Введение
Современное образование переживает парадоксальный момент: искусственный интеллект рассматривается и как помощник педагога, и как его незримый конкурент, и как неофициальный «соавтор» студенческих работ. Это создает принципиально новую реальность, в которой привычные академические практики требуют существенного переосмысления. Традиционные задания для обучения иностранному языку – переводы, рефераты, подстановочные лексические и грамматические упражнения, составление текстов по шаблону и эссе – утрачивают смысл, поскольку студенты теперь могут мгновенно получать безупречные формальные результаты, делегируя работу ИИ. Педагогу приходится проверять корректность алгоритма: вместо оценки живого мышления он вынужден оценивать работы, выполненные нейросетью. Самостоятельно применяя ИИ для составления и проверки заданий, преподаватель невольно может свести учебный процесс к абсурдной цепочке: ИИ генерирует задание → ИИ его выполняет → ИИ проверяет задание и выставляет за него оценку.
Кризис аутентичности становится очевидным: там, где раньше эссе демонстрировало способность анализировать, реферат – умение быстро читать и кратко излагать важную информацию, а перевод – владение иностранным языком во всех видах речевой деятельности, теперь эти задания лишь проверяют умение студента формулировать запросы для языковых моделей ИИ. Положение усложняется тем, что усилия современных методистов высшей школы часто направлены на то, чтобы «впихнуть» в курс как можно больше информации и загрузить студентов объемом работы настолько, что у них не остается иного выхода, кроме как прибегать к электронным помощникам. Мы не критикуем данный подход – просто пытаемся дать объяснение тем реалиям, в которых работаем, и стремимся наполнить свою деятельность смыслом, насколько это возможно. В связи с этим, на наш взгляд, классические форматы обучения требуют перезагрузки. Запрет на использование гаджетов на занятиях и при выполнении тестов непременно вызывает желание его обойти. Использование устаревших технологий, например бумажных словарей для выполнения переводов, тоже не является выходом из положения. У многих студентов этот навык вообще отсутствует в силу господства обновляемых электронных словарей, которые в реальной деятельности куда более просты и полезны. Однако создание осмысленных ограничений в использовании гаджетов делают подобное «читерство» бессмысленным. Например, если студент знает, что написанный тест по грамматике ему придется объяснять преподавателю устно, простое списывание не поможет. Даже если оно и будет иметь место, студент будет пытаться найти объяснение выбору ИИ. Кроме того, ограничение времени выполнения теста значительно снизит шансы получить удовлетворительную оценку, не изучив материал. Без непосредственного контакта с преподавателем в виде обсуждения и объяснения результатов работы, выполненной якобы самостоятельно, студенты будут применять инструменты искусственного интеллекты без должного контроля и осмысления полученного от ИИ ответа.
Наиболее продуктивными представляются задания, где акцент сделан на нечто уникально человеческое (опыт, рефлексия, импровизация), поскольку таковые лишают ИИ преимущества. Исторически каждый метод обучения иностранному языку отражал потребности своей эпохи – от грамматико-переводного подхода индустриального общества до коммуникативной методики информационной эпохи. Сейчас нейросети кардинально меняют когнитивный ландшафт – новое поколение студентов мыслит нелинейно и требует персонализированных образовательных траекторий.
Мода на EdTech-решения превращает обучение в перманентный квест с элементами геймификации. Огромный потенциал здесь приобретает отлично себя зарекомендовавшая методика CLIL (Content and language integrated learning, методика интегрированного изучения предметного содержания и иностранного языка), поскольку информация, получаемая студентами по другим предметам, тут же закрепляется на иностранном языке. На занятиях по иностранному языку студенты всегда охотно высказываются устно, если тема урока непосредственно относится к их будущей профессии. Таким образом, ценность образования больше не заключается в достижении отличного результата – с типовой задачей ИИ справляется лучше среднестатистического студента, – а именно в процессе получения образования.
Необходимо признать, что со временем ИИ-ассистенты станут неотъемлемой частью образовательной экосистемы, где алгоритмы возьмут на себя рутинные операции на уровне и преподавателя, и студента, освобождая время для креативных практик.
Методы
Авторы статьи изучили имеющиеся публикации по теме и на протяжении нескольких семестров составляли практические и тестовые задания, а также сочиняли кейсы, применяя преимущественно языковую модель ИИ DeepSeek.
Публикации по внедрению ИИ в образовательный процесс постоянно появляются в отечественной научной и методической литературе.
