial intelligence tools // Contemporary problems of science and education. 2025. No. 3. Pp. 65.

Kuvshinova E.E. Application of artificial intelligence in foreign language teaching // Humanities of the South of Russia. 2024. Vol. 13. No. 2. Pp. 75-84.

Panfilov A.N., Panfilova V.M. Integration of generative artificial intelligence into translation educational practice for students of non-linguistic specialties // Contemporary problems of science and education. 2025. No. 3. Pp. 52.

Sysoev P.V., Filatov E.M. Methodology for teaching students and pupils to write essays in the triad learner - teacher - artificial intelligence // Bulletin of Moscow University. Series 19: Linguistics and intercultural communication. 2024. No. 2. Pp. 38-54.

Tivyaeva I.V., Mikhailova S.V., Kazantseva A.A. Regulation of the use of generative artificial intelligence tools in the final qualification work // Bulletin of MSPU. Series: Philology. Language theory. Language education. 2024. No. 2 (54). Pp. 202-218.

Khaustov O.N., Tormyshova T.Yu., Sukhanova N.I. Training students in writing written works based on practice with generative artificial intelligence tools // Bulletin of Tambov University. Series: Humanities. 2024. Vol. 29. No. 5. Pp. 1194-1207.

Atabekova A.A., Basma J. Using generative artificial intelligence in content and language integrated learning: language teaching practices and needs // Global Scientific Potential. 2024. No. 6 (159). Pp. 37-42.

Cheung L.M.E., Shi H. Co-creating stories with generative AI // Australian Review of Applied Linguistics. 2024. Vol. 47. No. 3. Pp. 259-283.

Evtushenko T.G., Shostak E.V., Drobchik A.V. Designing foreign language learning activities using generative artificial intelligence tools: potential and limitations // Pedagogy. Theory and Practice. 2025. Vol. 10. No. 6. Pp. 775-782.

Выпуск

Раздел

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ УПРАВЛЕНИЯ УЧРЕЖДЕНИЯМИ ОБРАЗОВАНИЯ

Метрики

115 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные