Репозиторий
Белорусского государственного университета иностранных языков
ISSN (online):
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://e-lib.bsufl.by/handle/edoc/17787| Название: | Возможности больших языковых моделей в развитии исследовательской компетенции студентов-переводчиков |
| Другие названия: | The Potential Of Large Language Models In Developing Research Skills Of Translators-In-Training |
| Авторы: | Тивьяева, И. В. |
| Ключевые слова: | Методика преподавания отдельных языков Технологии, методы, формы и средства обучения Обучение видам речевой деятельности (говорение, чтение, письмо, перевод, аудирование) Информатика и информационные технологии |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издатель: | Белорусский государственный университет иностранных языков |
| Библиографическое описание: | Тивьяева, И. В. Возможности больших языковых моделей в развитии исследовательской компетенции студентов-переводчиков / И. В. Тивьяева // Язык в эпоху цифровых трансформаций и развития искусственного интеллекта : сб. науч. ст. по итогам II междунар. науч. конф., Минск, 23–24 окт. 2025 г. / редкол. : Н. Е. Лаптева (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИЯ, 2025. – С. 25–32. |
| Аннотация: | В статье исследуется потенциал больших языковых моделей GigaChat, DeepSeek и Perplexity в развитии исследовательской компетенции студентов-переводчиков. Актуальность работы обусловлена требованиями цифровизации лингвистического образования и необходимостью интеграции генеративного искусственного интеллекта в учебный процесс. Автор рассматривает функциональные возможности больших языковых моделей применительно к ключевым исследовательским задачам, включая выбор темы, составление плана работы, поиск литературы, анализ данных и оформление библиографических ссылок. Методология исследования включает тестирование моделей на основе 20 диалогов, охватывающих шесть направлений, таких как машинный перевод, постредактирование, применение искусственного интеллекта в письменном и устном переводе и др. Выводы подчеркивают целесообразность использования больших языковых моделей как вспомогательных инструментов для рутинных этапов исследования и необходимость развития методологической базы, регламентирующей применение инструментов искусственного интеллекта при подготовке лингвистов по программам бакалавриата и магистратуры. Ключевые слова: большая языковая модель; генеративный искусственный интеллект; исследовательская компетенция; подготовка переводчиков; иноязычное образование. |
| Описание: | Tivyaeva I. The paper investigates the capabilities of large language models, specifically GigaChat, DeepSeek, and Perplexity, in fostering research competencies among translation students. The research is motivated by the growing digitalization of linguistic education and the imperative to incorporate generative artificial intelligence into academic training. The paper examines how these LLMs can support fundamental research activities, including topic selection, research design, literature retrieval, data analysis, and bibliographic formatting. Employing a dialog-based testing methodology (20 dialogues per model), the study evaluates LLM performance across six key domains: machine translation, post-editing, and AI applications in translation and interpreting. The results demonstrate that while LLMs serve as effective auxiliary tools for routine research tasks, their implementation in translator education requires developing methodological frameworks for both undergraduate and graduate levels. Key words: large language models; generative AI; research competence; translator training; foreign language education. |
| URI: | http://e-lib.bsufl.by/handle/edoc/17787 |
| ISBN: | 978-985-28-0275-8 |
| Располагается в коллекциях: | Язык в эпоху цифровых трансформаций и развития искусственного интеллекта (статьи) |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 25-32.pdf | 577,04 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.