This master's thesis is devoted to the use of artificial intelligence technologies in teaching foreign languages. The thesis consists of two chapters. The first chapter examines the development of artificial intelligence technologies in the modern world, emphasizes the importance of foreign language skills for a successful career, and analyzes the development of modern translation technologies (automated translation systems and translation memories). The second chapter is devoted to the impact of artificial intelligence technologies on teaching foreign languages. The peculiarities of foreign language teaching emphasize that teachers should fully respect the individual differences of students in the language basis, learning ability, individual characteristics, etc., apply teaching strategies according to their abilities and individualized learning to meet the needs of students of different levels and types. The relevance is the rapid development and widespread adoption of artificial intelligence technologies in education and language teaching, which offer new opportunities to optimise personalised learning, increase student motivation and engagement, and reduce teacher workload. The purpose of the work is to explore the huge potential of artificial intelligence in teaching foreign languages. The object is foreign language teaching activities. The subject is the practice of using artificial intelligence technologies in various specific aspects of teaching foreign languages. / Данная магистерская диссертация посвящена применению технологий искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам. Диссертация состоит из двух глав. В первой главе рассматривается развитие технологий искусственного интеллекта в современном мире, подчеркивается важность владения иностранными языками для успешной карьеры и анализируется развитие современных технологий перевода (системы автоматизированного перевода и память переводов). Вторая глава посвящена влиянию технологий искусственного интеллекта на обучение иностранным языкам. Особенности обучения иностранным языкам подчеркивают, что преподаватели должны в полной мере уважать индивидуальные различия учащихся в языковой основе, способности к обучению, индивидуальных характеристиках и т.д., применять стратегии обучения в соответствии с их способностями и индивидуализированного обучения для удовлетворения потребностей учащихся разных уровней и типов. Актуальность – в сфере образования и преподавания языков идет стремительное развитие и широкое внедрение технологий искусственного интеллекта, которые открывают новые возможности для оптимизации процесса индивидуализированного обучения, повышения мотивации и вовлеченности учащихся, а также снижения нагрузки на преподавателей. Цель исследования – огромный потенциал искусственного интеллекта в преподавании иностранных языков. Объектом исследования – деятельность по преподаванию иностранных языков. Предмет исследования – практика применения технологий искусственного интеллекта в различных конкретных аспектах преподавания иностранных языков.

