Библиографическое описание:ЦИФРОВЫЕ МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ И РАЗВИТИЯ РЕЧЕВЫХ НАВЫКОВ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА : научное издание / И. А. Цветочкина, Д. А. Леконцев, О. А. Леконцева. - Текст : непосредственный // Цифровое моделирование экономики. - 2025. - Т. 2, № 4. - С. 105-116.
Аннотация:В статье рассматриваются возможности применения технологий обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) для цифровой диагностики и развития речевых навыков. Новизна исследования заключается в разработке концептуальной модели, которая преодолевает дихотомию между развитой педагогической теорией, четко определяющей цели формирования коммуникативной компетентности, и стремительно развивающимся технологическим инструментарием (NLP, машинное обучение), способным формализовать и воспроизводимо измерять отдельные параметры устной речи. Показана актуальность объективной оценки устной речи в условиях цифровой экономики и экономики знаний, где коммуникативные навыки становятся ключевым нематериальным активом. В работе обосновывается педагогическая валидность формализуемых речевых параметров (лексическое разнообразие, темп, паузация) через их связь с когнитивными процессами и коммуникативной эффективностью, а также доказывается развивающий потенциал цифровых систем за счёт обеспечения объективной обратной связи, персонализации «зоны ближайшего развития» и формирования цифровой образовательной среды. Предлагается концептуальная модель цифровой системы, основанной на формализации ключевых параметров речи и их интеграции в комплексный диагностический профиль. Теоретическую основу модели составляют положения психолингвистической теории речевой деятельности, трансакционной теории обучения и компетентностного подхода. Обосновывается потенциал использования подобных систем в образовательных и саморазвивающих цифровых средах для преодоления ограничений традиционных субъективных и трудно масштабируемых методов оценки. Перспективы исследования связаны с экспериментальной апробацией модели и оценкой её эффективности в реальных условиях.
The article examines the possibilities of applying Natural Language Processing (NLP) technologies for digital diagnostics and development of speech skills. The novelty of the research lies in the development of a conceptual model that overcomes the dichotomy between developed pedagogical theory, which clearly defines the goals of forming communicative competence, and rapidly evolving technological tools (NLP, machine learning) capable of formalizing and reproducibly measuring individual parameters of oral speech. The relevance of objective assessment of oral speech in the context of the digital economy and knowledge economy is shown, where communication skills become a key intangible asset. The work substantiates the pedagogical validity of formalizable speech parameters (lexical diversity, speech rate, pausing) through their connection with cognitive processes and communicative effectiveness. It also proves the developmental potential of digital systems through the provision of objective feedback, personalization of the "zone of proximal development," and the formation of a digital educational environment. A conceptual model of a digital system based on the formalization of key speech parameters and their integration into a comprehensive diagnostic profile is proposed. The theoretical basis of the model consists of the principles of psycholinguistic theory of speech activity, transactional learning theory, and the competency-based approach. The potential of using such systems in educational and self-developing digital environments to overcome the limitations of traditional subjective and difficult-to-scale assessment methods is substantiated. The prospects of the study are related to the experimental testing of the model and evaluation of its effectiveness in real conditions.
