1. Введение
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) становится важным фактором трансформации обучения иностранным языкам, обеспечивая персонализацию, автоматизацию контроля знаний и расширение доступа к образовательным ресурсам. Особую актуальность это приобретает при преподавании русского языка как иностранного во Вьетнаме, где отсутствует естественная языковая среда, что ограничивает развитие коммуникативных навыков.
Государственный технический университет имени Ле Куй Дона выступает показательной площадкой внедрения ИИ в образовательный процесс. Несмотря на высокий потенциал технологий, их применение сопровождается рядом методических и практических проблем, особенно с учётом специфики данного учреждения.
Цель настоящего исследования — выявить и проанализировать проблемы, с которыми сталкиваются преподаватели при использовании ИИ в обучении РКИ в Государственном техническом университете имени Ле Куй Дона.
Для достижения цели поставлены следующие задачи:
1) определить основные направления использования ИИ в университете;
2) выявить ключевые трудности, возникающие у преподавателей;
3) предложить рекомендации по эффективной интеграции ИИ в учебный процесс.
Методологическую основу исследования составляют анализ научной литературы, а также обобщение педагогического опыта преподавателей университета.
2. Потенциал использования искусственного интеллекта в преподавании РКИ
В условиях Государственного технического университета имени Ле Куй Дона, современные технологии искусственного интеллекта открывают новые возможности для трансформации процесса обучения иностранным языкам, включая русский как иностранный (РКИ). В научной литературе подчёркивается, что ИИ способен не только автоматизировать отдельные элементы учебного процесса, но и существенно изменить дидактические подходы за счёт адаптивности и интерактивности обучения (Holmes и др., 2022; Godwin-Jones, 2023).
Вместе с тем потенциал ИИ следует рассматривать критически, учитывая как его преимущества, так и ограничения в контексте конкретной образовательной среды.
2.1. Персонализация обучения
Одним из ключевых преимуществ использования ИИ является возможность персонализации учебного процесса. Адаптивные обучающие системы способны анализировать ответы обучающихся, выявлять типичные ошибки и на основе этого формировать индивидуальные траектории обучения (Zawacki-Richter и др., 2019).
В контексте преподавания РКИ это особенно важно в условиях разнородных групп, где уровень владения языком может существенно различаться. Использование ИИ позволяет изменять сложность заданий, темп обучения и тип учебного материала, что способствует более эффективному усвоению знаний.
Однако следует учитывать, что большинство современных ИИ-систем опираются на алгоритмы, не всегда учитывающие культурно-языковую специфику обучающихся. В частности, ошибки, типичные для вьетнамских студентов, могут интерпретироваться некорректно, что снижает эффективность персонализации. Таким образом, ИИ требует педагогической настройки и не может рассматриваться как полностью автономный инструмент обучения.
2.2. Генерация учебных материалов
ИИ-системы, такие как ChatGPT и аналогичные языковые модели, демонстрируют высокую эффективность в генерации текстов, диалогов и упражнений различной сложности. Это позволяет существенно сократить время подготовки преподавателя и расширить спектр учебных материалов (Godwin-Jones, 2023).
С точки зрения методики РКИ, данная функция особенно ценна для моделирования коммуникативных ситуаций, приближённых к реальному общению, что частично компенсирует отсутствие языковой среды.
Вместе с тем исследования показывают, что автоматически сгенерированные тексты могут содержать неточности, упрощения или не соответствовать нормам аутентичного языкового употребления (Holmes и др., 2022). В связи с этим преподаватель должен выполнять функцию эксперта, осуществляющего отбор и адаптацию материалов, что ограничивает степень автономности ИИ в образовательном процессе.
2.3. Автоматизация оценки и обратной связи
ИИ активно используется для автоматической проверки письменных работ, включая анализ грамматических, орфографических и стилистических ошибок. Это позволяет обеспечить оперативную обратную связь, которая, как показывают исследования, является одним из ключевых факторов эффективного обучения (Zawacki-Richter и др., 2019).
