THE USE OF AI TECHNOLOGIES TO ADAPT DIDACTIC MATERIALS IN TEACHING A FOREIGN LANGUAGE

2026

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.48371/peds.2026.80.1.026
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The article investigates how intelligent digital tools help future English language teachers prepare their educational materials through theoretical and practical assessments. The research holds importance because education continues to digitalize while teachers need better training methods for teaching students with different learning needs.The research aims the proposed material adaptation method through empirical testing to measure its impact on task modification quality and student learning content understanding and achievement results. The research examines digital educational environments through theoretical adaptation analysis and educational material transformation parameter identification and intelligent digital tool assessment for support.The research establishes digital educational environment adaptation definitions and demonstrates its role in enhancing teaching effectiveness through scientific methods. The research presents how AI technology can improve educational content and teaching methods for teacher education programs.The methodology combines scholarly review with student proficiency testing followed by a 15-week teaching experiment and experimental and control group comparison and expert assessment of modified assignments.The research’s result shows that AI-based adaptation methods lead to better CEFR descriptor alignment and lower student mental effort while making content more organized and tasks more effective.The research adds value to educational practice through its development of methodological principles for material adaptation and its proof of intelligent digital tools for teacher education of future foreign language instructors.