Full text
Введение Развитие цифровых технологий и активное внедрение нейросетевых инструментов в образовательную практику существенно меняют подходы к разработке электронных учебных материалов. В обучении иностранным языкам это проявляется особенно ярко, поскольку современные цифровые средства позволяют создавать адаптивные тексты, коммуникативные задания и визуальные материалы, ориентированные на разные уровни языковой подготовки обучающихся. В этих условиях возрастает роль педагога как проектировщика учебного контента, способного осознанно использовать цифровые и интеллектуальные инструменты в соответствии с дидактическими целями обучения. Исследования в области педагогического дизайна подчёркивают, что эффективность электронных учебных материалов определяется не столько используемыми технологиями, сколько качеством их методического проектирования. Так, И. В. Куламихина, Ж. Б. Есмурзаева и В. В. Галкина отмечают, что при разработке учебных материалов по иностранному языку ключевым фактором является педагогически обоснованный отбор содержания и средств обучения, обеспечивающий достижение планируемых образовательных результатов [1]. В условиях цифровизации образования данное положение приобретает особую значимость. В последние годы в научной литературе активно обсуждаются возможности использования генеративного искусственного интеллекта в языковом образовании. Зарубежные исследования фиксируют высокий потенциал генеративных моделей для создания текстов, заданий и учебных сценариев. Систематический обзор Z. Wang, D. Zou, L. K. K. Lee и соавторов показывает, что генеративный ИИ способен расширить инструментарий преподавателя иностранного языка, однако его педагогическая ценность напрямую зависит от характера заданий и методического сопровождения учебного процесса [2]. Аналогичную позицию занимают A. Zadorozhnyy и W. Y. W. Lai, подчёркивая, что ChatGPT может рассматриваться либо как инструмент повышения качества письменной речи на иностранном языке, либо как вспомогательное средство, эффективность которого определяется педагогическими решениями преподавателя [3]. Отечественные исследователи также обращают внимание на перспективы использования нейросетей в педагогическом образовании. А. Ю. Столбоушкин, Е. А. Крылова, С. А. Лактионов и В. С. Умнов подчёркивают, что внедрение нейросетевых технологий в систему подготовки педагогов требует не только технической, но и методической переориентации образовательных программ [4]. При этом особое значение приобретает формирование у педагогов готовности к осознанному использованию искусственного интеллекта в профессиональной деятельности. Проблема готовности педагогов к использованию ИИ получает развитие и в исследованиях, посвящённых профессиональной подготовке будущих учителей. Так, Чэнь Иминь отмечает, что, несмотря на позитивное отношение к технологиям искусственного интеллекта, будущие педагоги часто испытывают затруднения при их практическом применении в образовательном процессе, что связано с недостаточной методической подготовкой [5]. Сравнительный анализ мирового опыта подготовки педагогов к использованию ИИ, проведённый М. Г. Голубчиковой и С. М. Пещеровой, подтверждает необходимость разработки специализированных программ обучения, ориентированных на формирование у педагогов умений педагогически корректного использования интеллектуальных технологий [6]. Таким образом, анализ отечественных и зарубежных исследований позволяет сделать вывод о наличии противоречия между высоким потенциалом нейросетевых технологий в обучении иностранным языкам и недостаточной разработанностью методически обоснованных подходов к обучению педагогов их использованию при создании лингвистических электронных учебных материалов. Особенно остро данная проблема проявляется в условиях необходимости учитывать требования российской системы образования и государственные приоритеты в области развития искусственного интеллекта. В связи с этим целью настоящего исследования является теоретическое обоснование и разработка программы обучения педагогов созданию лингвистических электронных учебных материалов по английскому языку на основе нейронных сетей, ориентированной на формирование у педагогов умений осознанного и методически корректного использования генеративных текстовых и визуальных моделей в образовательной практике. Обзор отечественной и зарубежной литературы В последние годы в отечественной и зарубежной науке наблюдается устойчивый рост интереса к изучению нейросетевых технологий и генеративного искусственного интеллекта в образовании. Исследования