Искусственный интеллект как фактор персонализации и интенсификации процесса обучения иностранным языкам в общеобразовательной школе

Автор: Афанасьева Оксана Николаевна

Организация: МОУ СОШ №3

Населенный пункт: Челябинская область, г. Магнитогорск

Введение

Современная система общего образования сталкивается с рядом проблем, среди которых наиболее существенной является неоднородность контингента учащихся. В контексте преподавания иностранного языка это проявляется в принципиальных различиях в начальном уровне знаний, темпе обучения, типах когнитивных стратегий и мотивации. Традиционные методы обучения не позволяют эффективно устранить этот пробел, что приводит к снижению успеваемости и потере интереса к предмету.

Массовая доступность технологий, основанных на нейронных сетях, открывают новую эру в педагогике. В отличие от ранних компьютерных обучающих программ, которые следовали жестким, заранее определенным алгоритмам, современные нейронные сети обладают способностью обучаться, анализировать контекст и генерировать уникальный контент. Это позволяет нам перейти от стандартизированного подхода к подлинной персонализации образовательного процесса.

Исследования в области компьютерной лингвистики и образовательных технологий демонстрируют эффективность адаптивных систем в повышении уровня владения языком. Однако существующие системы часто ограничиваются узкими задачами: запоминанием лексики, отработкой грамматических конструкций [1].

Новизна нашего подхода заключается в рассмотрении нейронной сети как универсального «цифрового репетитора», интегрированного во все аспекты учебной деятельности: от формирования рецептивных навыков (аудирование, чтение) до развития продуктивных (говорение, письмо) и систематической оценки.

Предлагаемая модель включает в себя три ключевых компонента, работающих в синергии.

На первом этапе нейронная сеть анализирует действия ученика − скорость выполнения заданий, количество ошибок, их типологию и стабильность. На основе этих данных система в режиме реального времени:

1. Генерирует персонализированные упражнения. Например, если ученик постоянно допускает ошибки в употреблении настоящего совершенного слова, нейронная сеть создает для него дополнительные контекстуальные задания, подбирая лексику, соответствующую его интересам (спорт, наука, искусство).
2. Динамически настраивает сложность. Система не просто выдает задания «следующего уровня», а плавно подводит ученика к нему, предлагая «строительные леса» заданий промежуточной сложности, что соответствует теории зоны ближайшего развития Л.С. Выготского.
3. Создает интерактивные сценарии. Нейронная сеть может генерировать диалоги для отработки определенных речевых функций (например, «заказ еды в ресторане», «обсуждение планов»), где роль второго собеседника выполняет искусственный интеллект, гибко реагирующий на замечания студента.

Второй этап − это использование модели Large Language Model [2], такие как GPT и системы распознавания речи, можно создать среду для непрерывной речевой практики.

4. «Бесконечный» собеседник. Учащийся может вести диалог на любую тему с искусственным интеллектом, который адаптирует свою речь к уровню студента — использует более простые грамматические конструкции и словарный запас, замедляет темп. Нейронная сеть обеспечивает не только лингвистическую, но и содержательную актуальность разговора, поддерживая интерес.
5. Инструмент для творческого письма. Ученик пишет эссе или короткий рассказ. Нейронная сеть выполняет не только функцию проверки орфографии и грамматики, но и обеспечивает содержательную обратную связь: она предлагает альтернативные, более идиоматичные способы выражения мыслей, помогает разнообразить словарный запас и оценивает стилистическую согласованность.
6. Имитатор произношения. На основе анализа аудио в режиме реального времени система обеспечивает визуальную и слуховую обратную связь о качестве произношения, интонации и ритме, сравнивая их с эталонной речью носителя языка.

Третий этап − нейронная сеть объединяет данные по всему классу и предоставляет учителю инструменты для принятия педагогических решений.

1. 1. Цифровой профиль ученика. Учитель видит не просто оценки, а «когнитивный портрет»: сильные и слабые стороны, предпочтительные каналы восприятия информации, типичные ошибки и динамику успеваемости.
   2. Прогнозирование трудностей. Система может предсказать, какие темы с наибольшей вероятностью вызовут проблемы у класса в целом или у отдельных групп учащихся, что позволяет учителю заранее скорректировать план урока.
   3. Автоматизация рутины. Нейронная сеть берет на себя проверку стандартных домашних заданий, освобождая время преподавателя для творческой работы, индивидуальных консультаций и организации проектной деятельности.

Однако, одной из наиболее существенных проблем, сопровождающих внедрение нейронных сетей, является проблема «обезличивания» коммуникации. Искусственный интеллект, будучи совершенно предсказуемым и лишенным эмоционального подтекста, может непреднамеренно вытеснить живое, спонтанное межличностное взаимодействие, которое составляет основу коммуникативной компетентности. Язык − это не просто система грамматических правил и словарного запаса; это инструмент для установления связей, разрешения конфликтов, восприятия невербальных сигналов и совместного создания смысла. Обучаясь исключительно у недооцененного и всегда доступного цифрового собеседника, ученик лишается возможности развивать социальный интеллект, эмпатию и способность адаптировать свою речь в реальных, непредсказуемых условиях общения с живым человеком. В связи с этим важнейшая роль преподавателя заключается в том, чтобы использовать нейронную сеть не как замену человеческому общению, а как мощный его симулятор. Преподаватель должен структурировать учебный процесс таким образом, чтобы практика с искусственным интеллектом стала подготовительным этапом, «репетицией» для последующей проектной работы, дискуссий, ролевых игр и других форм коллективной деятельности в классе, где навыки, отточенные с помощью технологий, находят свое реальное применение.

