Application of Chinese AI tools in teaching Russian as a foreign language to Chinese learners

Full Text

Введение С момента введения термина «искусственный интеллект» (ИИ) Джоном Маккарти и его коллегами на Дартмутской летней исследовательской конференции в 1956 г. ИИтехнологии сделали значительные шаги вперед (Kline, 2011: 5-16). Сегодня мы вступили в эпоху больших языковых моделей. Ключевым достижением 2022 г., признанным журналом Science в качестве одного из десяти научных прорывов года (祝, 戴, 胡, 2023), стало создание ИИ-сгенерированного контента (Artificial Intelligence Generated Content, AIGC). Эта технология обладает значительным потенциалом для трансформации преподавания иностранных языков. AIGC, в частности, генеративные чат- боты, такие как ChatGPT, демонстрируют эффективное применение в обучении иностранным языкам (祝, 戴, 胡, 2023). Они поддерживают автоматическую генерацию ресурсов, интеллектуальное сопровождение учебного процесса, оценку результатов и выполнение функций интеллектуального ассистента. Кроме того, AIGC способствует интеграции текстового, визуального и мультимодального контента, делая языковые среды обучения более яркими и интерактивными. Русский язык, будучи сложным языком, сталкивается со следующими трудностями в китайской образовательной среде: ограниченность учебных ресурсов, недостаток языковой среды и ограниченные возможности персонализированного обучения. В то же время появление китайских ИИ-инструментов, таких как ERNIE Bot[1], Kimi[2] и Doubao[3], предлагает новые решения для изучения русского языка. Существующие исследования показывают, что применение ИИ-технологий в языковом образовании в Китае в основном сосредоточено на изучении английского языка (罗, 陈, 祝, 2024), включая такие аспекты, как интеллектуальный перевод, распознавание речи и персонализированные образовательные траектории. Однако применение ИИ в обучении русскому языку остается недостаточно исследованным, особенно с точки зрения китайских ИИ-технологий. Кроме того, отсутствуют систематические исследования, посвященные сравнительному анализу различных китайских ИИ и их адаптации к конкретным образовательным целям. Цель исследования - исследовать статус использования, теоретическую и практическую ценность инструментов ИИ, таких как ERNIE Bot, Kimi и Doubao, в процессе обучения китайских учащихся русскому языку, а также разработать модель, которая предлагает применение различных инструментов ИИ для студентов на различных этапах обучения. В задачи исследования входит: 1. Анализ роли и технических характеристик китайских ИИ-инструментов ERNIE Bot, Kimi и Doubao в обучении русскому языку. 2. Сравнение применимости и преимуществ различных инструментов в конкретных образовательных мероприятиях. 3. Исследование ограничений указанных инструментов и разработка модели для студентов на различных этапах обучения. Научная новизна исследования заключается в следующем: это первое исследование, посвященное применению китайских ИИтехнологий в изучении русского языка, что может служить основой для разработки локализованных инструментов языкового обучения; проведен системный обзор и сравнительный анализ характеристик различных инструментов с предложением направлений их оптимизации для обучения русскому языку. Обзор литературы Теория образовательных технологий и смешанного обучения Теория «смешанного обучения» (Blended Learning) подчеркивает интеграцию онлайн- и оффлайн- ресурсов. ИИ-инструменты, являясь важной частью онлайн- обучения, способствуют развитию самостоятельности студентов за счет персонализированного подхода, оперативной обратной связи и мультимодального взаимодействия (Picciano, Dziuban, 2007). Модель TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge) предоставляет теоретическую основу для эффективной интеграции технологий в образовательный процесс, включая изучение языков (Chai, Koh, Tsai, 2013). Теория ИИ Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) является ключевой технологией ИИ в языковом обучении, включающей синтаксический анализ, распознавание речи и генерацию текстов (李, 王, 2017). Адаптивное обучение (Adaptive Learning), реализуемое с помощью ИИ, позволяет динамически корректировать содержание обучения в соответствии с потребностями учащихся, обеспечивая персонализированные образовательные траектории. Теория усвоения второго языка и теория обучения русскому языку Гипотеза входного материала (input hypothesis) Стивена Крашена подчеркивает важность доступного языкового материала для освоения второго языка (Krashen, 1985). ИИ-инструменты позволяют создавать материалы, соответствующие уровню обучающихся, повышая качество вводных данных. Русский язык как флективный язык со сложной