ФОРМИРОВАНИЕ ЛЕКСИКО-КОММУНИКАТИВНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ СТУДЕНТОВ ПРИ ПОМОЩИ ЦИФРОВЫХ РЕСУРСОВ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

2025

Full text Open access: Gold Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.59102/kufil/2025/iss4pp260-272
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Статья посвящена использованию систем искусственного интеллекта и цифровых ресурсов в процессе преподавания иностранного языка. Отмечаются положительные моменты систем искусственного интеллекта, применяемых в ходе занятий, указаны недостатки. Цель исследования состоит в том, чтобы изучить эффективность системы искусственного интеллекта, веб-квестовых приложений, цифровых ресурсов, применяемых в учебном процессе для формирования лексико-грамматической и коллокационной компетенций студентов. Ставятся задачи: дать разъяснение понятиям «лексико-коммуникативная компетенция», «лексический навык», «лексические умения»; провести анализ влияния системы искусственного интеллекта (чат-боты Jabberwacky, Chat GPT, MyRuskey, электронные словари «МультиЛекс», цифровые ресурсы Quizlet, веб-квестовые технологии, нейросети, создающие графические изображения и рисунки, создающие образ слова (Android, IOS), Memrise, веб-сайты) в процессе обучения языку для формирования и развития у студентов лексических навыков и коммуникативных компетенций. Системы искусственного интеллекта, цифровые ресурсы способствуют самообучению студентов, помогают осуществлять персонализацию учебного процесса, позволяют автоматизировать процесс оценки знаний, поддерживать обратную связь, разрабатывать новые методы обучения.