DATA SCIENCE В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ

Интеграция генеративного искусственного интеллекта в методику обучения переводу окказионализмов и неологизмов на материале культурно-интеллектуальных подкастов

Авторы

  • Юлия Владимировна Привалова https://orcid.org/0000-0002-2488-7895 Южный федеральный университет, 344006 г. Ростов-на-Дону, ул. Б. Садовая, 105/42
  • Дэвид Эрбен https://orcid.org/0000-0002-7725-8785 Университет Толедо, 43606, США, штат Огайо, г. Толедо, ул. Уэст-Бэнкрофт, д. 2801
  • Семен Евгеньевич Шипилов https://orcid.org/0009-0003-6061-1145 Южный федеральный университет, 344006 г. Ростов-на-Дону, ул. Б. Садовая, 105/42

Как цитировать

ГОСТ Привалова Ю. В., Эрбен Д., Шипилов С. Е. Интеграция генеративного искусственного интеллекта в методику обучения переводу окказионализмов и неологизмов на материале культурно-интеллектуальных подкастов // Управление образованием: теория и практика. 2026. Т. 16. № 10. С. 285-293. DOI: 10.25726/c6891-6390-1839-q
APA Привалова, Ю. В., Эрбен, Д. & Шипилов, С. Е. (2026). Интеграция генеративного искусственного интеллекта в методику обучения переводу окказионализмов и неологизмов на материале культурно-интеллектуальных подкастов. Управление образованием: теория и практика, 16(10), 285-293. https://doi.org/10.25726/c6891-6390-1839-q

Аннотация

Статья посвящена исследованию возможностей интеграции генеративного искусственного интеллекта в обучение переводу окказионализмов и неологизмов на материале культурно-интеллектуальных подкастов. Актуальность исследования обусловлена активным обновлением лексического состава современного английского языка, широким распространением аутентичного медиаконтента, а также возрастающей необходимостью формирования у будущих переводчиков как профессиональных, так и цифровых компетенций. Цель исследования заключается в разработке и экспериментальной проверке методики обучения, сочетающей традиционные переводческие подходы с использованием генеративных языковых моделей. В работе применялись методы лингвостилистического, контекстуального и сравнительно-переводческого анализа, педагогический эксперимент, экспертная оценка качества переводов и статистическая обработка результатов с использованием t-критерия Стьюдента. Материалом исследования послужили выпуски британского культурно-интеллектуального подкаста Unspeakable, содержащие окказионализмы, неологизмы и культурно маркированные языковые единицы. Разработанная методика включает последовательное освоение анализа текста, самостоятельного перевода, взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом посредством специально разработанных промптов, критического сопоставления полученных вариантов и выполнения творческих переводческих проектов. Экспериментальное обучение показало статистически значимое повышение семантической точности перевода, степени сохранения прагматического и стилистического эффекта, увеличение скорости выполнения заданий и рост количества оригинальных переводческих решений в экспериментальной группе по сравнению с контрольной (p < 0.01). Полученные результаты подтверждают педагогическую эффективность интеграции генеративного искусственного интеллекта в подготовку переводчиков при условии сохранения ведущей роли преподавателя и формирования у обучающихся навыков критической оценки результатов работы интеллектуальных систем.

Ключевые слова

генеративный искусственный интеллект обучение переводу окказионализмы неологизмы культурно-интеллектуальные подкасты переводческая компетенция лингводидактика prompt engineering

Финансирование

Авторы не заявили о внешнем финансировании исследования.

Библиографические ссылки

Алексеев А.Ю., Петрунин Ю.Ю., Петруня О.Э. Гибридный и генеративный искусственный интеллект (к 35-летию проекта В.Ф. Венды) // Философия науки. 2026. С. 38-58.

Борданова А.С., Гудков Н.Н., Макарова Е.Р. Особенности перевода англоязычных подкастов на русский язык (на примере подкаста «The Joe Rogan Experience») // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: гуманитарные науки. 2025. С. 177-182.

Винокурова А.В. Словообразовательные новации как инструмент реконструкции окказионализмов в аудиовизуальном переводе // Гуманитарные науки и образование. 2025. С. 159-163.

Винокурова А.В. Стратегии и способы передачи окказионализмов при переводе детской литературы // Гуманитарные науки и образование. 2026. С. 161-165.

Елин А.А. Прецедентность неологизмов русскоязычной цифровой среды (на примере неологизма «выгореть») // Казанская наука. 2025. С. 524-527.

Калейникова Д.В., Яроцкая Л.В. Обучение и преподавание в контексте искусственного интеллекта: трансформация контента для гуманитарных наук // Вестник Томского государственного университета. 2023. С. 180-186.

Катермина В.В., Бирюкова П.С. Гендерно-окрашенные англоязычные неологизмы в кинодискурсе // Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики. 2020. С. 44-52.

Костикова Л.П., Есенина Н.Е., Фулин В.А. Генеративный искусственный интеллект как инструмент создания учебно-профессиональных ситуаций // ЦИТИСЭ. 2026. С. 246-257.

Леликов Н.А. Генеративный искусственный интеллект и технологические цепочки как фактор становления будущего мирового порядка // Социально-гуманитарные знания. 2026. С. 570-572.

Литвяк О.В., Супрун Л.С. Неологизмы как достояние индивида (на материале англоязычных неологизмов в сфере психологии) // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: гуманитарные науки. 2020. С. 167-170.

Непомнящих Н.М., Жандарова А.С., Корзин А.С. Корпусно-ориентированный анализ французских и английских неологизмов в медиадискурсе // Вестник Пермского университета. Российская и зарубежная филология. 2023. С. 53-61.

Привалова Д.В. Проблема лексикографической фиксации неологизмов в словарях общеупотребительной лексики (на материале неологизмов Covid-19) // Ученые записки Национального общества прикладной лингвистики. 2024. С. 73-88.

Устинова Т.В. Авторские лексические окказионализмы как средство поэтического выдвижения // Филологический класс. 2023. С. 188-196.

Федотова В.С., Федотова Н.С. Генеративный искусственный интеллект как средство реализации персонализированной и адаптивной обратной связи в образовании // Перспективы науки и образования. 2026. С. 93-130.

Ярыгин О.В., Смолина Е.Р., Миляев К.А., Еременко Д.И. Генеративный искусственный интеллект в процессах массового рекрутинга: возможности, ограничения и архитектура агентно-ориентированной системы // Финансовые рынки и банки. 2026. С. 203-205.

Выпуск

Раздел

DATA SCIENCE В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ

Метрики

0 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью