Русский
ПРИНЦИПЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНО ОРИЕНТИРОВАННЫХ РЕЧЕВЫХ ЗАДАНИЙ ДЛЯ ИИ-ДИАЛОГОВОЙ СРЕДЫ
Journal
Republican Scientific and Practical Conference “Digital and Pedagogical Transformation and Research Models in Modern Education”
Issue
Republican Scientific and Practical Conference “Digital and Pedagogical Transformation and Research Models in Modern Education”
Abstract
Цель статьи — разработать принципы проектирования профессионально ориентированных речевых заданий для ИИ-диалоговой среды высшего образования. Использованы анализ публикаций по обучению на основе задач и компьютерной лингводидактике, педагогическое моделирование и конструирование диагностических показателей. Результатом является система семи принципов: профессионально значимый исход; информационный разрыв и речевой выбор; условная вариативность диалога; дозированная поддержка; педагогическое ограничение ИИ-ответов; оценивание речевого продукта; рефлексия и перенос. На примере задания для будущего преподавателя английского языка показано, как эти принципы переводятся в сценарий взаимодействия с виртуальным учеником и аналитическую рубрику. Работа имеет теоретико-методический характер; эмпирическая эффективность предложенных принципов не устанавливается.
Keywords
профессионально ориентированное обучение
речевая задача
искусственный интеллект
ИИ-диалог
виртуальный персонаж
обучение на основе задач
TalkTime.
English
The article develops design principles for professionally oriented speaking tasks in an AI dialogue environment for university students. It uses a focused analysis of task-based language teaching and computer-assisted language learning research, pedagogical modelling, and the construction of observable assessment indicators. Seven principles are specified: a meaningful professional outcome, an information gap and learner choice, contingent dialogue, calibrated support, bounded AI responses, assessment of the communicative product, and reflection with transfer. A prospective teacher-training task illustrates their application to interaction with a virtual pupil. The paper is theoretical and methodological and makes no claim of experimentally established effectiveness.
professional language education
speaking task
AI dialogue
virtual character
task-based language teaching
TalkTime.
1. Chapelle, C. A. (2001). Computer applications in second language acquisition: Foundations for teaching, testing and research. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781139524681
2. Deterding, S., Dixon, D., Khaled, R., & Nacke, L. (2011). From game design elements to gamefulness: Defining “gamification.” In Proceedings of the 15th International Academic MindTrek Conference (pp. 9–15). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/2181037.2181040
3. Nunan, D. (2004). Task-based language teaching. Cambridge University Press.
4. Tao, J., & Gao, X. (2022). Teaching and learning languages online: Challenges and responses. System, 107, Article 102819. https://doi.org/10.1016/j.system.2022.102819
5. Warschauer, M., & Healey, D. (1998). Computers and language learning: An overview. Language Teaching, 31(2), 57–71. https://doi.org/10.1017/S0261444800012970
6. Yamazaki, K. (2018). Computer-assisted learning of communication (CALC): A case study of Japanese learning in a 3D virtual world. ReCALL, 30(2), 214–231. https://doi.org/10.1017/S0958344017000350
