Determining the methodological potential of the Engnovate AI-driven language learning technology for developing oral communication skills in language majors

Abstract

This research aims to determine the methodological potential of the Engnovate artificial intelligence (AI)-driven language learning technology for fostering foreign language oral communication skills among students in language-focused higher education. The article explores the specific features of instruction in foreign language oral communication using a language learning technology, which, in this context, encompasses methods and technical resources for the collection, storage, processing, organization, presentation, and transmission of information for the purpose of language learning, specifically foreign language acquisition. The primary novelty of this study lies in the development of a methodology for implementing the Engnovate AI-driven language learning technology in teaching foreign language oral communication to students in language-specialized universities. The findings of the research resulted in a proposed algorithm for working with this technology to develop oral communication competence among language majors.

References

1. Гальскова Н. Д., Гез Н. И. Теория обучения иностранным языкам: Лингводидактика и методика: учеб. пособие. М.: Академия, 2006.
2. Гимадиева Э. Н. Потенциал лингвоинформационной технологии нейросети GLIGLISH при обучении иноязычному устному общению студентов языкового вуза // Филология и культура. Philology and Culture. 2024. № 2. https://doi.org/10.26907/2782-4756-2024-76-2-272-280
3. Пассов Е. И. Основы коммуникативной методики обучения иностранным языкам. М.: Русский язык, 1989.
4. Пащенко О. И. Информационные технологии в образовании: учебно-методическое пособие. Нижневартовск: Изд-во Нижневартовского государственного университета, 2013.
5. Сорокин Д. О. Использование голосовых помощников для развития устных иноязычных речевых умений обучающихся // Иностранные языки в школе. 2024. № 3.
6. Сысоев П. В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33
7. Сысоев П. В., Филатов Е. М. Методика обучения студентов написанию иноязычных творческих работ на основе оценочной обратной связи от искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. 2024. № 1 (67). https://doi.org/10.32744/pse.2024.1.6
8. Титова С. В. Технологические решения на базе искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам: аналитический обзор // Вестник Московского университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. Т. 27. № 2.
9. Филатов Е. М. Использование оценочной обратной связи от нейросети ChatGPT в обучении учащихся и студентов написанию эссе на английском языке // Иностранные языки в школе. 2024. № 3.

Author information

About this article

Publication history

• Received: February 2, 2025.
• Published: March 14, 2025.

Keywords

• лингвоинформационные технологии
• методика обучения иностранному языку
• студенты языкового вуза
• изучение английского языка
• иноязычное устное общение
• искусственный интеллект
• language learning technologies
• foreign language teaching methodology
• language major students (or students in language programs)
• learning english as a foreign language
• foreign language oral communication skills
• artificial intelligence

Copyright

© 2025 The Author(s)
© 2025 Gramota Publishing, LLC

User license

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)