Захцер Елена Михайловна — старший преподаватель, кафедра английского языка и профессиональной коммуникации.
Москва
Elena M. Zakhtser — Senior Lecturer, Department of English and Professional Communication, Financial University under the Government of the Russian Federation.
Moscow
В статье представлена концепция «промпт-инжиниринга» (инженерии подсказок) как важной составляющей современной практики взаимодействия с системами искусственного интеллекта (ИИ), особенно в образовательной и учебно-методической среде. Предлагается краткий исторический экскурс в развитие технологий ИИ и постепенное формирование искусства промпт-инжиниринга, главной целью которого является получение максимально релевантного и точного ответа модели ИИ за счет правильно написанных инструкций. Формулируются ключевые понятия, связанные с инженерией подсказок, и выделяются ее особенности как нового междисциплинарного инструмента, находящегося на стыке лингвистики, педагогики, когнитивной психологии и информационных технологий. Особое внимание уделяется процессу создания эффективных подсказок (запросов), правилам их построения, распространенным ошибкам и техникам их написания с учетом целей обучающихся (пользователей) и характера поставленной задачи. Теоретическая часть сопровождается подробными практическими примерами использования этих техник и их комбинаций при обучении иностранному языку в неязыковых вузах. Описан пошаговый алгоритм, позволяющий адаптировать большой объем учебного материала для целей промежуточной или итоговой аттестации по дисциплине «Английский язык в профессиональной сфере», включая генерацию текстов разного уровня лексической и грамматической сложности, ментальных карт и средств самоконтроля. статья содержит практические рекомендации по организации самостоятельной работы с ИИ-моделями для обучающихся с разным уровнем владения языком, мотивированностью, выбранной учебной стратегией и интеллектуальной готовностью к обучению. В заключении приводятся результаты применения описанных техник промпт-инжиниринга и анализируется их потенциальное влияние на качество обучения, успеваемость, вовлеченность и развитие языковой самостоятельности обучающихся.
The article presents the concept of “prompt engineering” as an important component of modern practice of interaction with artificial intelligence (AI) models, especially in educational and teaching and learning environments. A brief historical overview into the development of AI technologies and the gradual formation of the art of Prompt Engineering, the main goal of which is to obtain the most relevant and accurate response of an AI model through correctly written instructions, is proposed. Key concepts related to Prompt Engineering are formulated and its features are highlighted as a new interdisciplinary tool located at the intersection of linguistics, pedagogy, cognitive psychology and information technology. Special attention is paid to the process of creating effective prompts (queries), rules of their construction, common mistakes and techniques of their writing taking into account the goals of learners (users) and the nature of the task. The theoretical part is accompanied by detailed practical examples of using these techniques and their combinations in teaching a foreign language at non-language universities. The article describes a step-by-step algorithm that allows to adapt a large amount of educational material for the purposes of interim or final certification in the discipline “English for professional purposes”, including the generation of texts of different levels of lexical and grammatical complexity, mental maps and means of self-control. The article contains practical recommendations for organising independent work with AI models for students with different levels of language proficiency, motivation, chosen learning strategy and intellectual readiness for learning. It concludes with the results of the application of the described prompt-engineering techniques and analyses their potential impact on the quality of learning, achievement, engagement and development of learners’ linguistic independence.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.