охватывают широкий круг вопросов — от анализа дидактического потенциала ИИ до обсуждения этических рисков и трансформации профессиональной роли педагога. Вместе с тем анализ научных публикаций показывает, что проблема обучения педагогов методически обоснованному использованию конкретных нейросетевых инструментов остаётся недостаточно разработанной. В исследовании П. В. Сысоёва рассматривается уровень готовности преподавателей к использованию искусственного интеллекта в образовательной практике в вузах России. На основе опроса преподавателей вузов автор показывает, что интеграция искусственного интеллекта в высшее образование находится на начальной стадии: знания педагогов носят несистемный характер, а практический опыт применения искусственного интеллекта крайне ограничен. При этом большинство преподавателей демонстрируют нейтрально-позитивное отношение к искусственному интеллекту и потенциальную готовность использовать его при наличии методической и институциональной поддержки [9]. А. М. Кондаков и др. [10] рассматривают искусственный интеллект как фактор глубокой трансформации целей, ценностей и дидактики образования. Авторы подчёркивают, что искусственный интеллект должен выступать не субъектом, а инструментом развития личности, а ключевой ценностью остаётся человекоцентризм. В условиях внедрения искусственного интеллекта изменяется роль педагога и логика учебного процесса, при этом особое значение приобретают этические основания, развитие личностного интеллекта и сохранение гуманистической направленности образования. С. Г. Давыдов и др. [11] анализируют текущее состояние внедрения искусственного интеллекта в российских вузах, выделяя как значительный потенциал (персонализация обучения, аналитика данных, автоматизация процессов), так и серьёзные риски — инфраструктурные, кадровые, правовые и этические. Делается вывод о необходимости комплексной стратегии внедрения ИИ, рассматривающей его не только как технологическую инновацию, но и как фактор управленческой и институциональной трансформации высшего образования. В своем исследование С. М. Курьян и М. А. Петрушкевич [12] доказывают, что эффективность внедрения искусственного интеллекта в образование напрямую зависит от уровня готовности будущих педагогов. Готовность рассматривается как комплекс знаний, мотивации, этических установок и практических умений. Исследование показывает, что у студентов-педагогов преобладает фрагментарное понимание искусственного интеллекта, а потому необходима поэтапная система подготовки, ориентированная на осознанное и педагогически целесообразное использование ИИ-технологий в образовательном процессе В статье Н. Н. Кузьмина и др. [13] представлен сбалансированный анализ преимуществ и рисков использования искусственного интеллекта в образовании: с одной стороны, искусственный интеллект повышает эффективность, персонализацию и вовлечённость обучающихся, с другой — вызывает опасения, связанные с этикой, снижением роли преподавателя и высокими затратами на внедрение. Авторы подчёркивают необходимость поиска баланса между технологическими возможностями искусственного интеллекта и сохранением гуманистической сущности образовательного процесса. В зарубежной науке проблема генеративного искусственного интеллекта в языковом образовании рассматривается преимущественно в контексте педагогического дизайна и подготовки преподавателей. Так, B. L. Moorhouse и соавторы [14] исследуют, как преподаватели педагогических программ воспринимают влияние генеративного искусственного интеллекта на подготовку будущих учителей иностранных языков. Большинство участников признают, что такие технологии неизбежно изменят содержание обучения, способы преподавания и систему оценивания в педагогическом образовании. При этом преподаватели отмечают собственную неготовность к этим изменениям: им не хватает знаний, уверенности и методических ориентиров для работы с искусственным интеллектом. Авторы делают вывод, что без целенаправленной подготовки самих педагогов интеграция генеративного искусственного интеллекта в подготовку педагогов будет фрагментарной и противоречивой. В работе J. Du и B. K. Daniel [15] представлен систематический обзор 24 эмпирических исследований (2017–2023), посвящённых использованию ИИ-чатботов для развития устной речи на английском языке как иностранном. Авторы показывают, что данное направление находится на ранней стадии развития, однако уже демонстрирует устойчивые положительные эффекты, включая повышение беглости речи, улучшение произношения, рост мотивации и снижение