Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ ZENODOarrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
ZENODO
Article . 2024
License: CC BY
Data sources: ZENODO
ZENODO
Article . 2024
License: CC BY
Data sources: Datacite
addClaim

Використання штучного інтелекту на практчних заняттях з англійської мови для професійної підготовки майбутніх спеціалістів з кібербезпеки

Використання штучного інтелекту на практчних заняттях з англійської мови для професійної підготовки майбутніх спеціалістів з кібербезпеки

Abstract

Мета статті полягає в дослідженні – обґрунтувати ефективність використання інструментів штучного інтелекту (ШІ) на практичних заняттях з англійської мови для розвитку професійних мовних компетентностей для майбутніх фахівців з кіберпезпеки. У статті описано ключові методи інтеграції ШІ у навчальний процес, зокрема: адаптивне навчання, рольові симуляції, автоматизовану перевірку робіт, інтерактивне аудіювання та гейміфікацію. Результати дослідження підтверджують, що використання ШІ підвищує якість навчання, розвиває навички читання технічної документації, говоріння, аудіювання та письма з урахуванням фахової специфіки кібербезпеки. Висновки доводять, що інтеграція ШІ не лише покращує ефективність вивчення англійської мови, але й сприяє підготовці конкурентоспроможних фахівців на глобальному ринку праці. У результаті проведеного дослідження було визначено ефективність використання технологій штучного інтелекту на практичних заняттях з англійської мови для професійної підготовки майбутніх фахівців із кібербезпеки. Штучний інтелект значно розширює можливості для індивідуалізації навчання, підвищення мотивації студентів і формування їхніх професійно орієнтованих мовних компетентностей. По-перше, адаптивні освітні платформи на базі ШІ дозволили налаштувати навчальний процес відповідно до рівня знань і темпу навчання кожного студента. Завдяки автоматичному аналізу помилок та генерації завдань студенти покращили знання спеціалізованої технічної лексики та розуміння професійних текстів. По-друге, використання симуляцій професійних ситуацій на основі ШІ, зокрема рольових ігор та діалогів, сприяло розвитку навичок усного мовлення та комунікації в реалістичних умовах. Це особливо важливо для підготовки кіберфахівців, які повинні ефективно взаємодіяти у міжнародному середовищі. По-третє, автоматизовані інструменти перевірки письмових робіт сприяли вдосконаленню навичок технічного письма, що є необхідним для створення звітів, технічної документації та наукових статей. ШІ забезпечив оперативний зворотний зв'язок, зменшивши кількість помилок і підвищивши якість робіт студентів. По-четверте, інтерактивні інструменти для аудіювання та тренування вимови значно покращили розуміння професійного контенту англійською мовою та забезпечили правильне відтворення спеціалізованої термінології.

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
Green