С.Н. Арзютова в статье «Использование ChatGPT в обучении английскому языку» (Арзютова, 2023) подчеркивает, что современные чат-боты, например, Speak на базе Open AI, позволяют создавать аутентичные диалоги, мгновенно генерировать учебные материалы и адаптировать задания под индивидуальные потребности учащихся. При этом они способны имитировать реалистичную разговорную практику, сравнимую с общением с носителями языка, что особенно ценно в условиях ограниченного доступа к естественной языковой среде. Автор замечает, что нейросети вполне эффективны для отработки лексики и грамматики, однако они не заменяют специализированные инструменты вроде Grammarly для углубленного анализа текста и объяснения сложных правил.
Значительное место в объеме публикаций последних лет занимает анализ трендов нейротехнологий в профессиональном образовании. Преимущественно речь идет о применении виртуальной реальности при обучении технологии производства на сложном оборудовании. Авторы публикации «Нейротехнологии в профессиональном образовании: рефлексия их возможностей» (Зеер и др., 2021) утверждают, что внедрение виртуальной реальности в профессиональное образование позволяет отрабатывать hard skills (технические навыки), soft skills (коммуникативные и управленческие компетенции) и digital skills (навыки работы с цифровыми инструментами). Авторы В.В. Селиванов и Л.Н. Селиванова (Селиванов, Селиванова, 2015) приводят данные, демонстрирующие значительные преимущества использования виртуальной реальности (VR) в образовании: повышение познавательной мотивации, улучшение когнитивных способностей (мышления, внимания и памяти). Авторы отмечают, что VR также применяется для коррекции тревожных состояний и фобий через механизм систематической десенсибилизации, когда обучающийся постепенно адаптируется к стрессовой ситуации в безопасной виртуальной среде. Однако существуют и риски. VR может вызывать дезориентацию, нарушать восприятие реальности и времени. Чрезмерное увлечение наглядной подачей материала тормозит развитие абстрактного мышления. Особую проблему представляет формирование двигательных навыков: из-за различий в обратной связи между виртуальными и реальными действиями навыки, отработанные в VR, не всегда корректно переносятся на практику (Селиванов, Селиванова, 2016).
В статье «Обучение иностранным языкам с помощью VR-технологии» автор О.В. Мурай анализирует преимущества и недостатки таких ресурсов, как Mondly VR и Virtual Speech, которые позволяют погружаться в реалистичные коммуникативные ситуации, отрабатывая диалоги с виртуальными собеседниками. Также описывается принцип работы платформы типа AltspaceVR, созданной для практики и преодоления языкового барьера. Особый интерес представляют разработки вроде VARVARA от Дальневосточного федерального университета, которые сочетают игровые элементы с методическими требованиями школьной программы. Однако технология сталкивается с некоторыми ограничениями: искусственность взаимодействий (шаблонные реплики в диалогах), технические недоработки и отсутствие комплексных методик, сопоставимых с традиционными учебными системами. Несмотря на это, VR демонстрирует значительный потенциал, особенно в создании персонализированной обучающей среды. VR-занятия по иностранному языку потребуют закупки VR-очков и программного обеспечения, поэтому широкое внедрение этих элементов в образовательный процесс высшей школы потребует соответствующих финансовых и управленческих решений. Многие педагоги среди наших коллег уже прошли соответствующее обучение и готовы использовать VR в своей практике.
Результаты
Опыт применения инструментов ИИ для генерации заданий по английскому языку позволяет нам выделить некоторые особенности при составлении промптов, при этом необходимо отличать творческие задания от контрольных и продумать критерии оценивания результатов их выполнения.
Для контрольной проверки предпочтительно создать индивидуальное задание, исключающее не только недопустимое привлечение ИИ для его выполнения, но и консультации с другими студентами. Важно учитывать требования рабочих программ и образовательных ресурсов, которые находятся в распоряжении учащихся. Также необходимо включить устный ответ и ограничение по времени на выполнение задания. Традиционное задание написать эссе/мейл/служебную записку/жалобу по заданному шаблону будет успешным, если включить дополнительный интерактивный элемент. Например, надо будет обсудить с преподавателем или другим студентом ключевые аргументы в эссе/жалобе/служебной записке или ответить на иностранном языке на несколько вопросов по содержанию текста. Даже если студент использовал ИИ, ему необходимо будет осмыслить выданную информацию и запомнить ее. Контрольные задания по аудированию – традиционные письменные ответы на вопросы – могут быть модифицированы следующим образом: послушать 3-минутный подкаст (например, на тему экологических проблем) и выделить 2–3 ключевые идеи. Затем необходимо устно защитить одну из выделенных идей и ответить на контраргументы преподавателя.
Контрольные задания по лексике и грамматике могут быть модифицированы следующим образом:
Перед вами отрывок текста (текст предоставляется преподавателем). За 20 минут 1) перепишите его, заменив все модальные глаголы эквивалентными конструкциями или другими модальными глаголами; 2) выделите случаи, где это изменило оттенок смысла.