тревожности при говорении. ИИ-чатботы рассматриваются как инструмент ускорения процесса обучения и создания аутентичной коммуникативной среды, особенно в условиях ограниченного языкового взаимодействия. Авторы подчёркивают необходимость дальнейших исследований, направленных на педагогически обоснованную интеграцию чатботов в обучение и осмысление их роли как средства расширения, а не замены человеческого взаимодействия. R. Godwin-Jones [7] представляет критический анализ возможностей и ограничений генеративного искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам. Автор подчёркивает высокий потенциал искусственного интеллекта как инструмента для разговорной практики, создания учебных материалов и поддержки письменной речи, особенно в условиях дефицита аутентичного языкового взаимодействия. Одновременно акцентируется внимание на принципиальных ограничениях искусственного интеллекта: отсутствии социокультурной и прагматической компетенции, склонности к «галлюцинациям», воспроизводству языковых и культурных искажений. Делается вывод о необходимости формирования критической ИИ-грамотности и сохранения ведущей роли преподавателя, который должен помогать обучающимся осмысленно и ответственно использовать искусственный интеллект в языковом обучении. В работе S. Lee [8] анализируются педагогические возможности и риски использования генеративного ИИ в языковом классе. Авторы анализируют 49 эмпирических исследований (2023–2024), посвящённых использованию генеративного искусственного интеллекта (ChatGPT и аналогов) в обучении иностранным языкам. Обзор показывает, что большинство исследований сосредоточено на высшем образовании и английском языке, при этом основной фокус направлен на восприятие обучающихся, мотивацию и самоэффективность, а не на объективные языковые результаты. Генеративные модели рассматривается как многофункциональный педагогический инструмент (репетитор, источник обратной связи, партнёр по общению), однако его внедрение сопровождается серьёзными вызовами: риском академической недобросовестности, пренебрежением студентов использования искусственного интеллекта, ограничениями качества контента и педагогической неопределённостью. Авторы подчёркивают необходимость расширения эмпирических исследований, разработки специализированных генеративных моделей и повышения педагогической грамотности в работе с искусственным интеллектом. В статье Y. Li и др. [16] представлен систематический обзор и метаанализ 25 эмпирических исследований, посвящённых применению генеративного ИИ в контексте коммуникативного и задачного обучения языку (task-based language teaching). Результаты подтверждают положительное влияние генеративных моделей на языковые результаты обучающихся, при этом эффективность существенно зависит от педагогических факторов. Ключевыми модераторами выступают уровень ИИ-грамотности студентов, качество планирования заданий и активная роль преподавателя как оценщика и координатора учебного процесса. Авторы подчёркивают, что универсальные инструменты вроде ChatGPT не заменяют методического дизайна и требуют осознанной интеграции в педагогические модели задачного обучения. Анализ отечественных и зарубежных исследований показывает, что в современной науке широко представлены работы, посвящённые возможностям применения нейросетевых технологий в образовании и обучении иностранным языкам. Вместе с тем большинство исследований сосредоточено либо на технических аспектах искусственного интеллекта, либо на результатах его использования обучающимися. Вопросы целенаправленного обучения педагогов работе с конкретными нейросетевыми инструментами для разработки лингвистических электронных учебных материалов остаются недостаточно разработанными, что обосновывает актуальность и научную значимость настоящего исследования. Методологическая база исследования Настоящее исследование носит теоретико-проектировочный характер и направлено на разработку программы обучения педагогов созданию лингвистических электронных учебных материалов по английскому языку с использованием нейросетевых технологий. При проектировании исследования в первую очередь учитывались особенности и требования российской системы образования, а также государственные приоритеты в области цифровизации и развития искусственного интеллекта. Методологическая база исследования опирается на совокупность педагогических, лингводидактических и нормативных оснований, которые позволяют рассматривать использование нейросетей не как частную технологическую инновацию, а как элемент профессиональной деятельности современного