Искусственный интеллект как средство обратной связи в обучении иноязычному письму студентов неязыковых вузов (на примере английского языка)

Аннотация

Цель исследования – теоретически обосновать и описать на эмпирическом материале методическую модель применения генеративного искусственного интеллекта (ИИ) как средства формирующей обратной связи при обучении иноязычному письму студентов неязыкового вуза (на примере английского языка). В работе представлены результаты педагогического исследования, проведенного на базе МИРЭА – Российского технологического университета, в котором приняли участие 30 студентов 1 курса Института информационных технологий с разноуровневой языковой подготовкой и средним уровнем владения английским языком B1-B2 по шкале CEFR. Научная новизна исследования заключается в разработке и описании на эмпирическом материале четырехэтапной модели гибридной обратной связи «студент – ИИ – студент – преподаватель», учитывающей специфику неязыкового вуза, и в типологизации продуцируемых ИИ комментариев по степени их методической полезности. Полученные результаты показали, что использование ИИ как промежуточного звена обратной связи сопровождается заметным ростом качества письменных работ по всем пяти выделенным критериям (соответствие заданию, связность и логика, лексическая корректность, грамматическая корректность, полнота ответа), при этом 72,9% сгенерированных ИИ комментариев были признаны методически полезными, а среднее расхождение балла ИИ и преподавателя не превысило 1,1 балла из 50. Таким образом, ИИ может рассматриваться не как замена преподавателя, а как эффективный инструмент первичной диагностики, языковой коррекции и индивидуализированной поддержки обучающихся.

Материалы исследования

1. ФГОС ВО 09.03.01 – Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования – бакалавриат по направлению подготовки 09.03.01 Информатика и вычислительная техника: утвержден приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 19 сентября 2017 г. № 929. http://fgosvo.ru/uploadfiles/FGOS%20VO%203++/Bak/090301_B_3_15062021.pdf
2. ФГОС ВО 09.03.04 – Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования – бакалавриат по направлению подготовки 09.03.04 Программная инженерия: утвержден приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 19 сентября 2017 г. № 920. https://fgos.ru/fgos/fgos-09-03-04-programmnaya-inzheneriya-920
3. Council of Europe.Common European Framework of Reference for Languages: Learning, Teaching, Assessment – Companion Volume. Strasbourg: Council of Europe Publishing, 2020. https://rm.coe.int/common-european-framework-of-reference-for-languages-learning-teaching/16809ea0d4

Источники

1. Авраменко А. П., Буланова Е. Р. Перспективы развития самостоятельной работы студентов в контексте интеграции технологий искусственного интеллекта в иноязычное образование // Рема. Rhema. 2024. № 1. https://doi.org/10.31862/2500-2953-2024-1-79-91
2. Костеева Д. Ю., Устюжанина М. В. Использование рефлексии как элемента активного обучения на занятиях по английскому языку // Человеческий капитал. 2025. № 5 (197). https://doi.org/10.25629/HC.2025.05.10
3. Назарова Н. В. Использование нейросетей в обучении магистрантов неязыковых специальностей навыкам академического письма на английском языке (на примере платформы LexiBot) // Педагогика. Вопросы теории и практики. 2026. Т. 11. Вып. 3. https://doi.org/10.30853/ped20260063
4. Прохоров А. В., Долженкова М. И., Бортникова Т. Г., Сорокин Д. О. Педагогический потенциал технических решений на базе искусственного интеллекта в обучении написанию письменных работ будущих журналистов // Педагогика. Вопросы теории и практики. 2026. Т. 11. Вып. 1. https://doi.org/10.30853/ped20260019
5. Сысоев П. В. Принципы обучения иностранному языку на основе технологий искусственного интеллекта // Иностранные языки в школе. 2024. № 3.
6. Сысоев П. В., Филатов Е. М. Методика обучения учащихся и студентов написанию эссе в триаде «обучающийся – преподаватель – искусственный интеллект» // Вестник Московского университета. Серия 19: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. Т. 27. № 2. https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-27-2-3
7. Титова С. В. Технологические решения на базе искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам // Вестник Московского университета. Серия 19: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. Т. 27. № 2.
8. Титова С. В., Темурян К. Т. Интеллектуальные агенты в обучении иностранным языкам: типология, возможности, вызовы // Язык и культура. 2024. № 65. https://doi.org/10.17223/19996195/65/12
9. Филатов Е. М. Использование оценочной обратной связи от нейросети ChatGPT в обучении учащихся и студентов написанию эссе на английском языке // Иностранные языки в школе. 2024. № 3.
10. Barrot J. S. Using Automated Written Corrective Feedback in the Writing Classrooms: Effects on L2 Writing Accuracy // Computer Assisted Language Learning. 2023. Vol. 36. № 4. https://doi.org/10.1080/09588221.2021.1936071
11. Bitchener J., Ferris D. R. Written Corrective Feedback in Second Language Acquisition and Writing. N. Y. – L.: Routledge, 2012.
12. Chen Z., Zhu X., Lu Q., Wei W. L2 Students’ Barriers in Engaging with Form- and Content-Focused AI-Generated Feedback in Revising Their Compositions // Computer Assisted Language Learning. 2026. Vol. 39. Iss. 3. https://doi.org/10.1080/09588221.2024.2422478
13. Han J., Li M. Exploring ChatGPT-Supported Teacher Feedback in the EFL Context // System. 2024. Vol. 126. https://doi.org/10.1016/j.system.2024.103502
14. Hattie J., Timperley H. The Power of Feedback // Review of Educational Research. 2007. Vol. 77. No. 1. https://doi.org/10.3102/003465430298487
15. Hyland K., Hyland F. Feedback on Second Language Students’ Writing // Language Teaching. 2006. Vol. 39. No. 2. https://doi.org/10.1017/S0261444806003399
16. Mizumoto A., Eguchi M. Exploring the Potential of Using an AI Language Model for Automated Essay Scoring // Research Methods in Applied Linguistics. 2023. Vol. 2. No. 2. https://doi.org/10.1016/j.rmal.2023.100050
17. Ranalli J. Automated Written Corrective Feedback: How Well Can Students Make Use of It? // Computer Assisted Language Learning. 2018. Vol. 31. No. 7. https://doi.org/10.1080/09588221.2018.1428994
18. Shute V. J. Focus on Formative Feedback // Review of Educational Research. 2008. Vol. 78. No. 1. https://doi.org/10.3102/0034654307313795
19. Yan D.Comparing Individual vs. Collaborative Processing of ChatGPT-Generated Feedback: Effects on L2 Writing Task Improvement and Learning // Language Learning & Technology. 2024. Vol. 28.

Информация об авторах

Информация о статье

История публикации

• Поступила в редакцию: 12 мая 2026.
• Опубликована: 4 июня 2026.

Ключевые слова

• искусственный интеллект
• обратная связь
• иноязычное письмо
• неязыковой вуз
• цифровая лингводидактика
• artificial intelligence
• feedback
• foreign language writing
• non-language university
• digital linguodidactics

Copyright

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

Лицензионное соглашение

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)