ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ ИЗУЧЕНИИ ДЕЛОВОГО АНГЛИЙСКОГО (НА ПРИМЕРЕ ПИСЬМЕННЫХ ЗАДАНИЙ)

Виртуальный музей - это не просто собрание уникальных экспонатов, а особая воспитательная и социокультурная среда.

Виртуальный музей реализует следующие дидактические и воспитательные возможности:

- предоставляет информацию для различных возрастных и образовательных категорий граждан - посетителей виртуального музея;

- позволяет реализовать высокую интерактивность, наглядность предоставляемой информации;

Библиографический список

- предоставляет широкие возможности для ознакомления и изучения музейных экспонатов в удобном формате.

Тем самым можно констатировать, что виртуальный музей следует рассматривать как особое социокультурное пространство, доступное для каждого человека, направленное на культурное обогащение. Воспитательные функции виртуального музея: культурно развивающая, активизирующая познавательную активность, социализирующая.

1. Гвазава В.И. Виртуальный музей в вузовском образовании. Мир русского слова. 2014; № 3: 99-102.

2. Дронова Н.А. Виртуальный музей как средство воспитания в школьной воспитательной среде. ЦИТИСЭ. 2021; № 1 (27): 338-345.

3. Зыкова Т.В. Культурологический анализ процессов функционирования виртуальных музеев. Вестник Восточно-Сибирской открытой академии. 2022; № 45 (45): 7-12.

4. Объедкова В.В. Виртуальный музей декоративно-прикладного творчества и особенности его использования в дополнительном образовании детей. Современное образование: наука и практика. 2013; № 1 (1): 111-112.

5. Саенко Л.А., Соломатина Г.Н. Сущность и структура воспитательного пространства. Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2020; № 5 (80): 212-219.

6. Саенко Л.А., Юрченко Д.В. Педагогический потенциал виртуального музея как открытого образовательного пространства. Проблемы современного педагогического образования. 2022; № 77-4: 324-326.

7. Саенко Л.А., Зритнева Е.И. Особенности формирования социальной активности подростков в системе образования. Kant. 2020; № 4 (37): 431-435.

8. Юдкина Е.С. Потенциал виртуальных музеев в современных реалиях. Вестник Музея археологии и этнографии Пермского Предуралья. 2021; № 11: 18-22.

9. Сорокопуд Ю.В., Соловьева С.Н., Коценко В.Н. Педагогические возможности музеев и общественных объединений в процессе формирования патриотической направленности студенческой молодёжи. Мир науки, культуры, образования. 2020; № 2 (81): 41-43.

10. Сорокопуд Ю.В., Марайкова Д.Е., Соловьева С.Н., Дубовицкий И.Н. Организация воспитательной работы в процессе досуговой деятельности детей и молодёжи. Мир науки, культуры, образования. 2020; № 3 (82): 263-265.

References

1. Gvazava V.I. Virtual'nyj muzej v vuzovskom obrazovanii. Mirrusskogo slova. 2014; № 3: 99-102.

2. Dronova N.A. Virtual'nyj muzej kak sredstvo vospitaniya v shkol'noj vospitatel'noj srede. CITIS'E. 2021; № 1 (27): 338-345.

3. Zykova T.V. Kul'turologicheskij analiz processov funkcionirovaniya virtual'nyh muzeev. Vestnik Vostochno-Sibirskoj otkrytoj akademii. 2022; № 45 (45): 7-12.

4. Ob'edkova V.V. Virtual'nyj muzej dekorativno-prikladnogo tvorchestva i osobennosti ego ispol'zovaniya v dopolnitel'nom obrazovanii detej. Sovremennoe obrazovanie: nauka i praktika. 2013; № 1 (1): 111-112.

5. Saenko L.A., Solomatina G.N. Suschnost' i struktura vospitatel'nogo prostranstva. Vestnik Severo-Kavkazskogo federal'nogo universiteta. 2020; № 5 (80): 212-219.

6. Saenko L.A., Yurchenko D.V. Pedagogicheskij potencial virtual'nogo muzeya kak otkrytogo obrazovatel'nogo prostranstva. Problemy sovremennogo pedagogicheskogo obrazovaniya. 2022; № 77-4: 324-326.

7. Saenko L.A., Zritneva E.I. Osobennosti formirovaniya social'noj aktivnosti podrostkov v sisteme obrazovaniya. Kant. 2020; № 4 (37): 431-435.

8. Yudkina E.S. Potencial virtual'nyh muzeev v sovremennyh realiyah. Vestnik Muzeya arheologii i 'etnografii Permskogo Predural'ya. 2021; № 11: 18-22.

9. Sorokopud Yu.V., Solov'eva S.N., Kocenko V.N. Pedagogicheskie vozmozhnosti muzeev i obschestvennyh ob'edinenij v processe formirovaniya patrioticheskoj napravlennosti studencheskoj molodezhi. Mir nauki, kul'tury, obrazovaniya. 2020; № 2 (81): 41-43.

