Gimnazija Karlovac / Universidad de Magallanes
Premda generativna sposobnost stvaranja teksta koju umjetna inteligencija (UI) nudi u poučavanju jezika može biti izazov, ona također nudi mnoge mogućnosti. Umjetna inteligencija može funkcionirati i kao potpora u usvajanju hrvatskoga kao drugoga i stranoga jezika. Izlaganje će predstaviti alate utemeljene na UI tehnologijama koji omogućuju personalizirano i interaktivno učenje te će se prikazati primjeri dobre prakse. Prikazat će se kako nastavnici mogu koristiti alat ChatGPT za e vježbanje konverzacije, ispravak pogrešaka i izradu prilagođenih zadataka. Također će biti riječi i o tome kako prepoznati tekst koji je napisao taj alat. Predstavit će se zadaci pomoću kojih polaznici programa učenja hrvatskoga kao drugoga i stranoga jezika pomoću Hašeka, alata za ispravljanje stilskih, pravopisnih i gramatičkih pogrešaka, mogu usustavljivati znanje o hrvatskome jeziku. Prikazat će se kartice za obogaćivanje vokabulara napravljene u alatu Anki. U drugom će se dijelu izlaganja predstaviti govorni komunikatori izrađeni alatima poput Speechlinga i Forva. Naime, posrijedi su alati koji se bave prozodijskim obilježjima jezika te će se propitati njihove mogućnosti u kontekstu hrvatskoga jezika. Cilj je izlaganja potaknuti raspravu o mogućnostima i granicama upotrebe UI alata u nastavi jezika te ukazati na potencijal koji oni imaju u suvremenome obrazovanju u svrhu učenja hrvatskoga kao drugoga i stranoga jezika.
Ključne riječi: umjetna inteligencija, UI, primjeri dobre prakse, hrvatski kao drugi i strani jezik
Filozofski fakultet Sveučilišta u Zagrebu
U izlaganju ćemo se osvrnuti na neke od pjesama poznatog hrvatskog kantautora Zlatana Stipišića Gibonnija koje u kontekstu nastave HIJ-a mogu biti polazni tekstovi uz pomoć kojih se razvijaju učeničke jezične kompetencije, ali i proširuje znanje o hrvatskoj kulturi. Ponajprije dotaknut ćemo se stilističkih obilježja što se u Gibinim stihovima pojavljuju na fonološkoj (npr. ikavski refleks praslavenskog jata: Već je vrime da se pomirim sa svitom; Da se lita mogu pripolovit), morfološkoj (npr. tvorba infinitiva bez završnog i: moglo bi bit da je lakše umrit; kako ću sebi prid oči izać), sintaktičkoj (npr. položaj enklitika: šta ti vridi da ga prizna kad zavolio ga ne bi; ja nestat ću, zamoli me) te leksičkoj razini (npr. talijanizmi: Bella figura, bella pitura; to su neki furešti, bisni judi). Također ćemo izdvojiti provodne motive Gibonnijevih pjesama poput ljubavi, prirode te pomirenja. I na kraju upoznat ćemo se s knjigom Drvo. Priče o pjesmama (2024) koju je priredio Đorđe Matić a u kojoj se nalaze tekstovi različitih stilova inspirirani pjesmama Zlatana Stipišića Gibonnija. Priređivač, između ostalog, uvodno poručuje kako općenito od pjesama slušatelji stvaraju vlastite slike i proživljavaju osjećaje koje ugrađuju u svoja životna iskustva te da uvršteni tekstovi potvrđuju da nas sve, bez obzira na razlike u jezicima i kulturama, može nadahnuti jedinstvena Gibina poetika.
Ključne riječi: Zlatan Stipišić Gibonni, stihovi i glazba, hrvatski kao drugi i strani jezik
Jagelonsko sveučilište u Krakovu, Poljska
Neiscrpna borba protiv umjetne inteligencije (UI) tijekom njezinog predstavljanja svijetu nije urodila plodom, modeli su sve brojniji, izbor je naizgled sve veći, a uporaba svakodnevno raste. Jedan od najvećih problema današnjice jest upravo prekomjerna uporaba UI-a od strane učenika i studenata. No, na koji način nastavnici mogu koristiti UI u svojem radu i je li to uopće etično? Kako si možemo olakšati pripremu nastavnih materijala i sadržaja i je li UI u ovom području pouzdana? U ovom kratkom izlaganju pokazat ću odgovore na ova pitanja, prikazati rezultate kraćeg istraživanja na Institutu za slavensku filologiju Jagelonskog sveučilišta u Krakovu i demonstrirati konkretne primjere uporabe nekih od modela umjetne inteligencije u nastavničkom radu tijekom priprema nastavnih materijala. Prikazat će se načini davanja uputa UI-u (tzv. prompt) jezikom prilagođenim komunikaciji i razumijevanju umjetne inteligencije. Cilj je ovog izlaganja razmjena iskustava, izazova u radu i predstavljanje potencijalnih rješenja. Poseban naglasak bit će na materijalima potrebnima za vještinu razumijevanja pročitanog teksta na raznim razinama poznavanja stranog jezika prema ZEROJ-u. Govorit će se o ograničenjima uporabe hrvatskog jezika u komunikaciji s UI-em kao i ograničenjima u samoj uporabi UI-a za potrebe učenja hrvatskog kao drugog i stranog jezika.