грамматикой и фонетикой представляет собой уникальную экспериментальную платформу для применения ИИ (叶, 2005). Материалы и методы исследования В процессе исследования применялись: метод сравнения существующих систем ИИ для изучения русского языка в Китае, метод анализа их применения в работе над разными аспектами речевой деятельности, метод моделирования системы упражнений для разных уровней изучения языка. Результаты исследования Анализ технических характеристик и роли ERNIE Bot, Kimi и Doubao Выбор ERNIE Bot, Kimi и Doubao обусловлен тем, что данные инструменты представляют собой передовые китайские технологии ИИ, а также входят в тройку продуктов с наибольшим количеством загрузок в Китае в 2024 г., каждый из инструментов обладает уникальными характеристиками: • ERNIE Bot лидирует в области генеративного ИИ и поддержки многоязычности; • Kimi обладает мощной способностью обработки длинных текстов и многофункциональными характеристиками, что делает его идеальным для академических и информационных задач; • Doubao ориентирован на персонализированные пути обучения, что делает его подходящим для комплексного обучения. • По сравнению с ChatGPT[4] эти инструменты имеют следующие отличия: • локализация: ERNIE Bot, Kimi и Doubao лучше соответствуют потребностям китайских пользователей, предоставляя адаптированные учебные материалы; • специализация функций: Kimi подходит для анализа длинных текстов и поиска информации, ERNIE Bot фокусируется на письме и переводах, а Doubao интегрирует многомерные учебные модули; • технические характеристики: китайские инструменты демонстрируют более высокую степень специализации для изучения русского языка, но уступают в открытости и межъязыковом взаимодействии. ERNIE Bot разработан компанией Baidu и представляет собой мощную генеративную модель ИИ с развитой способностью к анализу и генерации текста. Рис. 1. Пример использования erNIe Bot для создания плана статьи по китайской культуре. Русский перевод китайской инструкции приведен в синем контуре в правом верхнем углу Источник: составлено Го Дань на сайте https://yiyan.baidu.com/ Figure 1. an example of using erNIe Bot to create an outline for an article on chinese culture. the russian translation of the chinese instructions is shown in the blue outline in the upper right corner Source: compiled by guo dan on the website https://yiyan.baidu.com/ Он поддерживает многоязычную генерацию и синтаксический анализ, а также обеспечивает качественный перевод и генерацию текста на основе контекста. Для изучения русского языка ERNIE Bot может быть полезен в поддержке письма, включая создание структуры эссе и исправление грамматических ошибок, а также в обучении переводу благодаря возможности двустороннего перевода между китайским и русским языками (рис. 1). Однако его ограничения включают отсутствие голосового взаимодействия, что снижает эффективность тренировки устной речи. Kimi, разработанный компанией Beijing Moonshot, представляет собой интеллектуального помощника, ориентированного на эффективное чтение и интеллектуальный поиск. Он обладает возможностью обработки длинных текстов объемом до 200 000 слов, интеграции данных из Интернета с предоставлением ссылок на источники и анализа файлов различных форматов, включая PDF, Word и Excel. В контексте изучения русского Рис. 2. Пример использования kimi для резюмирования русской статьи на русском языке. Русский перевод китайской инструкции приведен в синем контуре в левом верхнем углу, оригинал используемой статьи - справа Источник: составлено Д. Го на сайте https://kimi.moonshot.cn/ Figure 2. an example of using kimi to summarize a russian article in russian. the russian translation of the chinese instructions is indicated in the blue outline in the upper left corner. the original article used is indicated on the right Source: compiled by d. guo on the website https://kimi.moonshot.cn/ языка Kimi может использоваться для академической поддержки, включая быстрое чтение и резюмирование русских научных статей, генерацию идей и структуры текстов на русском языке, а также для эффективного поиска знаний о русском языке (рис. 2). Основное ограничение Kimi - возможность только текстового взаимодействия и отсутствие поддержки навыков аудирования и говорения. Doubao - платформа адаптивного обучения, ориентированная на персонализированные учебные процессы с использованием анализа данных. Она предлагает комплексные учебные модули, охватывающие словарный запас, грамматику и письмо, а также обеспечивает динамическое построение учебного пути и мгновенную обратную связь. Для изучения русского языка Doubao полезна в разработке персонализированных планов изучения словарного запаса и