Разработка коммуникативных заданий на основе конфликта в КИЯ с использованием ChatGPT: анализ процесса

1. Введение

Появление искусственного интеллекта (ИИ) трансформирует различные области, включая преподавание и изучение языков. Приложения, такие как машинный перевод (например, DeepL), коррекция грамматических ошибок (например, Grammarly) и синтез речи из текста (например, TTSmaker), стали обычным явлением. Запуск в конце 2022 года ChatGPT, виртуального помощника на базе ИИ от OpenAI, привлек значительное внимание благодаря своим выдающимся возможностям обработки информации. Этот контекст требует более пристального изучения применения ИИ в языковой дидактике, в частности, его влияния на процессы преподавания и обучения.

Данная статья посвящена анализу процесса разработки коммуникативных заданий на основе конфликта для курса устной речи по китайскому языку как иностранному (КИЯ) на уровне вуза с помощью ChatGPT. Она использует описательный исследовательский подход, чтобы выявить характерные особенности взаимодействия преподавателя и ИИ и прояснить его влияние на окончательное формирование дизайна учебной программы.

2. Контекст и исследовательская структура

2.1 Контекст исследования

Исследование проводится в рамках разработки учебной программы для курса устной речи по КИЯ на университетском уровне. Основная педагогическая стратегия включает создание коммуникативных заданий, основанных на конфликтных сценариях, чтобы стимулировать интерактивную динамику среди учащихся и способствовать развитию навыков устного взаимодействия.

2.2 Исследовательские вопросы и методология

Исследование направляется двумя основными вопросами:

1. Как проявляется использование ChatGPT в процессе разработки коммуникативных заданий на основе конфликта?
2. В какой степени его использование влияет на итоговую учебную программу?

Методология является качественной и описательной, анализируя корпус взаимодействий между преподавателем-исследователем и ChatGPT на этапе проектирования заданий. Анализ направлен на выявление паттернов, стратегий и точек принятия решений в рамках этого совместного процесса проектирования «человек-ИИ».

3. Теоретическая основа

3.1 Коммуникативные задания и теория конфликта

Коммуникативное задание определяется как деятельность, в которой значение является первичным, существует коммуникативная цель для достижения, а успех оценивается по результату. Интеграция теории конфликта в дизайн заданий вводит элемент когнитивного и социального диссонанса — разногласия, различные точки зрения или сценарии решения проблем — что вынуждает учащихся договариваться о значении, обосновывать мнения и использовать убедительный язык, тем самым углубляя вовлеченность и языковую продукцию.

3.2 Критерии разработки заданий

Ключевые критерии, учитываемые при разработке заданий, включают:

• Аутентичность: Конфликтный сценарий должен отражать реальные ситуации, с которыми учащиеся могут столкнуться.
• Языковая адекватность: Задание должно быть адаптировано к уровню владения языком учащихся (например, B1/B2 по шкале CEFR).
• Цель взаимодействия: Четкая цель для взаимодействия (например, достичь компромисса, убедить, решить дилемму).
• Когнитивная нагрузка: Конфликт должен требовать анализа, оценки и творческого мышления.

4. Анализ взаимодействия преподавателя и ChatGPT

4.1 Проявления использования ChatGPT

Преподаватель использовал ChatGPT в качестве партнера по совместному проектированию. Запросы (промпты) структурировались для:

1. Генерации идей: «Предложите 5 конфликтных сценариев для изучающих китайский язык на среднем уровне о совместном проживании в квартире».
2. Уточнения формулировок: «Перефразируйте эту инструкцию к заданию, чтобы сделать её понятнее для студентов».
3. Разработки содержания: «Предоставьте образец диалога для этого сценария "культурное недопонимание за ужином"».
4. Оценки и критики: «Просмотрите этот план задания и определите потенциальные проблемы для вовлеченности студентов».

Взаимодействие было итеративным, преподаватель направлял, фильтровал и адаптировал результаты ChatGPT.

4.2 Влияние на итоговую учебную программу

Влияние ChatGPT наблюдалось в следующих аспектах:

• Увеличение разнообразия идей: ИИ предложил более широкий спектр конфликтных сценариев, чем изначально задумывал преподаватель в одиночку.
• Ускоренное прототипирование: Быстрая генерация черновиков заданий и материалов сократила первоначальное время проектирования.
• Языковые опоры: Предоставление готовых лексических блоков и речевых моделей, относящихся к ведению переговоров в конфликте.
• Потенциал для шаблонных результатов: Некоторые предложения не имели культурной специфики или педагогических нюансов, что требовало значительного вмешательства преподавателя для контекстуализации.

