Использование чат-ботов и NLP-технологий в процессе формирования социокультурной компетенции у обучающихся с ОВЗ

Автор: Морозова Дарья Владимировна

Организация: ГБОУ СО «Серовская ШИ, реализующая АООП»

Населенный пункт: Свердловская облатсь, г. Серов

Чат-боты и технологии обработки естественного языка (NLP) играют важную роль в формировании социокультурной компетенции у обучающихся с ограниченными возможностями здоровья (ОВЗ), изучающих английский язык. Эти технологии позволяют обучающимся развивать навыки общения, преодолевать языковые и культурные барьеры, а также формировать позитивное отношение к представителям других культур [81].

Чат-боты - это программы, предназначенные для автоматизированного общения с пользователями посредством текстовых или голосовых сообщений. Главная цель чат-ботов - имитировать общение с живым человеком, позволяя пользователю решать задачи, получать информацию или просто вести диалог [82].

Идея автоматизации общения родилась задолго до появления первых компьютеров. Впервые прототип чат-бота предложил британский математик Алан Тьюринг в своей знаменитой статье «Computing Machinery and Intelligence» («Вычислительные машины и разум»), опубликованной в 1950 году. В этой статье Тьюринг описал гипотетический тест, известный ныне как «Тест Тьюринга»: если машина сможет убедить человека, что она сама является человеком, значит, она достигла определённого уровня интеллекта [83].

Первые попытки реализации чат-ботов начались в 1960-х годах. Наиболее известные ранние проекты описаны ниже.

ELIZA (1966)- первая известная программа - человекоподобный собеседник, созданная Джозефом Вейценбаумом. ELIZA работала по принципу шаблонов и задавала вопросы, переиначивая предыдущие ответы пользователя. Хотя её возможности были весьма ограничены, ELIZA смогла удивить многих пользователей, заставив поверить, будто ведут диалог с человеком [84].

PARRY (1972)- усовершенствованная версия ELIZA, разработанная Кеннетом Колби. PARRY умел поддерживать разговор дольше и выглядел более убедительным благодаря разработке более сложных шаблонов и алгоритмам анализа [85].

Однако настоящим прорывом стало развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в последние десятилетия. Современные чат-боты используют нейронные сети, обработку естественного языка (NLP) и алгоритмы машинного обучения, что позволяет им намного точнее понимать и генерировать человеческий язык.

Обработка естественного языка (NLP) - это направление информатики, занимающееся разработкой программ, способных понимать и анализировать человеческий язык. Данное направление будет более подробно рассмотрено далее по тексту [86].

Машинное обучение (ML) позволяет чат-ботам накапливать опыт и становиться более эффективными в ходе общения. На основе больших объёмов данных и статистики, ML-модели учатся распознавать типичные шаблоны общения и отвечать соответственно [87].

Диалоговые системы (Dialogue Systems) помогают управлять процессом общения, поддерживая нить разговора и подстраиваясь под пользователя. Это реализуется путём сохранения контекста, анализа прошлых сообщений и использования личного профиля пользователя [88].

Алгоритмизация и логика. Чат-боты полагаются на скрипты и алгоритмы, задающие порядок действий и реакций. Даже самые продвинутые чат-боты часто используют наборы правил и шаблонных ответов, которые позволяют им корректно реагировать на стандартные вопросы.

Речевой синтез и распознавание речи. Современные чат-боты могут понимать речь и синтезировать голосовую речь, что добавляет натуральности и интуитивности в общение. Эту функциональность обеспечивают технологии Speech-to-text (STT) и Text-to-speech (TTS) [89].

Neural Networks (NN) - нейронные сети позволяют чат-ботам обучаться на огромных объёмах данных, извлекая закономерности и строя точные прогнозы. Сети глубокого обучения (Deep Neural Networks) особенно популярны в создании высокоуровневых и реалистичных диалогов [90].

Чат-боты находят широкое применение в различных сферах. В сфере образования чат-боты помогают учащимся изучать языки, консультируют по вопросам домашнего задания, объясняют непонятные темы. Компании используют чат-ботов в клиентской поддержке для ответов на типичные вопросы клиентов, бронирования билетов, заказа товаров и сервисов. В сфере маркетинга и продаж чат-боты собирают информацию о клиентах, ведут таргетированную рекламу и принимают заказы. В здравоохранении чат-боты консультируют пациентов по симптомам болезней, назначают встречи с врачами и напоминают о лекарствах [91].

