Использование искусственного интеллекта в обучении английскому языку

Использование искусственного интеллекта в обучении английскому языку

Искусственный интеллект (ИИ, или AI — Artificial Intelligence) — это технологии, которые позволяют компьютерам выполнять задачи, где раньше обязательно нужен был человек: понимать речь, распознавать картинки, рассуждать, писать тексты, принимать решения.

Использование искусственного интеллекта (ИИ) в обучении английскому языку открывает широкие возможности, но содержит ряд серьёзных проблем.

Доказано, что ИИ может сделать обучение студентов и школьников более персонализированным, доступным и практико-ориентированным.

Он может подстроить программу обучения под уровень и цели конкретного учащегося: если у человека проблемы с временами, система дает упражнения именно на эту тему; если цель — подготовка к собеседованию, акцент будет на разговорной лексике и типичных вопросах. Чат‑боты и голосовые ассистенты позволяют отрабатывать диалоги и произношение, они помогают преодолеть страх ошибки и быстрее начать уверенно говорить по-английски. Сервисы проверяют грамматику, лексику, показывают не только ошибку, но и правило. ИИ может адаптировать материалы к уровню знаний и умений обучающегося: упростить лексику, убрать редкие идиомы, разбить длинные предложения и т. д.. Чат-боты создают благоприятные условия для развития устной речи обучающихся, т.к. обеспечивают значительный объём речевой практики. В процессе использования искусственного интеллекта происходит расширение словарного запаса школьника или студента. По интересам пользователя ИИ подбирает тематические списки слов, примеры употребления, упражнения и мини‑диалоги. ИИ можно применять для тренировки произношения. Приложения вроде ELSA Speak анализируют речь, выделяют ошибки в интонации и звуках, дают упражнения на отработку. Чат-бот снимает также эмоциональный барьер: он не оценивает, не торопит, не высмеивает.

Искусственный интеллект помогает преподавателю оптимизировать работу, разнообразить методику. Он автоматизирует решение рутинных задач. Проверка письменных работ, тестов, диктантов занимает меньше времени, т.к. ИИ берёт на себя первичную оценку, а учитель фокусируется на сложных моментах и индивидуальной работе. Интеллектуальный помощник осуществляет быструю генерацию материалов. За минуты можно получить необходимые тексты для чтения, диалоги, варианты заданий, карточки слов, сценарии ролевых игр. ИИ-системы фиксируют частые ошибки ученика, динамику роста словарного запаса, слабые темы, что помогает преподавателю точнее планировать занятия. ИИ помогает дифференцировать обучение: может подготовить отдельные варианты заданий и адаптирует одни и те же темы под разные уровни.

В развитии искусственного интеллекта, а значит, и в его внедрении в образование и в обучение английскому языку, выделяется несколько этапов.

1. Зарождение идей (1940–1950-е годы). На этом этапе были заложены теоретические основы ИИ.

2. Ранний энтузиазм и первые программы (1950–1970-е годы). В этот период появились первые программы, имитирующие человеческое мышление. Официальной датой рождения ИИ как академической дисциплины считается 1956 год, когда на конференции в Дартмутском колледже Джон Маккарти (изобретатель языка Lisp) впервые обозначил сам термин «искусственный интеллект» (artificial intelligence). К первым разработчикам ИИ можно отнести также Марвина Мински, Натаниэля Рочестера и Клода Шеннона. Эта конференция стала точкой отсчёта для ИИ как самостоятельной области исследований. В 1957 году Фрэнк Розенблатт создал перцептрон — первую модель нейронной сети, способную обучаться. В 1954 году появился экспериментальный компьютерный переводчик, в 1966 году появилась программа ELIZA, имитирующая диалог с психотерапевтом. Однако завышенные ожидания и ограниченные вычислительные мощности привели к снижению интереса к ИИ, что получило название «зима ИИ».

3. Экспертные системы (1970–1980-е годы). Этот этап связан с созданием систем, которые использовали знания экспертов в конкретных узких областях для решения задач.

4. Возрождение интереса к нейросетям (1980–1990-е годы). Создаются компьютерные программы, имитирующие работу человеческого мозга, способные к самообучению.

