Ключевое слово: «deepseek»

В статье анализируются потенциал и перспективы использования искусственного интеллекта при обучении иностранным языкам. На примере нейросети DeepSeek рассматриваются сильные и слабые стороны инструментов искусственного интеллекта, а также их влияние на развитие коммуникативных навыков и познавательных процессов в обучении. Особое внимание уделяется использованию промтов как ключевому фактору повышению точности и полезности получаемых ответов.

Актуальность статьи состоит в том, что вопрос анализа ошибок в иноязычной педагогической речи будущих преподавателей английского языка до сих пор не получил должного освещения как в отечественной, так и в зарубежной методической литературе. Соответственно, целью данного исследования стало выявление типичных ошибок в сфере профессионально ориентированной лексики у студентов лингводидактического профиля подготовки. Материалом исследования послужили работы студентов бакалавриата лингводидактического профиля подготовки МГУ имени М. В. Ломоносова и РГПУ имени А. И. Герцена, которым было предложено написать эссе, близкое по формату одному из заданий курса CELTA, в рамках которого будущие языковые педагоги должны были продемонстрировать свои профессионально-коммуникативные, аналитические и педагогические умения. Помимо традиционной проверки преподавателем, в качестве метода исследования был использован анализ 78 письменных работ студентов большими генеративными языковыми моделями: DeepSeek и ChatGPT. Результаты проведенного исследования позволили выделить несколько категорий наиболее частотных ошибок, совершаемых данной целевой аудиторией, а также наглядно продемонстрировали несовершенство нейросетей при проверке письменных работ обучающихся. На основании полученных эмпирических данных была предложена классификация, разделяющая ошибки в письменной речи будущих учителей на две группы: ошибки, относящиеся к сфере употребления профессионально ориентированной лексики (лидирующее число ошибок было связано с влиянием межъязыковой интерференции и несовпадениями в терминологическом аппарате специальности), и ошибки, связанные с теми или иными неоправданными методическими решениями. Проанализированные материалы позволили сделать вывод о том, что процессу формирования и развития профессионально ориентированной лексической компетенции следует уделять больше внимания в рамках подготовки будущих языковых педагогов, а использование технологий искусственного интеллекта требует тщательной доработки и перепроверки со стороны преподавателя-специалиста. Теоретическая значимость исследования заключается во внесении вклада в процесс профессионально-коммуникативной подготовки учителей и преподавателей иностранного языка. Практическая значимость работы состоит в том, что полученные данные могут быть использованы для предупреждения и профилактики ошибок, разработки практических рекомендаций и программно-методического обеспечения для развития профессионально-коммуникативной компетенции у будущих учителей и преподавателей английского языка.

В статье рассматриваются дидактический потенциал и методические аспекты применения нейросети DeepSeek в процессе формирования иноязычной коммуникативной компетенции студентов-бакалавров (на примере немецкого языка). Анализируются функциональные возможности платформы: генерация аутентичных диалогов, создание разноуровневых упражнений, моделирование коммуникативных ситуаций, мгновенная обратная связь, работа с текстовыми файлами и поиск актуальной информации. Обосновывается вывод о том, что DeepSeek при методически грамотном использовании повышает мотивацию, эффективность речевой практики, способствует формированию автономии обучающихся.

В статье рассматривается проблема использования генеративных нейросетей (на примере DeepSeek) при решении школьных задач по термодинамике. На основе анализа четырёх классических задач на уравнение теплового баланса выделены устойчивые маркеры, позволяющие отличить ИИ-решение от ученического: технические артефакты LaTeX, транслитерация русских слов, избыточная точность вычислений, наличие «проверочных» блоков, пошаговая нумерация процессов и использование нестандартных значений констант. Показано, что задачи, содержащие график, требуют визуального анализа данных и поэтому принципиально не могут быть решены нейросетью без текстового описания, что делает их эффективным инструментом профилактики списывания. Предложены конкретные методические приёмы адаптации заданий для 8 и 10 классов, снижающие эффективность использования ИИ без изменения физической сложности задач.