Влияние крупных языковых моделей на процессы и результаты совместного обучения в высшем образовании по английскому переводу

Совместное обучение является важным методом преподавания английского перевода в китайских вузах и находится под влиянием развития крупных языковых моделей (LLM). Предыдущие исследования в основном сосредоточены на применении LLM отдельными студентами, тогда как информация о влиянии этих моделей на групповую динамику при совместной работе ограничена. Чтобы восполнить этот пробел, наше исследование изучает эффект LLM, выступающей в роли третьего участника, на процедуры и результаты совместного обучения. Была проведена сравнительная экспериментальная работа с участием 372 студентов бакалавриата и магистратуры, обучающихся по специальности «английский язык» в Китае; участники были случайным образом разделены на две группы: контрольную группу, работающую без LLM, и экспериментальную группу, в которой LLM была включена в команду «человек–человек–ИИ». Качество перевода, данные анкет и записи процесса обеих групп были проанализированы смешанным методом для сравнения. Результаты показывают отсутствие значительной разницы в итоговом качестве перевода между двумя группами, однако экспериментальная группа отметила существенно более высокую воспринимаемую эффективность и удовлетворённость задачей. Качественный анализ поясняет этот результат, указывая, что участие LLM изменяет процедуру совместной работы. Это изменение включает переход от генерирующих к оценочным переговорам в процессе принятия решений и также приводит к формированию неформальных ролей. Исследование приходит к выводу, что в совместном обучении LLM влияют на процесс, а не напрямую улучшают содержательную сторону. Эти выводы важны для разработки эффективного преподавания английского перевода с участием человека и ИИ в контексте китайского высшего образования.