چکیده
گسترش سریع هوش مصنوعی مولد شرایط آموزش و یادگیری زبانهای خارجی را تغییر داده است. در آموزش زبان روسی، سامانههای مکالمه مبتنی بر هوش مصنوعی، بازخورد خودکار، تولید محتوای تطبیقی و منابع دیجیتال چندوجهی، فرصتهای تازهای برای تمرین فردی و ارتباط در بافت فراهم میکنند. در عین حال، دسترسی به این فناوریها پرسشهایی درباره خودمختاری یادگیرنده، ارزیابی انتقادی اطلاعات تولیدشده توسط ماشین، بار شناختی، تفسیر فرهنگی و تغییر نقش معلم ایجاد میکند. این مقاله مفهومی چارچوبی برای یادگیری چندوجهی زبان روسی با پشتیبانی هوش مصنوعی ارائه میکند که قابلیتهای فناورانه را با رشد یادگیرنده مرتبط میسازد و فناوری را هدف آموزشی مستقل تلقی نمیکند. چارچوب پیشنهادی بر پنج بُعد بههمپیوسته استوار است: شخصیسازی با پشتیبانی هوش مصنوعی، طراحی تکلیف چندوجهی، خودمختاری یادگیرنده، سواد انتقادی هوش مصنوعی و شایستگی ارتباطی میانفرهنگی. این چارچوب استدلال میکند که هوش مصنوعی زمانی از نظر آموزشی ثمربخش است که یادگیرندگان در توالیهای هدفمند آموزشی، منابع دیجیتال را فعالانه انتخاب، ارزیابی، تعدیل و درباره آنها تأمل کنند. یادگیری چندوجهی نیز نه بهعنوان انباشت ساده متن، صدا، تصویر، ویدئو و گفتوگو، بلکه بهعنوان استفاده هماهنگ از شیوههای مختلف برای ساخت معنا و پشتیبانی از کنش زبانی در نظر گرفته میشود. مقاله همچنین پیشنهاد میکند که سواد انتقادی هوش مصنوعی در آموزش زبان روسی ادغام شود تا یادگیرندگان بتوانند عدم قطعیت را تشخیص دهند، خروجیهای نامناسب یا سوگیرانه را شناسایی کنند و پاسخهای هوش مصنوعی را با منابع معتبر زبانی و فرهنگی مقایسه کنند. این چارچوب مبنایی مفهومی برای برنامهریزی درسی، میانجیگری معلم، طراحی ارزشیابی و پژوهشهای تجربی آینده در آموزش روسی بهعنوان زبان خارجی فراهم میکند.
کلیدواژهها
هوش مصنوعی؛ زبان روسی بهعنوان زبان خارجی؛ یادگیری چندوجهی؛ خودمختاری یادگیرنده؛ سواد انتقادی هوش مصنوعی؛ شایستگی ارتباطی میانفرهنگی
عنوان اصلی مقاله
Designing AI-Supported Multimodal Russian Language Learning: A Conceptual Framework for Learner Autonomy, Critical AI Literacy, and Intercultural Competence
English Abstract
The rapid expansion of generative artificial intelligence (GenAI) is changing the conditions under which foreign languages are taught and learned. In Russian language education, AI-based conversational systems, automated feedback, adaptive content generation, and multimodal digital resources create new possibilities for individualized practice and contextualized communication. At the same time, the availability of these technologies raises pedagogical questions concerning learner autonomy, critical evaluation of machine-generated information, cognitive overload, cultural interpretation, and the changing role of the teacher. This conceptual article develops a framework for AI-supported multimodal Russian language learning that connects technological affordances with learner development rather than treating technology as an educational outcome in itself. The proposed framework is organized around five mutually dependent dimensions: AI-supported personalization, multimodal task design, learner autonomy, critical AI literacy, and intercultural communicative competence. The framework argues that AI becomes educationally productive when learners actively select, evaluate, adapt, and reflect on digital resources within purposeful pedagogical sequences. Multimodal learning is therefore treated not as the simple accumulation of text, audio, image, video, and dialogue, but as the coordinated use of modes to construct meaning and support linguistic action. The article further proposes that critical AI literacy should be integrated into Russian language instruction so that learners can recognize uncertainty, detect inappropriate or biased outputs, and compare AI responses with reliable linguistic and cultural sources. The resulting framework provides a conceptual basis for curriculum planning, teacher mediation, assessment design, and future empirical research in Russian as a foreign language.
تاریخچه انتشار
| مرحله | تاریخ |
|---|---|
| دریافت | ۲۰۲۶/۰۸/۱۷ |
| بازنگری | بهصورت جداگانه ثبت نشده |
| پذیرش | بهصورت جداگانه ثبت نشده |
| انتشار آنلاین | ۲۰۲۶/۰۹/۱۷ |
شیوه استناد
فایلهای مقاله
PDF (Full Text) فایلهای تکمیلی: ندارد