ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ВИКЛАДАННЯ КУРСУ З ПЕРЕКЛАДУ ФАХОВИХ ТЕКСТІВ АНГЛІЙСЬКОЮ МОВОЮ - Ласинська, Тетяна (ПРОБЛЕМИ СЕМАНТИКИ, ПРАГМАТИКИ ТА КОГНІТИВНОЇ ЛІНГВІСТИКИ, 2024)
В умовах швидкого розвитку технологій та глобалізації знання англійської мови стає все більш важливим аспектом для професійного розвитку та конкурентоспроможності на ринку праці, де однією з ключових компетенцій, яка вимагається в багатьох галузях, є здатність якісно перекладати фахові тексти, що вимагає не лише знання мови, але й розуміння специфіки фахової термінології та контекст. Водночас, як показує практика, студенти мають різний рівень знань, навичок і потреб у навчанні, а налаштування навчального процесу не враховує конкретні слабкі та сильні сторони кожного студента, їхні потреби та стиль навчання, тобто не забезпечує достатнього рівня адаптації до індивідуальних потреб студентів, що може призводити до низької ефективності навчання і потребує пошуку новітніх підходів, де актуальнішим із них є використання штучного інтелекту (ШІ), що значно трансформує навчальний процес, відкриваючи нові можливості для підвищення якості освіти, забезпечення індивідуального підходу до студентів та автоматизації рутинних завдань шляхом автоматичного визначення потреб конкретного здобувача освіти і надаючи персоналізовані навчальні матеріали та завдання із врахуванням тих аспектів, які потребують найбільшої уваги у конкретного студента. Метою цієї статті є дослідження можливостей та перспектив використання штучного інтелекту у викладанні курсу з перекладу фахових текстів англійською мовою, зокрема визначення переваг, викликів та обмежень, аналіз перспектив розвитку, представлення методів та підходів, а також оцінка ефективності використання ШІ порівняно з традиційними методами викладання. Для дослідження використання штучного інтелекту (ШІ) у викладанні курсу з перекладу фахових текстів англійською мовою було обрано кілька інтелектуальних навчальних систем та інструментів. Основними платформами, що використовувалися в ході дослідження, стали ChatGPT, Google Translate, DeepL Translator, Grammarly, Microsoft Translator та SDL Trados Studio. Дослідження проводилося в кількох етапах, кожен з яких передбачав певні методи та інструменти для збору і аналізу даних. Для аналізу зібраних даних використовувалися статистичні методи, а також якісний аналіз для оцінки відгуків студентів та аналізу перекладів. Дані анкетування були проаналізовані за допомогою дескриптивної статистики для визначення загальних тенденцій та рівня задоволеності студентів. ___________ Література: • Smith, J. (2020). Artificial Intelligence in Education: Enhancing Learning and Teaching. Educational Technology Research and Development, 68 (2): 345-360. • Jones, A. (2019). Personalized Learning with AI: Adapting to Student Needs. Journal of Learning Analytics, 6 (1): 23-45. • Brown, L. (2018). The Role of AI in Personalized Education. Computers & Education 123: 212-221. • Chen, X., Zhang, Y., & Liu, T. (2020). Machine Translation with Neural Networks: A Comprehensive Review. Journal of Artificial Intelligence Research, 68, 123-145. doi:10.1613/jair.1.11853 • Tsai, C. (2020). The Impact of Artificial Intelligence on Language Learning: A Review. Language Learning & Technology, 24 (3): 35-50. doi:10.1016/j.langtec.2020.08.004 • Miura, Y., Nakamura, K., & Tanaka, M. (2021). Advancements in Machine Translation: Evaluating the Effectiveness of AI Tools in Educational Contexts. Computers & Education, 164, doi:10.1016/j.compedu.2021.104140