Использование искусственного интеллекта при изучении иностранного

(английского) языка

Изучение иностранного языка, в особенности английского как языка

международного общения, долгое время оставалось процессом, требующим

значительных временных затрат, финансовых вложений и сильной мотивации.

Традиционные методы, основанные на классно-урочной системе, учебниках и

аудиокассетах, постепенно уступают место цифровым технологиям. Однако

настоящий прорыв в лингвистическом образовании связан с интеграцией

технологий искусственного интеллекта (ИИ). ИИ трансформирует не только

инструменты обучения, но и его философию, делая процесс по-настоящему

персонализированным, интерактивным и доступным. Данная статья исследует

ключевые направления применения ИИ в изучении английского языка,

анализирует преимущества и потенциальные риски, а также рассматривает

будущее этой динамично развивающейся области.

Ключевые направления применения ИИ в языковом обучении

Искусственный

интеллект

в

образовании

(Artificial

Intelligence

in

Education, AIED) предлагает многоуровневый подход к решению основных

задач, стоящих перед изучающими язык.

Адаптивное и персонализированное обучение

В основе большинства современных AI-платформ (таких как Duolingo,

Babbel, Busuu) лежат адаптивные алгоритмы. Они анализируют каждое

действие пользователя: скорость ответа, количество ошибок, сложность

усвоенных тем. На основе этих данных система в реальном времени

корректирует учебный трек: предлагает повторение проблемных слов или

грамматических конструкций, пропускает уже освоенный материал, подбирает

контент

в

соответствии

с

интересами

ученика

(технологии,

бизнес,

путешествия). Это создает «индивидуальную образовательную траекторию»,

невозможную в групповом занятии с преподавателем.

Развитие навыков говорения и произношения

Одним из самых сложных аспектов был и остается разговорный навык.

ИИ-решения успешно решают проблему нехватки практики:

· Речевые ассистенты и чат-боты: Виртуальные собеседники на основе моделей

обработки естественного языка (NLP), такие как ChatGPT, Replika или

специализированные боты, позволяют вести диалог на любую тему в любое

время, без страха совершить ошибку перед живым человеком.

· Анализ произношения: Приложения (например, ELSA Speak, Speechling) с

помощью алгоритмов распознавания речи дают мгновенную обратную связь по

произношению, интонации, беглости и акценту, выделяя проблемные звуки и

предлагая упражнения для их отработки.

Интеллектуальный анализ письменной речи

ИИ стал незаменимым помощником в совершенствовании письменных

навыков:

· Грамматические корректоры нового поколения: Сервисы вроде Grammarly или

LanguageTool не просто находят ошибки, но и объясняют правило, предлагают

стилистические улучшения, проверяют текст на плагиат и соответствие тону

(формальный, дружеский).

· Генерация и анализ текстов: С помощью языковых моделей (GPT, Bard)

учащийся может получить пример эссе на заданную тему, упростить сложный

текст

для

понимания

или

проверить

логику

построения

собственного

аргумента.

Создание иммерсивной языковой среды и геймификация

ИИ способен моделировать реальные ситуации общения (прохождение

таможни, собеседование, заказ в ресторане) в формате симуляции. Кроме того,

алгоритмы лежат в основе геймифицированных элементов — систем бейджей,

рейтингов, ежедневных целей, — что повышает вовлеченность и мотивацию к

регулярным занятиям.

Преимущества и вызовы внедрения ИИ

Неоспоримые преимущества:

· Доступность 24/7: Обучение в любом месте и в любое время.

· Снижение стоимости: Многие сервисы бесплатны или существенно дешевле

очных курсов.

· Преодоление психологического барьера: Практика с безоценочным боем

снимает страх ошибки.

· Масштабируемость: Один алгоритм может одновременно обслуживать

миллионы пользователей.

· Объективность и постоянство: ИИ непредвзят и не устает.

Потенциальные риски и ограничения:

· Отсутствие «человеческого фактора»: ИИ не может передать культурный

контекст в полной мере, поддержать эмоционально или уловить тончайшие

нюансы живого общения, юмор, иронию.

