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 курса – доктор 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.