Карта компетенций педагога иностранных языков в условиях цифровизации образования

Исследователи технологий Веб 2.0 сходятся во мнении, что они влияют на процесс обучения, вызывая ряд значительных изменений, резюмированных в статье С. Харгэдона [Hargadon, 2008]. Новую концепцию обучения, связанную с технологиями Веб 2.0, называют социальным обучением (social learning). В основе социального обучения лежит психолого-педагогическая концепция коннективизма, разработанная Дж. Сименсом психолого-педагогической теории коннективизма [Siemens, 2005]. По его мнению, предпосылки для разработки теории были связаны с новыми тенденциями в обучении на базе технологий Веб 2.0, а именно: большой мобильностью обучающихся; уменьшением доли формального обучения в общем учебном процессе; изменением образа мышления человека в связи с появлением новых инструментов работы с информацией; усилением связи между организационным и личностно-ориентированным обучением; изменением ценностных ориентиров в обучении: от «знать, как и что» к «знать, где узнать» [Siemens, 2005].

Таким образом, теоретические принципы коннективизма могут быть сформулированы следующим образом: обучение требует разнообразия мнений; обучение заключается в смысловом объединении единиц знания или источников информации; возможность и умение учиться гораздо важнее, чем знания в настоящий момент; развитие идеи постоянного обучения и поддержание ее связей через всю жизнь; главная цель обучения – способность находить и анализировать актуальную информацию [Hanneman, Riddle, 2005].

Социально-коммуникативный период совпадает также с бурным развитием мобильных технологий и широким распространением мобильных устройств по всему миру. Мобильные технологии способствуют модификации трех основных составляющих педагогического процесса: доступа к средствам обучения, форм реализации учебной интеракции и способов подачи учебного материала и заданий [Титова, 2019]. Обучающийся сегодня имеет мгновенный доступ к учебным материалам и программам, учебным ресурсам, может выполнять задания, общаться с педагогом в любое время и в любом месте. Мобильные устройства обеспечивают следующие виды общения: голосовое, SMS, электронная почта, видеосвязь, т. е. они предоставляют возможность написать, показать и рассказать. Данные изменения как нельзя лучше соответствуют идее «обучение через всю жизнь» или современной компетентностно-ориентированной концепции образования, в которой акцент делается на обучении умению самостоятельно находить необходимую информацию, выделять проблемы и искать пути их решения, критически анализировать полученные знания и применять их на практике [Титова, 2022].

Многие ученые и педагоги уверены, что будущее обучения связано с поддержкой цифровых технологий и зависит именно от распространения мобильных средств связи, популярности смартфонов и айфонов, появления большого количества учебных приложений и программ, а также новых технологий типа жестикуляционного интерфейса, который расширяет возможности и качество образования, удешевления услуг мобильной связи и беспроводного доступа в Интернет [Traxler, 2008; Viberg, Kukulska-Hulme, 2022].

Термин мобильное обучение (MALL) появился в англоязычной педагогической литературе около 25 лет назад [Traxler, 2008]. Идея о наличии носителя информации в постоянной доступности – краеугольный камень мобильного обучения. С одной стороны, этот базовый принцип расширяет возможности дистанционного и смешанного образования; а с другой – трансформирует традиционное образование, наделяя обучающихся неограниченными дополнительными материалами любого уровня сложности по теме. Сегодня можно утверждать, что в то время, как ЦТ обеспечивают развитие дистанционного и смешанного обучения, мобильные технологии гармонично интегрируются в традиционное обучение. Стационарные компьютеры отрывают обучающихся от преподавателя и в некоторых случаях претендуют на вытеснение преподавателя из учебного процесса. В английском языке даже появился термин tethered course, т. е. привязанный к стационарному компьютеру курс (перевод автора), как своего рода противопоставление мобильному курсу (mobile course). Компактные мобильные устройства дополняют традиционные учебно-методические комплексы новыми форматами интерактивных заданий, которые могут успешно осуществляться как в рамках традиционных занятий на уроке, так и при автономной работе дома.

