About Us    Contacts   

Предобученные генеративные нейросети в обучении ИЯ

Цель освоения модуля состоит в развитии профессиональной методической компетенции и ИК-компетенции студентов, и формировании у них практических навыков проектирования составляющих интеллектуальной среды обучения иностранным языкам.

 Задачи модуля включают развитие профессионально-ориентированных ЗУН у обучающихся , которые в результате прохождения должны:

Знать:

  • основные принципы функционирования ИИ-алгоритмов, использующихся в обучении ИЯ: 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;
  • разрабатывать и использовать учебно-методические материалы для обучения ИЯ на базе ИИ;
  • разрабатывать методическое обеспечение курсов ИЯ с использованием ИИ в процессе обучения ИЯ, разных интегрированных (очно-заочных) курсов обучения ИЯ и дистанционных курсов обучения ИЯ.
  • 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 (знать, уметь, владеть);
  • формулировать дидактические запросы (prompts) для ИИ c целью генерации проблемно-ориентированных заданий и др.

Обучающиеся получат полезный опыт работы не только с данными учебной аналитики, корпусными данными (BNC), с интеллектуальными обучающими системами (Ripple, Mondly, AutoTutor; Watson Tutor) и иммерсивными интеллектуальными среды на базе AR (ALTSpace, Deep Fake); с генеративными трансформерами (Телеграм-бот SmartSpeechBot; Quillbot, Speechling, WritingMate, Google Assistant, Elsa Speak, ruDALL-E1 (Сбер), но получат практические навыки проектирования составляющих интеллектуальной среды обучения иностранным языкам, т.е. в результате обучения даже невооруженный продвинутыми техническими навыками педагогический дизайнер сможет разработать рекомендательную систему методов и алгоритмов для обновления действующих курса, т.е. для подбора релевантного контента под индивидуальный запрос обучающегося.

Автор курсадоктор педагогических наук, профессор, зав.кафедрой теории преподавания иностранных языков ФИЯР МГУ имени М.В.  Титова С.В.
Форма обучения: дистанционная.
Уровень ИКТ компетенции: базовый (пользование мобильными устройствами: телефон, смартфон, ноутбук и т.д.)
Длительность обучения: 4 недели (в рамках конференций Летней школы)
Стоимость обучения:  9 000 руб.

По окончании курса выдается удостоверение установленного образца МГУ имени М.В. Ломоносова.