In the context of globalization and intensive intercultural interaction, proficiency in foreign languages, including Russian, becomes an important means of cultural integration. The Russian language, widely used in many different countries, plays a significant role in creating a space for intercultural dialogue and polylogue of cultures. Incorporating regional and cultural linguistics into education allows students to gain a deeper understanding of the cultural and historical features of the region, which contributes to more effective language acquisition and increased motivation to study it. This is especially important for foreign students studying in specific regions of Russia, as they perceive the culture of the country through the local context. Moreover, in a multipolar world, the ability to communicate effectively and show tolerance towards other cultures become necessary competencies. Developing these competencies not only facilitates the successful adaptation of foreign students to a new linguistic and cultural environment but also enhances their communication skills, which is crucial for their future professional activities. This work explores the linguistic and cultural competence and its formation in foreign students learning Russian as a foreign language in the Ural. The research discusses the integration of regional cultural and linguistic materials into the process of teaching Russian as a foreign language to develop students' linguistic and cultural competence. The study is based on a threecomponent structure of linguistic and cultural competence, which includes knowledge of local culture, the ability to use the language in a cultural context, and intercultural interaction skills. The "Road to the Ural" course uses regional and cultural materials, including lectures, seminars, and multimedia resources. Students are encouraged to actively participate in discussions, attend historical and cultural events, and independently explore the region's features. The results of experimental work showed that after completing the course, students' indicators of linguistic and cultural competence significantly improved. This indicates that integrating regional linguistic-cultural materials into the teaching of Russian as a foreign language significantly enriches students' educational experience, increases their motivation, and enhances their understanding of linguistic and cultural context. Thus, the introduction of courses like "Road to the Ural" demonstrates the effectiveness of using regional linguistic-cultural materials to develop linguistic and cultural competence in foreign students, ultimately contributing to their successful adaptation to a new sociocultural environment. / В условиях глобализации и интенсивного межкультурного взаимодействия, владение иностранными языками, включая русский, становится важным средством культурной интеграции. Русский язык, используемый широко в много разных странах, играет важную роль в создании пространства межкультурного диалога и полилога культур. Включение лингвокраеведческого материала в обучение позволяет студентам глубже понять культурные и исторические особенности региона, что способствует более эффективному усвоению языка и повышению мотивации к его изучению. Это особенно важно для иностранных студентов, обучающихся в определенных регионах России, так как они воспринимают культуру страны через местный контекст. Кроме того, в условиях многополярного мира, способность к эффективной коммуникации и толерантное отношение к другим культурам становятся необходимыми компетенциями. Формирование этих компетенций способствует не только успешной адаптации иностранных студентов к новому языковому и культурному окружению, но и развитию их коммуникативных навыков, что важно для их дальнейшей профессиональной деятельности. В данной работе проведено исследование лингвокраеведческой компетенции и ее формирования у иностранных студентов в процессе обучения русскому языку как иностранному на Урале. В данном исследовании рассматривается интеграция регионального лингвострановедческого материала в процесс изучения русского языка как иностранного для формирования лингвокраеведческой компетенции у студентов. В основе исследования лежит трехкомпонентная структура лингвокраеведческой компетенции, включающая знания о местной культуре, умение использовать язык в культурном контексте и навыки межкультурного взаимодействия. В учебном курсе «Дорога на Урал» используется страноведческий и краеведческий материал, который включает лекции, семинары и мультимедийные ресурсы. Студентам рекомендуется активно участвовать в обсуждениях, посещать исторические и культурные мероприятия, а также самостоятельно исследовать особенности региона. Результаты опытно-экспериментальной работы показали, что после прохождения курса у студентов значительно улучшились показатели лингвокраеведческой компетенции. Это свидетельствует о том, что интеграция регионального материала в преподавание русского языка как иностранного значительно обогащает образовательный опыт студентов, повышает их мотивацию и способствует лучшему пониманию языкового и культурного контекста. Таким образом, внедрение таких курсов, как «Дорога на Урал», демонстрирует эффективность использования регионального лингвострановедческого материала для развития лингвокраеведческой компетенции у иностранных студентов, что в конечном итоге способствует их успешной адаптации в новой социокультурной среде.

Object of the study is the process of analyzing oculography data. The subject of the study is the methods of extracting and classifying features of oculography data. The purpose of the work is to review existing studies in the field of oculography, analyze data obtained using Eye-tracking technology. The study included: studying methods of extracting and classifying features using Scikit-Learn, developing a methodology for analyzing data and machine learning models to identify eye movement patterns, conducting experiments to compare the effectiveness of algorithms. The work demonstrates the effectiveness of the approach with feature selection, and makes assumptions about the influence of indicators on the absence or presence of visual impairments. Practical application: the proposed approach can be used to improve methods for diagnosing dyslexia, automate the analysis of oculography data. / Объект исследования – процесс анализа данных окулографии. Предметом исследования являются методы извлечения и классификация признаков данных окулографии. Цель работы – обзор существующих исследований в области окулографии, анализ данных, полученных с помощью технологии Eye-tracking. В процессе исследования проводились: изучение методов извлечения и классификации признаков с использованием Scikit-Learn, разработка методологии анализа данных и моделей машинного обучения для выявления паттернов движений глаз, проведение экспериментов для сравнения эффективности алгоритмов. В работе продемонстрирована эффективность подхода с отбором признаков, сделаны предположения о влиянии показателей на отсутствия или присутствия нарушений в области зрения. Область практического применения: предложенный подход может быть использован для улучшения методов диагностики дислексии, автоматизации анализа данных окулографии.

Object of the study - development of an environment for training an agent controlling the actions of a robotic manipulator model. Subject of the study - application of Unity ML-Agent technology for training an agent controlling the actions of a robotic manipulator model. The purpose of the work is to develop a system for training the Unity ML-Agents agent controlling the robotic manipulator model to achieve the target object. Research methods: mathematical modeling, data analysis, experimental method. The result of the master's thesis is the successful creation of a machine learning system for controlling a robotic arm in the Unity virtual environment. / Объект исследования – разработка среды для обучения агента, управляющего действиями модели робота-манипулятора. Предмет исследования – применение технологии Unity ML-Agent для обучения агента, контролирующего действия модели робота-манипулятора. Цель работы – разработка системы для обучения агента Unity ML-Agents, управляющего моделью робота-манипулятора, достижению целевого объекта. Методы исследования: математическое моделирование, анализ данных, экспериментальный метод. Результатом магистерской работы является успешное создание системы машинного обучения для управления роботом-манипулятором в виртуальной среде Unity.