В 1995 г. был представлен голосовой чат-бот ALICE, работа которого была основана на сопоставлениях с образцами реплик, поэтому, несмотря на то, что чат-бот ALICE тогда не анализировал беседу полностью, он мог продолжать ее на протяжении относительно длительного времени. Другим преимуществом ALICE был широкий репертуар тем. Несколько лет спустя для улучшения ALICE был разработан новый язык разметки AIML, однако в то время сохранялся главный недостаток ALICE - невозможность генерировать оценочные суждения или выражать эмоции.

5. Эпоха больших данных и глубокого обучения (2000–2010-е годы). В это время происходит рост вычислительных мощностей, доступности данных (интернет, социальные сети) и совершенствование алгоритмов.

6. Современный ИИ (2010-е годы — настоящее время). На этом этапе технологии глубокого обучения приходят в образование, в частности, в обучение иностранному языку: распознавание речи, обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение, генерация контента. Появляются мощные архитектуры, такие как трансформеры (представлены в 2017 году в статье «Attention Is All You Need»). На их основе построены современные языковые модели (GPT, BERT) и генеративные системы (DALL-E, MidJourney).

В 2017 г. появляется хорошо известный сейчас современный виртуальный ассистент Алиса от Яндекса. Она умеет выражать эмоции с помощью технологии эмоционального синтеза. Может подбирать интонации в зависимости от ситуации, учитывать контекст разговора и реплику пользователя при выборе эмоции для ответа. Алиса способна передавать такие эмоции, как дружелюбие, любопытство, удивление, сочувствие, обида и грусть. На устройствах с LED-дисплеем она также может использовать визуальные реакции (подмигивание, удивление, улыбку и т. д.).

7. Автономные системы и мультимодальность (2020-е годы)

Сейчас активно развиваются технологии, позволяющие создавать системы, способные принимать самостоятельные решения без постоянного участия человека. Это открывает новые возможности в обучении английскому языку. Наблюдается тренд на мультимодальность, т.е. способность моделей работать одновременно с текстом, изображениями, аудио и другими типами данных.

Появившиеся в 2018 г. большие языковые модели, БЯМ (англ. LLM, Large Language Models) содержат несколько миллиардов параметров. Данные модели «обучены» на большом объеме языковых корпусов, поэтому работают не так, как модели, нацеленные на решение конкретных задач, благодаря использованию запросов на естественном языке, которые, при условии предварительного отбора, могут помочь БЯМ обучиться решать огромное количество задач, для чего может не требоваться обновление параметров.

В период с 2022 по 2026 гг. произошли существенные изменения в методике обучения английскому языку, т.к. получили распространение генеративные модели — ChatGPT (OpenAI, 2022), специализированные платформы Duolingo Max, Mondly, ELSA Speak. Они сформировали среду, в еоторой обучающийся может вести неограниченный по времени диалог с обучающим ИИ и получать мгновенную обратную связь.

Современные исследования показывают, что использование ChatGPT приводит к значимо более высоким результатам в развитии содержания, связности, лексики, грамматики письменной речи учащихся по сравнению с условиями обычного обучения в аудитории или в классе.

Сложные чат-боты способствуют обогащению не только пассивного, но и активного иноязычного словарного запаса. Причём эффект сохраняется через две недели после работы в чате. Зафиксированы случаи попутного усвоение слов, что в определенной степени роднит диалог с чат-ботом с погружением в языковую среду.

Ученые, исследующие проблему использования ИИ в обучении английскому языку, подтверждают преимущество дифференцированного обучения грамматике на основе генеративного ИИ перед традиционными методами: генеративный ИИ предоставляет учебную, информационную, методическую и оценочную обратную связь.

Чат-боты в обучении английскому языку — это закономерный этап эволюции компьютерного изучения языка. Если первые поколения таких систем ограничивались тренировкой отдельных навыков: грамматические тренировочные упражнения, подстановочные упражнения, тесты множественного выбора, то современные системы на основе больших языковых моделей (LLM) принципиально иные. Они ведут с учащимся свободный диалог, имитирующий естественную коммуникацию.