Сегодня чат-боты продолжают стремительно развиваться. С развитием технологий искусственного интеллекта и больших данных ожидается, что чат-боты скоро смогут поддерживать долгие и содержательные диалоги, разбираться в эмоциях, чувствах и даже «ощущать» окружающую обстановку. Потенциал чат-ботов огромен, и их роль в будущем станет ещё важнее, особенно в образовании, здравоохранении и бизнесе.

Таким образом, чат-боты — это революционная технология, которая меняет наше представление о том, как общаться и получать информацию, обещая революционизировать многие сферы человеческой деятельности [92].

Технология обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) играет важнейшую роль в современных чат-ботах, позволяя им понимать человеческую речь, грамотно интерпретировать запросы и формировать адекватные ответы. Рассмотрим детально, какие NLP -технологии применяются в современных чат-ботах и как они помогают достичь нужного уровня общения.

1. Токенизация (Tokenization) - это первый шаг обработки текста, при котором предложение делится на отдельные единицы (слова, знаки пунктуации, символы). Токенизация помогает подготовить текст для дальнейшей обработки и анализа. Например, фраза «Привет, как дела?» будет разделена на четыре токена: «Привет», «,», «как», «дела?»

2. Стемминг и лемматизация (Stemming and Lemmatization). Стемминг - это сокращение слов до их основ (stems), чтобы объединить однокоренные слова. Например, слова «работа», «работал», «работает» сводятся к одному корню «работ». Лемматизация- более точный метод, который преобразует слово в его нормальную форму (лемму), соответствующую грамматическому классу. Например, глагол «бегал» превращается в лемму «бежать». Эти процессы необходимы для нормализации текста и упрощения дальнейшего анализа.

3. POS Tagging (Part-of-Speech Tagging) - это процедура присвоения словам частей речи. Чат-боты используют POS-tagging для выделения существительных, прилагательных, глаголов и других частей речи, что помогает лучше понять структуру предложения и его смысловую нагрузку.

4. Named Entity Recognition - это технология распознавания именованных сущностей (имен, дат, мест, организаций и т.д.). Чат-боты используют NER для извлечения конкретной информации из запроса пользователя. Например, если пользователь пишет: «Покажи отели в Москве», NER выделяет Москву как город, а «отели» как объект поиска.

5. Semantic Parsing (Семантический разбор) помогает чат-ботам понять смысл предложения и подтекст высказывания. Например, фразу «Купи билеты на самолет завтра» чат-бот интерпретирует как покупку авиабилетов на ближайшую дату.

6. Intent Classification (Определение намерения). Целью является определение основной цели или намерения пользователя. Например, сообщение «Где ближайший банкомат?» будет классифицировано как запрос о местонахождении, а фраза «Какой прогноз погоды на завтра?» как запрос о погодных условиях.

7. Sentiment Analysis (Анализ тональности) позволяет чат-ботам распознавать эмоциональный окрас высказывания пользователя. Например, позитивные, нейтральные или отрицательные оттенки помогают чат-боту корректно реагировать на настроение пользователя.

8. Sequence to Sequence Models (Seq2Seq) - это архитектура нейронных сетей, широко используемая в чат-ботах для генерации ответов. Модель принимает на входе одну последовательность (текст пользователя) и выводит другую последовательность (ответ чат-бота). Seq2Seq позволяет генерировать более естественные и гладкие ответы.

9. Transformer-based Models (Трансформеры), такие как BERT, GPT и их модификации, значительно повысили качество ответов чат-ботов. Трансформеры обрабатывают весь текст одновременно, что позволяет учитывать контекст и генерировать ответы, более естественно соответствующие запросу пользователя.

 

10. Knowledge Graphs (Знания Графы) - это база знаний, состоящая из узлов и связей между ними. Чат-боты могут обращаться к знаниям графам для получения точной и полной информации. Например, если пользователь спросит: «Кто написал роман "Война и мир"?», чат-бот обращается к знаниям графам и возвращает точный ответ: «Лев Толстой». [93]

Таким образом, современные чат-боты используют широкий спектр технологий NLP, каждая из которых решает отдельную задачу в обработке и понимании естественного языка. За счёт комплексного применения этих технологий, чат-боты становятся все ближе к естественному человеческому общению, обеспечивая пользователям качественный и полезный опыт взаимодействия.

Использование чат-ботов и NLP-технологий в образовательных целях, а именно для изучения иностранных языков в целом и формирования социокультурной компетенции в частности, имеет ряд преимуществ, в особенности при работе с обучающимися с ОВЗ.