10. Sorokopud Yu.V., Marajkova D.E., Solov'eva S.N., Dubovickij I.N. Organizaciya vospitatel'noj raboty v processe dosugovoj deyatel'nosti detej i molodezhi. Mir nauki, kul'tury, obrazovaniya. 2020; № 3 (82): 263-265.

Статья поступила в редакцию 05.10.23

УДК 378

Voevoda E.V., Doctor of Sciences (Pedagogy), Professor, Moscow State Institute of International Relations (University) of the Ministry of Foreign Affairs

of the Russian Federation (Moscow, Russia), E-mail: elenavoevoda@yandex.ru

Shpynova A.I., Cand. of Sciences (Economics), Moscow State Institute of International Relations (University) of the Ministry of Foreign Affairs

of the Russian Federation (Moscow, Russia), E-mail: an.i.shpynova@my.mgimo.ru

APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN LEARNING BUSINESS ENGLISH (THE CASE OF WRITTEN ASSIGNMENTS). The

article analyses ways of using ChatGPT, an artificial intelligence chatbot, by students to complete a written assignment in English. The authors aim to test the hypothesis that a neural network is not able to replace completely human involvement when the task is to write an extended business letter and therefore it cannot relieve students of the need to write their own individual answers. The article analyses the letters generated by ChatGPT in reply to a question which was a real task offered to students in a Business English class. The authors conclude that currently artificial intelligence is not capable of performing tasks that could be expected from it by students tempted to resort to dishonest behaviour. It can, however, be used as an effective tool to help those professionals and learners who, being equipped with the necessary lexical and grammar base, are able to guide the chatbot in the desired way by correctly worded prompts and then to edit the received answers. The article provides recommendations for improving assignments offered to students in order to reduce the room for dishonest behaviour. It is considered inefficient to ban the use of chatbots in the education process, as it is becoming increasingly important to train students to use the advantages of artificial intelligence.

Key words: artificial intelligence, neural network, ChatGPT, business English, efficient

Е.В. Воевода, д-р пед. наук, проф., Московский государственный институт международных отношений (университет) МИД России, г. Москва,

E-mail: elenavoevoda@yandex.ru

А.И. Шпынова, канд. экон. наук, Московский государственный институт международных отношений (университет) МИД России, г. Москва,

E-mail: an.i.shpynova@my.mgimo.ru

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ ИЗУЧЕНИИ ДЕЛОВОГО АНГЛИЙСКОГО

В статье анализируются возможности использования студентами чат-бота с искусственным интеллектом ChatGPT для выполнения с его помощью письменного задания по английскому языку с устранением от самостоятельной работы. Авторы ставят целью проверку гипотезы о низкой эффективности нейросети при написании развернутого делового письма. В статье проанализированы тексты, которые были сгенерированы чат-ботом ChatGPT в ответ на запрос, содержащий реальное задание, предлагаемое студентам на занятиях по деловому английскому языку. Авторы делают вывод о том, что искусственный интеллект на данный момент не способен выполнять те задачи, которые могли бы от него ожидать студенты, желающие прибегнуть к практике нечестного поведения, но может быть использован как эффективный инструмент в помощь тем специалистам и обучающимся, которые, обладая необходимой

лексико-грамматической базой, способны направлять чат-бот желаемым образом благодаря верно сформулированным запросам и умению скорректировать полученные ответы. В заключение даются рекомендации по совершенствованию заданий, предлагаемых студентам, с целью снижения использования нейросетей для несамостоятельного выполнения работ При этом представляется неэффективным запрет на применение чат-ботов в учебном процессе, поскольку важным становится обучение студентов использованию возможностей искусственного интеллекта.

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейросеть, С1^0РТ, деловой английский, эффективный

Появление в массовом доступе технологий искусственного интеллекта, в частности чат-ботов, способных генерировать ответы на получаемые ими запросы, явилось новым вызовом для педагогического сообщества. В отличие от ставших уже традиционными поисковых сетей и ассистентов с искусственным интеллектом, чат-боты не только выдают результат запроса, находя ответы среди множества страниц в сети Интернет, но и создают собственный ответ на основе огромного объема данных, на котором обучена нейронная сеть. Подобные сервисы могут писать тексты и коды, отвечать на задаваемые им вопросы, генерировать изображения и презентации. Всё это вызывает большую озабоченность педагогов в образовательных организациях, а также в научных кругах, поскольку использование нейросетей и замещение ими тех действий, которые обучающийся должен выполнять самостоятельно (поиск информации, её анализ и синтез нового текста на основе изученного) препятствуют формированию компетенций, на приобретение которых нацелен образовательный процесс. Как отмечают Е.Н. Ивахненко и В.С. Никольский, говоря об использовании искусственного интеллекта в высшем образовании и науке, мы имеем в виду, что речь идет «о том, что в контексте происходящих событий порождает эпистемологический сдвиг -в представлениях «о знании как таковом»» [1, с. 10-11].

