1. В диалоге с любыми передовыми LLM выяснить понятие, роль и значение выделения именованных сущностей в конетксте NLP и преподавания иностранного языка. Диалог сохранить в виде pdf-документа под именем вида Фамилия-DNE.

2. Познакомиться с компьютерной моделью NamedEntities  (создана LLM на основании пользовательских запросов и моделирует веб-приложение сантимент-анализа на основе фиксированных контрольных слов).

3. Сохранить веб-приложение NamedEntities под именем Фамилия-NE и заменить в нем везде ФИО Орловой Е.А. на свои собственные.

4. Отредактировать код NamedEntities, дополнив 10 собственными контрольными словами (Включая ваши ФИО, близкие вам географические и технологические реалии), по котором приложение будет выделять выделять связанные с вами именованные сущности. 

5. В диалоге с любыми передовыми LLM описать приложение NamedEntities и выяснить (и быть в состоянии обсудить) его  лингводидактический потенциал в следующих педагогических парадигмах:

   • компетентностной

   • коммуникативной

   • персонализированного обучения

6. Познакомиться с компьютерными моделями  (созданы LLM на основании пользовательских запросов и моделируют различные NLP-технологии и лингводидактические феномены):

   • Synonymizer

   • Dialogue

   • Dictation

7. Создать в диалоге с LLM свою собственную компьютерную модель NLP-технологии или лингводидактического феномена, сохранить её под именем Фамилия-PET, протестировать и убедиться в работоспособности.

8. В диалогах с любыми передовыми LLM описать все приложения (включая собственное) и выяснить (+ быть в состоянии обсудить)  лингводидактический потенциал каждой модели в основных педагогических парадигмах. Краткое описание лингводидактических потенциалов сохранить в документе Фамилия-потенциал10

9. Сохранить данные модели, изучить и отредактировать код каждой модели так, чтобы в нем были были ваши ФИО.

10. Протестировать все модели на контенте, содержащем Ваши ФИО. Сделать подтвержадющие скрины и вставить их в документ Фамилия-скрины10

11. Отослать преподавателю письмо с отзывом о работе (при необходимости: паролем или ключами доступа) и файлами:

    • Фамилия-DNE

    • Фамилия-NE

    • Фамилия-PET

    • Фамилия-потенциал10

    • Фамилия-скрины10

     

Готовиться к  экзамену

kmp