Исследователи П. В. Сысоев и Е. М. Филатов определяют чат-бот для обучения иностранному языку как «диалоговую обучающую программу, способную на основе технологий обработки естественного языка и машинного обучения развивать иноязычные устные и письменные речевые умения обучающегося». В определении фиксируется качественный скачок: ИИ-инструмент из предъявителя контента превращается в участника речемыслительной деятельности.

Исследователи С.В. Титова и К.Т. Темурян предложили развёрнутую типологию чат-ботов, разграничив текстовые чат-боты, голосовых помощников (Google Assistant, Alexa, Siri, Алиса) и комбинированные платформы с аватарами.. Их классификация строится по трём параметрам: тип взаимодействия обучающегося с чат-ботом, степень автономности и целевое назначение — развитие устно-речевых, письменно-речевых умений или умений вести общение. В таблице 1 приводится названная классификация.

Таблица 1

Большие возможности в использовании ИИ при обучении английскому языку имеют определенные проблемы,ограничения и риски, которые важно учитывать.

• ИИ склонен к «галлюцинациям»: модель может генерировать информацию, которая выглядит правдоподобной и логичной, но на самом деле является ложной, вымышленной или недостоверной. При этом ИИ подаёт эти выдуманные данные с абсолютной уверенностью, как если бы они были проверенными фактами. Так, в языковых моделях это могут быть придуманные факты, несуществующие статьи или научные работы, вымышленные фамилии, ложные причинно-следственные связи, ошибочные цифры и даты.

• Чат-бот не распознаёт эмоциональное состояние обучающегося: подавленность, скуку, нарастающую тревожность. Он не обладает культурной чувствительностью, необходимой для обучения межкультурной коммуникации, и способен генерировать стереотипные, порой откровенно предвзятые ответы.

• Существует также проблема «эффекта новизны»: лишь 27 % пользователей продолжают работать с чат-ботом после первого квартала. Этот факт усиливают потребность в преподавателе: именно педагог обеспечивает устойчивость мотивации, культурный контекст и эмоциональную поддержку.

•При использовании ИИ в обучении английскому языку может происходить снижение самостоятельности мышления. Если учащийся всегда полагается на подсказки ИИ, он хуже учится находить и исправлять ошибки сам.

•При использовании искусственного интеллекта возникает существенная проблема конфиденциальности. Посещая незнакомые сервисы, важно не передавать персональные данные и соблюдать правила платформ.

Ключевые проблемы, с которыми сталкиваются преподаватели и учащиеся при работе с ИИ.

• Академическая нечестность, когда искусственный интеллект используется для прямого выполнения учебных заданий: автоматический перевод текстов, генерация сочинений и эссе, выполнение письменных упражнений без реального языкового усилия. Это усложняет контроль знаний и подрывает принцип самостоятельности в обучении. 

• Когнитивные риски и деградация навыков. Систематическое делегирование ИИ задач по запоминанию лексики, формированию грамматических навыков и развитию языковой интуиции может замедлить формирование ключевых компетенций у учащихся. Перенос мыслительных операций на внешние инструменты снижает долгосрочное запоминание. В результате может возникнуть разрыв: учащийся демонстрирует грамотные письменные работы, но не способен устно ответить на простые вопросы по теме. 

• Ограниченность в работе с устной речью. ИИ пока не может глубоко анализировать произношение: различать слабые ударения, интонационные ошибки, оценивать естественность темпа и ритма речи.

• Ограниченность в оценке знаний. Хотя ИИ неплохо справляется с базовой проверкой грамматики и структуры, оценка письменной речи с точки зрения глубины мысли, художественной выразительности, аргументации и культурной уместности требует человеческого участия. Машина может не понять иронию, скрытый смысл или эмоции текста.

• Этические проблемы. Использование ИИ в образовании поднимает вопросы приватности данных: сбор информации о прогрессе учащегося, истории поиска и предпочтениях в обучении требует строгого соблюдения правил обработки персональных данных.

• Технические ограничения. Далеко не все образовательные учреждения обладают достаточной технической базой для активного внедрения ИИ, что может усиливать образовательное неравенство.

