МЕТОДИКА ФОРМУВАННЯ АНГЛОМОВНОЇ КОМПЕТЕНТНОСТІ В МОНОЛОГІЧНОМУ МОВЛЕННІ МАЙБУТНІХ ФІЛОЛОГІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Анотація
Стаття присвячена систематизації сучасних підходів до формування англомовної компетентності в монологічному мовленні майбутніх філологів з урахуванням потенціалу використання штучного інтелекту (ШІ). Актуальність дослідження визначається трансформацією методики викладання іноземних мов у контексті цифровізації освіти, поширенням інтерактивних технологій, глобалізаційними викликами та необхідністю підготовки конкурентоспроможних фахівців, здатних ефективно функціонувати в цифровому середовищі. Наголошено, що сучасні освітні реалії вимагають пошуку інноваційних шляхів інтеграції інтелектуальних інструментів у процес професійної підготовки здобувачів.
У статті проаналізовано українські й зарубіжні наукові праці, що висвітлюють різні аспекти розвитку монологічного мовлення: від професійно орієнтованого навчання та використання цифрових платформ до досліджень мовленнєвої плавності, впливу тематики завдань і можливостей автоматизованого оцінювання мовлення. Показано, що вітчизняні дослідження зосереджуються переважно на традиційних, методично перевірених і професійно спрямованих підходах, тоді як зарубіжні активно інтегрують ШІ, соціальні мережі та алгоритми персоналізованого навчання, що свідчить про різні траєкторії розвитку наукових шкіл.
Узагальнення отриманих результатів дозволяє окреслити наукову прогалину, яка полягає у відсутності комплексних методик формування англомовної монологічної компетентності студентів-філологів із використанням ШІ. Новизна роботи полягає у поєднанні результатів українських і зарубіжних напрацювань у міждисциплінарному ключі, що дає змогу визначити перспективні напрями подальших досліджень. Серед них – розробка моделей навчання, які поєднують традиційні дидактичні принципи з можливостями інтелектуальних технологій, зокрема у сфері автоматизованого аналізу мовлення, підтримки студентської автономії, формування креативності та створення персоналізованих освітніх траєкторій. Реалізація таких моделей сприятиме підвищенню ефективності професійної підготовки майбутніх філологів.
Посилання
Дружченко Т. П. Методика диференційованого навчання англійського усного монологічного мовлення майбутніх юристів : дис. … канд. пед. наук : 13.00.02 / Київський національний університет імені Тараса Шевченка. Київ, 2018. 268 с.
Корнєєва І. О. Формування професійно орієнтованої англомовної компетентності у монологічному мовленні майбутніх дизайнерів : дис. … канд. пед. наук : 13.00.02 / Корнєєва Ірина Олександрівна. Київ : Київський національний лінгвістичний університет. 2019. 254 с.
Лямзіна Н. К. Методика навчання майбутніх економістів професійно орієнтованого англійського монологічного мовлення з використанням інформаційно-комунікаційних технологій : дис. … канд. пед. наук : 13.00.02 / Лямзіна Наталія Костянтинівна. Одеса : ДЗ «Південноукраїнський національний педагогічний університет імені К. Д. Ушинського». 2015. 306 с.
Тулякова К. Р. Методика навчання англомовного професійно орієнтованого монологічного мовлення майбутніх фахівців у сфері медіації та врегулювання конфліктів : дис. … канд. пед. наук : 13.00.02 – теорія та методика навчання (германські мови). Київ. 2020. 275 с.
Ващило О. В. Методика навчання майбутніх інженерів-механіків англійського професійно орієнто-ваного монологічного мовлення : дис. … канд. пед. наук : 13.00.02. Київський національний університет імені Тараса Шевченка. Київ. 2020. 240 с.
Bamdev P., Grover M. S., Singla Y. K., Vafaee P., Hama M., & Shah R. R. Automated Speech Scoring System Under The Lens: Evaluating and interpreting the linguistic cues for language proficiency. Journal of Educational Technology & Society, 2021. 24(3). Pp. 35-49. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.15156
Engwall O., Lopes J. & Åhlund A. Robot Interaction Styles for Conversation Practice in Second Language Learning. Int J of Soc Robotics 2021. №13. Pp. 251–276. URL: https://doi.org/10.1007/s12369-020-00635-y
Holmes W., Bialik M., & Fadel C. Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign. Retrieved from. 2019. URL: https://curriculumredesign.org
Porayska-Pomsta K., Holmes W., & Nemorin S. The ethics of AI in education. arXiv preprint arXiv:2406.11842. 2022. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.11842
Qiu, X. (2020). Functions of oral monologic tasks: Effects of topic familiarity on L2 speaking performance. Language Teaching Research. 24(6). Pp. 745-764. URL: https://doi.org/10.1177/1362168819829021
Richards, J. C., & Rodgers, T. S. (2014). Approaches and Methods in Language Teaching (3rded.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009024532
Tavakoli P. Fluency in monologic and dialogic task performance: Challenges in defining and measuring L2 fluency . International Review of Applied Linguistics in Language Teaching, 2016. 54(2). Pp. 133-150. URL: https://doi.org/10.1515/iral-2016-9994
Wei L. (2023). Artificial intelligence in language instruction: impact on English learning achievement, L2 motivation, and self-regulated learning. Frontiers in psychology. 2023. 14. 1261955. URL: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1261955
Zou B., Guan X., Shao Y., & Chen P. Supporting Speaking Practice by Social Network-Based Interaction in Artificial Intelligence (AI)-Assisted Language Learning. Sustainability. 2023. 15(4). Pp. 2872. URL: https://doi.org/10.3390/su15042872