Чат-боты, основанные на больших языковых моделях, могут обладать свойством обучаемости: оценивание сообщений, которые они генерируют, позволяет вырабатывать всё более совершенные ответы на запросы, тем самым повышая производительность моделей. Таким образом, когда студент направляет в ней-росеть свои запросы, рассчитывая на то, что она полностью выполнит задание вместо него, происходит обучение искусственного интеллекта, а не самого студента. А.В. Резаев и Н.Д. Трегубова рассматривают образование как «процесс формирования сознания, главный результат которого не усвоение информации, а способность и готовность принимать решения самостоятельно. <...> Образование - это, прежде всего, общение, процесс взаимодействия между субъектами, где один образовывает другого - и, в свою очередь, образовывается сам» [2, с. 28]. Вопрос о том, каким образом этот процесс может осуществляться в условиях, когда студенты будут всё более полагаться на искусственный интеллект для выполнения заданий, остается открытым. Кроме того, привлечение технологий искусственного интеллекта при выполнении письменных заданий может полностью нивелировать объективность оценки, поскольку работа по сути своей перестаёт носить самостоятельный характер и не может быть предметом объективных суждений об уровне знаний обучающихся. Данные проблемы, с которыми столкнулись учебные заведения, обусловливают актуальность исследования.

Объектом исследования является основанный на большой языковой модели Generative Pre-trained Transformer 3.5 (GPT-3.5) чат-бот с искусственным интеллектом ChatGPT, разработанный компанией OpenAI. Предмет исследования - сгенерированные чат-ботом ChatGPT ответы на аутентичное задание по написанию письма на английском языке. Выбор в качестве объекта исследования нейросети ChatGPT обусловлен тем, что на данный момент она является самым популярным подобным сервисом в мире (по данным компании веб-аналитики SimilarWeb, в июле 2023 г общее число посещений её сайта составило 1,5 млрд - https://www.similarweb.com/website/chat.openai.com/). Это наиболее совершенная модель, генерирующая ответы на английском языке, она обладает отличным пониманием запросов благодаря использованию модели обработки естественного языка, а применение технологий виртуальных частных сетей позволяет обходить официальные ограничения на доступ к чат-боту для российских пользователей со стороны компании OpenAI. Следовательно, подобные факторы делают ChatGPT привлекательным инструментом для студентов с точки зрения возможности его использования при выполнении письменных домашних работ.

Несмотря на непродолжительное время существования ChatGPT (с 30 ноября 2022 г), реакция научно-педагогического сообщества не замедлила проявиться не только на сайтах университетов и учебных центров, но и на страницах журналов. Отметим, что вопросы, связанные с использованием искусственного интеллекта в образовании с целью оптимизации учебного процесса и обработки данных, обсуждаются не первый год [3; 4]. В соответствии с «Рекомендацией по этике искусственного интеллекта», принятой ЮНЕСКО в 2021 г, «жизнь в условиях цифровизации общества требует новых образовательных практик, этической рефлексии, критического мышления <...> и новых навыков» [5, с. 10], при этом «технологии искусственного интеллекта должны расширять возможности студентов и преподавателей и улучшать их опыт» [5, с. 34]. Появление ChatGPT продемонстрировало пользователям новые возможности ИИ. Исследователи сходятся во мнении, что ChatGPT может способствовать изменению форм и методов обучения, усилению развития критического и логического мышления [6], когнитивной активности студентов [7], а также повышению продуктивности работы студентов [8]. Таким образом, применение ИИ в образовании не просто неизбежно - оно уже осуществляется.

Наибольшее количество публикаций об использовании ChatGPT в образовании связано с обучением иностранным языкам, и это неслучайно: чат-бот

может генерировать ответы на запросы и поддерживать диалог, генерировать аутентичный языковой материал - тексты монологического и диалогического характера, определять языковой уровень студентов, по запросу студента предоставлять дефиницию незнакомого слова, объяснять грамматические правила, оценивать выполненное задание, по запросу создавать картинки для иллюстрации текстов и т. п. [9; 10; 11] При этом на один и тот же запрос от нескольких пользователей чат-бот может выдавать разные тексты в ответах [12].

Вместе с тем исследователи указывают на риски и этические проблемы, порождаемые использованием искусственного интеллекта в целом и чат-бота ChatGPT в частности. Достаточно часто студенты обращаются к ChatGPT для выполнения домашнего задания, т. е. прибегают к академической нечестности [13]. Вопросы этики занимают одно из первых мест при оценивании студенческих работ В условиях внедрения ИИ в сферу образования преподаватели сталкиваются с трудностью распознавания собственной работы студента и работы, сгенерированной чат-ботом.

Однако «слепое использование ChatGPT не развивает навыки критического мышления и не способствует решению проблем, которые необходимы для академического успеха» [14, с. 19].