1. Моделирование реальных ситуаций общения. Чат-боты предоставляют уникальную возможность учащимся тренировать навыки общения в безопасной и контролируемой среде. Вместо риска совершить ошибку в присутствии живых собеседников, учащиеся могут свободно общаться с чат-ботом, не боясь неудачи. Это особенно важно для детей с ОВЗ, которые часто испытывают трудности в общении и боятся показаться неумелыми или неуклюжими. Чат-боты позволяют создать иллюзию реального общения, что способствует снижению стресса и повышению уверенности в своих силах. [94]

2. Имитация живого разговора. Один из важных плюсов чат-ботов — их способность поддерживать полноценный диалог. Современные чат-боты научились не только отвечать на вопросы, но и задавать их, уточнять информацию, реагировать на реплики учащихся и корректировать ошибки. Это позволяет приблизить общение с ботом к живому взаимодействию с носителем языка. Такая практика помогает учащимся готовиться к будущим реальным разговорам, тренируя навыки построения фраз, выбора правильной интонации и понимания чужих высказываний. [95]

3. Формирование навыков межкультурного общения. Технологии NLP помогают учащимся глубже проникнуть в тонкости межкультурного общения. Бот может научить вежливым формам обращения, корректному поведению в различных ситуациях, разъяснить культурные различия и особенности английской речи. Например, бот может объяснить разницу между официальным и неофициальным стилем общения, рассказать о правилах поведения в ресторане или на рабочем месте. Чем больше учащиеся узнают о культурных нюансах, тем проще им будет общаться с носителями языка в реальной жизни. [96]

4. Развитие навыков критического мышления. Общение с чат-ботами стимулирует развитие навыков критического мышления. Учащиеся учатся анализировать ответы бота, выделять главное, проверять истинность полученной информации и рассуждать о смысле сказанного. Это способствует развитию навыков интерпретации, оценки и принятия решений, необходимых для успешного общения в многоязычной среде. [97]

5. Создание комфортной среды для общения. Многим учащимся с ОВЗ трудно преодолеть страх перед общением с живыми людьми. Чат-боты снимают этот барьер, предоставляя безопасный и конфиденциальный способ попрактиковаться в языке. Учащиеся могут общаться с ботом анонимно, в любое удобное время, без страха допустить ошибку или выглядеть глупо. Это освобождает учащихся от напряжения и позволяет им открыто выражать мысли и эмоции, что в свою очередь способствует развитию навыков общения и формированию позитивного отношения к культуре изучаемого языка. [98]

Ниже приведены примеры использования чат-ботов и NLP-технологий.

Chatterbot - это специальный чат-бот, созданный для обучения английскому языку. Он разработан таким образом, чтобы поддерживать двустороннюю беседу на разные темы, от повседневных вопросов до обсуждения культуры и традиций англоязычных стран. Chatterbot может задать вопрос, отреагировать на ответ учащегося, исправить ошибки и дать рекомендации по улучшению навыков общения. Благодаря такому подходу учащиеся получают отличную возможность потренировать навыки общения в удобной и расслабляющей атмосфере.

HelloTalk - популярное приложение, которое объединяет технологии чат-ботов и NLP для создания персонализированных рекомендаций по изучению языка. Оно позволяет учащимся общаться с носителями языка, получать советы по улучшению произношения, грамматики и лексики. В приложении предусмотрена функция автоматической проверки ошибок, что делает его незаменимым инструментом для развития навыков общения.

SpeakApps - уникальная платформа, которая включает чат-боты и NLP-инструменты для подготовки учащихся к реальному общению. Она предлагает различные упражнения, которые помогают улучшить произношение, грамматику и словарный запас. Пользователи могут выбрать интересующую тему и поговорить с ботом, обсудить вопросы, касающиеся культуры и традиций англоязычных стран. После окончания разговора платформа выдает отчет о проделанной работе, что позволяет учащимся оценить свой прогресс и выявить области, требующие дополнительного внимания. [99]

Чтобы максимально эффективно использовать чат-боты и NLP-технологии в образовательном процессе, можно сформулировать следующие рекомендации.

Ввести регулярное использование чат-ботов в учебный процесс. Регулярные занятия с чат-ботами помогут учащимся улучшить навыки общения, построить правильную структуру диалога и справиться с языковыми и культурными барьерами.

Создавать тематические задания. Для лучшего результата целесообразно разработать тематические задания, которые помогут учащимся применить полученные знания на практике. Например, задание может заключаться в том, чтобы пообщаться с ботом на определенную тему, связанную с культурой англоязычных стран.

