Фонд «Интеллект» | Интеллектуальные системы обучения иностранным языкам на базе ИИ

Реализуемые инициативы
Спецкурсы и факультативы
Интеллектуальные системы обучения иностранным языкам на базе ИИ

О курсе

Академический состав

О курсе
Академический состав

Основная цель курса – развитие профессиональной методической и информационно-коммуникационной компетенций у студентов, а также формирование у них практических навыков проектирования составляющих интеллектуальной среды обучения иностранным языкам.

После прохождения курса студенты будут:

• знать основные принципы функционирования ИИ-алгоритмов, использующихся в обучении иностранному языку: классификация ответов, семантический анализ, анализ и генерация естественной речи (NLP), морфосемантический анализ речи, oбучение с подкреплением; особенности архитектуры предобученных языковых моделей (BERT), генеративных предобученных трансформеров (GPT), модели Text2Image; структуру и составляющие интеллектуальных систем обучения (ИОС); принципы работы диалоговых сред обучения (адаптивных тьюторов) (Цифровой двойник преподавателя, Mondly, AutoTutor; Watson Tutor); принципы педагогического моделирования курса методами машинного обучения; как избежать коммуникативных срывов во время диалога с ИИ, на каком уровне владения ИЯ целесообразно внедрение чат-ботов для обучения и др.

• уметь оценивать дидактический потенциал ИИ-технологий; анализировать цифровой след обучающегося; создавать рубрикаторы терминов, связанных с образовательными результатами; анализировать учебную аналитику; проектировать задания для развития устной и письменной речи с помощью генеративных чат-ботов, составлять иерархический список терминов для описания программы на основе таксономии; формулировать дидактические запросы (prompts) для ИИ c целью генерации проблемно-ориентированных заданий и др.

Слушатели курса также получат практический опыт работы с данными учебной аналитики, корпусными данными, с интеллектуальными обучающими системами; с генеративными трансформерами для проектирования заданий.

Требования к студентам:

Для успешного прохождения курса требуются знания информатики, методики обучения иностранным языкам, педагогики, в области контроля и оценивания в языковом образовании.

Темы, изучаемые в рамках курса

Тема 1. Этапы цифровизации языкового образования в XX-XXI вв.: от ЭВМ к искусственному интеллекту

Тема 2. Искусственный интеллект в обучении: основные технологии, понятия и термины, дидактический потенциал ИИ, образовательные модели на базе ИИ

Тема 3. Интеллектуальные системы обучения для персонализации, адаптации и интеракции обучения: адаптивные тьюторы (Система адаптивного обучения от NeuroNet, Интеллектуальная система обучения от iSpring, «AI-учитель» Виртуальные технологии, «Интеллектуальный помощник преподавателя» от SmartEdu.); системы обучения на основе диалога для взаимодействия

Тема 4. ИИ как инструмент для педагогического планирования, мотивации к обучению: метакогнитивный скаффолдинг, педагогическое моделирование, автоматический анализ эмоций, аналитика результатов обучения от Системные технологии, EdTechX, IBM Watson Education, УМНИК, ИнфоТех, Интерактивные технологии, Moodle Learning Analytics

Тема 5. Нейролингвистические модели оценивания для обратной связи, взаимооценивания, самооценивания, оценки уровня знаний и контроля в языковом обучении (Fuzzy Logic Designer в системе Matlab, Revision Assistant, Turnitin, Criterion, WriteLab)

Тема 6. Нейросетевой анализ лингвистических корпусных текстов и конкордансов для дидактических целей: разработка обучающих материалов с помощью узкообученной нейросети TWEE на базе корпусных данных British National Corpus

Тема 7. Моделирование коммуникативных задач для развития фонетических навыков, устной речи и интеракции на базе NLP (Google Assistant, Siri, Cortana, Speechling, Elsa Speak, Alexa)

Тема 8. Предобученные языковые модели GPT и BERT для развития письменной речи (WritingMate, ChatGPT, QuilIBot, telegram-bot Smart-speechBot)

Тема 9. Иммерсивные интеллектуальные среды на базе NLP и AR (ImmerseMe, ALTSpace, Deep Fake, Betty’s brain) и графические чат-боты (text2Image Steve, ruDALL-E1) для развития аналитических и креативных умений и геймификации процесса обучения (Crystal Island, Play2Speak)

Занятия проводятся на факультете иностранных языков и регионоведения МГУ им. М. В. Ломоносова

В программе курса 18 занятий: 9 лекций и 9 семинаров

Формат проведения: офлайн

Старт курса: 15 сентября 2023

Занятия будут проходить 1 раз в неделю по пятницам

Набор на курс 2023 года закрыт

Преподаватели курса:

Титова Светлана Владимировна

Образование

Теоретическая и прикладная лингвистика
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова
Специализация
Обработка естественного языка