Ещё одним серьёзным препятствием для массового внедрения является цифровое неравенство. Неравенство в доступе к технологиям − будь то современное оборудование, высокоскоростной Интернет или финансовые возможности для школ и семей − рискует создать новую, еще более глубокую пропасть в качестве образования. Учащиеся из богатых ресурсами школ и семей будут иметь в своем распоряжении персональных цифровых репетиторов, которые смогут вывести их языковую подготовку на высокий уровень, в то время как их сверстники из менее благополучных стран будут ограничены традиционными, зачастую менее эффективными методами. Это может привести к усилению социального расслоения, когда владение иностранным языком, которое и без того является значительным культурным достоянием, становится еще более выраженным признаком социального неравенства. Таким образом, внедрение нейросетей нельзя рассматривать в отрыве от государственной политики, направленной на обеспечение цифрового равенства и создание единой образовательной экосистемы.

Фундаментальный вопрос, который необходимо срочно решить, − это доверие к данным и конфиденциальность. Нейронные сети собирают и анализируют огромное количество личной информации о студентах для своей работы: их успеваемость, когнитивные профили, типичные ошибки, темы для обсуждения и даже биометрические данные (например, голос). Утечка такой информации или ее использование в неэтичных целях недопустимы. Это предъявляет к разработчикам и образовательным учреждениям требование внедрять строгие протоколы шифрования и хранения данных, обеспечивать их анонимность и соблюдать принцип минимальной достаточности при сборе данных. Не менее важна прозрачность алгоритмов. Учителя и родители должны иметь общее представление о критериях, на основе которых система выстраивает образовательные траектории и выставляет оценки. «Чёрный ящик», принимающий решения за ребенка, неприемлем в педагогическом процессе, так как лишает учителя возможности профессиональной рефлексии и коррекции, а родителей − понимания успеваемости своего ребёнка.

Наконец, радикально трансформируется роль преподавателя. Из транслятора готовых знаний, как он часто действует в традиционной модели, преподаватель превращается в тьютора и наставника. Его ключевая задача − не донести информацию, а грамотно интегрировать цифровой инструмент в учебный процесс. Он учится интерпретировать сложные массивы данных, предоставляемых нейронной сетью, и выстраивать на их основе гуманную и поддерживающую образовательную среду. Учитель становится мотиватором, который помогает ученику преодолевать трудности, организатором сотрудничества между учениками, фасилитатором, который направляет дискуссию и помогает извлечь смысл из практики, полученной с помощью искусственного интеллекта.

Это требует от преподавателя развития новых компетенций − цифровой грамотности, навыков работы с большими данными и, самое главное, готовности к постоянному профессиональному росту и пересмотру устоявшихся педагогических практик в быстро меняющейся технологической реальности.

Заключение

Нейросети могут революционизировать практику преподавания иностранных языков в школе. Они предлагают решение ключевой проблемы персонализации, предоставляя каждому ученику траекторию развития, соответствующую его индивидуальным особенностям.

Предлагаемая интеграционная модель охватывает весь спектр языковой деятельности, от развития навыков до развития коммуникативной компетенции и объективной оценки. Успешная реализация этой модели возможна только при условии синергетического взаимодействия технологий и профессионализма преподавателя, где нейронная сеть берет на себя рутинные и аналитические задачи, а преподаватель фокусируется на творческих, мотивационных и человеческих аспектах обучения. Дальнейшие исследования должны быть направлены на долгосрочное изучение эффективности таких систем и разработку педагогических основ для их этичного и надлежащего использования.

Список литературы

1. Булыгина А.О. Роль генеративных нейросетей в обучении искусствам студентов художественно-графических факультетов // Проблемы современного педагогического образования. 2023. № 78-3. С. 447.
2. Герасимова Ю. Сервис решает, Вася сдает. Учителя оценили написанное нейросетью сочинение. [Электронный ресурс]. URL: https://aif.ru/society/education/servis_reshaet_vasya_sdaet_ uchitelya ocenili napisannoe neyrosetyu sochinenie
3. Егорова Л.Г., Ильина Е.А., Лудзик М. Применение нейросетей в образовательном процессе // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования: тезисы докладов 78-й международной научно-технической конференции. Т. 1. Магнитогорск, 2020. С. 380.
4. Иванова А.И. Целесообразность применения нейросетей в образовании // Яковлевские чтения: материалы Всероссийской научно-практической конференции / Под ред. Р.А. Шамсут-динова, А.В. Гумерова, О.Л. Даниловой. СПб., 2023. С. 130-133.
5. Карпушина Н.М. «Нейросеть заменит учителя?» и другие новости (обзор интернет-ресурсов) // Математика в школе. 2023. № 5. С. 73-76.
6. Коган М.С. О возможном использовании нейросети ChatGPT в обучении иностранным языкам // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 31-38.
7. Путило О.О., Савина Л.Н. Использование нейросетей в процессе преподавания литературы в школе // Известия ВГПУ. 2023. №9 (182). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-neyrosetey-v-protsesse-prepodavaniya-literatury-v-shkole

Опубликовано: 10.11.2025