Еще один риск использования чат-бота - возможность получения некорректных ответов на запрос: «чат-бот не выбирает обстоятельный, наиболее правильный ответ, включающий разные точки зрения, он лишь генерирует ответ посредством подбора наиболее вероятного сочетания слов в соответствии с заданным вопросом» [15, с. 15]. Искусственный интеллект - это самообучающаяся система, и по мере того как в систему попадает недостоверная информация, чат-бот всё чаще может генерировать некорректные ответы. Это подтверждается данными опроса студентов, проведенного в Финансовом университете: только 19% респондентов оказались довольны результатом работы ChatGPT, 14% были недовольны, а 67% были довольны иногда [16, с. 35].

Всё вышеизложенное позволило выдвинуть гипотезу о том, что использование чат-бота GPT малоэффективно для выполнения студентами письменных работ по иностранному языку (английскому). Понятие эффективности в данном случае подразумевает, что студент направляет в чат-бот с искусственным интеллектом запрос в той формулировке, которую он получает от преподавателя, и получает на него сгенерированный нейросетью ответ, который может быть без изменений сдан на проверку и засчитан в качестве выполненного задания на оценку «удовлетворительно» и выше.

Целью исследования является подтверждение или опровержение гипотезы. Для проверки гипотезы авторами были поставлены следующие задачи: получить выборку ответов на сформулированное педагогом задание; проанализировать ответы на предмет их соответствия поставленной в задании коммуникативной цели и её достижения; сделать вывод об эффективности использования технологий искусственного интеллекта для создания студентами письменных работ; разработать рекомендации по формулировке заданий для студентов, изучающих английский язык, с целью минимизировать возможность использования чат-ботов с искусственным интеллектом для несамостоятельного их выполнения.

В ходе исследования, проведённого на базе МГИМО МИД России, авторы использовали методы эмпирического и сравнительного анализов, метод эксперимента, гипотетический метод. Эксперимент состоял в использовании ChatGPT для выполнения задания по написанию делового письма на английском языке. При его выполнении гипотетический студент может в максимальной степени проявить языковые навыки и умения, приобретенные в процессе обучения, поскольку данное задание предполагает прочтение исходного текста, понимание ситуации и/или проблемы, по которой необходимо дать отклик, написание ответа с использованием уместного лексико-грамматического материала для достижения цели коммуникации с условным деловым партнером. Согласно требованиям, предъявляемым к студентам бакалавриата по окончании IV курса, они должны знать и уметь использовать различные формы устной и письменной коммуникации на русском и иностранном языках, «писать официальные и неофициальные письма <...> для решения поставленных профессиональных задач», обладать способностью «вести диалог, переписку и переговоры с деловыми партнерами на иностранном языке» [17, с. 4-6]. Помимо этого, написание делового письма на иностранном языке является максимально практико-ориентированным заданием. Этот тот вид работы, с которым выпускник бакалавриата факультета Международных экономических отношений (МЭО) МГИМО МИД России с большой долей вероятности столкнется на рабочем месте, следовательно, владение необходимыми знаниями и умениями, а также сформированными на их основе компетенциями является важным показателем его профессиональной компетентности.

Задание на написание письма было взято из основного учебника, используемого при обучении студентов факультета МЭО английскому языку в области коммерческой корреспонденции и деловой документации. К концу четвертого года обучения в бакалавриате изучается тема «Претензии в связи с повреждением товара, неудовлетворительной упаковкой, низким качеством товара» (здесь

и далее английские названия тем и инструкции к заданиям даны в переводе на русский для удобства восприятия). Этот раздел содержит всего два варианта домашнего задания по написанию делового письма согласно приведённому плану. Для генерации ответов с помощью ChatGPT авторами был выбран следующий вариант: «Напишите письмо, в котором отклоняется претензия, предъявленная Вашей компании. Следуйте плану: сошлитесь на предыдущую переписку и рекламационное письмо; сообщите, что Вы отклоняете претензию, поскольку она необоснованная; укажите причины; не забудьте про заключительную фразу» [18, с. 637].

При определении необходимого размера выборки ответов авторы исходили из того, что в 2022-2023 учебном году на IV курсе 170 человек изучали английский язык как первый иностранный по единой программе. Синхронное освоение программы означает, что в рамках одной учебной недели эти студенты должны освоить одну и ту же тему, заявленную в определенном разделе учебника, и выполнить по ней домашнее задание. В таком случае гипотетически можно предположить, что преподаватели при выборе одного из двух вариантов задания остановят свой выбор на том или ином из них в пропорции 50:50, и тогда вышеупомянутый вариант задания получит половина обучающихся на курсе студентов (85 человек).