грамматики, а также в мониторинге прогресса студентов и адаптации учебного материала (рис. 3). Однако платформа имеет ограниченное количество русскоязычных ресурсов, что сужает ее возможности в этом направлении. Сравним названные инструменты по областям применения, преимуществам и ограничениям в использовании (табл.). Рис. 3. Пример использования doubao для создания плана обучения русскому языку для начинающих. Русский перевод китайских инструкций приведен в синем контуре в левом верхнем углу Источник: составлено Д. Го на сайте https://www.doubao.com/ Figure 3. an example of using doubao to create a russian Language learning plan for beginners. the russian translation of the chinese instructions is indicated in the blue outline in the upper left corner Source: compiled by d. guo on the website https://www.doubao.com/ Инструменты искусственного интеллекта: области применения, преимущества, ограничения в использовании Инструмент ИИ Преимущества Ограничения Область применения erNIe Bot Высокое качество генерации текстов и переводов Исправление грамматических ошибок Создание плана эссе Недостаток интерактивности Нет поддержки аудирования и говорения Обучение письму и переводу Kimi Обработка длинных текстов Поддержка различных форматов (pdF, Word, excel) Синтаксический анализ и резюмирование Ограничен текстовым взаимодействием Не способствует улучшению навыков аудирования и говорения Академические исследования, чтение литературы или написание статей doubao Динамическая корректировка контента Оптимизация траекторий обучения на основе прогресса учащихся Небольшое количество ресурсов по русскому языку Нет поддержки аудирования и говорения Изучение лексики и грамматики Источник: составлено Д. Го. Artificial intelligence tools: areas of application, advantages, limitations in use AI instrument Advantages Limitations Scope of application erNIe Bot high quality text generation and translations correction of grammatical errors creation of an essay plan Lack of interactivity teaching writing and No support for listening and translation speaking Kimi Long text processing Support for various formats (pdF, Word, excel) Syntax analysis and summarization Limited to text interaction academic research, reading does not improve listening literature or writing articles and speaking skills doubao dynamic content adjustments optimization of learning paths based on student progress Few resources on russian Study of vocabulary and Language grammar No support for listening and speaking Source: compiled by d. guo. Обсуждение Теоретическое значение. Применение инструментов ИИ в изучении русского языка открывает новые теоретические перспективы в области языкового образования (Сысоев, Филатов, 2024). ИИ-инструменты, базирующиеся на технологиях адаптивного обучения, создают уникальные возможности для углубленного изучения теории второго языка. Например, гипотеза входного материала (input hypothesis) Крашена может быть подтверждена благодаря динамической настройке уровня сложности вводимых данных с использованием ИИ, что позволяет обеспечить точечную и эффективную поддержку обучения. Кроме того, традиционные методы преподавания, такие как коммуникативный подход и обучение, основанное на задачах, получают значительное усиление благодаря интерактивным и обратным функциям ИИ (Козловцева, 2023). В качестве примеров можно привести использование ERNIE Bot и Kimi для развития письменных навыков, а также применение Doubao для динамической оптимизации учебных путей, что способствует созданию новых моделей смешанного обучения. Практическое значение ИИ-инструментов также сложно переоценить. Их многофункциональность позволяет существенно снизить нагрузку на преподавателей. Так, автоматическая проверка грамматики в ERNIE Bot и возможность мониторинга прогресса студентов в Doubao предоставляют мощные инструменты для поддержки учебного процесса. Помимо этого, ИИ способствует персонализации обучения. Интеллектуальный поиск и резюмирование материалов в Kimi помогают учащимся среднего и продвинутого уровня быстро находить нужные ресурсы, в то время как адаптивный дизайн учебных путей в Doubao обеспечивает прочную базу для начинающих. Наконец, предоставление качественной обратной связи в реальном времени с помощью ИИинструментов играет ключевую роль в повышении мотивации учащихся, делая процесс обучения более эффективным и увлекательным (Ельникова, 2020). Для эффективного обучения русскому языку автором статьи разработана модель, которая предлагает применение различных инструментов ИИ в зависимости от уровня владения языком (рис. 4). Этот подход учитывает уникальные потребности учащихся на каждом этапе их языкового развития и способствует более