Обучение устному переводу в языковой паре «китайский − русский» по методу кейсов с применением технологий искусственного интеллекта

Аннотация

Статья посвящена теоретическому обоснованию и практическому использованию искусственного интеллекта (ИИ) в обучении устному переводу в языковой паре «китайский − русский» по методу кейсов. Цель исследования – разработка алгоритма применения кейс-метода с включением ИИ-технологий в рамках подготовки устных переводчиков в языковой паре «китайский − русский». В статье рассмотрена теоретическая база и практическое применение технологий ИИ в обучении устному переводу, анализируются дидактические возможности нейросетей в подготовке к различным переводческим сценариям. Научная новизна исследования состоит в том, что были выявлены и обоснованы принципы использования ИИ для профессиональной подготовки устных переводчиков; определен потенциал ИИ в подготовке переводчиков и его дидактические возможности; представлены примеры учебных кейсов с интеграцией ИИ-инструментов с целью повышения эффективности обучения иностранному языку; определены и уточнены критерии объективной оценки устного перевода, выполненного студентами в рамках работы с кейсами. Описывается алгоритм работы с ИИ-инструментами в процессе обучения, а также примеры заданий и критерии оценки навыков. Статья содержит примеры заданий и алгоритмы работы с ИИ-инструментами на разных этапах подготовки переводчиков. В результате исследования установлено, что технологии на базе искусственного интеллекта улучшают качество подготовки переводчиков, повышают мотивацию и стрессоустойчивость студентов, позволяют им проявлять больше самостоятельности при подготовке, моделировать реальные профессиональные ситуации.

Материалы исследования

1. Бабичева С. Как общаться с ИИ: искусство создания идеального промта. 2025. https://sberbusiness.live/publications/kak-sozdat-prompt
2. Швырева А. Нейросеть. Пошаговое руководство по генерации картинок и текста // Нейросети ChatGPT, Midjourney. Инструкция для начинающих / ред. А. Швырева. М.: Издательство АСТ, 2023.

Источники

1. Абдулахметова Н. Н. Кейс-метод как средство реализации практической подготовки // Актуальные исследования. 2024. № 21 (203).
2. Аликина Е. В. Психологическая модель устного последовательного перевода // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 6.
3. Гавриленко Н. Н. Методы обучения переводческой деятельности // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Образование и педагогические науки. 2023. Вып. 2 (847). https://doi.org/10.52070/2500-3488_2023_2_847_22
4. Зверева С. Г. Критерии оценки качества различных видов устного перевода студентов лингвистического вуза // Материалы ежегодной научной конференции преподавателей и аспирантов университета, Минск, 18-19 апреля 2019 г.: в 5 ч. Мн.: МГЛУ, 2019. Ч. 4.
5. Липатова В. В., Литвинов А. В. Современная модель профессиональной компетенции переводчика в контексте системы подготовки переводчиков в российских языковых вузах // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Лингвистика. 2012. № 2.
6. Плотникова Е. Ю. Система принципов обучения и их характеристика // Современные научные исследования и инновации. 2020. № 10.
7. Сидоренко Т. В., Рыбушкина С. В. Проблемы языкового образования в российском техническом вузе и некоторые способы их решения // Высшее образование в России. 2015. № 6.
8. Степанова М. М. Применение метода кейсов в обучении устному переводу // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Проблемы языкознания и педагогики. 2018. № 4.
9. Suman C., Suman S. Using Artificial Intelligence for Foreign Language Learning // Analysis. 2023. Vol. 1.
10. Nguyen T. N. T., Lai N. V., Nguyen Q. T. Artificial intelligence (AI) in Education: A Case Study on ChatGPT's Influence on Student Learning Behaviors // Education Process International Journal. 2024. № 13 (2). https://doi.org/10.22521/edupij.2024.132.7
11. 汉娜莱, 尼米，刘晓绪，王君，牛双红. 人工智能对教师教育的影响 // 教师教育学报. 2024. 第11卷. 第6 (Ханнале Ниеми, Лю Сяосю, Ван Цзюнь, Ню Шуанхун. Влияние искусственного интеллекта на педагогическое образование // Журнал педагогического образования. 2024. Т. 11. Вып. 6).
12. 杨情.AI 时代多模态口译教学模式应用研究 // 现代英语. 2024. 第1期 (Ян Цин. Исследование применения модели обучения мультимодальному переводу в эпоху ИИ // Современный английский язык. 2024. Вып. 1).

Информация об авторах

Информация о статье

История публикации

• Поступила в редакцию: 24 июля 2025.
• Опубликована: 13 октября 2025.

Ключевые слова

• устный перевод
• искусственный интеллект в обучении
• смешанное обучение
• метод кейсов
• interpreting
• artificial intelligence in education
• blended learning
• case method

Copyright

© 2025 Автор(ы)
© 2025 ООО Издательство «Грамота»

Лицензионное соглашение

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)