Русский
ПРИНЦИПЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНО ОРИЕНТИРОВАННЫХ РЕЧЕВЫХ ЗАДАНИЙ ДЛЯ ИИ-ДИАЛОГОВОЙ СРЕДЫ
Jurnal
Raqamli-pedagogik transformatsiya va zamonaviy taʼlimning tadqiqot modellari mavzusidagi Respublika ilmiy-amaliy anjumani
Nashr
Raqamli-pedagogik transformatsiya va zamonaviy taʼlimning tadqiqot modellari mavzusidagi Respublika ilmiy-amaliy anjumani
Annotatsiya
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.
Kalit so‘zlar
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