целенаправленному и продуктивному обучению. Рис. 4. Модель применения различных инструментов ИИ в зависимости от уровня владения языком Источник: составлено Д. Го. Figure 4. model of application of different aI tools depending on the level of language proficiency Source: compiled by d. guo. На начальном уровне (A1-A2) предлагается использовать Doubao для систематического изучения базового словарного запаса и грамматики, что обеспечивает надежный фундамент для дальнейшего обучения. Дополнительно ERNIE Bot применяется для генерации и тренировки простых фраз, что способствует развитию базовых письменных навыков и уверенности в использовании языка. Для учащихся среднего уровня (B1-B2) модель рекомендует использовать ERNIE Bot для тренировки написания абзацев и коротких эссе. Этот инструмент помогает исправлять грамматические ошибки и оптимизировать выразительность текста. Параллельно Kimi предлагается для чтения оригинальных русскоязычных текстов и извлечения ключевых идей, что поддерживает академические исследования и углубленное чтение. На продвинутом уровне (C. 1-C2) Kimi становится основным инструментом для обработки длинных текстов и научных работ, а также для интеллектуального поиска, который помогает в подготовке исследовательских материалов. ERNIE Bot, в свою очередь, используется для тренировки перевода и выполнения творческих письменных заданий на высоком уровне, что способствует развитию профессиональных языковых навыков. Этот структурированный подход позволяет эффективно использовать потенциал ИИ-инструментов для поддержки учащихся на всех этапах изучения русского языка, делая процесс обучения более индивидуализированным и результативным. Перспективы дальнейших исследований и применения ИИ в изучении русского языка включают несколько ключевых направлений. Во- первых, существует необходимость интеграции и оптимизации инструментов. Хотя ERNIE Bot, Kimi и Doubao обладают уникальными функциями, на данный момент отсутствует единая платформа, объединяющая их возможности. В будущем можно разработать комплексный инструмент, который объединит функции перевода, проверки грамматики и персонализированного проектирования учебных путей, что повысит эффективность и удобство обучения. Во- вторых, требуется разработка специализированных русскоязычных ресурсов. Несмотря на успех ИИ-инструментов в обучении языкам, сложная грамматика и произношение русского языка остаются вызовами. Современные инструменты ИИ в основном зависят от статического текстового ввода и вывода, тогда как моделирование реальных языковых ситуаций, включая учет культурного контекста, остается ограниченным. Третье направление - дизайн мультимодальных взаимодействий. Текущие ИИинструменты, такие как ERNIE Bot и Kimi, сосредоточены на текстовых задачах, практически не поддерживая тренировку навыков устной речи. В будущем необходимо развивать функции голосового и видеовзаимодействия, которые позволят имитировать реальные языковые ситуации и улучшить навыки аудирования, произношения и говорения. Наконец, следует изучить возможности повышения образовательной доступности. Использование ИИ может помочь снизить стоимость обучения русскому языку и предоставить качественные учебные ресурсы большему числу студентов, особенно в регионах с ограниченным доступом к образовательным услугам. Эти шаги позволят сделать обучение русскому языку более доступным и эффективным. Заключение Применение инструментов ИИ открывает новые перспективы в изучении русского языка. Разработанная автором модель изучения русского языка с использованием ИИинструментов предлагает структурированный подход, учитывающий потребности учащихся с разным уровнем владения языком, что делает процесс обучения более эффективным и индивидуализированным. Несмотря на очевидные преимущества, такие как повышение мотивации учащихся, улучшение качества обратной связи и возможность персонализации учебных траекторий, существуют некоторые ограничения, требующие дальнейшего развития. К ним относятся недостаток русскоязычных ресурсов и слабая поддержка навыков аудирования и говорения. Для достижения максимального результата необходимо объединить функции различных инструментов, развивать мультимодальные подходы, такие как голосовое и визуальное взаимодействие, а также обеспечить доступность качественных образовательных ресурсов.

About the authors

Dan Guo

RUDN University

Author for correspondence.
Email: 3284360771@qq.com
ORCID iD: 0009-0007-5910-4700
SPIN-code: 7004-0868

Postgraduate student, department of Russian studies, ethno-oriented pedagogy, and digital didactics, Institute of Russian Language

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

References

Supplementary files