· Проблема «системных ошибок»: Алгоритмы обучаются на существующих

данных и могут воспроизводить содержащиеся в них biases (предвзятость) или

давать некорректные объяснения.

·

Ограниченность

спонтанности:

Диалоги

с

ботами

часто

следуют

предсказуемым паттернам, что отличается от хаотичности реального общения.

· Риск пассивного потребления: Учащийся может превратиться в потребителя

подсказок ИИ, не развивая собственные когнитивные усилия и метапознание.

·

Вопросы

приватности:

Для

персонализации

необходимо

собирать

и

анализировать большие объемы пользовательских данных.

Будущее синергии: ИИ и преподаватель

Наиболее перспективной моделью является не замена преподавателя ИИ,

а их эффективная синергия. ИИ берет на себя рутинные задачи: проверку

упражнений, адаптацию материалов, начальную языковую практику. Это

высвобождает время педагога для творческой и гуманистической работы:

организации

проектной

деятельности,

дискуссий,

углубленного

анализа

культурных феноменов, мотивационной поддержки и развития «мягких

навыков» (soft skills). Преподаватель трансформируется из транслятора знаний

в фасилитатора, наставника и тьютора, который направляет ученика в его

персонализированном AI-обучении.

Заключение

Использование искусственного интеллекта в изучении английского языка

переживает

этап

стремительного

роста,

открывая

беспрецедентные

возможности для демократизации и персонализации образования. Технологии

ИИ

эффективно

решают

проблемы

доступности

практики,

мгновенной

обратной связи и адаптации к индивидуальному темпу ученика. Однако ключом

к успешному обучению остается сбалансированный подход, в котором

технологические инструменты дополняются, а не заменяют, человеческое

взаимодействие и педагогическое мастерство. Будущее языкового образования

лежит в гибридной модели, где интеллектуальные алгоритмы становятся

персональными цифровыми тьюторами, а преподаватель фокусируется на

развитии креативного мышления, межкультурной коммуникации и социального

интеллекта учащегося. Таким образом, ИИ — это не учитель будущего, а

мощный и незаменимый помощник, расширяющий границы познания и

делающий

овладение

иностранным

языком

более

эффективным

и

увлекательным процессом для миллионов людей по всему миру.

Список используемой литературы

1. Chassignol, M., Khoroshavin, A., Klimova, A., & Bilyatdinova, A. (2018).

Artificial Intelligence trends in education: a narrative overview. Procedia Computer

Science.

2. Dodigovic, M. (2005). Artificial Intelligence in Second Language Learning:

Raising Error Awareness. Multilingual Matters.

3. Godwin-Jones, R. (2018). Emerging Technologies: Intelligent Assistants in

Language Learning. Language Learning & Technology, 22(2), 8–25.

4. Hockly, N. (2019). Automated Writing Evaluation. ELT Journal, 73(1), 82–88.

5. Huang, J., Saleh, S., & Liu, Y. (2021). A Review on Artificial Intelligence in

Education. Academic Journal of Interdisciplinary Studies.

6. Kessler, G. (2018). Technology and the future of language teaching. Foreign

Language Annals, 51(1), 205–218.

7. Латухина, Е.А., & Смирнова, Ю.В. (2022). Искусственный интеллект в

обучении

иностранным

языкам:

новые

возможности

и

перспективы.

Современные проблемы науки и образования, (3).

8. Рубцова, А.В. (2021). Применение чат-ботов на основе искусственного

интеллекта в обучении английскому языку. Цифровая гуманитаристика и

технологии в образовании (DHTE 2021).

9. Sharples, M. (2022). Automated Essay Writing: An AIED Opinion. International

Journal of Artificial Intelligence in Education.

10. Winkler, R., & Söllner, M. (2018). Unleashing the Potential of Chatbots in

Education: A State-Of-The-Art Analysis. Academy of Management Learning &

Education.

11. Zawacki-Richter, O., Marin, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic

review of research on artificial intelligence applications in higher education – where

are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher

Education, 16(1).