This work is devoted to the development of an automatic code testing tool that allows to effectively detect and classify vulnerabilities using deep learning methods, in particular, natural language processing methods. The paper provides an overview of existing approaches and methods of machine learning, analyzes and selects datasets and machine learning algorithms to solve the task, describes the infrastructure for conducting research and tracking their results. In the course of the study, binary classification models, multiclass classification models for determining CWE identifiers, and large language models for generating descriptions of detected vulnerabilities were studied. A new approach has also been developed to localize vulnerabilities at the line level of program code using the explainability methods of the SHAP and LIME machine learning models. / Данная работа посвящена разработке инструмента автоматического тестирования программного кода, который позволяет эффективно обнаруживать и классифицировать уязвимости с помощью методов глубокого обучения, в частности, методов обработки естественного языка. В работе представлен обзор существующих подходов и методов машинного обучения, проведен анализ и подбор наборов данных и алгоритмов машинного обучения для решения поставленной задачи, описана инфраструктура для проведения исследований и отслеживания их результатов. В ходе исследования изучены модели бинарной классификации, модели многоклассовой классификации для определения идентификаторов CWE, большие языковые модели для генерации описаний обнаруженных уязвимостей. Также был разработан новый подход для локализации уязвимостей на уровне строк программного кода с использованием методов объяснимости моделей машинного обучения SHAP и LIME.

The dissertation contributes to the development of machine transliteration by offering a new software solution for machine transliteration from Tajik into Persian, as well as tools for creating a Tajik-Persian parallel corpus. This study aims to improve the accuracy and efficiency of machine transliteration systems, which can be used in the field of cultural exchange and interlingual communication. / Диссертация вносит вклад в развитие машинной транслитерации, предлагая новое программное решение для машинной транслитерации с таджикского языка на персидский язык, а также инструменты для создания таджикско-персидского параллельного корпуса. Это исследование направлено на улучшение точности и эффективности систем машинной транслитерации, что может иметь применение в области культурного обмена и межъязыкового общения.

The object of the study is the 1C system and the processes associated with its use and optimization. The purpose of the work is to develop and implement a mobile application for optimizing work processes in the 1C system using machine learning technologies. The research methods include analyzing the current state of the system, designing the application architecture, integrating with the existing system, as well as training and implementing machine learning models. Results of the work and their novelty: during the work, a mobile application with an optimized user interface and improved performance was developed. Machine learning models were implemented to predict and automate some processes. The novelty lies in the integrated approach to optimizing the 1C system using modern technologies and methods. Scope of application of results: The developed mobile application can be used in various organizations using the 1C system for automation of accounting and management accounting. This can increase the efficiency and ease of use of the system. Recommendations for implementation or results of implementation of the results of research work: it is recommended to gradually implement the mobile application in the work processes of the organization, taking into account the specifics of its activities. The results of the implementation show a significant improvement in the productivity and ease of use of the 1C system. Economic efficiency or significance of the work: Implementation of the mobile application allows you to reduce the time spent on routine operations and improve the accuracy of forecasting, which in turn leads to a decrease in operating costs and an increase in the overall efficiency of the organization. Forecast assumptions on the development of the research object: In the future, it is possible to expand the functionality of the mobile application, including new modules and integrations, as well as further improve machine learning models for more accurate forecasting and automation of processes. / Объектом исследования является система 1С и процессы, связанные с её использованием и оптимизацией. Цель работы — разработка и внедрение мобильного приложения для оптимизации рабочих процессов в системе 1С с применением технологий машинного обучения. Методы исследования включают анализ текущего состояния системы, проектирование архитектуры приложения, интеграцию с существующей системой, а также обучение и внедрение моделей машинного обучения. Результаты работы и их новизна: в ходе работы было разработано мобильное приложение с оптимизированным пользовательским интерфейсом и улучшенной производительностью. Внедрены модели машинного обучения для прогнозирования и автоматизации некоторых процессов. Новизна заключается в комплексном подходе к оптимизации системы 1С с использованием современных технологий и методов. Область применения результатов: Разработанное мобильное приложение может быть использовано в различных организациях, использующих систему 1С для автоматизации бухгалтерского и управленческого учета. Это может повысить эффективность и удобство пользования системой. Рекомендации по внедрению или итоги внедрения результатов научно-исследовательской работы: рекомендуется поэтапное внедрение мобильного приложения в рабочие процессы организации с учетом специфики её деятельности. Итоги внедрения показывают значительное улучшение производительности и удобства использования системы 1С. Экономическая эффективность или значимость работы: Внедрение мобильного приложения позволяет сократить затраты времени на выполнение рутинных операций и улучшить точность прогнозирования, что в свою очередь приводит к снижению операционных расходов и повышению общей эффективности работы организации. Прогнозные предположения о развитии объекта исследования: В будущем возможно расширение функционала мобильного приложения, включая новые модули и интеграции, а также дальнейшее улучшение моделей машинного обучения для более точного прогнозирования и автоматизации процессов.