Ključne riječi: umjetna inteligencija, UI, nastavni materijali, hrvatski kao drugi i strani jezik
MZOM, Zagreb / Filozofski fakultet u Ljubljani
U kontekstu očekivanja prema kojima se predviđa eksponencijalni rast tzv. umjetne inteligencije, tj. njezinih generativnih jezičnih modela, iskristalizirala su se dva pristupa prema onome što bi ona čovječanstvu mogla donijeti u bliskoj budućnosti. Prvi, nazovimo ga utilitarni ili ekonomski pristup, u njoj i dalje vidi samo koristan virtualni mehanizam i bezopasan alat kojim ćemo se služiti radi rješavanja kompleksnih kako analitičkih tako i sintetičkih zadaća i problema, čime će se navodno uvećavati naši spoznajni uvidi kao i profesionalni probici, a skraćivati vrijeme rada i smanjivati troškovi. Drugi, nazovimo ga humanistički pristup, u njoj vidi mnogostruke prijetnje za pojedince i društvo, i to u smislu socijalne sigurnosti, autorskih prava i ljudske kreativnosti, napose u jezičnoj umjetnosti kakva je književnost. Bez obzira na to kojemu se pristupu priklonili, ostaje činjenica da dotična digitalna pojavnost već danas uvelike prožima učenje i poučavanje u različitim područjima, a to vrijedi kada je posrijedi i učenje/poučavanje jezika, poglavito stranoga. Stoga se nadaje pitanje kako oni koji uče strane jezike promišljaju navedenu problematiku. U svrhu stjecanja okvirna uvida u takva promišljanja proveden je upitnik u kojem se studente (lektorata) hrvatskoga jezika na Filozofskome fakultetu Sveučilišta u Ljubljani pita kojemu su od ta dva pristupa bliži, u kojoj mjeri i zašto koriste umjetnu inteligenciju, tj. koje aplikacije za učenje jezika koriste, odnosno bi li se ona trebala, i na koji način, implementirati u nastavu (i koja bi, primjerice, bila uloga nastavnika u takvoj nastavi) i sl.
Ključne riječi: umjetna inteligencija, UI, učenje/poučavanje jezika, hrvatski kao drugi i strani jezik
Institut za hrvatski jezik / Filozofski fakultet Sveučilišta u Zagrebu
Prijedlozi su među najčešćim riječima, a služe za povezivanje ostalih riječi u veće, smislene cjeline. Osobama koje uče neki jezik upotreba prijedloga često se čini nasumičnom, što posljedično otežava proces ovladavanja jezikom. Često je tomu tako i zato što upotreba prijedloga nije dovoljno primjereno opisana u postojećim gramatičkim priručnicima i udžbenicima. Projekt Hrvatski prijedlozi u upotrebi – Semantička i sintaktička analiza (HRPA) pokrenut je s ciljem izrade sustavnog opisa prijedloga u hrvatskom jeziku korištenjem ujednačene metodologije. Njegov je glavni cilj razviti javno dostupnu bazu podataka koja sadržava strukturirane, pretražive podatke o prijedlozima. Trenutačno ne postoji takva baza podataka za hrvatski jezik. Jedan je od ciljeva projekta i povezati lingvistička istraživanja i bazu podataka s praktičnim potrebama poučavanja hrvatskog kao drugog i stranog jezika. Baza podataka poslužit će kao resurs za odabir primjera prikladnih za poučavanje na razinama B1 i B2. Iz prikupljenih primjera pažljivo će se odabrati najprikladniji i prilagoditi upotrebi u učionici. Nakon što se prikupi dovoljan broj primjera i testira ih se u nastavnoj praksi, osmislit će se priručnik koji će biti od pomoći u ovladavanju prijedlozima i uvježbavanju njihove upotrebe. Baza podataka pomoći će osobama koje uče hrvatski pružajući im sveobuhvatan popis prijedložno-padežnih izraza, od kojih je mnoge najbolje razumjeti kao jedinstvene cjeline, a ne pokušati ih razumjeti uzimajući u obzir značenja njihovih pojedinačnih sastavnica.
