RU
Pedagogy. Theory & Practice
  • Original research article
  • March 17, 2026
  • Open access

The potential of artificial intelligence based on Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture in designing English grammar teaching materials (the case of Google NotebookLM)

Full
text RU

Abstract

The research aims to theoretically substantiate and empirically verify the potential of the Google NotebookLM platform for developing English grammar teaching materials. The scientific novelty of the work lies in the fact that it is the first attempt in Russian scholarly literature to analyze Google NotebookLM as a tool for the controlled generation of foreign language teaching materials, ensuring methodological control over sources and eliminating factual errors. The article describes the process of creating “full-cycle” grammar learning modules – ranging from normative explanations to multimodal formats, such as infographics, mind maps, and audio podcasts. The proposed methodology for using Google NotebookLM is designed to optimize teacher workload and improve the quality of teaching materials through didactic consistency and a strict reliance on authoritative normative sources.

Research materials

  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.

References

  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.

Author information

Petr Romanovich Kozdrin

PhD

Almazov National Medical Research Centre, St. Petersburg

About this article

Publication history

  • Received: February 12, 2026.
  • Published: March 17, 2026.

Keywords

  • 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 The Author(s)
© 2026 Gramota Publishing, LLC

User license

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)