Согласно исследованию Института образования НИУ ВШЭ (2020 г.), 53% участвовавших в проведенном опросе студентов при выполнении домашних заданий обращались к списыванию с той или иной степенью регулярности [19, с. 145]. Анализ исследований проблем и направлений развития высшего образования в связи с пандемией CoVlD-19, проведенный учеными Томского государственного университета (2021 г.), показал, что среди студентов «около 30% сдавали домашнюю работу, скопированную у другого студента» [20, с. 36]. Таким образом, если взять за основу для расчетов среднее арифметическое значение этих двух показателей (41,5%), то мы получим, что из 85 студентов, которые условно получили одинаковое приведенное выше задание по написанию деловой корреспонденции на английском языке, 35 человек (с округлением в меньшую сторону) могли прибегнуть к несамостоятельному его выполнению.

С учётом вышеуказанных расчетов в ChatGPT авторами было направлено 35 запросов одинакового содержания. С учётом того, что студенты могли заняться выполнением домашней работы в разные дни, запросы были распределены по времени и отправлены в разное время суток в течение трёх дней. В отсутствие доступа к такому количеству отдельных регистраций в ChatGPT с уникальных IP-адресов и номеров телефонов, 30 запросов делались с одного устройства, а 5 - с другого. При этом независимо от того, откуда был направлен запрос, существенной вариативности ответов не наблюдалось.

В целом все сгенерированные искусственным интеллектом ChatGPT ответы следовали заявленному в задании плану, но при этом имели один существенный недостаток: ни в одном из ответов, несмотря на точность формулировки в задании, ChatGPT не дал развернутое разъяснение причин, по которой претензия была отклонена. Вместо этого предлагалось дописать недостающий фрагмент самостоятельно: «После тщательного рассмотрения вопроса мы пришли к выводу, что Ваша претензия не является обоснованной по следующим причинам: [Дайте детальное разъяснение причины № 1] [Дайте детальное разъяснение причины № 2] [Дайте детальное разъяснение причины № 3, если требуется]». Без указания причин отклонения претензии письмо лишается важнейшей содержательной части, и студент, скорее всего, получит неудовлетворительную оценку за свою работу. Таким образом, не будет достигнута желаемая цель - с использованием чат-бота получить готовый приемлемый ответ, в написании которого студент не принимал никакого участия.

Кроме того, поскольку в задании не было уточнено, по какому поводу предъявлена претензия, нейросеть не «додумывала» этот фрагмент письма, а оставила лакуны в первом абзаце: «Пишу Вам в ответ на Ваше последнее письмо от [Дата], в котором Вы предъявляете претензию в связи с [Суть претензии]».

Только в двух сгенерированных ответах из 35 содержалось примерное объяснение причин отклонения претензии, но их формулировки были слишком общими (в обоих письмах они практически идентичны): «После рассмотрения предъявленных доказательств для нас стало очевидно, что товар, о котором идет речь, был Вам доставлен в безупречном состоянии»; «Согласно нашим данным, услуга была предоставлена в полном соответствии с условиями, определенными нашим соглашением». (Не до конца ясно, почему хотя бы примерные формулировки причин содержались только в двух вариантах ответов. Очевидно, что ответ на этот вопрос связан с особенностями функционирования чат-бота. Можно предположить, что это зависит от того, была ли очищена история запросов и отключена виртуальная частная сеть при обращении к нейросети).

Соответственно, чтобы сгенерированное чат-ботом письмо удовлетворяло требованию задания, необходимо его дополнить, дописав недостающие ключевые фрагменты самостоятельно. Если студент захочет использовать для этого нейросеть, ему будет необходимо направить в неё новый запрос, в формулировке которого он будет вынужден хотя бы в минимальной степени использовать лексико-грамматический материал, изучаемый в процессе освоения курса. Например, чтобы убрать пропуск в первом абзаце приведенного выше письма, он может написать: «...в котором Вы предъявляете претензию в связи с задержкой в поставке». «Задержка в поставке» (delay in delivery) - единица активной лексики, обязательной к освоению. Далее необходимо раскрыть причины отклоне-

ния претензии. Минимально необходимый для этого запрос в нейросеть может выглядеть следующим образом: «Приведите причины, по которым может быть отклонена претензия в связи с задержкой в поставке». Получаем ответ, в котором содержится 9 причин, подробно раскрытых по каждому пункту: форс-мажор, предоставление неполной или неверной информации, несоответствие условиям контракта, отсутствие необходимой документации, нарушение порядка предъявления претензии, подпадание случая задержки под условия исключения из гарантийных обязательств или обязательств в рамках соглашения, недостаточные доказательства, отсутствие усилий по минимизации убытков со стороны истца.

Сгенерированный текст нельзя вставить в изначальное письмо без адаптации, он может послужить лишь основой, из которой студент возьмёт идеи для формулировки конкретных причин отклонения претензии в данном случае. Сделать это без обладания профессионально ориентированной лексикой, грамматикой и необходимыми фоновыми знаниями крайне затруднительно, если вообще возможно. Можно предположить, что студент, не желающий самостоятельно выполнять задание, скорее удалит из письма недописанный чат-ботом фрагмент, чем решит предпринять какие-либо усилия, чтобы привести его в полное соответствие с требованиями, содержащимися в задании. Таким образом, он не сможет претендовать на высокую или хотя бы удовлетворительную оценку за него.

