ДОСВІД ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОЛІНГВІСТИЧНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ ПІДГОТОВКИ МАЙБУТНІХ ФАХІВЦІВ В УМОВАХ ОСВІТНЬО-ІНФОРМАЦІЙНОГО СЕРЕДОВИЩА ТЕХНІЧНОГО УНІВЕРСИТЕТУ
DOI:
https://doi.org/10.18372/2411-264X.23.18178Ключові слова:
навчальний процес; нейролінгвістичні технології; майбутні фахівці; освітньо-інформаційне середовище; технічний університетАнотація
У статті представлено досвід використання нейролінгвістичних технологій у навчальному процесі технічного університету, який має значний вплив на якість освіти та результативність майбутніх фахівців. Мета статті полягає у реалізації досвіду використання нейролінгвістичних технологій для вирішення освітніх завдань у майбутній діяльності. Це допомагає створити індивідуальні навчальні підходи та ресурси, які враховують потреби та стиль навчання кожного студента. Використання автоматизованих систем для контроля та вимірювання результативності знань сприяє об'єктивному оцінюванню компетентностей майбутніх фахівців.
Завдання дослідження полягає у розкритті досвіду використання нейролінгвістичні технології, що допоможе створити більш доступні та інтегровані навчальні матеріали, включаючи віртуальні лабораторії, інтерактивні підручники та інші ресурси. Методи дослідження полягають у вивченні й узагальненні вітчизняного та зарубіжного досвіду для формування концептуальних положень підготовки майбутніх фахівців в умовах освітньо-інформаційного середовища, наукового аналізу, а також спостереження за навчальним процесом.
Результати. Запропоновані технології можуть забезпечити індивідуальну підготовку майбутніх фахівців з різними напрямами та рівнем підготовленості, а також покращити освітній процес. Великі обсяги даних, що збираються завдяки нейролінгвістичним технологіям, можуть бути використані для аналізу та вдосконалення навчального процесу. Використання нейролінгвістичних технологій може зробити освіту доступною для студентів з різних країн та мовних груп. Інтерактивні заняття побудовані на основі нейролінгвістичних технологій підвищують мотивацію майбутніх фахівців до навчання.
Висновок. Успішне впровадження нейролінгвістичних технологій у навчальний процес допомагає планувати, організовувати, забезпечувати та контролювати підготовку майбутніх фахівців.
Посилання
Про схвалення Стратегії розвитку системи вищої освіти в Україні на 2022 – 2032 роки (2022). Розпорядження КМ України від 23 лютого 2022 року № 286-р. Режим доступу: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/286-2022-%D1%80#Text.
Aggarwal, C. (2018). Neural Networks and Deep Learning: A Textbook / IBM T. J. Watson Research Center International Business Machines Yorktown Heights, NY, USA, 497 р. Режим доступу:https://www.academia.edu/42981452/Neural_Networks_and_Deep_Learning_Charu_C_Aggarwal
Brown et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. / Computation and Language, 25 р.
Режим доступу:https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf.
Cer D. et al. Universal Sentence Encoder (2018). Computation and Language Режим доступу https://arxiv.org/abs/1803.11175.
Clark, K., Luong, M.-T., Le, Q., & Manning, C. (2020). ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators / Published as a conference paper at ICLR 2020. Режим доступу https://arxiv.org/pdf/2003.10555.pdf%3C/p%3E.
Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding / Academia.edu, 24 May 2019, 16 р. Режим доступу: https://www.academia.edu/41552448/BERT_Pre_training_of_Deep_Bidirectional_Transformers_for_Language_Understanding.
Goldberg, Y. (2017). Neural Network Methods in Natural Language Processing / Synthesis lectures on human language technologies, 285 р. Режим доступу https: //www.academia.edu/35854753/Neural_Network_Methods_for_Natural_Language_Processing.
Jurafsky, D. & Martin, J. (2023). Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition / Draft of January 7, 2023, 636 р. Режим доступу https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ed3book.pdf.
Manning, C. & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing / The MIT Press Cambridge, Massachusetts London, England, 680 р. Режим доступу https://www.academia.edu/7452675/Foundations_of_Statistical_Natural_Language_Processing.
Vaswan, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2023). Attention Is All You Need. 31st Conference on Neural Information Processing Systems, Long Beach, CA, USA. 2 Aug 2023, 15 р. Режим доступу https://www.semanticscholar.org/paper/Attention-is-All-you-Need-Vaswani-Shazeer/204e3073870fae3d05bcbc2f6a8e263d9b72e776