• Существуетриск формирования стандартности и поверхностности в знаниях и учебных умениях. При постоянном использовании ИИ ученик привыкает к одному стилю речи, предсказуемым структурам и ограниченным материалам.

В связи с появлением совершенно иных средств и форм обучения иностранному языку, рисков и проблем в их использовании, появилась необходимость их педагогического осмысления. Опубликовано значительное количество научных работ по данной проблеме.

Так, исследователь М.Н. Евстигнеев сформулировал систему дидактических принципов обучения иностранному языку с опорой на ИИ-технологии. Он определил четырех участников образовательного процесса: педагог, обучающийся, образовательная среда и ИИ-технология. Он также обозначил новые виды взаимоотношений между этими участниками образовательного процесса. ИИ в данном случае из инструмента превращается в участника взаимодействия. Преподаватель при этом должен сохранять роль руководителя, проектировщика и наставника, определяющего цели, содержание и порядок использования ИИ.

Исследователи П.В. Сысоев и Е.М. Филатов выделили последовательность этапов работы с чат-ботом: целеполагание, инструктаж по кибербезопасности, внеаудиторная иноязычная практика с чат-ботом, анализ диалога совместно с преподавателем, обсуждение в малых группах, самооценка. Из шести этапов только третий протекает без преподавателя. Отсюда проистекает ключевой вывод: эффективность методики определяется не техническими характеристиками чат-бота, а тем, как практика с ним интегрирована в дидактический цикл.

Н.В. Четырина выделила следующие организационно-педагогические условияобучения иноязычному письменному взаимодействию на базе практики с чат-ботами:

1) достаточный высокий уровень владения английским языком;

2) сформированность у педагога и учащегося навыков создания эффективных и точных текстовых запросов (задать контекст, указать роль модели, задать ограничения, определить формат ответа и критерии качества);

3) инструктаж по информационной безопасности;

4) соблюдение авторской этики; мотивация целевого использования; поэтапный алгоритм обучения.

Исходя из сказанного выше, можно утверждать, что ИИ-чат-боты - эффективное дополнительное средство в обучении английскому языку, но при их использовании велика роль педагогической поддержки.

Традиционная модель рассматривала преподавателя как центральную фигуру, совмещающую функции источника языкового знания, организатора практики, оценщика и мотиватора. ИИ-чат-боты перераспределяют эти функции и порождают новую архитектуру учебного взаимодействия.

К. В. Гилева выделила восемь профессиональныхролей преподавателя в условиях глубокой цифровой трансформации: создатель информации, лектор, наставник, организатор взаимодействия, исследователь, посредник изменений, организатор познавательной деятельности, аналитик достижений. Каждая из этих ролей обретает новое наполнение в среде, где ИИ берёт на себя часть функций.

С.Г. Меньшенина, Е.В. Кошарская выделили пять ролей преподавателя в ИИ-дополненной среде.

1. Дизайнер (проектировщик) учебного взаимодействия проектирует задания, определяет цели и последовательность применения чат-бота, разрабатывает запросы, задания, команды, интегрирует ИИ-практику в учебный план.

2. Фасилитатор и модератор (регулятор взаимодействия) направляет процесс, поддерживает мотивацию, организует обсуждение результатов.

3. Эксперт-аналитик разбирает диалоги обучающегося и чат-бота, выявляет ошибки, предоставляет обратную связь, недоступную ИИ: прагматические нюансы, социокультурный контекст, стилистическую адекватность.

4. Этический гарант следит за соблюдением авторской этики, предупреждает ИИ-плагиат, формирует критическое отношение к ИИ-контенту.

5. Наставник-ментор сопровождает индивидуальную траекторию, помогает преодолевать тревожность, обеспечивает эмоциональную поддержку, которой лишена машина.

Исследование группы ученых из США дало ответ на один из ключевых споров: нужен ли преподаватель при работе с чат-ботом? Студенты, обучавшиеся под руководством преподавателя, продемонстрировали более высокие показатели вовлечённости в процесс обучения. Авторы выделили шесть аспектов участия: прямое инструктирование; демонстрация знаний; организация и направление процесса; решение проблем и оперативная помощь; организация взаимодействия; обратная связь и стимулирование осознанности. Ни один из этих аспектов чат-бот воспроизвести не способен.

