ЖЕКЕЛЕНДІРІЛГЕН ОҚЫТУ ЖӘНЕ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ: ШЕТЕЛ ТІЛДЕРІН ОҚЫТУДАҒЫ МҮМКІНДІКТЕР МЕН ШЕКТЕУЛЕР
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:
https://doi.org/10.48371/PEDS.2025.78.3.024Кілт сөздер:
жасанды интеллект, машиналық аударма, шетел тілдерін оқыту, аударматану, жекелендірілген оқыту, цифрлық педагогика, сыни ойлау, академиялық адалдық, ChatGPT, DeepL,, Google TranslateАннотация
Бұл мақалада жасанды интеллекттің (ЖИ) шетел тілдерін оқыту мен аударматануда жекелендірілген оқытуды қалай қолдайтыны және оның қолданылу шектері қай жерде басталатыны қарастырылады. Эмпирикалық негіз ретінде 100 респондент (70 студент, 30 оқытушы) арасында сауалнама жүргізіліп, оқу мәтіндерінде Google Translate, DeepL және ChatGPT жүйелерінің жұмысы салыстырмалы түрде бағаланды: мағыналық дәлдік, контекстік сәйкестік және стильдік уәждеме өлшемдері қолданылды. Сауалнама бес балдық шкалалармен және екі ашық сұрақпен жасалды; пилоттық кезеңнен кейін бағалау критерийлері нақтыланды.
Нәтижелер ЖИ-дің оқу траекториясын студент деңгейіне бейімдеуге, лексика және корпустармен жұмысты жеделдетуге, рутиналық операцияларды (алғашқы аударма, терминологиялық іздеу, бастапқы пост-редакция) жеңілдетуге және сабақ уақытын тиімді пайдалануға мүмкіндік беретінін көрсетеді. Сонымен қатар маңызды шектеулер де анықталды. Кейбір білім алушыларда сыни оқуға деген әдет бәсеңдейді: дайын кеңестер үстірт шешімдерге итермелейді. Машиналық аударма мәдени сілтемелерді, салалық терминологияны және астарлы мағынаны кейде «жоғалтып» алады; стильдік ала-құлалық пен «сенімді қателер» байқалады. Құралдарға тәуелділік бастапқы деңгейде жоғары болып, тілдік құзыреттілік артқан сайын төмендейді. ЖИ оқу тәжірибесінде жаппай қолданылып, рутиналық операцияларды жылдамдатады және оқытуды бейімдейді; бірақ аудиторияның елеулі бөлігі когнитивтік шығындарды байқайды. Техникалық/ғылыми мәтіндерде автоматтандырылған аударма пайдалы, алайда мәдени-астарлы мәтіндерде адамдық тексеру мен пост-редакция шешуші мәнге ие.
