Потенциал искусственного интеллекта на архитектуре Retrieval-Augmented Generation (RAG) в проектировании учебных материалов по грамматике английского языка (опыт применения Google NotebookLM)

Аннотация

Цель исследования заключается в теоретическом обосновании и эмпирической верификации потенциала платформы Google NotebookLM для разработки учебных материалов по грамматике английского языка. Научная новизна работы заключается в том, что в отечественной литературе впервые предпринята попытка анализа платформы Google NotebookLM как инструмента управляемой генерации обучающих материалов по иностранному языку, обеспечивающего методологический контроль над источниками и исключающего фактологические ошибки. В статье описывается процесс создания грамматических учебных модулей «полного цикла» – от нормативного объяснения до мультимодальных форматов (инфографика, ментальные карты, аудиоподкасты). Предложенная методика использования Google NotebookLM направлена на оптимизацию трудозатрат преподавателя и повышение качества учебных материалов за счет их дидактической согласованности и строгой привязки к нормативным авторитетным источникам.

Материалы исследования

1. Herring P. The Farlex Grammar Book: Complete English Grammar Rules. Farlex International, 2016.
2. NotebookLM. https://notebooklm.google/
3. Swan M. Practical English Usage. 4th ed. Oxford: Oxford University Press, 2017.

Источники

1. Арадахова М. Б., Мамалова Х. Э., Плиева А. О. Визуализация как средство преподавания иностранных языков // Мир науки, культуры, образования. 2023. № 4 (101). https://doi.org/10.24412/1991-5497-2023-4101-202-205
2. Афанасьева О. Ю., Никитина Е. Ю. Ментальные карты как реализация когнитивно-визуального подхода в профессиональной подготовке будущих учителей иностранного языка // Вестник Южно-Уральского государственного гуманитарно-педагогического университета. 2024. № 4 (182). https://doi.org/10.25588/CSPU.2024.182.4.002
3. Безменова Л. Э., Степанова А. В. Сравнительный анализ структурно-содержательного аспекта учебных пособий по практической грамматике английского языка отечественных и англоязычных авторов // Мир науки, культуры, образования. 2020. № 1 (80).
4. Богатова С. М., Фрезе О. В. Дидактические возможности нейросетей в обучении иностранным языкам // Современное педагогическое образование. 2024. № 3.
5. Бузмаков И. П. Обзор проблемы галлюцинаций при нейросетевой генерации текстов // Путь в науку: прикладная математика, информатика и информационные технологии: тезисы докладов конференции (г. Ярославль, 17-21 апреля 2023 г.). Ярославль: Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова, 2023.
6. Галицкая В. А. Особенности использования нейросетей при формировании продуктивных лексико-грамматических навыков каталанского языка у студентов-испанистов // Педагогика. Вопросы теории и практики. 2025. Т. 10. № 6. https://doi.org/10.30853/ped20250100
7. Евстигнеев М. Н. Планирование учебного занятия по иностранному языку с помощью технологий генеративного искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 3.
8. Евтушенко Т. Г., Шостак Е. В., Дробчик А. В. Разработка учебных материалов по иностранным языкам с применением технологий искусственного интеллекта: возможности и ограничения // Педагогика. Вопросы теории и практики. 2025. Т. 10. № 6. https://doi.org/10.30853/ped20250092
9. Коздринь П. Р., Коздринь А. Н. Искусственный интеллект в языковом образовании: совершенствуя обучение и преподавание // Педагогическое взаимодействие: возможности и перспективы: материалы VI Международной научно-практической конференции (г. Саратов, 28-30 марта 2024 г.). Саратов: Саратовский государственный медицинский университет им. В. И. Разумовского, 2024.
10. Коздринь П. Р. Голосовой ассистент PI как инструмент развития устной научной коммуникации на английском языке у аспирантов: опыт проектирования эффективных промптов // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна. Серия 3: Экономические, гуманитарные и общественные науки. 2025. № 2.
11. Кондрахина Н. Г., Петрова О. Н. Использование возможностей искусственного интеллекта для преподавания иностранных языков: новая реальность // Мир науки, культуры, образования. 2024. № 1 (104). https://doi.org/10.24412/1991-5497-2024-1104-360-363
12. Курганова Н. А., Лапчик Е. С. Приемы разработки учебных заданий педагогами высшей школы с помощью нейросети // Проблемы современного педагогического образования. 2024. № 85-3.
13. Лешкевич Т. Г. Проблема субъектности нейросетей: humans и non-humans // Философия науки и техники. 2024. Т. 29. № 2.
14. Назаров Д. М., Бегичева С. В. Применение больших языковых моделей в образовательном процессе // Бизнес. Образование. Право. 2024. № 3 (68).
15. Науменко А. О. Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) как инновационный подход в LLM // Вестник науки. 2025. Т. 5. № 8 (89).
16. Семёнкина И. А., Прусакова П. В. Применение инструментов искусственного интеллекта в преподавании иностранного языка: теоретический обзор // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2025. Т. 18. № 1. https://doi.org/10.30853/phil20250056
17. Gupta R., Panicker P. H., Bhatia S., Ramakrishnan G. Consistency Is the Key: Detecting Hallucinations in LLM Generated Text By Checking Inconsistencies About Key Facts // arXiv. 2025. November 15. https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.12236
18. Karapetyan M. Teaching Languages in the Digital Age: Incorporating Machine Translation // Translation Studies: Theory and Practice. 2023. Vol. 3. No. 2.
19. Moorhouse B. L., Wong K. M. Generative Artificial Intelligence and Language Teaching. Cambridge: Cambridge University Press, 2025.
20. Reyna D. J. The Potential of Google NotebookLM for Teaching and Learning // ELearn Conference (Bangkok, Thailand, October 13-16, 2025). Bangkok, 2025.
21. Schmidt T., Strassner T. Artificial Intelligence in Foreign Language Learning and Teaching // Anglistik. 2022. Vol. 33.
22. Wysocka M., Wysocki O., Delmas M., Mutel V., Freitas A. Large Language Models, scientific knowledge and factuality: A framework to streamline human expert evaluation // Journal of Biomedical Informatics. 2024. Vol. 158.
23. Zhang K., Aslan A. B. AI technologies for education: Recent research & future directions // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2021. Vol. 2.

Информация об авторах

Информация о статье

История публикации

• Поступила в редакцию: 12 февраля 2026.
• Опубликована: 17 марта 2026.

Ключевые слова

• мультимодальные дидактические ресурсы
• генеративные модели искусственного интеллекта в образовании
• архитектура RAG
• платформа Google NotebookLM
• управляемая генерация контента
• multimodal didactic resources
• generative artificial intelligence models in education
• RAG architecture
• Google NotebookLM platform
• controlled content generation

Copyright

© 2026 Автор(ы)
© 2026 ООО Издательство «Грамота»

Лицензионное соглашение

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)