Почти три десятилетия понадобилось для полноценной реализации принципов доступности, мультимедийности, интерактивности, ориентации на обучающегося, индивидуализации и персонификации обучения посредством мобильных устройств. Напомним, что, разработка стационарного персонального компьютера, который в обыденном представлении считается предшественником портативного компьютера, велась одновременно. Причем, в то время как первый портативный компьютер относится к 1972 г., первый стационарный ПК датируется 1981 г. (IBM 5150). Тем не менее в 90-х гг. XX в. из-за распространения проводного Интернета большее внимание уделяется развитию стационарных персональных компьютеров. В начале XXI в., двигаясь по классической спирали развития, программисты и ученые вновь обращаются к продвижению идеи мобильных и облачных технологий.

Историю исследования методики применения мобильных технологий в образовании, и в обучении иностранным языкам, в частности, можно условно разделить на три этапа [Traxler, 2008; Viberg, Kukulska-Hulme, 2022; Laurillard, 2007; Титова, 2019].

Первый этап (2002–2004) характеризуется переосмыслением принципов мобильного обучения, заложенных в XX в. Формулируются основы мобильного обучения, которые включают в себя: создание понимания между преподавателем и обучающимися, диалог между ними и контроль преподавателя над учебным процессом. Методика применения мобильных технологий развивается в русле принципов своевременности, достаточности и персонификации, воплощающей в себе смешанное обучение и обучение через всю жизнь.

Второй этап исследования мобильного обучения (2005–2008) обретает форму изучения отдельной дисциплины благодаря признанию мировым научным сообществом существования проблемы мобильного обучения и созданию модели мобильного обучения. Третий этап исследования (2009–2015) позволяет оценить мобильное обучение как уникальное и противопоставить его дистанционному обучению. Это происходит благодаря совершенствованию мобильных технологий и появлению возможности для преподавателей создавать свой контент. Данный этап исследования является новым витком развития методики мобильного обучения, который заключается в разработке подходов интеграции мобильных технологий в традиционное обучение и в последующем формировании единой стратегии мобильного обучения. Основная тенденция мобильного обучения сегодня – его интеграция в систему традиционного образования. Речь идет уже не только о модернизации дистанционного и смешанного обучения посредством мобильных технологий, но и об оптимизации традиционного обучения при сохранении его базовых методических принципов [Титова, 2019].

Период с 2015 по настоящее время, характеризующийся появлением Интернета 3.0 и 4.0, можно условно назвать деятельностно-коммуникативным. Какие же дидактические возможности появляются благодаря новым характеристикам облачных технологий? Меняется доступ к данным – информация становится доступной в любое время и с любых устройств, на которых установлен сервис хранения или облако. Облачные технологии не требуют затрат на приобретение и обслуживание специального программного обеспечения, поскольку доступ к приложениям можно получить через окно веб-браузера. Благодаря этим технологиям мы можем синхронизировать всю информацию, хранящуюся на различных цифровых носителях. Кроме того, некоторые сервисы хранения, позволяют делиться информацией с другими пользователями, поэтому называюся шаринговыми сервисами (от англ. share – делиться). Облачные сервисы хранения данных – это своего рода индивидуальное виртуальное пространство индивида, который в случае необходимости может пригласить других пользователей к «себе в гости», т. е. меняется контур интеракции «я – всем, а «все – мне» в социальных сетях на «я – избранным и входящим в мой круг общения» на облачных технологиях.

В последнее десятилетие одним из инновационных направлений в области обучения иностранным языкам являются нейродидактические исследования, которые базируются на технологиях искусственного интеллекта. Искусственный интеллект развивается за счет нейросетей, этот процесс называется машинное обучение. Нейросети – это когнитивные технологии, позволяющие разработчикам создавать приложения, способные видеть, слышать, говорить, понимать и даже начинают рассуждать логически. То есть теперь в приложения для обучения иностранным языкам разработчики могут добавлять такие функции, как распознавание эмоций и настроения. Машинное обучение (machine learning) позволяет компьютерам действовать без программирования, учиться и совершенствоваться на основе полученного опыта без вмешательства человека. В машинном обучении используются алгоритмы, то есть фрагменты кода, состоящие из конечного набора четких пошаговых инструкций, которым компьютер может следовать для достижения определенной цели. Алгоритмы группируются в соответствии с тем, для каких типов машинного обучения они используются: контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением принципов [Дагген, 2020]. Наиболее перспективным является обучение с подкреплением, в котором используются алгоритмы, обучающиеся на полученных результатах и решающие, какое действие предпринять дальше. Подобный тип машинного обучения хорош для разработки так называемых нелинейных нейролингвистических тестовых систем, которые должны принимать множество решений и усложнять или упрощать задачу без участия преподавателя, базируясь на ответах тестируемого.