Подобного рода формулировки превращают ИИ из «решателя» в «тренажер» для развития реальных навыков владения языком. Также задания могут быть даны в форме трансформации. Например:
Прочитайте диалог (предоставляется преподавателем) и/или 1) перескажите его от 3-го лица в настоящем/прошедшем времени, 2) превратите в формальный/ неформальный email-запрос, 3) сократите до 5-строчного поста и объясните свои решения устно.
Творческие задания, сгенерированные ИИ, имеют особенно большой потенциал. Современные тенденции в преподавании делового английского, к примеру, основываются на реальных кейсах. В формулировке задания должно учитываться то, что лучшие задания дают шаблон, но требуют доработки (анализ, критика, адаптация), а также связаны с реальными бизнес-ситуациями (переговоры, кризисы, прием на работу). Необходимым элементом остается устная проверка или устная презентация. Приведем пример задания по реальному кейсу:
Business Dilemma: a café’s Wi-Fi is too slow.
ChatGPT предложил 3 решения:
a) Upgrade to fiber optic (€3,000 installation)
b) Charge customers for premium Wi-Fi
c) Limit free Wi-Fi to 30 minutes.
Задания формулируются на английском языке, здесь мы приведем их перевод на русский:
Вариант 1. Критическая оценка решений: оцените каждое из предложенных ИИ решений по шкале от 1 до 5 по следующим критериям:
✓ Техническая осуществимость (Возможно ли это реализовать?)
✓ Экономическая эффективность (Окупится ли решение за 6 месяцев?)
✓ Риск потери клиентов (Как это повлияет на лояльность?)
Вариант 2. Недостающие данные:
Определите 3 ключевых параметра, которых не хватает для полноценного анализа (например, текущие привычки посетителей: сколько времени проводят, какие устройства используют, – что предлагают конкуренты (бесплатный/платный Wi-Fi), где расположено кафе и каков его годовой оборот, каковы издержки, технические ограничения и т. п.)
Другой тип задания – анализ кейса, направленный в основном на развитие навыков говорения и усвоение лексики. Например, кейс по теме «Корпоративная культура» может выглядеть так:
Netflix’s Flexible Culture
Netflix allows unlimited vacation but expects high performance. Some employees thrive; others feel pressured.
Студенту необходимо устно ответить на следующие вопросы:
1 Root Cause: Why might this culture fail in some companies?
2 Solution: What two policies would you add?
3 Opinion: Elaborate on the statement: “Flexibility is more important than salary.” Agree or disagree?
Данные и аналогичные задания успешно применялись на практике, и ИИ позволяет их генерировать за считанные секунды. Другое дело, что из 10 вариантов только половина оказывается пригодной ввиду неподходящей тематики, сложности или нечеткости в постановке вопросов и т. п.
Обсуждение
Проведенный анализ применения ИИ для генерации учебных заданий по английскому языку выявил несколько ключевых закономерностей, требующих дальнейшего осмысления.
Во-первых, несмотря на технологическую сложность современных языковых моделей, их эффективность в образовательном процессе напрямую зависит от методической грамотности составления промптов. Как показала практика, качество генерируемых заданий определяется формулировкой запроса, а не возможностями самой системы. Это ставит перед преподавателями новую профессиональную задачу – овладение навыками «педагогического инжиниринга» при работе с ИИ.
Во-вторых, особого внимания заслуживает выявленный диссонанс между техническими возможностями ИИ и психологическими особенностями учебного процесса. Например, нейросети демонстрируют впечатляющие результаты в генерации стандартных упражнений (тестов, диалогов, грамматических заданий), однако их ценность для развития креативного мышления и эмоционального интеллекта остается проблематичной, а в некоторых случаях (при низкой мотивации студентов) – нулевой.
Наши наблюдения показывают, что:
-
для контрольных заданий ключевым критерием должно быть не техническое совершенство, а степень вовлечения когнитивных процессов студента;
-
в творческих заданиях ценность представляет не сам продукт генерации, а последующая аналитическая работа с ним;
-
устные элементы верификации становятся обязательным компонентом любой системы оценивания работы студента.
Поднимается и важный этический вопрос: как сохранить академическую честность в условиях доступности мощных генеративных систем? Наша профессиональная интуиция показывает, что решение лежит не в запрете использования технологий, а в переосмыслении системы оценивания, где основной акцент смещается на демонстрацию личного вклада студента в полученный результат.
Таким образом, несмотря на очевидные преимущества ИИ в ускорении подготовки учебных материалов, его интеграция в образовательный процесс требует тщательного методического сопровождения и постоянного педагогического контроля. Наиболее продуктивной представляется модель, где искусственный интеллект выполняет функцию «интеллектуального тренажера», а не замены традиционных дидактических подходов.