педагога. Важным методологическим основанием исследования являются нормативно-правовые документы Российской Федерации в сфере образования. Федеральный закон «Об образовании в Российской Федерации» закрепляет ориентацию образовательного процесса на качество обучения, внедрение цифровых образовательных технологий и развитие профессиональных компетенций педагогов. В рамках настоящего исследования данные положения рассматриваются как основа для проектирования программы обучения педагогов, обеспечивающей педагогически корректное использование нейросетевых инструментов при разработке электронных учебных материалов [17]. При разработке программы обучения также учитывались требования федеральных государственных образовательных стандартов, в которых подчёркивается необходимость формирования у педагогов и обучающихся универсальных и цифровых компетенций. Использование нейросетевых технологий в обучении английскому языку в рамках исследования рассматривается как средство достижения планируемых образовательных результатов, а не как самостоятельная технологическая цель. Методологически значимым является и учёт государственной политики Российской Федерации в области развития искусственного интеллекта. В стратегических документах Правительства Российской Федерации развитие технологий ИИ обозначено как один из приоритетов научно-технологического и социально-экономического развития страны. При этом система образования рассматривается как ключевая среда формирования кадрового потенциала и подготовки специалистов, способных осознанно и ответственно использовать интеллектуальные технологии. Настоящее исследование соотносится с данными установками, рассматривая обучение педагогов работе с нейросетями как необходимое условие реализации государственных приоритетов в сфере искусственного интеллекта [19; 20]. Ведущим методологическим подходом исследования является компетентностный подход, в рамках которого использование нейросетевых технологий рассматривается как часть профессиональной компетентности педагога. Данный подход опирается на положения Европейской системы цифровой компетентности педагогов, согласно которым педагог должен уметь не только использовать цифровые инструменты, но и проектировать с их помощью учебные материалы, соответствующие образовательным целям и потребностям обучающихся [17; 22]. В настоящем исследовании данные положения адаптируются к условиям российской системы образования и требованиям отечественных образовательных стандартов. Существенную роль в методологической базе исследования играет деятельностный подход, позволяющий рассматривать обучение педагогов как процесс освоения системы профессиональных действий. Современные исследования подчёркивают, что при использовании генеративного искусственного интеллекта ключевым фактором становится «агентность» педагога — его способность принимать осознанные педагогические решения и адаптировать технологии к конкретным образовательным ситуациям [23]. В рамках исследования это выражается в ориентации программы обучения на практическую деятельность педагогов по разработке, анализу и адаптации нейросетевого учебного контента. Методологически значимым является также системный подход, который позволяет рассматривать обучение педагогов работе с нейросетями как целостный процесс, включающий цели, содержание, методы и ожидаемые результаты. Исследования в области искусственного интеллекта в образовании показывают, что фрагментарное внедрение ИИ без методической подготовки педагогов не обеспечивает устойчивого образовательного эффекта [24; 25]. Это обосновывает необходимость проектирования целостной программы обучения педагогов в условиях российской системы образования. Частно-методологическую основу исследования составляет лингводидактический подход, в рамках которого электронные учебные материалы анализируются с точки зрения их соответствия целям обучения английскому языку, видам речевой деятельности и уровню языковой подготовки обучающихся. Современные исследования подчёркивают, что использование цифровых и интеллектуальных технологий в обучении иностранным языкам должно быть подчинено коммуникативным и дидактическим задачам обучения и соответствовать требованиям образовательных программ [27; 28]. Важным элементом методологической базы являются также положения, связанные с формированием AI-грамотности педагогов, которая рассматривается как способность понимать принципы работы искусственного интеллекта, критически оценивать его результаты и применять их в образовательной деятельности с учётом нормативных и этических