Далее авторы намеренно изменили и дополнили запрос, адресованный ИИ, чтобы проверить, какой ответ может генерировать чат-бот, если задание, полученное от преподавателя, будет изначально более детально сформулированным: «Напишите письмо, в котором отклоняется претензия, предъявленная Вашей компании. Следуйте плану: сошлитесь на предыдущую переписку и рекламационное письмо; сообщите, что Вы отклоняете претензию, поскольку она необоснованная; укажите причины: оборудование было протестировано до отгрузки и в присутствии инспектора Покупателя было выписано Свидетельство о заводских испытаниях; товар был отгружен в безупречном состоянии, что подтверждается чистым коносаментом. Товар, по всей видимости, был поврежден во время перевозки. Таким образом, Продавец не несет ответственности. Не забудьте про заключительную фразу». Запрос был направлен один раз в качестве эксперимента, и был получен результат, который можно считать как минимум удовлетворительным с точки зрения донесения необходимой информации до контрагента. Соответственно, более детальная формулировка исходного задания существенно упрощает для студента работу с нейросетью.

На основании проведённого исследования можно сделать следующие выводы: с помощью ChatGPT оказалось невозможным сгенерировать полностью готовый ответ, удовлетворяющий всем сформулированным в задании требованиям, при этом использование различных уникальных регистраций в чат-боте для отправки запросов не повлияло на вариативность полученных ответов. Чтобы итоговый текст не содержал лакун, требуется либо более подробная формулировка самого задания (что лишит его творческой составляющей - в данном конкретном примере речь идет о том, чтобы обучающиеся сами определили суть претензии и изложили собственные причины, по которым она не может быть удовлетворена), либо его существенная доработка самими студентами. Во втором случае исправление потребует самостоятельной работы студентов: даже если они захотят повторно использовать нейросеть для добавления недостающих фрагментов, им придется самим формулировать новый запрос на английском языке, что будет затруднительно без знания соответствующей лексики и при отсутствии фоновых знаний. Следовательно, гипотезу, заявленную в начале исследования, можно считать подтвержденной.

Таким образом, можно сформулировать следующие рекомендации по составлению заданий для студентов с учётом ограничений возможностей ChatGPT, имеющихся на данный момент в модели GPT-3:

- формулировку заданий следует давать на русском языке, чтобы исключить возможность загрузки в чат-бот готового лексически и грамматически правильно оформленного запроса. Ограничение: студенты могут перевести задание на английский язык, используя нейросети (переводческие сервисы) Google Translate, Yandex Translate, Deeple Translate и др.;

- в задании следует как можно меньше детализировать содержание письма, которое студенту необходимо написать. Оптимальный вариант: задать тему письма; описать краткий контекст ситуации, в которой находятся контрагенты и пункты, которые необходимо раскрыть в письме. Возможно также установить лимит объема текста по числу слов;

- в критериях оценки работ следует учитывать соответствие содержания поставленной задаче, полноту раскрытия темы, отсутствие пропусков ключевых составных частей письма.

Применение данных рекомендаций поможет повысить компонент самостоятельности при выполнении студентами письменных домашних заданий. В условиях, когда студенты даже в случае обращения за помощью к ChatGPT вынуждены самостоятельно формулировать и корректировать направляемые запросы и вносить необходимые исправления в генерируемые ответы, применяя при этом лексико-грамматическую и фоновую базу, формируемую во время учебы, будет сложно говорить о том, что использование чат-бота с искусственным интеллектом равнозначно применению практики нечестного поведения со стороны студента. Тогда нейросеть становится, скорее, эффективным инструментом, помогающим быстрее достичь коммуникационной цели, экономя время исполнителей при написании текстов писем, что не противоречит тем задачам, с

которыми сталкиваются выпускники вузов на рабочем месте, и способствует их более оперативному выполнению.

Совершенствование нейросетей и технологий искусственного интеллекта по праву можно отнести к одним из самых значимых прорывов начала XXI века. Было бы неразумно превращаться в новых луддитов, противоборствующих внедрению новых технологических достижений в образовательном процессе. Вме-

Библиографический список

сто этого необходимо изучать те непрерывно совершенствующиеся возможности, которые предоставляют большие языковые модели, а во взаимодействии со студентами обращать внимание на то, что нейросети могут применяться не как стопроцентный субститут человеческого интеллекта и человеческой мысли, а как инструмент, грамотное использование которого в совокупности с имеющимся багажом знаний способно в конечном счете повысить производительность труда.

1. Ивахненко Е.Н., Никольский В.С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? Высшее образование в России. 2023; № 4: 9-22.

2. Резаев А.В., Трегубова Н.Д. ChatGPT и искусственный интеллект в университетах: какое будущее нам ожидать? Высшее образование в России. 2023; № 6: 19-37.

