Використання штучного інтелекту для викладання курсу з перекладу фахових текстів англійською мовою
Тип публікації :
Стаття
Дата випуску :
2024
Автор(и) :
Ласинська, Тетяна Анатоліївна
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Випуск :
46
ISSN :
2663-6530
Початкова сторінка :
172
Кінцева сторінка :
183
Цитування :
[APA 7] Ласинська, Т. А. (2024). The Use of Artificial Intelligence in Teaching a Course on Translating Specialized Texts into English. Проблеми семантики, прагматики та когнітивної лінгвістики, (46), 172–183. https://doi.org/10.17721/2663-6530.2024.46.13
[ДСТУ] Ласинська Т. А. The Use of Artificial Intelligence in Teaching a Course on Translating Specialized Texts into English. Проблеми семантики, прагматики та когнітивної лінгвістики. 2024. no. 46. P. 172—183. DOI: 10.17721/2663-6530.2024.46.13 (date of access: 17.07.2026).
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.
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.
Галузі знань та спеціальності :
03 Гуманітарні науки
Галузі науки і техніки (FOS) :
Гуманітарні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
365.99 KB
Контрольна сума :
(MD5):40e78db9599f125c97419d52080ee013
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International