5. Технические детали и аналитическая структура

Аналитическую структуру для оценки процесса проектирования с помощью ИИ можно концептуализировать через модель вход-процесс-выход с обратной связью.

Метрика оценки процесса: Для оценки полезности каждого взаимодействия с ИИ можно использовать простой механизм оценки. Пусть $U_i$ представляет полезность i-го вывода ChatGPT, оцененного преподавателем по шкале от -1 (контрпродуктивно) до +1 (очень полезно). Средняя полезность $ar{U}$ для сессии проектирования равна:

$$\bar{U} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} U_i$$

Где $n$ — количество значимых взаимодействий с ИИ. Положительное значение $ar{U}$ указывает на общую положительную помощь.

Классификация паттернов взаимодействия: Взаимодействия были классифицированы как:

1. Дивергентная генерация идей (ДГИ): ИИ расширяет возможности.
2. Конвергентная доработка (КД): ИИ помогает конкретизировать и улучшать.
3. Генерация языкового материала (ГЯМ): ИИ создает языковые образцы.
4. Педагогическая критика (ПК): ИИ оценивает структуру задания (ограниченно).

6. Результаты и обсуждение

Описание диаграммы (гипотетическое): Столбчатая диаграмма под названием «Частота типов взаимодействия с ChatGPT во время проектирования заданий» показывает распределение. Дивергентная генерация идей (ДГИ) и Генерация языкового материала (ГЯМ) являются наиболее частыми типами взаимодействия, что указывает на основную роль ChatGPT как генератора идей и языкового ресурса. Педагогическая критика (ПК) встречается реже всего, что подчеркивает текущее ограничение ИИ в глубоком педагогическом анализе.

Анализ показал, что ChatGPT наиболее эффективно служил в качестве катализатора и библиотеки ресурсов, но не как педагогический эксперт. Роль преподавателя оставалась центральной в обеспечении культурной аутентичности, согласовании заданий с учебными целями и применении принципов усвоения второго языка (УВЯ). Итоговая программа стала богаче по разнообразию сценариев, но потребовала тщательного отбора для сохранения педагогической целостности.

7. Пример применения структуры

Сценарий: Разработка задания для учащихся среднего уровня на тему «Переговоры о рабочих обязанностях».

1. Запрос преподавателя (ДГИ): «Сгенерируйте 3 конфликтных сценария между двумя коллегами в китайском офисе».
2. Вывод ChatGPT: Предоставляет сценарии о неравномерной рабочей нагрузке, срыве сроков и присвоении авторства идей.
3. Действие преподавателя (КД): Выбирает сценарий «неравномерная рабочая нагрузка» и запрашивает: «Перечислите 5 ключевых фраз на мандарине для вежливой жалобы на нагрузку и 5 для отказа от задачи».
4. Вывод ChatGPT (ГЯМ): Предоставляет фразы, такие как «我最近工作量有点大…» и «我可能暂时接不了这个任务…».
5. Синтез преподавателя: Интегрирует сценарий и фразы в карточку ролевой игры, добавляя четкие инструкции и критерии успеха на основе педагогических целей.

Этот пример иллюстрирует итеративное, направляемое использование ChatGPT, где ИИ предоставляет содержание, которое преподаватель обрамляет педагогически.

8. Перспективы и направления будущего применения

• Специализированные ИИ-тьюторы: Разработка больших языковых моделей (LLM), дообученных на исследованиях по УВЯ и специфических языковых корпусах (например, интеръязык изучающих КИЯ), для предоставления более педагогически обоснованных предложений.
• Динамическая генерация заданий: ИИ-системы, способные генерировать персонализированные конфликтные задания на основе профиля учащегося, его интересов и наблюдаемых языковых пробелов.
• Мультимодальная интеграция: Комбинирование ChatGPT с ИИ для генерации изображений/видео (например, DALL-E, Sora) для создания иммерсивных, сценарных конфликтных стимулов.
• Анализ взаимодействия в реальном времени: Использование ИИ для анализа записей выполнения учащимися конфликтных заданий, предоставление обратной связи по стратегиям взаимодействия, очередности реплик и прагматической компетенции.
• Этические и культурные рамки: Встраивание защитных механизмов и культурных модулей в ИИ-ассистентов для обеспечения того, чтобы генерируемые конфликты были уместными, конструктивными и учитывали культурный контекст.