Нейродидактические технологии могут применяться разнообразными способами и позволяют наиболее продуктивно изучать иностранный язык. Еще в 2011 появилась статья B. Sabitzer, в которой он утверждал, что дидактические возможности нейросетей обуславливаются основным императивом нейропедагогики, который известен как создание шаблона и категоризации [Sabitzer, 2011]. В этом контексте целесообразно упомянуть работы некоторых российских и зарубежных авторов таких, как Go E., Sundar S. S.; Gillespie N., Lockey S., Curtis C.; Randall; Левин Б. А., Пискунов А. А., Поляков В. Ю., Савин А. В., изучающих дидактические возможности искусственного интеллекта [Go, Sundar, 2019; Gillespie, Lockey, Curtis, 2021; Randall, 2020; Levin, Piskunov, Poliakov, Savin, 2022]. Опираясь на ряд трудов данных исследователей, можно выделить следующие возможности искусственного интеллекта: осваивать, проверять и анализировать колоссальные объемы информации по той или иной проблеме или дисциплине; разрабатывать индивидуальную траекторию для каждого обучающегося, позволяющую реализовывать принцип адаптированного обучения; создавать оптимальную персонализированную среду для реализации творческого и креативного потенциала обучающегося [Дагген, 2020; Gillespie, Lockey, Curtis, 2021; Randall, 2020; Hill, Ford, Farreras, 2015].

Поскольку искусственный интеллект ассоциируется с использованием роботов в дидактическом процессе, несколько лет назад появился термин роботизированное обучение иностранным языкам (Robot-Assisted Language Learning (RALL) [Randall, 2020]. Если в 2020 году создание и программирование подобных роботизированнных помощников являлось комплексной задачей, то появление в 2022 году чат-бота ChatGPT значительно ускорит процессы интеграции технологий искусственного интеллекта в учебный процесс. Первичный анализ показывает, что технология вызывает значительный интерес у обучающихся [Ruby, 2023]. За 5 дней с момента запуска нейросети в 2022 году в чат-боте зарегистрировалось более 1 миллиона пользователей. Этому способствовало и то, что нейросеть, на которой функционирует чат-бот, способна воспринимать информацию на более чем 95 языках, включая русский и китайский. Многочисленные пользовательские запросы помогают нейросети постоянно обучаться и исправлять свои ошибки в последующих ответах в зависимости от получаемой реакции человека. Открытый API нейросети дает возможность любому желающему использовать нейронную сеть в своих проектах, как, например, это сделал китайский разработчик, создав себе виртуального помощника для практики китайского языка [Немчинова, 2023]. Компания Майкрософт в начале 2023 года уже интегрировала нейросеть в LMS Teams, чтобы система управления обучением сама создавала заметки и выделяла ключевые этапы встречи.

В ближайшее время мы будем наблюдать взрывной рост использования нейросетей во всех сферах жизни. Так, в начале 2023 Google запустил помощника для создания письменных текстов различных жанров – от письма до создания бизнес-проекта, чат-бот WritingMate.ai, работающий на базе GTP-4. К концу 2023 года генеративную нейронную сеть YaLM 2.0 интегрирует во все свои сервисы Яндекс [Кодачигов, 2023]. На основе первой версии этой нейронной сети уже работает генератор текстов Балабола, который умеет создавать тексты на русском и английском языках. То, что нейросети уже успешно создают тексты любого жанра, включая научный, по любой тематике, означает, что перед высшим образованием возникают новые вызовы по разработке новых форм контроля, оценивания, итоговой аттестации [Дрожащих, Белякова, 2022].