В преподавании РКИ данная функция может значительно снизить нагрузку на преподавателя, особенно в условиях больших групп. Кроме того, обучающиеся получают возможность многократной самостоятельной коррекции своих ошибок, что способствует развитию автономности обучения.
Однако автоматическая оценка имеет ряд ограничений. Во-первых, ИИ-системы недостаточно точно оценивают прагматический и коммуникативный аспект высказывания. Во-вторых, существует риск формирования у обучающихся ориентации на формальную правильность в ущерб содержательности и коммуникативной уместности речи.
Таким образом, автоматическая обратная связь должна дополняться экспертной оценкой преподавателя.
2.4. Моделирование коммуникативной практики
Одной из наиболее перспективных областей применения ИИ является создание виртуальной языковой среды посредством чат-ботов и диалоговых систем. Такие технологии позволяют обучающимся практиковать устную и письменную речь в интерактивном формате, что особенно важно в условиях отсутствия контакта с носителями языка (Godwin-Jones, 2023).
Исследования показывают, что использование ИИ-собеседников способствует снижению психологического барьера и повышению уверенности обучающихся при коммуникации на иностранном языке.
Тем не менее, следует учитывать, что искусственные диалоговые системы не способны в полной мере воспроизводить спонтанность, эмоциональность и социокультурные особенности реального общения. Это ограничивает их эффективность в формировании полноценной коммуникативной компетенции.
Следовательно, ИИ может рассматриваться как инструмент дополнительной практики, но не как замена живого взаимодействия.
3. Трудности и вызовы внедрения ИИ в преподавание РКИ вне языковой среды
По наблюдениям преподавателей нашего университета, несмотря на значительный потенциал искусственного интеллекта, его интеграция в преподавание русского языка как иностранного (РКИ) сопровождается рядом сложных и многоуровневых проблем. Эти проблемы носят не только технический, но и методический, когнитивный и психологический характер. В условиях отсутствия естественной языковой среды, данные вызовы приобретают особую остроту.
3.1. Методические и когнитивные ограничения
Одним из ключевых ограничений применения ИИ является его неспособность в полной мере воспроизводить сложную природу человеческой коммуникации. Коммуникативная компетенция включает не только владение лексико-грамматическими средствами, но и умение интерпретировать интонацию, невербальные сигналы и социокультурный контекст общения. Современные ИИ-системы лишь частично моделируют данные аспекты, что ограничивает их дидактическую эффективность (Holmes и др., 2022).
В условиях отсутствия языковой среды данная проблема становится особенно значимой, поскольку обучающиеся не имеют альтернативных источников аутентичного общения. В результате формируется риск так называемой «искусственной коммуникативной среды», в которой язык усваивается вне его естественного социокультурного функционирования.
Дополнительной проблемой является влияние ИИ на когнитивные процессы обучающихся. Ряд исследований указывает на то, что чрезмерное использование автоматизированных систем может приводить к снижению уровня критического мышления и способности к глубокому анализу информации (Carr, 2010; OECD, 2021). В частности, при использовании генеративных моделей обучающиеся могут ограничиваться копированием готовых ответов без их осмысления.
С точки зрения педагогики это приводит к смещению акцента с продуктивной деятельности на репродуктивную, что негативно сказывается на формировании языковой компетенции.
3.2. Риски академической недобросовестности и трансформация оценки
С распространением генеративных ИИ-инструментов возникает проблема академической честности. В практике преподавания в университете, обучающиеся получают возможность создавать тексты, переводы и даже устные высказывания с минимальным собственным вкладом. Это существенно затрудняет объективную оценку уровня владения языком.
Современные исследования подчёркивают, что традиционные формы контроля знаний, такие как эссе или письменные задания, теряют свою надёжность в условиях доступности ИИ (Zawacki-Richter и др., 2019). В результате возникает необходимость пересмотра системы оценивания и разработки новых форм контроля, ориентированных на процесс обучения, а не только на его результат.
К таким формам могут относиться устные экзамены, проектная деятельность, а также задания, требующие интерпретации, аргументации и личностного отношения к материалу.