С.В. Ковальчук, И.А. Тараненко и М.Б. Устинова также в своих исследованиях доказали, что преподаватель должен оставаться помощником и экспертом в области иностранного языка, создавать условия для осмысленного использования ИИ-инструментов.

П.В. Сысоев, Е.М. Филатов и Д.О. Сорокин утверждают, что преподаватель должен организовывать аудиторную работу по анализу результатов речевого общения студентов с нейросетью. Чат-бот обеспечивает практику, а преподаватель — осмысление этой практики.

Однако П.В. Сысоев, исследуя осведомлённость, готовность и практику применения ИИ-технологий в обучении английскому языку преподавателями, обнаружил значительный разрыв между знанием об ИИ и реальным его использованием в профессиональной деятельности. Часто педагог знает, что ИИ существует, но не представляет, как встроить его в свою методическую систему. Это требует практико-ориентированного характера программ повышения квалификации преподавателей.. Поверхностного ознакомления с ИИ недостаточно; нужна глубокая, специализированная подготовка.

Необходимо разрабатывать и внедрять программы подготовки педагогов для использования сложных систем ИИ. Перспективным направлением является обучение педагогов на основе обучающей модели I-TPACK. I-TPACK используется для: проектирования профессионального развития учителей с опорой на ИИ; оценки уровня компетенций педагогов в использовании ИИ; разработки учебных материалов и методических пособий.

Эта модель формирует у преподавателей такиеключевые навыки, как:

- стратегическое составление запросов для получения желаемого результата;

- понимание того, как смещения в данных влияют на выводы модели;

- способность к оценке надёжности и пригодности ИИ-инструмента для конкретной образовательной задачи.

Таким образом, успех при использовании искусственного интеллекта в обучении учащихся английскому языку определяется даже не столько возможностями ИИ-агентов, сколько способностью преподавателя быть мотиватором, проектировщиком, организатором, регулятором работы учащихся с искусственным интеллектом.

Использованные источники

1. Гилева К.В. Профессиональные роли преподавателя вуза в условиях цифровой трансформации образования // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения: Гуманитарные исследования. 2021. № 3(11). С. 70–75. DOI: https://doi.org/10.52170/2618-7949_2021_11_70

2. Евстигнеев М.Н. Принципы обучения иностранному языку на основе технологий искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 2. С. 309–323. DOI: https://doi.org/10.20310/1810-0201-

3. Игнатьева Е.Ю., Шилова О.Н. Цифровые компетенции учителей: анализ современного состояния // Непрерывное образование: XXI век. 2023. Т. 2 (42). С. 110-129.DOI: https://doi.org/10.15393/j5.art.2023.8467

4. Ковальчук С.В., Тараненко И.А., Устинова М.Б. Применение искусственного интеллекта для обучения иностранному языку в вузе // Современные проблемы науки и образования. 2023. № 6. DOI: https://doi.org/10.17513/spno.33000

5. Меньшенина С.Г., Кошарская Е.В. Роль преподавателя в интерактивной среде обучения иностранному языку с использованием ии-чат-ботов. Журнал «ЦИТИСЭ» №2, 2026

6. Сысоев П. В., Филатов Е.М. Чат-боты в обучении иностранному языку: преимущества и спорные вопросы // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28, № 1. С. 66–72. DOI: https://doi.org/10.20310/1810-0201- 2023-28-1-66-72

7. Титова С.В., Темурян К.Т. Интеллектуальные агенты в обучении ИЯ: типология, возможности, вызовы // Язык и культура. 2024. № 65. С. 262–287. DOI: https://doi.org/10.17223/19996195/65/12

8. Четырина Н.В. Организационно-педагогические условия обучения студентов иноязычному письменному взаимодействию на основе практики с чат-ботами // Вестник Тамбовского университета. Серия:Гуманитарныенауки. 2024. Т. 29, № 6. С. 1590–1607.DOI:https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-2-6-1590-1607

Адрес публикации: https://www.prodlenka.org/metodicheskie-razrabotki/645935-ispolzovanie-iskusstvennogo-intellekta-v-obuc