3. Fiore U. Neural Networks in the Educational Sector: Challenges and Opportunities. 9th Balkan Region Conference on Engineering and Business Education and 12th International Conference on Engineering and Business Education. Sibiu, Romania. October, 2019.

4. Zakaryan A. Application of Artificial Intelligence (Neural Networks) in Education. Main Issues of Pedagogy and Psychology. 2021; Vol. 19 (1): 78-87.

5. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. UNESCO. 2022. Available at: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137

6. Futterer T., Fischer Ch., Alekseeva A., Chen X., Tate T., Warschauer M., Gerjets P. ChatGPT in education: global reactions to AI innovations. Nature. 2023; Vol. 15. Available at: https://escholarship.org/uc/item/8r23r816

7. Гаркуша Н.С., Городова Ю.С. Педагогические возможности ChatGPT для развития когнитивной активности студентов. Профессиональное образование и рынок труда. 2023; Т. 11, № 1: 6-23.

8. Fauzi F., Tuhuteru L., Sampe F., Ausat A.M.A. Analysing the Role of ChatGPT in Improving Student Productivity in Higher Education. Journal on Education. 2023; Vol. 5 (4): 14886-14891.

9. Лавриненко И.Ю. Использование чат-бстгов GPT в процессе обучения английскому языку в неязыковом вузе: теоретический аспект. Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. 2023; Т. 12, № 2: 18-25.

10. Baskara R., Mukarto M. Exploring the Implications of ChatGPT for Language Learning in Higher Education. Indonesian Journal of English Language Teaching and Applied Linguistics. 2023; Vol. 7 (2): 343-358.

11. Xiao Y., Zhi Y. An Exploratory Study of EFL Learners' Use of ChatGPT for Language Learning Tasks: Experience and Perceptions. Languages. 2023; Vol. 8 (3). Available at: https:// doi.org/10.3390/languages8030212

12. Kohnke L., Moorhouse B.L., Zou D. ChatGPT for Language Teaching and Learning. RELC Journal. 2023; Vol. 24, № 2. Available at: https://doi.org/10.1177/00336882231162868

13. Vaccino-Salvadore S. Exploring the Ethical Dimensions of Using ChatGPT in Language Learning and Beyond. Languages. 2023; Vol. 8 (3). Available at: https://doi.org/10.3390/ languages8030212

14. Султанова Д.А. ChatGPT в контексте образования: как бороться с его разрушительным воздействием. Молодой ученый. 2023; № 36 (483): 18-20.

15. Кащук С.М. Чат GPT - новые возможности и/или новые вызовы для системы иноязычного образования. Иностранные языки в школе. 2023; № 7: 12-20.

16. Кравцова А.Г. ChatGPT-3: перспективы использования в обучении иностранному языку. Мир науки, культуры, образования. 2023; № 3 (100): 33-35.

17. Пичкова Л.С., Чертовских О.О., Воевода Е.В. и др. Рабочая программа дисциплины «Иностранный язык (английский)» (уровень - продолжающий) по направлению подготовки 38.03.01 «Экономика». Образовательная программа «Международные экономические отношения». Квалификация (степень) выпускника «бакалавр». Форма обучения очная. Москва, 2019.

18. Пичкова Л.С., Андреева Н.А., Кулемекова М.В., Скворцова Т.Е. Коммерческий английский = Commercial English: учебник. Москва: МГИМО-Университет, 2018.

19. Сагитов Е.Б., Шмелева Е.Д. Как педагогические практики связаны со списыванием среди студентов российских вузов. Вопросы образования. 2022; № 1: 138-159.

20. Качество образования в российских университетах: что мы поняли в пандемию: Аналитический доклад. Томск: Издательство Томского государственного университета, 2021.

References

1. Ivahnenko E.N., Nikol'skij V.S. ChatGPT v vysshem obrazovanii i nauke: ugroza ili cennyj resurs? Vysshee obrazovanie v Rossii. 2023; № 4: 9-22.

2. Rezaev A.V., Tregubova N.D. ChatGPT i iskusstvennyj intellekt v universitetah: kakoe buduschee nam ozhidat'? Vysshee obrazovanie v Rossii. 2023; № 6: 19-37.

3. Fiore U. Neural Networks in the Educational Sector: Challenges and Opportunities. 9th Balkan Region Conference on Engineering and Business Education and 12th International Conference on Engineering and Business Education. Sibiu, Romania. October, 2019.

4. Zakaryan A. Application of Artificial Intelligence (Neural Networks) in Education. Main Issues of Pedagogy and Psychology. 2021; Vol. 19 (1): 78-87.

5. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. UNESCO. 2022. Available at: https://unesdoc.unesco.org/ark748223/pf0000381137

6. Futterer T., Fischer Ch., Alekseeva A., Chen X., Tate T., Warschauer M., Gerjets P. ChatGPT in education: global reactions to AI innovations. Nature. 2023; Vol. 15. Available at: https://escholarship.org/uc/item/8r23r816

7. Garkusha N.S., Gorodova Yu.S. Pedagogicheskie vozmozhnosti ChatGPT dlya razvitiya kognitivnoj aktivnosti studentov. Professional'noe obrazovanie irynoktruda. 2023; T. 11, № 1: 6-23.

8. Fauzi F., Tuhuteru L., Sampe F., Ausat A.M.A. Analysing the Role of ChatGPT in Improving Student Productivity in Higher Education. Journal on Education. 2023; Vol. 5 (4): 14886-14891.

9. Lavrinenko I.Yu. Ispol'zovanie chat-botov GPT v processe obucheniya anglijskomu yazyku v neyazykovom vuze: teoreticheskij aspekt. Vestnik Sibirskogo instituta biznesa i informacionnyh tehnologij. 2023; T. 12, № 2: 18-25.

10. Baskara R., Mukarto M. Exploring the Implications of ChatGPT for Language Learning in Higher Education. Indonesian Journal of English Language Teaching and Applied Linguistics. 2023; Vol. 7 (2): 343-358.

11. Xiao Y., Zhi Y. An Exploratory Study of EFL Learners' Use of ChatGPT for Language Learning Tasks: Experience and Perceptions. Languages. 2023; Vol. 8 (3). Available at: https:// doi.org/10.3390/languages8030212

12. Kohnke L., Moorhouse B.L., Zou D. ChatGPT for Language Teaching and Learning. RELC Journal. 2023; Vol. 24, № 2. Available at: https://doi.org/10.1177/00336882231162868

13. Vaccino-Salvadore S. Exploring the Ethical Dimensions of Using ChatGPT in Language Learning and Beyond. Languages. 2023; Vol. 8 (3). Available at: https://doi.org/10.3390/ languages8030212

14. Sultanova D.A. ChatGPT v kontekste obrazovaniya: kak borot'sya s ego razrushitel'nym vozdejstviem. Molodoj uchenyj. 2023; № 36 (483): 18-20.

15. Kaschuk S.M. Chat GPT - novye vozmozhnosti i/ili novye vyzovy dlya sistemy inoyazychnogo obrazovaniya. Inostrannyeyazyki v shkole. 2023; № 7: 12-20.

16. Kravcova A.G. ChatGPT-3: perspektivy ispol'zovaniya v obuchenii inostrannomu yazyku. Mir nauki, kultury, obrazovaniya. 2023; № 3 (100): 33-35.

17. Pichkova L.S., Chertovskih O.O., Voevoda E.V. i dr. Rabochaya programma discipliny «Inostrannyj yazyk (anglijskij)» (uroven'- prodolzhayuschij) po napravleniyu podgotovki 38.03.01 «'Ekonomika». Obrazovatel'naya programma «Mezhdunarodnye 'ekonomicheskie otnosheniya». Kvalifikaciya (stepen) vypusknika «bakalavr». Forma obucheniya ochnaya. Moskva, 2019.

18. Pichkova L.S., Andreeva N.A., Kulemekova M.V., Skvorcova T.E. Kommercheskij anglijskij = Commercial English: uchebnik. Moskva: MGIMO-Universitet, 2018.

19. Sagitov E.B., Shmeleva E.D. Kak pedagogicheskie praktiki svyazany so spisyvaniem sredi studentov rossijskih vuzov. Voprosy obrazovaniya. 2022; № 1: 138-159.

20. Kachestvo obrazovaniya v rossijskih universitetah: chto my ponyali v pandemiyu: Analiticheskij doklad. Tomsk: Izdatel'stvo Tomskogo gosudarstvennogo universiteta, 2021.

Статья поступила в редакцию 01.10.23

УДК 378

Slivin T.S., Doctor of Sciences (Pedagogy), Professor, Vice-Rector for Scientific and Methodological Work Russian New University (Moscow, Russia), E-mail: sovetdls@rambler.ru

Kuznetsov M.I., Cand. of Sciences (Pedagogy), Senior Lecturer, Department of Legal Psychology and Pedagogy, Academy of the Federal Penitentiary Service of Russia (Ryazan, Russia), E-mail: mikhail_kuznetsov_1962@list.ru

Malozyomov A.V., Cand. of Sciences (Pedagogy), senior lecturer, Department of Pedagogy, Military University n.a. Prince Alexander Nevsky, Ministry of Defense of the Russian Federation (Russia), E-mail: zema7494@yandex.ru

INTERNET ENVIRONMENT AS A FIELD FOR DEVELOPING COMMUNICATION SKILLS IN THE PROCESS OF PROFESSIONAL TRAINING OF SENIOR STUDENTS OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. The article discusses adaptive communication skills in the digital environment acquired by students and cadets of higher educational institutions, which they subsequently use in their professional activities. In the research, questions are modeled to help draw the respon-