3.3. Психологические барьеры и профессиональная трансформация преподавателя
Внедрение ИИ сопровождается значительными психологическими вызовами для преподавателей. Исследования показывают, что цифровая трансформация образования часто вызывает у педагогов чувство неопределённости, связанное с необходимостью освоения новых технологий и изменением профессиональной роли (Holmes и др., 2022).
Одним из ключевых факторов является страх утраты профессиональной значимости. Преподаватели могут воспринимать ИИ как конкурента, способного заменить их в выполнении ряда функций, включая объяснение материала и проверку заданий.
Однако современные исследования подчёркивают, что роль преподавателя не исчезает, а трансформируется: он становится фасилитатором, модератором и экспертом, направляющим образовательный процесс (OECD, 2021).
Дополнительной проблемой является необходимость совмещения педагогических и цифровых компетенций. Недостаточный уровень цифровой грамотности может снижать эффективность использования ИИ и усиливать сопротивление внедрению технологий.
3.4. Технические и инфраструктурные ограничения
Наряду с методическими и психологическими проблемами существенным барьером остаются технические ограничения. Согласно отчётам международных организаций, цифровое неравенство остаётся одной из ключевых проблем внедрения технологий в образование (OECD, 2021). В нашем университете наблюдается недостаточный уровень оснащённости: устаревшее оборудование, нестабильное интернет-соединение и ограниченный доступ к платным ИИ-платформам.
На основе педагогического опыта данные факторы существенно ограничивают возможность системного использования ИИ. Даже при наличии методической готовности преподавателей техническая база может препятствовать реализации инновационных подходов.
4. Практические рекомендации и модель интеграции ИИ в преподавание РКИ
Эффективная интеграция искусственного интеллекта в преподавание русского языка как иностранного требует системного подхода, учитывающего как дидактические, так и технологические и организационные аспекты. На основе проведённого анализа предлагается многоуровневая модель внедрения ИИ, ориентированная на постепенную и контролируемую интеграцию технологий в образовательный процесс.
4.1. Многоуровневая модель интеграции ИИ
Предлагаемая модель интеграции искусственного интеллекта в обучение русскому языку как иностранному включает три взаимосвязанных уровня, отражающих постепенное усложнение роли ИИ в образовательном процессе.
4.1.1. Поддерживающий уровень
На поддерживающем уровне ИИ выступает в качестве вспомогательного инструмента для выполнения рутинных задач, таких как автоматическая проверка письменных работ, генерация дополнительных упражнений и помощь в подготовке учебных материалов. Этот этап не требует существенного изменения традиционной методики преподавания и может быть легко внедрён на начальной стадии цифровизации.
4.1.2. Интерактивный уровень
На интерактивном уровне ИИ становится активным элементом учебного процесса, обеспечивая взаимодействие между обучающимися и цифровой средой. Здесь используются чат-боты для развития диалогической речи, моделируются различные коммуникативные ситуации, а также применяются адаптивные задания с мгновенной обратной связью. В результате изменяется характер обучения: студенты переходят от пассивного восприятия информации к активному участию в образовательном процессе.
4.1.3. Автономный уровень
Автономный уровень предполагает наиболее глубокую интеграцию ИИ, при которой он поддерживает самостоятельную учебную деятельность обучающихся. Это включает построение индивидуальных образовательных траекторий, развитие навыков самооценки и самокоррекции, а также выполнение проектной и исследовательской работы с использованием ИИ. На данном этапе ключевым становится формирование автономности обучающихся и их способности к самоорганизации в процессе обучения.
4.2. Рекомендации для преподавателей
В условиях цифровой трансформации роль преподавателя претерпевает значительные изменения, требуя адаптации к новым образовательным реалиям и активного освоения современных технологий. Прежде всего, важным направлением профессионального развития становится формирование цифровой компетентности: преподавателям необходимо понимать принципы работы искусственного интеллекта и уметь эффективно применять его в педагогической практике, в том числе через участие в программах повышения квалификации и изучение практических кейсов.
