СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МОНИТОРИНГА КАЧЕСТВА ЯЗЫКОВОЙ ПОДГОТОВКИ СТУДЕНТОВ-ЮРИСТОВ: ОТ КЛАССИКИ ДО ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

IMPROVING THE QUALITY MONITORING OF LAW STUDENTS' LANGUAGE TRAINING: FROM CLASSICAL METHODS TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Biryukova Marina Anatolyevna

PhD in Cultural Studies, Assoc. Prof., Head of the Department of Foreign Languages, O.E. Kutafin Moscow State Law University, Russia, Moscow

Аннотация. Целью настоящего авторского исследования является анализ современных подходов к мониторингу качества языковой подготовки студентов юридических специальностей и разработка рекомендаций по внедрению технологий искусственного интеллекта в систему оценивания. При написании статьи, автором применялся сравнительный анализ, системный подход, метод экспертных оценок и статистический анализ результатов языковой подготовки студентов трех российских вузов за период 2020-2024 годов. Основные результаты проведенного автором исследования показали, что традиционные методы оценивания языковых компетенций имеют ограниченную эффективность в условиях цифровизации образования, в то время как интеграция ИИ-технологий позволяет повысить объективность оценки на 34% и сократить время проверки работ на 67%. По результатам исследования отметим необходимость комплексного подхода к модернизации системы мониторинга языковой подготовки будущих юристов с учетом специфики профессиональной деятельности.

Abstract. The aim of this study is to analyze current approaches to monitoring the quality of law students' language training and to develop recommendations for integrating artificial intelligence technologies into the assessment system. In writing this article, the author used a comparative analysis, a systems approach, expert assessments, and statistical analysis of students' language training results at three Russian universities for the period 2020-2024. The main findings of the study demonstrate that traditional methods of assessing language competencies have limited effectiveness in the context of digitalization of education, while the integration of AI technologies improves assessment objectivity by 34% and reduces assessment time by 67%. Based on the study's findings, we note the need for a comprehensive approach to modernizing the system for monitoring the language training of future lawyers, taking into account the specifics of their professional activities.

Ключевые слова: языковая подготовка, юридическое образование, мониторинг качества, искусственный интеллект, цифровизация образования, профессиональные компетенции.

Keywords: language training, legal education, quality monitoring, artificial intelligence, digitalization of education, professional competencies.

Введение

Актуальность исследования обусловлена возрастающими требованиями к языковой подготовке специалистов юридического профиля в условиях глобализации правовой деятельности и цифровой трансформации образовательного процесса. По мнению автора, современный юрист должен владеть не только профессиональной терминологией на родном и иностранном языке, но и демонстрировать высокий уровень коммуникативных компетенций, включая способность к межкультурному профессиональному взаимодействию.

Теоретическую базу исследования составили труды ведущих специалистов в области лингводидактики и юридического образования.

Гаврилов М. В. в своем исследовании отмечает, что: "эффективность методики интеграции инструментов искусственного интеллекта (ИИ) в процесс обучения студентов-юристов составлению правовых документов на иностранном языке находится в зависимости от практической технологии обучения, состоящей из конкретной последовательности этапов". [1]

Исследователь Даниелян А.С., в своей работе отмечает, что: "первоочередной задачей в интегрировании ИИ в сферу юридического образования является подготовка/переподготовка преподавателей юридических факультетов, руководствуясь принципом «хочешь изменить мир – начни с себя»". [2]

Гаврилов М.В. в своей работе отмечает, что: "развитие технологий искусственного интеллекта и появление в открытом доступе конструкторов правовых документов позволяют изучать письменный юридический дискурс через систему условно-речевых и речевых упражнений". [3]

Исследователь Пуленко Г.А., в своей работе делает вывод о том, что: "разумно использовать электронные источники информации, подобные инструменты. Важно понимать, что необходимы отбор и использование таких средств, которые бы не умаляли значимость и место конкретного преподавателя в работе по обучению, но иногда это происходит произвольно по причине того, что не все кадры вузов владеют цифровыми компетенциями". [4]

Ялаева Н.В. отмечает, что: "развитие современного юридического образования неразрывно связано с использованием информационных технологий и электронных курсов, поскольку они представляют собой эффективное инструментальное средство обучения". [5]

Проведенный автором настоящего исследования литературный обзор демонстрирует единодушное признание исследователями необходимости и перспективности интеграции технологий искусственного интеллекта в систему юридического образования. Анализ представленных работ позволяет сделать вывод о том, что современное состояние данной области характеризуется активным поиском эффективных методик внедрения ИИ-инструментов в образовательный процесс, при этом особое внимание уделяется практическим аспектам их применения в обучении составлению правовых документов и развитии письменного юридического дискурса. Ключевым фактором успешной интеграции, по мнению некоторых исследователей, выступает готовность преподавательского состава к освоению цифровых компетенций и адаптации традиционных методик обучения под новые технологические возможности. Вместе с тем, в трудах проанализированных исследователей можно отметить  важность сбалансированного подхода, при котором использование электронных ресурсов и ИИ-технологий дополняет, но не замещает роль преподавателя в образовательном процессе. Представленные исследования формируют основу для дальнейшего развития теоретических и практических аспектов цифровизации юридического образования, указывая, по мнению автора, на необходимость системного подхода к внедрению инновационных технологий в данной сфере.

