Инновационные подходы к текущему оцениванию: использование нейросетей в работе учителя русского языка и литературы

Автор: Хозяшева Оксана Владимировна

Организация: МАОУ «СОШ № 116»

Населенный пункт: г. Пермь

Аннотация. В статье представлена методическая система использования генеративных нейросетей учителем русского языка и литературы в текущем оценивании. Предложены типология оценочных заданий и алгоритм работы педагога с искусственным интеллектом (ИИ).

Ключевые слова: нейросети, текущее оценивание, русский язык, литература.

В августе 2026 года Минпросвещения РФ выпустило методические рекомендации по применению искусственного интеллекта в школах, допустив использование нейросети в работе учителя, но с сохранением окончательного решения за педагогом. Этот нормативный шаг снял правовую неопределённость, но породил проблемы: отказ от инструмента из страха «замены машиной» и некритичное использование сгенерированных материалов. Разрешение этого противоречия видится в построении методически выверенной системы использования нейросетей в текущем оценивании – со своими принципами, сценариями, критериями и чёткими границами применения.

Прежде чем перейти к конкретным типам заданий, необходимо определить, какую именно роль играет нейросеть в системе текущего оценивания. Анализ практики позволяет выделить несколько функций нейросетей в данном направлении:

• генератор заданий – создание текстов, тестов, карточек, рубрикаторов по заданным параметрам. Учитель отбирает и адаптирует материал;

• первичный анализатор – поиск ошибок и подсчёт баллов по критериям. Окончательное решение остаётся за учителем;

• конструктор обратной связи – формирование развёрнутых комментариев, которые учитель персонализирует;

• аналитик класса – сведение типичных ошибок и выделение тем для повторения;

• тренажёр – генерация индивидуальных карточек отработки под слабые места ученика.

Ни одна функция не предполагает замены учителя: нейросеть – ассистент, расширяющий возможности педагога. Центральный элемент методической системы – типология оценочных заданий, генерируемых с помощью нейросетей. Типология охватывает оба предмета (русский язык и литературу) и выстроена по видам речевой деятельности, что позволяет учителю системно подбирать задания под конкретные дидактические цели.

Например, при подготовке заданий на проверку орфографической и пунктуационной грамотности нейросеть генерирует текст с «окошками» для выборочного диктанта, текст-«ловушку» с намеренными ошибками для поиска и исправления, а также парные диктанты для взаимопроверки. При подготовке заданий на проверку понимания текста (читательская грамотность) нейросеть может сгенерировать текст с неточностями – пересказ произведения с намеренными фактическими искажениями. Задания на проверку языкового анализа могут включать морфемный разбор с «ошибкой робота» для поиска и исправления, а также синтаксический разбор с проверкой по ключу. Формат «найди ошибку у нейросети» существенно повышает мотивацию.

В заданиях на проверку творческих умений нейросеть генерирует текст для сжатого изложения с выделением микротем. Ученик оценивает соответствие своего текста стилю оригинала с помощью отзыва нейросети. Задания для диагностики и коррекции включают адаптивный тест-тренажёр с тремя уровнями сложности и краткий срез-индикатор (3–5 заданий) для быстрой проверки темы в начале урока.

Описанная типология заданий становится работоспособной только при наличии чёткого алгоритма работы учителя с нейросетью.

Модель включает несколько этапов:

• определение цели – чёткая формулировка проверяемого умения и формата задания;
• подбор критериев оценивания – подготовка критериев до обращения к нейросети (включая официальные для ВПР/ОГЭ);
• подготовка исходных материалов – подбор фрагментов текстов, определение количества вариантов;
• составление запроса (промпта) – формулировка по структуре: задача, параметры, формат вывода, требования к ключам;
• генерация и первичная проверка – проверка соответствия цели и критериям, особенно ключей;
• валидация (проверка) и доработка учителем – ручное редактирование формулировок, замена сомнительных примеров;
• оформление материалов – приведение задания к удобному виду, подготовка ключей;
• интеграция в структуру урока – определение места задания (разминка, самостоятельная работа, закрепление);
• проведение и сбор результатов – фиксация процента выполнения, типов ошибок;
• анализ и планирование – коррекция плана, определение тем для повторения, индивидуальных траекторий.

Апробация предложенной системы в педагогической практике позволяет выделить результаты для трёх уровней. Для учителя основным результатом становится разнообразие оценочных форматов: вместо трёх-четырёх повторяющихся типов заданий – более пятнадцати вариантов, охватывающих все виды речевой деятельности. Существенно сокращается время на подготовку заданий: генерация текста с заданными орфограммами, теста по кодификатору или карточки отработки занимает две-три минуты вместо двадцати-тридцати. Появляется возможность оперативной аналитики: сводка типичных ошибок класса формируется за минуты вместо часов ручного подсчёта.

Для обучающихся наиболее значимы три эффекта. Во-первых, индивидуализация: персональные карточки отработки под конкретные слабые места. Во-вторых, развитие критического мышления: форматы «найди ошибку у нейросети», «сравнение с ключом», «верификация (проверка) «галлюцинаций» (выдуманных нейросетью фактов)» учат не доверять технологии слепо, а проверять и аргументировать. В-третьих, повышение интереса: нестандартные форматы снижают рутинность и повышают вовлеченность.

Внедрение данного подхода обеспечивает систематизацию текущего контроля: переход от эпизодических проверок к выстроенной системе с разнообразными форматами. Раннее выявление трудностей через мини-срезы-индикаторы позволяет обнаруживать проблемы до контрольных работ. Наконец, достигается соответствие нормативным требованиям: реализация рекомендаций Минпросвещения и ФГОС через системное, а не эпизодическое, использование ИИ.

Предложенная методическая система использования нейросетей в текущем оценивании на уроках русского языка и литературы решает важное противоречие современной школы: между необходимостью разнообразить оценочные форматы и ограниченными временными ресурсами учителя. Нейросеть берёт на себя рутинные операции – генерацию текстов, первичный анализ ошибок, составление шаблонов обратной связи, – освобождая педагога для того, что машина сделать не способна: для интерпретации ученической мысли, живого диалога, воспитания любви к слову.

Список литературы

1. Письмо Минпросвещения России от 31.08.2026 № СК-702/08 «О методических рекомендациях» (вместе с «Методическими рекомендациями для педагогических работников общеобразовательных организаций по применению в профессиональной деятельности искусственного интеллекта»).
2. Журавлёв Ю. В., Савиных Г. П. Педагоги перед вызовом искусственного интеллекта: трансформация подходов к оценке в деятельности учителя-словесника // Педагогика. Вопросы теории и практики. 2026. №3. – С. 535–540
3. Линецкая, Е. А. Использование искусственного интеллекта на уроках русского языка и литературы / Е. А. Линецкая. – Текст: непосредственный // Молодой ученый. – 2026. – № 29 (632). – С. 224-226.