Наряду с этим возникает необходимость перехода к новым типам заданий, поскольку традиционные формы утрачивают свою эффективность в условиях широкой доступности ИИ. В этой связи следует внедрять задания, направленные на развитие аналитического мышления, интерпретации информации, аргументации, межкультурного сравнения и проектной деятельности.
Также значимым аспектом является формирование культуры ответственного использования ИИ: преподаватель должен разъяснять принципы академической честности, обсуждать границы допустимого применения технологий и развивать у обучающихся критическое отношение к результатам, сгенерированным ИИ. При этом, несмотря на расширяющиеся возможности цифровых инструментов, необходимо сохранять коммуникативный компонент обучения, активно использовать живое взаимодействие, ролевые игры и дискуссии, а также способствовать развитию социокультурной компетенции обучающихся.
4.3. Рекомендации для образовательных учреждений
На институциональном уровне образовательные учреждения играют ключевую роль в успешной интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в образовательный процесс. Прежде всего, необходимо развивать инфраструктуру: обеспечивать современные технические средства, стабильное интернет-соединение и доступ к образовательным платформам с использованием ИИ. Это особенно важно для преодоления проблемы цифрового неравенства, отмеченной в международных исследованиях.
Вместе с тем важна поддержка преподавателей, которая должна включать регулярные обучающие тренинги, разработку методических рекомендаций по использованию ИИ в обучении и стимулирование обмена профессиональным опытом между педагогами.
Кроме того, образовательные учреждения обязаны разрабатывать чёткую политику использования ИИ, включающую правила академической честности, стандарты применения ИИ в учебной деятельности и критерии оценки работ с учётом использования таких технологий. Это позволяет снизить уровень неопределённости и повысить прозрачность образовательного процесса. Наконец, создание профессиональных сообществ играет важную роль, поскольку способствует обмену лучшими практиками, обсуждению проблем внедрения ИИ и ускоряет адаптацию к новым технологическим изменениям.
5. Заключение
Проведённое исследование показало, что искусственный интеллект обладает значительным потенциалом для трансформации преподавания русского языка как иностранного, особенно при отсутствии естественной языковой среды, обеспечивая персонализацию обучения и доступ к аутентичным материалам. Однако его внедрение сопровождается рядом ограничений, включая методические, когнитивные, психологические и технические барьеры.
Научная значимость работы заключается в комплексном анализе возможностей и ограничений использования ИИ в преподавании РКИ вне языковой среды, а также в разработке многоуровневой модели его интеграции в образовательный процесс. Предложенная модель может служить теоретической основой для дальнейших исследований в области цифровой дидактики и методики преподавания иностранных языков.
Практическая значимость исследования состоит в том, что сформулированные рекомендации могут быть использованы преподавателями и образовательными учреждениями для повышения эффективности обучения РКИ с использованием ИИ, особенно в условиях ограниченного доступа к языковой среде.
В перспективе требуется эмпирическая проверка модели и изучение долгосрочного влияния ИИ на развитие обучающихся. Таким образом, ИИ следует рассматривать не как замену преподавателя, а как эффективный инструмент, дополняющий и расширяющий возможности обучения.
Литература:
- Carr N. The Shallows: What the Internet Is Doing to Our Brains. 2010.
- Çobanoğulları F. Learning and teaching with ChatGPT: Potentials and applications in foreign language education // EUROCALL Review. 2024. Т. 31, № 1.
- Godwin-Jones R. Emerging technologies: ChatGPT and language learning // Language Learning & Technology. 2023.
- Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. 2022.
- Kartal G. Contemporary language teaching and learning with ChatGPT // Contemporary Research in Language Learning Journal. 2023. Т. 1, № 1.
- OECD. AI in Education: Challenges and Opportunities. 2021.
- Zawacki-Richter O. и др. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2019.
- Сысоев П. В., Филатов Е. М. Artificial intelligence in teaching Russian as a foreign language // Russian Language Studies. 2024. Т. 22, № 2. С. 300–317.