требований [31; 32]. Концептуальной рамкой исследования служит подход, предложенный F. Ouyang и P. Jiao, выделяющими три парадигмы использования искусственного интеллекта в образовании. Настоящее исследование опирается на педагогически ориентированную парадигму, в рамках которой ключевая роль в использовании ИИ принадлежит преподавателю как субъекту педагогического проектирования [33]. Именно в этой логике нейросетевые технологии рассматриваются как инструмент поддержки профессиональной деятельности педагога, соответствующий требованиям российской системы образования и государственным приоритетам в сфере развития искусственного интеллекта. Таким образом, методологическая база исследования формируется на пересечении нормативно-правовых требований российской системы образования, государственных стратегий развития искусственного интеллекта и современных педагогических и лингводидактических подходов, что обеспечивает научную обоснованность и практическую применимость разработанной программы обучения педагогов. Результаты исследования Результаты настоящего исследования заключаются в разработке и теоретическом обосновании программы обучения педагогов разработке лингвистических электронных учебных материалов по английскому языку на основе нейронных сетей. Программа ориентирована на формирование у педагогов умений методически корректного использования генеративных текстовых и визуальных моделей при проектировании электронных учебных материалов. В ходе исследования была определена структура программы обучения, включающая целевой, содержательный, процессуальный и результативный компоненты. Такое построение позволило выстроить обучение педагогов как последовательный и логически связанный процесс, направленный не на освоение отдельных цифровых инструментов, а на развитие профессиональных умений педагогического проектирования. Целевой компонент программы направлен на формирование у педагогов способности осознанно использовать генеративные текстовые модели (ChatGPT, GigaChat, YandexGPT) и визуальные нейросети (Kandinsky, «Шедеврум») в соответствии с целями обучения английскому языку. В процессе обучения педагоги учатся соотносить выбор нейросетевого инструмента с видом речевой деятельности (чтение, письмо, говорение, аудирование), уровнем языковой подготовки обучающихся и предполагаемыми учебными результатами. Содержательный компонент программы включает теоретические и практические модули, посвящённые дидактическому потенциалу различных типов нейросетевых моделей. При работе с текстовыми генеративными моделями педагоги осваивают создание адаптированных учебных текстов, коммуникативных заданий и упражнений для формирования различных видов речевой деятельности. Например, при обучении чтению педагоги используют генеративные модели для создания тематических текстов заданного объёма и уровня сложности, после чего осуществляют их методическую доработку, уточняя лексику, структуру заданий и коммуникативную направленность. При использовании визуальных нейросетей Kandinsky и «Шедеврум» педагоги учатся создавать изображения, выполняющие функцию визуальной опоры для речевой деятельности. Такие изображения используются при обучении говорению и письму, например, в заданиях на описание ситуации, составление диалога или написание связного высказывания на английском языке. В рамках программы подчёркивается, что визуальный контент должен выполнять конкретную дидактическую функцию и не может рассматриваться как самоцель. Процессуальный компонент программы реализуется через систему профессионально ориентированных заданий, моделирующих реальные педагогические ситуации. В ходе обучения педагоги осваивают последовательность действий, включающую формулирование методически значимых запросов (промтов) к нейросетевым моделям, анализ и отбор сгенерированного контента, его методическую адаптацию и интеграцию в структуру урока или учебного модуля. Например, при разработке задания на чтение педагог формулирует запрос к генеративной модели с указанием темы, уровня владения языком и языковых ограничений, после чего адаптирует полученный текст и разрабатывает задания на понимание и интерпретацию содержания. В качестве иллюстрации результатов исследования в программе обучения используются типовые промты, ориентированные на решение конкретных лингводидактических задач. Так, для создания адаптированного текста по английскому языку на уровне A2 педагог может использовать запрос: “Create a short informational text (120–150 words) on the topic ‘Environmental problems’ for learners of English at A2 level. Use