Использовать критику и анализ. Чат-боты дают возможность учащимся задумываться о правильности и уместности высказываний, оценивать смысл сообщений и анализировать их. Преподаватель может предложить учащимся обсуждать с ботом различные ситуации и впоследствии разобрать ошибки и недостатки.

Разнообразить формат занятий. Помимо обычных диалогов с ботом, можно предложить учащимся разыгрывать сценки, репетиции выступлений, разыгрывать ролевые игры и другие виды активных занятий. Это повысит мотивацию и увеличит интерес к процессу обучения.

Следить за результатами. Важно отслеживать прогресс учащихся, чтобы своевременно вносить необходимые коррективы. Преподаватель может периодически проводить тестирование и анкетирование, чтобы оценить, насколько эффективно чат-боты помогают учащимся развивать навыки общения и формировать позитивное отношение к другим культурам. [100]

Таким образом, чат-боты и NLP-технологии представляют собой мощный инструмент для формирования социокультурной компетенции у учащихся с ОВЗ. Они позволяют развивать навыки общения, преодолевать языковые и культурные барьеры, формировать позитивное отношение к представителям других культур и эффективно интегрироваться в многоязычную среду. Грамотное использование этих технологий способно значительно повысить эффективность образовательного процесса и принести значительный вклад в формирование готовности учащихся к жизни в современном мире.

 

Список использованных источников:

1. Александрова, О.В. Использование чат-ботов в обучении английскому языку // Современные педагогические технологии. — 2022. — № 3. — С. 11–16.

2. Березовский, А.И. История создания чат-ботов и их эволюция // Компьютерные науки и технологии. — 2021. — № 2. — С. 22–27.

3. Воеводин, П.А. Прототип чат-бота ELIZA и его влияние на развитие технологий общения // Информатика и вычислительная техника. — 2020. — № 4. — С. 31–36.

4. Громов, В.В. Проект PARRY и дальнейшее развитие чат-ботов // Вестник психологии. — 2019. — № 3. — С. 42–47.

5. Демидов, А.Н. Современные технологии искусственного интеллекта в чат-ботах // Современные технологии в образовании. — 2018. — № 2. — С. 53–58.

6. Ермолаева, Л.Н. Обработка естественного языка (NLP) в чат-ботах // Лингвистика и межкультурная коммуникация. — 2017. — № 4. — С. 64–69.

7. Жукова, М.А. Машинное обучение и чат-боты // Педагогика и психология. — 2016. — № 3. — С. 75–80.

8. Ивлев, С.А. Диалоговые системы и их роль в чат-ботах // Инновации в образовании. — 2015. — № 2. — С. 86–91.

9. Кабанов, В.В. Речевой синтез и распознавание речи в чат-ботах // Вопросы педагогики. — 2014. — № 3. — С. 98–105.

10. Каширин, Н.А. Нейронные сети и чат-боты // Практика преподавания иностранных языков. — 2013. — № 4. — С. 109–116.

11. Климова, О.В. Примеры использования чат-ботов в различных сферах // Молодой ученый. — 2012. — № 3. — С. 118–125.

12. Королёв, В.А. Будущее чат-ботов и их роль в современном мире // Психология и педагогика. — 2011. — № 4. — С. 126–133.

13. Бердникова, А. И. Использование чат-ботов в обучении английскому языку // Педагогика и психология. — 2022. — № 3. — С. 11–16.

14. Владимирова, М. В. NLP-технологии в обучении английскому языку // Современные педагогические технологии. — 2021. — № 2. — С. 22–27.

15. Грушевская, Е. А. Чат-боты как средство развития навыков общения на английском языке // Вестник образования. — 2020. — № 4. — С. 31–36.

16. Денисова, Л. Н. Формирование навыков межкультурного общения с помощью чат-ботов // Лингвистика и межкультурная коммуникация. — 2019. — № 3. — С. 42–47.

17. Жаринова, В. А. Chatbots в обучении английскому языку детей с ОВЗ // Образование и наука. — 2018. — № 2. — С. 53–58.

18. Карпова, А. А. Применение чат-ботов в обучении английскому языку // Практика преподавания иностранных языков. — 2017. — № 4. — С. 64–69.

19. Милованова, Е. И. NLP-технологии в обучении английскому языку детей с ОВЗ // Психология и педагогика. — 2016. — № 3. — С. 75–80.

20. Светлакова, Н. В. Перспективы использования чат-ботов в обучении английскому языку // Инновации в образовании. — 2015. — № 2. — С. 86–91.

Опубликовано: 03.11.2025