Актуальность исследования обусловлена активным внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в образование и одновременной критикой педагогов качества генерируемых продуктов. Функция создания планов уроков иностранного языка востребована учителями для экономии времени и вариативности. Однако отсутствие эффективных инструментов для аргументированной экспертизы ИИ-материалов снижает их дидактическую ценность. В связи с этим проблема разработки критериев оценивания и анализа чувствительности нейросетей к промптам становится высокоактуальной. Цель работы – выявить чувствительность различных платформ ИИ к формулировкам промптов при генерации этапов урока иностранного языка, направленного на совершенствование грамматических навыков в основной школе (7–8-е классы), и определить степень соответствия полученных продуктов общепринятым методическим требованиям. В качестве методологической основы и инструмента экспертизы был разработан специальный чек-лист, отражающий значимые условия организации грамматического материала. Эмпирическую базу составили результаты генерации пяти платформ ИИ (DeepSeek, Perplexity, Gigachat, ChatGPT, Qwen). Сравнительный анализ проводился на основе четырех промптов, отличающихся заданными методическими условиями, что позволило отследить адаптивность алгоритмов. Результаты исследования показали, что все платформы демонстрируют разную степень чувствительности к детализации промптов. Выявлено, что ни один из сгенерированных планов в полной мере не соответствует выделенным методистами требованиям и нуждается в обязательной педагогической корректировке. Наибольшую исходную адекватность поставленной задаче продемонстрировала платформа Qwen, хотя ее результаты также потребовали доработки. Обнаружены типичные методические дефициты, характерные для ИИ-генераций. Теоретическая значимость заключается в систематизации подходов к экспертизе образовательного контента от генеративных моделей и расширении представлений об ограничениях ИИ в обучении грамматике. Практическая значимость состоит в создании чек листа для верификации ИИ-разработок педагогами. Доказано, что объединение усилий программистов и методистов необходимо для точности нейросетей. Обоснован подход к использованию «несовершенных» ИИ планов как материала для методического анализа при подготовке и повышении квалификации учителей, что развивает их критическое мышление.