Ključne riječi: prijedlozi, baza podataka, hrvatski kao drugi i strani jezik
Filozofski fakultet Sveučilišta u Zagrebu
U izlaganju će se predstaviti pomalo zaboravljena metoda poučavanja hrvatskog kao drugog i stranog jezika koju je osmislio i kojom je svjetsku slavu stekao akademik Petar Guberina. Riječ je o audiovizualno-globalnostrukturalnoj metodi (AVGS). Prema svjedočenjima nastavnika koji su se na ondašnjoj Pripremnoj godini studija na Filozofskom fakultetu Sveučilišta u Zagrebu (čiji je Croaticum sljednik) služili tom metodom, polaznici su, upravo zahvaljujući njoj, za nepunih godinu dana stjecali govorne kompetencije, napose tečnost u govoru, dostatnu za upis na zahtjevne studijske programe poput medicine, stomatologije i strojarstva. Može li se ta metoda koristiti u nastavi na Croaticumu danas (u doba kada se razmatraju mogućnosti primjene alata umjetne inteligencije u poučavanju) i kako, pitanje je koje na koje će se nastojati odgovoriti ovim izlaganjem.
Ključne riječi: AVGS metoda, Petar Guberina, umjetna inteligencija, UI, hrvatski kao drugi i strani jezik
Ekonomski fakultet u Splitu / Sveučilište u Zagrebu Fakultet hrvatskih studija
Kolokacije se smatraju višerječnim izrazima čvrste strukture i značenja. Kolokacijska kompetencija jedan je od glavnih ciljeva na nastavi inoga jezika s obzirom na to da kolokacije utječu na razvoj fluentnosti, prijamnih i proizvodnih jezičnih djelatnosti te na ovladavanje i brže prepoznavanje različitih ustaljenih kombinacija riječi. O kolokacijama se u hrvatskom kao inom jeziku (HIJ) raspravlja sve više (Petrović 2007, Burić i Lasić 2012, Ordulj 2018), a važnost razvijanja kolokacijske kompetencije naglašena je i u okviru projekta Višerječni izrazi u hrvatskome jeziku – leksikološki, računalnolingvistički i glotodidaktički pristup (https://mwe-cro.jezik.hr/) koji za cilj ima razviti mrežno pretraživ i javno dostupan repozitorij višerječnih izraza hrvatskoga jezika s opisom njihovih gramatičkih i značenjskih obilježja. U ovom je radu naglasak na bazi kolokacija (INIKOL) pri čemu je temeljni cilj popisati što više čvrstih sveza u HIJ-u kako bi se i neizvornim govornicima, ali i lektorima i stručnjacima za HIJ omogućila javno dostupna mrežna platforma koja će pridonijeti lakšem ovladavanju kolokacijama u HIJ-u te razvoju učeničke autonomije. Na široj razini baza će olakšati pripremu nastave i materijala lektorima HIJ-a ciljano usmjerenih na razvoj kolokacijske kompetencije.
Ključne riječi: kolokacije, kolokacijska baza, hrvatski kao ini jezik
Filozofski fakultet Sveučilišta u Zagrebu
Poučavanje mjesnih priloga u HIJ-a temelji se na poučavanju razlikovanja značenja upitnih mjesnih priloga – kamo? (cilj), kuda? (put) i gdje? (mjesto) te objašnjavanja ostalih mjesnih priloga izvedenih od njih (nikamo, svugdje...). Ono mora uzeti u obzir i troperspektivni deiktički sustav hrvatskog jezika, naprimjer ovdje, tu, ondje. Međutim, bez obzira na činjenicu da mjesni prilozi tvore koherentan sustav, neki su dijelovi sustava učenicima HIJ-a semantički neprozirni, npr. otud, odavde, dotle itd., što poučavanje čini izazovnim. Zbog toga je potrebno osmisliti model poučavanja koji će slijediti načelo sustavnosti te sustavno prikazati sustav mjesnih priloga, ali koji će uzeti u obzir i načelo čestotnosti te komunikacijske korisnosti, tako da se mjesni prilozi koji su zastupljeniji u upotrebi obrađuju prije i intenzivnije od onih manje zastupljenih. Kao što je utvrđeno istraživanjem o deiksama u hrvatskom jeziku (Brala-Vukanović i Matešić 2015), sve sastavnice sustava deiksa nisu jednako zastupljene u uporabi pa ih ne treba jednako ni poučavati. Zato je potrebno utvrditi kolika je čestotnost mjesnih priloga u hrvatskom te na temelju tih podataka odlučiti o tome koji će se mjesni prilozi poučavati, na kojoj razini te kako će se poučavati. U izlaganju će biti izneseni rezultati istraživanja o čestotnosti mjesnih priloga u korpusu CLASSLA-web.hr. Bit će predložen model poučavanja mjesnih priloga u nastavi HIJ-a na stupnjevima od A1 do C1. Model će biti utemeljen na preklapanju načela sustavnosti te načela čestotnosti i komunikacijske korisnosti.
Ključne riječi: mjesni prilozi, korpusna analiza, model poučavanja, progresija poučavanja, poučavanje hrvatskog kao inog jezika