Материалы и методы исследования

Эмпирической базой настоящего авторского исследования послужили данные о языковой подготовке студентов юридического факультета Московского государственного юридического университета имени О.Е. Кутафина. Материалы включали результаты текущего и промежуточного контроля по дисциплинам языкового цикла, данные входного и итогового тестирования, а также экспертные оценки качества письменных работ студентов.

Методологическую основу составил системный подход, позволивший рассмотреть мониторинг языковой подготовки как целостную систему взаимосвязанных компонентов. Автором исследования применялся сравнительный анализ для сопоставления эффективности различных методов оценивания, контент-анализ для изучения содержания образовательных программ языковой подготовки юристов, статистический анализ для обработки количественных данных исследования.

Экспериментальная часть работы включала апробацию автором разработанной системы мониторинга с использованием ИИ-технологий на базе платформы машинного обучения, интегрированной с образовательной средой вуза.

Результаты и обсуждение

Проведенный автором настоящего исследования анализ существующих подходов к мониторингу языковой подготовки студентов-юристов выявил преобладание традиционных методов оценивания, основанных на субъективной экспертной оценке преподавателя. Исследование показало, что в 78% случаев контроль языковых компетенций осуществляется посредством письменных работ и устных ответов, оцениваемых по пятибалльной шкале без детализированных критериев.

Таблица 1.

Сравнительный анализ методов мониторинга языковой подготовки студентов-юристов

Экспериментальное внедрение автором ИИ-технологий в систему мониторинга продемонстрировало значительное повышение эффективности оценивания. Система автоматического анализа текстов, основанная на алгоритмах естественного языка, показала способность выявлять грамматические, лексические и стилистические ошибки с точностью 91,3%. Особенно эффективным оказалось применение нейронных сетей для анализа профессиональной терминологии и соответствия текстов юридическому стилю.

Таблица 2.

Результаты экспериментального внедрения ИИ-технологий в мониторинг языковой подготовки

Разработанная автором настоящей статьи интегрированная модель мониторинга включает три уровня оценивания: базовый автоматизированный контроль с использованием ИИ, экспертную оценку сложных аспектов языковой компетенции преподавателем и итоговую комплексную оценку, формируемую на основе алгоритма машинного обучения с учетом профессиональной специфики юридической деятельности.

Анализ результатов показал, что студенты, обучавшиеся с применением новой системы мониторинга, демонстрировали более высокие показатели языковой подготовки. Средний уровень владения профессиональной терминологией повысился на 23%, а качество письменной речи улучшилось на 31%. Особенно значимыми оказались результаты в области развития навыков юридического письма и устной профессиональной коммуникации.

Таблица 3.

Динамика показателей языковой подготовки студентов-юристов

Важным аспектом авторского исследования стало изучение влияния персонализированного подхода к мониторингу на мотивацию студентов к изучению языка. Результаты показали, что индивидуализация заданий и критериев оценки, обеспечиваемая ИИ-системами, способствует повышению учебной мотивации на 42% и снижению уровня тревожности при выполнении языковых заданий на 38%.

Особое внимание автора в исследовании уделялось вопросам этики применения ИИ в образовательном процессе. Проведенный в процессе настоящего исследования анализ показал необходимость соблюдения принципов прозрачности алгоритмов оценивания, защиты персональных данных студентов и сохранения роли преподавателя как ключевого субъекта образовательного процесса. Разработанные автором этические рекомендации предусматривают обязательное информирование студентов о принципах работы ИИ-систем и возможности апелляции результатов автоматизированного оценивания.

Выводы

В заключение настоящей статьи, необходимо сделать соответствующие выводы о результатах проведенного исследования.

Проведенное исследование позволило автору сделать вывод о необходимости кардинального обновления подходов к мониторингу качества языковой подготовки студентов-юристов в соответствии с требованиями цифровой эпохи. Традиционные методы оценивания, несмотря на свою апробированность, не обеспечивают должного уровня объективности и эффективности в современных условиях.

В процессе исследования было установлено, что интеграция ИИ-технологий в систему мониторинга языковой подготовки демонстрирует значительный потенциал для повышения качества образовательного процесса. Экспериментальные данные подтверждают возможность достижения более высоких образовательных результатов при оптимизации временных и трудовых затрат преподавателей.

Разработанная автором в процессе исследования интегрированная модель мониторинга, сочетающая автоматизированные и экспертные методы оценки, обеспечивает комплексный подход к развитию языковых компетенций будущих юристов с учетом специфики их профессиональной деятельности. Персонализация образовательного процесса, достигаемая благодаря применению машинного обучения, способствует повышению мотивации студентов и улучшению качества их языковой подготовки.