simple sentence structures and basic vocabulary.” Для формирования навыков письменной речи применяется промт: “Generate a writing task for B1 learners of English. The task should require students to write an email giving advice to a friend who is moving to another country.” При обучении говорению используются промты, направленные на моделирование коммуникативных ситуаций, например: “Create a role-play situation for A2–B1 English learners. The situation should involve ordering food in a café.” Для интеграции визуальных нейросетей педагоги используют промты, направленные на создание визуальных стимулов для речевой деятельности, такие как: “An illustration of a busy city street in the morning: people going to work, public transport, shops opening.” Сгенерированные изображения служат основой для последующей разработки заданий на описание, обсуждение или письменное высказывание на английском языке. В рамках комбинированных заданий педагоги учатся сочетать текстовые и визуальные нейросети, создавая комплексные электронные учебные материалы. Результативный компонент программы отражает ожидаемые изменения в профессиональной подготовке педагогов. В результате освоения программы педагоги приобретают готовность использовать нейросетевые инструменты как средство педагогического проектирования электронных учебных материалов по английскому языку. Это проявляется в умении осознанно выбирать нейросетевой инструмент, критически оценивать сгенерированный контент, адаптировать его под образовательные цели и интегрировать в структуру урока. Таким образом, результатом исследования стала разработка методически обоснованной и практико-ориентированной программы обучения педагогов использованию конкретных нейросетевых инструментов для создания лингвистических электронных учебных материалов по английскому языку, обеспечивающей понятную и воспроизводимую логику профессиональной подготовки. Заключение Активное внедрение нейросетевых технологий в образовательную практику открывает новые возможности для разработки электронных учебных материалов по иностранным языкам. Вместе с тем использование генеративных моделей в педагогической деятельности требует от преподавателей не столько технических навыков, сколько методической подготовки, обеспечивающей осознанное и педагогически корректное применение нейросетевых инструментов. Проведённое исследование было направлено на теоретическое осмысление и проектирование процесса обучения педагогов разработке лингвистических электронных учебных материалов по английскому языку на основе нейронных сетей. В ходе анализа научных источников было выявлено, что, несмотря на высокий потенциал генеративных моделей, в современной педагогической практике недостаточно разработаны подходы, ориентированные на обучение педагогов методическому использованию конкретных нейросетевых инструментов. Научная новизна исследования заключается в том, что нейросетевые технологии в нём рассматриваются не как средство автоматизации подготовки учебного контента, а как инструмент лингводидактического проектирования, требующий специальной методической подготовки педагогов. Впервые предложена и теоретически обоснована программа обучения педагогов, ориентированная на использование конкретных генеративных текстовых моделей (ChatGPT, GigaChat, YandexGPT) и визуальных нейросетей (Kandinsky, «Шедеврум») для создания лингвистических электронных учебных материалов по английскому языку. Особенностью программы является акцент на формировании у педагогов умений формулировать методически значимые запросы, критически оценивать нейросетевой контент и адаптировать его в соответствии с целями обучения и уровнем подготовки обучающихся. Практическая значимость исследования заключается в возможности использования разработанной программы обучения в системе педагогического образования и повышения квалификации преподавателей английского языка. Представленные примеры учебных заданий и промтов могут быть использованы педагогами в практической деятельности при разработке лингвистических электронных учебных материалов, а также при создании учебно-методических курсов, направленных на формирование AI-грамотности педагогов. Перспективы дальнейших исследований связаны с практической апробацией разработанной программы в различных образовательных контекстах, анализом её эффективности при формировании профессиональных умений педагогов, а также с расширением спектра используемых нейросетевых инструментов и разработкой методик их применения при обучении другим иностранным языкам и видам речевой деятельности.