Using the Gamma AI-based web application in the integrated professional language course “Computer Science and a Foreign Language”

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Currently, artificial intelligence (AI) technologies are increasingly being integrated into various professional fields. Simultaneously, the training of skilled professionals demanded in the modern job market cannot be achieved without incorporating AI tools into university curricula. Subject-language integrated courses offered in specialized classes for senior students have three main objectives: a) developing foreign language communication skills; b) laying the foundations of professional competencies; and c) professionally orienting students. The implementation of modern AI technologies in these courses for 10th and 11th grade students will immerse them in the world of their prospective profession and support their professional self-identification.This paper discusses the potential of a web-based application powered by the Gamma AI technology to support career guidance for future computer scientists, addressing some of the challenges they may face in their professional lives.

About the authors

Nikolai Yu. Karev

Derzhavin Tambov State University

Author for correspondence.
Email: karev@tsutmb.ru

Research scholar at Foreign Language Multicultural Education Research Laboratory

Russian Federation, 33 Internatsionalnaya St., Tambov, 392000, Russian Federation

References

  1. Колесников А.А. Профориентационное обучение как особое направление в интегрированном языковом образовании // Иностранные языки в школе. 2021. № 5. С. 40-48. https://elibrary.ru/jhmrgv
  2. Сысоев П.В., Белоусов А.С. Методика профориентационного обучения иностранному языку обучающихся системы среднего профессионального образования // Перспективы науки и образования. 2023. № 2 (62). С. 244-261. https://doi.org/10.32744/pse.2023.2.14, https://elibrary.ru/aavshm
  3. Прохоров А.В. Потенциал технологий искусственного интеллекта в языковой подготовке будущих медиаспециалистов // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 3. С. 589-595. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-3-589-595, https://elibrary.ru/yuvnvd
  4. Сафонова В.В. Программы общеобразовательных учреждений. Английский язык. Про-грамма элективного курса по культуроведению Великобритании (профильный уровень). Москва: Еврошкола, 2003. 176 с.
  5. Сафонова В.В., Сысоев П.В. Элективный курс по культуроведению США в системе профильного обучения английскому языку // Иностранные языки в школе. 2005. № 2. С. 7‑16. https://elibrary.ru/jvzeqj
  6. Завьялов В.В. Особенности отбора предметной стороны содержания обучения английскому языку студентов направления подготовки «Юриспруденция» // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2018. Т. 23. № 177. С. 30-38. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2018-23-177-30-38, https://elibrary.ru/yorlid
  7. Сысоев П.В., Завьялов В.В. Элективный языковой курс «Introduction to Law» в системе профессионально ориентированного обучения иностранному языку в старших классах // Иностранные языки в школе. 2018. №7. С. 10‑18. https://elibrary.ru/xukypj
  8. Колесников А.А. Einführung in die Journalistik: элективный курс на немецком языке. Учебное пособие для 10-11 классов общеобразовательных учреждений (профильный уровень) и школ с углубленным изучением немецкого языка. Рязань: Узорочье, 2010. 184 с. https://elibrary.ru/reskyv
  9. Колесников А.А. Немецкий язык в туристической индустрии: концептуальные основы разработки элективного курса // Иностранные языки в школе. 2012. № 5. С. 19-26. https://elibrary.ru/ozkpgt
  10. Поляков О.Г., Белоусов А.С. Элективный курс на иностранном языке и профессиональная ориентация учащихся старших классов (на примере гуманитарного профиля) // Иностранные языки в школе. 2021. № 5. С. 64-71. https://elibrary.ru/rpbtmi
  11. Карев Н.Ю. Технологии ИИ в обучении учащихся профильных классов в рамках интегрированного курса «Информатика и английский язык» // Иностранные языки в школе. 2025. № 2. С. 47-53. https://elibrary.ru/byjxwh
  12. Прохоров А.В. Использование инструментов искусственного интеллекта в рамках профориентационного языкового элективного курса «Introduction to Media» // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 61-66. https://elibrary.ru/uorylt
  13. Харин В.В., Гаврилов М.В., Агеев Д.В. Использование инструмента GenieAI в преподавании языкового элективного курса профориентационной направленности «Introduction to Law» // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 67-72. https://elibrary.ru/cblpii
  14. Поляков К.Ю., Еремин Е.А. Информатика. Базовый и углубленный уровни. 11 класс. Москва: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2023. 191 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».