Использование нейросетей в обучении английскому языку в системе общего образования

Введение
Современное общество характеризуется стремительным развитием информационных технологий, которые проникают во все сферы жизнедеятельности человека, в том числе и в образование.
Одним из наиболее перспективных направлений применения цифровых технологий в образовании является использование нейросетевых алгоритмов, позволяющих автоматизировать и оптимизировать различные аспекты учебного процесса. Особенно актуальным представляется изучение возможностей применения нейросетей в обучении английскому языку в системе общего образования.
Английский язык является одним из основных предметов, изучаемых в школах, и играет ключевую роль в формировании коммуникативной компетенции учащихся, их подготовке к жизни в условиях глобализации и интернационализации.
Вместе с тем, обучение английскому языку сопряжено с рядом трудностей, связанных с необходимостью развития комплекса языковых навыков и умений, учетом индивидуальных особенностей обучающихся, а также поддержанием их мотивации к изучению предмета. В этой связи использование нейросетевых технологий может стать эффективным инструментом для повышения качества и результативности обучения английскому языку в школе.
Нейросетевые алгоритмы, основанные на принципах работы человеческого мозга, обладают уникальными возможностями для решения широкого спектра задач, в том числе в сфере образования. Применение нейросетей позволяет автоматизировать процессы обработки и анализа больших объемов данных, осуществлять адаптивное и персонализированное обучение, прогнозировать образовательные результаты, выявлять индивидуальные особенности и потребности учащихся. Все это делает нейросетевые технологии перспективным инструментом для совершенствования методик преподавания английского языка в общеобразовательных организациях.
Цель работы – разработать модель использования нейросетевых технологий в обучении английскому языку в системе общего образования.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Раскрыть сущность и особенности нейросетевых технологий, их потенциал для применения в образовательном процессе.
2. Охарактеризовать специфику обучения английскому языку в общеобразовательных организациях, выявить проблемы и трудности, с которыми сталкиваются учителя и учащиеся.
3. Проанализировать существующие практики применения нейросетевых технологий в обучении английскому языку, как в России, так и за рубежом.
4. Разработать модель использования нейросетевых технологий в обучении английскому языку в системе общего образования и обосновать ее эффективность.
5. Сформулировать практические рекомендации по внедрению нейросетевых технологий в процесс преподавания английского языка в школах.
Объект исследования – процесс обучения английскому языку в общеобразовательных организациях.
Предмет исследования – возможности и особенности применения нейросетевых технологий в обучении английскому языку в системе общего образования.
Для решения поставленных задач в работе используется комплекс взаимодополняющих методов:
- теоретический анализ научной литературы, нормативных документов и интернет-источников по проблеме исследования;
- обобщение передового педагогического опыта; моделирование; опытно-экспериментальная работа;
- количественный и качественный анализ полученных данных.
Курсовая работа состоит из введения, двух глав, заключения, списка использованных источников и приложений. В первой главе рассматриваются теоретические основы использования нейросетевых технологий в обучении английскому языку. Вторая глава посвящена практическим аспектам применения нейросетевых алгоритмов в преподавании английского языка в общеобразовательных организациях.
Нейронные сети, или нейросети, представляют собой разновидность искусственного интеллекта, основанную на принципах функционирования биологических нейронных сетей человеческого мозга [Deng, 2018, с. 15]. Они состоят из взаимосвязанных элементов, называемых искусственными нейронами, которые обрабатывают и передают информацию по аналогии с работой естественных нейронов [Goodfellow, 2016, с. 45].
Ключевой особенностью нейросетей является их способность к самообучению на основе обработки больших массивов данных и выявления скрытых закономерностей [Синева, 2019, с. 399]. В отличие от традиционных алгоритмов, нейросети не программируются напрямую, а «обучаются» на примерах, постепенно совершенствуя свои внутренние связи и параметры [Hinton, 2012, с. 82], позволяя им эффективно решать сложные задачи, связанные с распознаванием образов, обработкой естественного языка, прогнозированием и принятием решений.
Основные характеристики нейросетей [Агафонов, 2022, с. 9-10]:
1. Параллельность обработки информации. Функционирование по принципу параллельных вычислений, когда множество нейронов одновременно обрабатывают входные данные.
