RU
Pedagogy. Theory & Practice
  • Original research article
  • June 4, 2026
  • Open access

Artificial intelligence as a means of feedback in teaching foreign language writing to students at non-language universities (the case of English)

Full
text RU

Abstract

The aim of the study is to theoretically substantiate and describe, on empirical material, a methodological model for using generative artificial intelligence (AI) as a means of formative feedback in teaching foreign‑language writing to students at a non‑language university (the case of English). The paper presents results of a pedagogical study conducted at MIREA – Russian Technological University, involving 30 first‑year students of the Institute of Information Technologies with mixed levels of language preparation and an average English proficiency of B1-B2 on the CEFR scale. The scientific novelty of the research lies in the development and empirical description of a four‑stage hybrid feedback model “student – AI – student – teacher” that takes into account the specifics of a non‑language university and in the typology of AI‑generated comments by degree of methodological usefulness. The results showed that using AI as an intermediate feedback link was accompanied by a noticeable improvement in the quality of written work across all five evaluated criteria (task compliance; coherence and logic; lexical accuracy; grammatical accuracy; completeness of response). Moreover, 72.9% of AI‑generated comments were judged methodically useful, and the average discrepancy between AI and teacher scores did not exceed 1.1 points out of 50. Thus, AI can be considered not as a replacement for the teacher but as an effective tool for initial diagnostics, language correction, and individualized learner support.

Research materials

  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

References

  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.

Author information

Maria Vladimirovna Ustyuzhanina

MIREA – Russian Technological University, Moscow

Daria Yurievna Kosteeva

MIREA – Russian Technological University, Moscow

Anastasia Vadimovna Filipskaya

MIREA – Russian Technological University, Moscow

Iana Valerevna Kukhtina

MIREA – Russian Technological University, Moscow

About this article

Publication history

  • Received: May 12, 2026.
  • Published: June 4, 2026.

Keywords

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

Copyright

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

User license

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)