This work provides an overview of data preprocessing methods and machine learning models for text classification, trains a model for classifying applications, and describes the development of a system for collecting, classifying and processing requests. Risks were identified and requirements for the system were formulated, interface layouts and IT infrastructure were developed, and documentation support was created. The machine learning model API was implemented using the Facet API framework, a web service for accepting and processing applications was developed using the Flask framework. / В данной работе представлен обзор методов предварительной обработки данных и моделей машинного обучения для классификации текстов, проведено обучение модели для классификации заявок, а также описана разработка системы сбора, классификации и обработки заявок. Были выявлены риски и сформулированы требования к системе, разработаны макеты интерфейса и ИТ-инфраструктура, а также создано документационное обеспечение. Был реализован API модели машинного обучения с использованием фреймворка FastAPI, веб-сервис для приема и обработки заявок был разработан с использованием фреймворка Flask.

Object of the study - user behavior scenario in a mobile application. The purpose of the work is to design interfaces for creating a user-friendly and intuitive mobile application that will help improve the quality of therapy for children suffering from HIV. Research methods: methods of generating ideas, methods of activating creative thinking, paired comparison method, expert assessment method, machine learning methods. Results of the work: user interfaces were developed and tested using an algorithm for predicting user behavior. The novelty of the results obtained is manifested in the possibility of creating an adaptive user interface that can predict and respond to the needs and behavior of children with HIV+, this can significantly improve the quality of support and support for such children, providing an individualized approach to each user. The theoretical significance of the work lies in the development of new approaches to analyzing user behavior and creating a user interface taking this data into account. The practical significance lies in the possibility of improving the quality of therapy for children suffering from HIV by creating a convenient and intuitive mobile application. / Объект исследования – сценарий поведения пользователя в мобильном приложении. Цель работы – проектирование интерфейсов для создания удобного и интуитивно понятного мобильного приложения, которое поможет улучшить качество терапии для детей, страдающих от ВИЧ. Методы исследования: методы генерации идей, методы активации творческого мышления, метод парных сравнений, метод экспертных оценок, методы машинного обучения. Результаты работы: разработаны и протестированы пользовательские интерфейсы с использованием алгоритма прогнозирования поведения пользователя. Новизна полученных результатов проявляется в возможности создания адаптивного пользовательского интерфейса, который может предсказывать и реагировать на потребности и поведение детей с ВИЧ+, это может значительно улучшить качество сопровождения и поддержки таких детей, обеспечивая индивидуализированный подход к каждому пользователю. Теоретическая значимость работы заключается в разработке новых подходов к анализу поведения пользователей и созданию пользовательского интерфейса с учетом этих данных. Практическая значимость заключается в возможности улучшения качества терапии для детей, страдающих от ВИЧ, путем создания удобного и интуитивно понятного мобильного приложения.

В современном мире машинное обучение и анализ данных широко применяются в науке и технике, в том числе в медицинской диагностике и исследовании окуломоторной активности. Окулография, изучающая движения глаз, становится всё популярнее в медицинских областях, включая неврологию. В работе описывается процесс извлечение и классификация признаков из окулографических данных двух групп риска испытуемых с целью выявления наличия заболевания дислексии с использованием различных подходов и методов машинного обучения. / In modern world, machine learning and data analysis are widely used in science and technology, including in medical diagnostics and research of oculomotor activity. Oculography, studying eye movements, becomes more and more popular in medical fields, including neurology. This work describes the process of extracting and classifying features from oculographic data of two risk groups of subjects in order to detect the presence of dyslexia using various machine learning approaches and methods.