Ключевое слово: «генеративные модели искусственного интеллекта»

Актуальность исследования обусловлена необходимостью пересмотра методического инструментария преподавателя в условиях стремительного внедрения моделей генеративного ИИ в образовательный процесс, в частности в процесс обучения иностранных студентов русской научной письменной речи. Особую значимость при этом приобретает необходимость преодоления ключевого противоречия между способностью генеративного ИИ мгновенно продуцировать готовый текст и потребностью в поэтапном формировании у инофона навыка самостоятельного оформления научной мысли. Цель исследования – выявить сферы применения ИИ в обучении инофонов русскому научному письму и определить условия, при которых ИИ становится средством развития навыков, а не заменой им. Комплексный подход направлен на выявление у инофонов уровня владения РКИ B1 практик, затруднений и дефицитов при использовании ИИ в работе с научными текстами. В фокусе анализа находились четыре аспекта: востребованные сценарии использования ИИ, размытость представлений об академической этике, расхождение между самооценкой навыков и реальным поведением студентов, а также противоречие между осознанием рисков и отсутствием стратегий верификации. Методологическая основа включает теоретический анализ исследований по использованию ИИ в обучении научному письму, анкетирование инофонов, качественный анализ их развернутых ответов и педагогическое наблюдение за выполнением заданий по написанию вторичных научных текстов. Результаты исследования демонстрируют, что инофоны массово используют ИИ для перевода и анализа научных текстов, не считая это нарушением этики, не перепроверяют ответы и сталкиваются с галлюцинациями. Осознавая риск деградации собственных навыков, они не имеют стратегий защиты. Парадокс в том, что это осознание не переходит в практику верификации – студенты знают об опасности, но не проверяют информацию и не меняют поведение. Новизна заключается в переопределении роли ИИ с генератора готового текста на инструмент редактирования, в выделении двух приоритетных навыков, а именно грамотного формулирования запросов к ИИ и критической проверки полученной информации, а также в выявлении методического риска, состоящего в использовании студентами сгенерированных ложных источников без проверки. Теоретическая значимость заключается в развитии научных представлений о границах применимости ИИ в обучении письменному научному дискурсу и в уточнении понятия «методическая целесообразность» применительно к автоматизированному формированию научно-дискурсивной грамотности. Практическая значимость состоит в том, что данные о дефицитах студентов при работе с ИИ позволяют преподавателю корректировать обучение и обосновывают необходимость формирования у студентов умений промптинга, верификации и соблюдения академической этики.