Індивідуалізоване вивчення івриту за допомогою трансформерних моделей ШІ: педагогічні можливості та виклики
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У статті проаналізовано потенціал трансформерних моделей штучного інтелекту у викладанні івриту як малопоширеної мови. Розглянуто функціональні можливості моделей GPT, BERT, AlephBERT у створенні навчальних матеріалів, зворотному зв’язку та мовній практиці. Окреслено ключові педагогічні виклики – якість контенту, етика та роль викладача. Зроблено висновок про перспективність інтеграції ШІ за умови педагогічного супроводу та культурної адаптації.
This article analyzes the potential of transformer-based artificial intelligence models in teaching Hebrew as a lowresource language. It examines the capabilities of GPT, BERT, and AlephBERT for generating educational materials, providing feedback, and supporting language practice. Key pedagogical challenges – such as content quality, ethics, and the teacher’s role – are outlined. The study concludes that AI integration is promising if supported by proper pedagogical guidance and cultural adaptation.
This article analyzes the potential of transformer-based artificial intelligence models in teaching Hebrew as a lowresource language. It examines the capabilities of GPT, BERT, and AlephBERT for generating educational materials, providing feedback, and supporting language practice. Key pedagogical challenges – such as content quality, ethics, and the teacher’s role – are outlined. The study concludes that AI integration is promising if supported by proper pedagogical guidance and cultural adaptation.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
978-617-8163-57-0
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Недашківський Є. А. Індивідуалізоване вивчення івриту за допомогою трансформерних моделей ШІ: педагогічні можливості та виклики // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25764.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (10)
- Kasneci E., Seßler K., Küchemann S. та ін. ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education // Learning and Individual Differences. – 2023. – Т. 101. – С. 102274.
- Tlili A., Boulus S., Adarkwah M. та ін. What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education // Smart Learning Environments. – 2023. – Т. 10. – C. 1-24.
- Sharing Less Commonly Taught Languages in Higher Education: Collaboration and Innovation / за ред. E. Heidrich Uebel, A. Kraemer, L. Giupponi. – London: Routledge, 2024. – 264 с.
- Schreyer C., Granadillo T., Daveluy M. The risk of 'taking urgent steps': linguistic diversity and the International Decade of Indigenous Languages // Journal of Multilingual and Multicultural Development. – 2022. – Т. 43, № 3. – С. 195–199.
- Hedderich M. A., Lange L., Adel H. та ін. A Survey on Recent Approaches for Natural Language Processing in Low-Resource Settings // Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics. – 2021. – С. 2545-2568.
- Vanetik N., Litvak M., Liebeskind C., Hmdia O., Abu Madeghem R. Offensive language detection in Hebrew: can other languages help? // Proceedings of the 13th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2022), Marseille, 20–25 June 2022 / European Language Resources Association. – Marseille, 2022. – С. 3715–3723.
- Bender E. M., Koller A. Climbing towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Data // Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. – 2020. – С. 5185–5198.
- Leslie D. Understanding Artificial Intelligence Ethics and Safety: A guide for the responsible design and implementation of AI systems in the public sector. London: The Alan Turing Institute, 2020. 42 .
- Leslie D. Understanding Artificial Intelligence Ethics and Safety: A guide for the responsible design and implementation of AI systems in the public sector. – London: The Alan Turing Institute, 2020. – 42 с.
- Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. – Boston: Center for Curriculum Redesign, 2019. – 127 с.