Актуальность исследования обусловлена возрастающим в образовании интересом к нейронным сетям как современному инструменту обучения в высшей школе. Целью исследования является анализ основного функционала искусственного интеллекта в генерировании и преобразовании текста. Важной траекторией видится изучение перспектив применения нейронных сетей в формировании иноязычной письменной компетенции в техническом вузе. В статье представлен анализ понятия «письменная компетенция», описаны подходы, выделяемые в обучении письменной речи, в частности, обучению написанию эссе. В работе использовались такие базовые методы исследования как теоретический анализ литературы, сопоставительный анализ и обобщение. Определены характерные черты текстов, сгенерированных нейронной сетью и контрольного авторского текста. Авторы приходят к выводу, что контрольный текст обладает содержательной глубиной, разнообразием аргументов и особой эмоциональной связью с читателями. Отличительной чертой контрольного текста служит его контекстуальность. Сгенерированный искусственной нейронной сетью ответ представляет собой текст, характеризующийся поверхностным смысловым наполнением, предсказуемостью и генерализацией. На языковом уровне отмечается наличие широко воспроизводимых и высокочастотных коллокаций. Тексты, полученные в ответ на запросы по редактированию и преобразованию контрольного текста, представляют собой перефразирование и развертывание текста оригинала на лексическом и синтаксическом уровнях с сохранением исходного содержательного компонента. Результаты исследования могут быть интересны преподавателям высшей школы, специалистам и практикам, а также широкому кругу лиц, проявляющим интерес к лингводидактическим возможностям искусственного интеллекта.
The pertinence of the study stems from the growing interest in education to the neural networks as a modern tool for learning in higher education. The aim of the study is to analyze the main functionality of artificial intelligence in text generation and transformation. The prospects for the application of neural networks in the formation of foreign-language written competence in a technical university are seen as the important locus of the study. The article presents an analysis of the term «written competence», describes the approaches emphasized in teaching writing, focusing on essay writing in particular. Such basic research methods as theoretical analysis of literature, comparative analysis and generalization are used in the paper. The particular features of the texts generated by the neural network and the control author's text are described. The authors come to the conclusion that the control text has a substantial depth, a variety of arguments and a special emotional connection with readers. The distinctive feature of the control text is its contextuality. The response generated by the artificial neural network is a text characterized by the trivial semantic content, predictability and generalization. At the linguistic level, the usage of widely reproducible and high-frequency collocations is revealed. The texts obtained in response to the requests for editing and the control text enhancements represent a paraphrase and the original text extension at the lexical and syntactic levels while preserving the original content component. The findings can be of great interest to higher school educators, specialists and practitioners, as well as to a wide range of people interested in the linguo-didactic possibilities of artificial intelligence.