(untitled) (Computer systems and information technologies, 2024)
У сучасному світі інформаційні системи на основі штучного інтелекту (ШІ) все частіше використовуються для автоматизації навчання та покращення освітнього процесу. Однією з перспективних галузей застосування ШІ є вивчення іноземних мов, зокрема, поповнення лексичного запасу. Завдяки впровадженню штучного інтелекту, а саме компонентів, що використовують алгоритми машинного навчання для аналізу великих обсягів даних та автоматизованої системи рекомендацій задля покращення навчального процесу користувачі мають постійний доступ до оцінки власного рівня знань та автоматичного корегування рівня навантаженості на розумові ресурси. У статті детально досліджується ключова роль і значення інформаційних систем для аналізу вивчення іноземних слів з використанням штучного інтелекту. В ній розглядаються принципи роботи таких систем, їхні переваги та різні стратегії, що використовуються для покращення ефективності процесу навчання мов з кінцевою метою досягнення оптимальних результатів у засвоєнні нових мовних знань та підвищенні навчальних досягнень. Вивчення нових іноземних термінів є складним завданням для багатьох учнів, що часто призводить до втрати мотивації або повільного прогресу. Це підкреслює нагальну потребу в рішеннях, які сприяють підвищенню рівня засвоєння матеріалу. Адаптуючись під кожного окремого користувача, інформаційні системи з підсистемами на основі штучного інтелекту розвинули низку сервісів та платформ з перспективами для глобального використання їх з метою вивчення мов у всьому світі. Такі системи працюють шляхом аналізу поведінки та успішності користувачів, базуючись на певних визначених показниках та критеріях, числові значення яких інтерпретуються в закономірності і дають змогу встановити зв’язки між поведінкою користувача та її впливом на систему. Переваги інформаційних систем для вивчення іноземних мов на основі штучного інтелекту досить вагомі і пропонують об’єктивний, надійний метод оцінки навчальних досягнень, усуваючи потребу в людських ресурсах в загальному випадку. Дані, зібрані цими системами, слугують цінним ресурсом для аналізу продуктивності користувача та якості навчання, виявлення типових помилок, створення ефективних навчальних планів тощо. Проте варто відзначити, що рівень розвитку штучного інтелекту ще не досягнув того рівня, на якому він зможе розуміти семантику, культурні та історичні особливості тих чи інших слів. Це ускладнює впровадження більш комплексного функціоналу для оцінки та корегування навчального процесу і вимагає від розробника підготовки додаткових даних шляхом одержання власних джерел інформації або отримавши корисне навантаження з роботи користувачів системи.