Інтеграція автоматизованих технологій та штучного інтелекту в навчанні майбутніх прикладних лінгвістів

У статтi розглянуто автоматизованi технологiї опрацювання природної мови, що охоплюють повний спектр завдань — вiд автоматичної транскрипцiї до машинного перекладу. Проаналiзовано сучаснi методи, алгоритми та моделi, якi використовуються для опрацювання текстових та аудiоданих. Особлива увага придiляється iнтеграцiї технологiй розпiзнавання мовлення, синтаксичного й морфологiчного аналiзу, а також генерацiї тексту. Розглянуто досягнення в галузi нейронних мереж, зокрема трансформерiв, якi є основою сучасних систем машинного перекладу. Висвiтлено перспективи використання цих технологiй у рiзних сферах. Окреслено ключовi виклики, зокрема проблеми багатомовностi, точностi опрацювання текстових даних та етичнi аспекти. Зроблено висновки щодо важливостi подальшого розвитку автоматизованих технологiй опрацювання природної мови для забезпечення ефективної мiжмовної комунiкацiї та автоматизацiї рутинних лiнгвiстичних завдань. Мета роботи: дослiдити та обґрунтувати впровадження автоматизованих технологiй i штучного iнтелекту в процес навчання майбутнiх прикладних лiнгвiстiв, а також дослiдити їх вплив на розвиток професiйних компетентностей у цiй галузi. Методологiєю дослiдження слугували теоретичнi та емпiричнi методи, а саме: аналiз i синтез наукових джерел щодо використання автоматизованих технологiй в освiтньому процесi, системного пiдходу до опрацювання природної мови, спостереження, опитування та тестування студентiв, якi використовують сучаснi технологiї в навчаннi. Наукова новизна роботи полягає у систематизацiї технологiй штучного iнтелекту, якi найбiльш ефективнi для навчання прикладнiй лiнгвiстицi; розроблено рекомендацiї щодо iнтеграцiї цих технологiй у навчальнi програми з урахуванням специфiки професiйної дiяльностi лiнгвiстiв. Виявлено вплив автоматизованих iнструментiв на покращення лiнгвiстичних та аналiтичних навичок студентiв. Використання автоматизованих технологiй i штучного iнтелекту значно пiдвищує ефективнiсть пiдготовки майбутнiх прикладних лiнгвiстiв.

The article considers automated natural language processing technologies, covering the full range of tasks — from automatic transcription to machine translation. Modern methods, algorithms, and models are analyzed for processing text and audio data. Special attention is paid to integrating speech recognition technologies, syntactic and morphological analysis, and text generation. Achievements in neural networks, particularly transformers, are the basis of modern machine translation systems. The prospects for using these technologies in various areas are highlighted. Key challenges are outlined, particularly the problems of multilingualism, accuracy of text data processing, and ethical aspects. Conclusions are drawn regarding further developing automated natural language processing technologies to ensure effective interlingual communication and automation of routine linguistic tasks. The work aims to investigate and substantiate the introduction of automated technologies and artificial intelligence into the process of training future applied linguists, as well as to place their influence on the development of professional competencies in this field. The research methodology was theoretical and empirical methods, namely, analysis and synthesis of scientific sources on the use of automated technologies in the educational process, a systematic approach to the processing of natural language, observation, surveying, and testing of students who use modern technologies in learning. The scientific novelty of the work lies in the systematization of artificial intelligence technologies that are most effective for teaching applied linguistics; recommendations have been developed for integrating these technologies into curricula, considering the specifics of the professional activities of linguists. The influence of automated tools on improving students’ linguistic and analytical skills has been revealed. Using automated technologies and artificial intelligence significantly increases the effectiveness of training future applied linguists.