2. Адаптивность и способность к обучению. Самостоятельная настраиваемость своих внутренних параметров в процессе обучения на основе примеров, что позволяет им эффективно решать задачи в различных предметных областях.
3. Устойчивость к ошибкам и шумам. Высокая степень устойчивости к искажениям входных данных, что делает их применение более надежным по сравнению с традиционными алгоритмами.

4. Универсальность и гибкость. Применение для решения широкого круга задач, от распознавания образов до прогнозирования и принятия решений.
5. Нелинейность. Способность моделирования сложных нелинейных зависимостей между входными и выходными данными, что расширяет их возможности по сравнению с линейными алгоритмами.
Таким образом, нейронные сети представляют собой мощный инструмент искусственного интеллекта, обладающий уникальными характеристиками, которые делают их перспективными для применения в различных сферах, в том числе в образовании [Елутнова, 2021, с. 151].
Использование нейросетевых технологий в обучении иностранным языкам, в частности английскому, может способствовать повышению эффективности и качества образовательного процесса [Клюева, 2023, с. 101-102].
В настоящее время существует множество различных типов нейронных сетей, каждый из которых имеет свои особенности и области применения. Рассмотрим наиболее распространенные виды нейросетей и их потенциал для использования в образовательном процессе.
Одним из наиболее популярных видов нейросетей являются многослойные персептроны (МСП), состоящие из входного, скрытых и выходного слоев нейронов, связанных между собой весовыми коэффициентами. МСП обладают высокой универсальностью и способны аппроксимировать широкий класс функций, что делает их применимыми для решения различных задач, в том числе в сфере обучения.
Например, МСП могут использоваться для прогнозирования успеваемости учащихся, выявления их индивидуальных особенностей и потребностей, а также для адаптации образовательного контента под конкретного ученика [Филатова, 2022, с. 243-244].
Другим распространенным типом нейросетей являются сверточные нейронные сети (СНС), которые эффективны в задачах обработки и анализа изображений [Соловова, 2018, с. 288-289].
СНС могут применяться в образовании для распознавания рукописного текста, автоматической проверки письменных работ учащихся, а также для создания интеллектуальных систем визуализации учебных материалов [Курбанова, 2023, с. 310].
Рекуррентные нейронные сети (РНС) отличаются наличием обратных связей между нейронами, что позволяет им эффективно обрабатывать последовательные данные – текст или речь. РНС могут использоваться для автоматического перевода, генерации текста, а также для создания интеллектуальных систем обратной связи и оценки устных ответов учащихся [Кравцова, 2023, с. 33-34].
Автоэнкодеры представляют собой особый класс нейросетей, предназначенных для сжатия и восстановления данных, а также могут применяться в образовании для выявления скрытых закономерностей в успеваемости учащихся, а также для создания адаптивных систем обучения, способных подстраивать учебный контент под индивидуальные особенности каждого ученика [Шамсутдинова, 2022, с. 7-8].
Генеративные состязательные сети (ГСС) – это нейросети, способные генерировать новые данные, похожие на исходные [26, с. 651-652]. ГСС могут использоваться для создания виртуальных учебных материалов:
- изображения, аудио- и видеофайлы;
- генерации персонализированных учебных заданий [Букин, 2023, с. 16-17].
Помимо перечисленных, существуют и другие типы нейросетей – радиально-базисные функции, сети Хопфилда, сети Кохонена и др., каждый из которых имеет свои особенности и области применения в образовании.
Таким образом, разнообразие существующих нейросетевых архитектур открывает широкие возможности для их использования в различных аспектах образовательного процесса. Применение нейросетей позволяет автоматизировать и оптимизировать следующие задачи:
- адаптивное и персонализированное обучение;
- интеллектуальная оценка знаний;
- создание интерактивных учебных материалов;
- прогнозирование и анализ образовательных результатов.
Перечисленное выше делает нейросетевые технологии перспективным инструментом для повышения эффективности и качества обучения, в том числе и в сфере преподавания английского языка.
Вместе с тем, использование нейросетей в образовании сопряжено с рядом технических, методологических и этических вопросов, требующих тщательного изучения и решения.
Необходимо обеспечить надежность и безопасность нейросетевых систем, защиту персональных данных учащихся, а также разработать методики их интеграции в образовательный процесс с учетом специфики различных предметных областей.