Развитие методик педагогических изменений при изучении иностранных языков: аспекты учета возможностей нейросетей при выполнении грамматических упражнений
Gespeichert in:
| Titel: | Развитие методик педагогических изменений при изучении иностранных языков: аспекты учета возможностей нейросетей при выполнении грамматических упражнений |
|---|---|
| Verlagsinformationen: | Современное педагогическое образование, 2024. |
| Publikationsjahr: | 2024 |
| Schlagwörter: | practical English grammar, искусственный интеллект, коммуникативные упражнения, 4. Education, практическая грамматика английского языка, практическая грамматика французского языка, Perplexity neural network, нейросеть Perplexity, artificial intelligence, communication exercises, practical French grammar |
| Beschreibung: | В статье представлен опыт использования нейросети Perplexity для выполнения упражнений по грамматике английского и французского языков. В качестве материала использовались упражнения из учебников по грамматике Т. Ю. Дроздовой и соавт. (английский язык) и И. Н. Поповой и Ж. А. Казаковой (французский язык). Лучшие результаты нейросеть показала при выполнении упражнений по грамматике английского языка. Наибольшее количество правильных ответов было получено при выполнении упражнений на подстановку и трансформацию по заданной модели. Нейросеть показала лучшие результаты при выполнении заданий на перевод с русского языка на английский с использованием заданной грамматической конструкции по сравнению с системой нейронного машинного перевода. Наибольшую сложность для искусственного интеллекта на сегодняшний день представляют коммуникативные упражнения. This article describes the experience of using the Perplexity neural network to do grammar exercises in English and French. Exercises from grammar textbooks by T. Yu. Drozdova et al. (English) and I. N. Popova and Zh. A. Kazakova (French) were used as material for analysis. The neural network showed the best results when doing English grammar exercises. Most correct answers were obtained when performing gap-fill and transformation exercises according to a given model. The neural network showed better results when translating from Russian into English using a given grammatical structure compared to a neural machine translation system. Communication exercises remain the greatest challenge for artificial intelligence today. |
| Publikationsart: | Research |
| DOI: | 10.24412/2587-8328-2024-7-68-72 |
| Rights: | CC BY |
| Dokumentencode: | edsair.doi...........51d40e94b81ada4d2fbb5bedc587e08e |
| Datenbank: | OpenAIRE |
Nájsť tento článok vo Web of Science | Abstract: | В статье представлен опыт использования нейросети Perplexity для выполнения упражнений по грамматике английского и французского языков. В качестве материала использовались упражнения из учебников по грамматике Т. Ю. Дроздовой и соавт. (английский язык) и И. Н. Поповой и Ж. А. Казаковой (французский язык). Лучшие результаты нейросеть показала при выполнении упражнений по грамматике английского языка. Наибольшее количество правильных ответов было получено при выполнении упражнений на подстановку и трансформацию по заданной модели. Нейросеть показала лучшие результаты при выполнении заданий на перевод с русского языка на английский с использованием заданной грамматической конструкции по сравнению с системой нейронного машинного перевода. Наибольшую сложность для искусственного интеллекта на сегодняшний день представляют коммуникативные упражнения.<br />This article describes the experience of using the Perplexity neural network to do grammar exercises in English and French. Exercises from grammar textbooks by T. Yu. Drozdova et al. (English) and I. N. Popova and Zh. A. Kazakova (French) were used as material for analysis. The neural network showed the best results when doing English grammar exercises. Most correct answers were obtained when performing gap-fill and transformation exercises according to a given model. The neural network showed better results when translating from Russian into English using a given grammatical structure compared to a neural machine translation system. Communication exercises remain the greatest challenge for artificial intelligence today. |
|---|---|
| DOI: | 10.24412/2587-8328-2024-7-68-72 |