9. Список литературы

1. Ellis, R. (2003). Task-based language learning and teaching. Oxford University Press.
2. Long, M. H. (2015). Second language acquisition and task-based language teaching. Wiley-Blackwell.
3. OpenAI. (2022). ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue. https://openai.com/blog/chatgpt
4. Pica, T., Kanagy, R., & Falodun, J. (1993). Choosing and using communicative tasks. In G. Crookes & S. M. Gass (Eds.), Tasks and language learning: Integrating theory and practice (pp. 9-34). Multilingual Matters.
5. Warschauer, M., & Healey, D. (1998). Computers and language learning: An overview. Language Teaching, 31(2), 57-71.
6. Zhao, Y. (2023). The AI-Powered Language Teacher: A Framework for Integration. CALICO Journal, 40(1), 1-25.

10. Оригинальный анализ и экспертная оценка

Ключевой вывод: Это исследование не о замене преподавателей ИИ; оно о том, как ИИ расширяет творческие и организационные аспекты педагогического дизайна. Реальная история здесь — появление «преподавателя как куратора и инженера промптов». Ценность заключается не в сыром выводе ChatGPT, который, как отмечается в статье, может быть шаблонным, а в способности опытного педагога формулировать промпты, которые извлекают педагогически полезный сырой материал, а затем дорабатывать его. Это отражает выводы в творческих индустриях, использующих ИИ, где роль человека смещается от единственного создателя к стратегическому директору (Ammanath, 2022).

Логика и сильные стороны: В статье верно определена сильная сторона ИИ: дивергентная генерация идей и языковые опоры. Переложив когнитивную нагрузку по генерации множества идей сценариев и связанной с ними лексики на ИИ, преподаватель может сосредоточиться на задачах более высокого педагогического порядка — структурировании взаимодействия, постановке соответствующих целей и интеграции задания в более широкую учебную программу. Это согласуется с концепцией «распределенного познания», где инструменты берут на себя рутинные когнитивные задачи, освобождая человеческий интеллект для решения сложных проблем (Hutchins, 1995). Описательная методология уместна для этой зарождающейся области, предоставляя богатую качественную карту ландшафта взаимодействия.

Недостатки и критические пробелы: Анализ, хотя и ценный, лишь поверхностно затрагивает процесс инженерии промптов. Какие конкретные структуры промптов дали наилучшие результаты? Это новая ключевая компетенция для педагогов, аналогичная навыку программиста. В статье также отсутствует сравнительный анализ. Чем процесс проектирования с помощью ИИ отличался по эффективности, креативности и результату от традиционного процесса, осуществляемого только преподавателем или в сотрудничестве преподавателей? Более того, отсутствует конечное воздействие — результаты обучения студентов. Приводят ли конфликтные задания, разработанные с ИИ, к лучшим навыкам устного взаимодействия, чем задания, разработанные без него? Это ключевой, оставшийся без ответа вопрос. Исследование, как и многие в области образовательных технологий, фокусируется на использовании инструмента преподавателем, а не на его конечном эффекте на учащегося, что является распространенной ловушкой, отмеченной такими исследователями, как Selwyn (2016).

Практические рекомендации: Для языковых кафедр и педагогов: 1) Инвестируйте в обучение грамотности работы с промптами. Профессиональное развитие должно выходить за рамки базового использования ИИ к продвинутым техникам получения педагогически качественного контента. 2) Разработайте общие библиотеки промптов. Создайте репозиторий проверенных, эффективных промптов для проектирования заданий по КИЯ (например, «Сгенерируйте ролевую игру на уровне B1 о [теме], включающую фразы для [функции]»). 3) Примите критический, итеративный рабочий процесс. Используйте ИИ для первого черновика, но предусмотрите несколько раундов проверки человеком, сфокусированных на культурных нюансах, педагогическом соответствии и избегании предвзятости ИИ или «гладкого», но неаутентичного языка. 4) Начните лонгитюдные исследования. Область должна перейти от описания процессов к исследованиям, основанным на результатах. Сотрудничайте с исследователями в области обучения, чтобы измерить эффективность материалов, созданных совместно с ИИ, по реальным метрикам усвоения языка. Будущее принадлежит не тем преподавателям, кто боится ИИ, а тем, кто научится использовать его как мощного, хотя и несовершенного, помощника в сложном путешествии языковой педагогики.