Технологии искусственного интеллекта как средство формирования и организации содержания обучения русскому языку иностранцев

Полный текст

Введение

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) активно входят во все сферы жизни человека и становятся все более значимым инструментом в образовании. В соответствии с Указом Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. разработана Национальная стратегия развития искусственного интеллекта в России на период до 2030 г. В рамках этого документа ИИ понимается как «комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их»^[1].

Развитие технологий ИИ открывает новые возможности для образовательного процесса, в частности для обучения иностранным языкам. Как отметил В.В. Путин: «механизмы искусственного интеллекта обеспечивают в режиме реального времени быстрое принятие оптимальных решений на основе анализа гигантских объемов информации, так называемых больших данных, что дает колоссальные преимущества в качестве и результативности»^[2].

О перспективах развития ИИ и возможностях его применения в образовании свидетельствует понимание данной технологий, отраженное в национальном стандарте Российской Федерации «Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положения» (ГОСТ Р 59276–2020)^[3], а место ИИ в системе государственного образования определено в стандарте, описывающем требования к учебно-методическим материалам в разделе «Образовательные продукты с алгоритмами искусственного интеллекта для адаптивного обучения в общем образовании» (ГОСТ Р 59896–2021)^[4].

Необходимость активного внедрения технологий на базе ИИ в процесс обучения отражает вызовы времени и способствует решению вопросов повышения эффективности обучения (Alshater, 2022; Belessova et al., 2023; Rensfeldt, Rahm, 2023; Rojas, Chiappe, 2024). Вместе с тем на данный момент технологии ИИ не интегрированы в систему обучения иностранным языкам, в частности русскому как иностранному (РКИ), на уровне официальной образовательной стратегии. Их применение в учебном процессе осуществляется в рамках личной инициативы преподавателя и носит фрагментарный, несистемный характер.

Проблема использования информационно-компьютерных технологий в обучении РКИ имеет многолетнюю историю исследования (Богомолов, 2008; Тряпельников, 2014; Железнякова, Бойчиук, 2020; Стрельчук, 2021), однако с 2023 г. внимание специалистов в области методики преподавания иностранных языков привлекает в первую очередь ИИ. В исследовании P.B. Nhambongo и E.M. Albertovna отражен мировой тренд на оптимизм в отношении использования ИИ в обучении: авторы акцентируют внимание на таких преимуществах ИИ-технологий, как персонализация, доступность и автоматизация, однако не анализируют сопутствующие риски и ограничения (Nhambongo, Albertovna, 2023). В исследованиях Л.Р. Гафуровой и Е.В. Дзюбы с соавторами рассматриваются существующие ИИ-инструменты, однако предположения авторов об эффективности соответствующих технологий для обучения РКИ не подкрепляются эмпирическими данными (Гафурова, 2023; Дзюба, Еремина, Мушенко, 2023). Ценный образец практического применения ИИ дан в статье Х. Пэй. Автор на примере курса «Основы русского языка» в китайском вузе демонстрирует, как с помощью технологий ИИ могут решаться конкретные методические задачи (Пэй, 2025). Эта работа переводит теоретические построения в плоскость практики преподавания, хотя и в рамках единичного кейса.

Таким образом, проблема применения ИИ в обучении РКИ сегодня является актуальной, однако при большом внимании методистов к теоретическим аспектам наблюдается дефицит эмпирических исследований. В частности, не изучено отношение преподавателей РКИ к внедрению технологий ИИ и степень готовности педагогов к такой работе, нет данных об экспериментальной проверке результатов использования ИИ для решения методических задач, например, для адаптации учебных текстов.

Цель исследования — выявление и оценка методического потенциала технологий ИИ применительно к проектированию образовательного контента.

Методы и материалы

В исследовании использованы методы комплексного теоретического анализа, анкетирования, эксперимента и наблюдения.

С помощью анкетирования преподавателей выявляли опыт применения технологий ИИ в обучении. В анкетировании приняли участие 45 человек, которые преподают РКИ в вузах Москвы, Санкт-Петербурга и Астрахани.

Респонденты отвечали на следующие вопросы с вариантами ответов:

– используете ли Вы в своей работе инструменты на базе ИИ? (да / нет);

– если нет, то планируете ли вы это делать в дальнейшем? (да, планирую / хотел(а) бы, но не обладаю достаточными знаниями / не планирую);

– если Вы используете технологии ИИ, то какие инструменты Вы используете? (генерация и обработка текстов / генерация и обработка изображений / задания для студентов и игры в чат-ботах / обработка аудио и видео / голосовые технологии).

В заключение респондентам предлагалось написать, как еще они используют технологии ИИ, и дать дополнительные комментарии об использовании ИИ в обучении в случае их наличия.

В целях определения эффективности ИИ в адаптации аутентичных текстов организовали эксперимент, в ходе которого 53 аутентичных текста, опубликованные на портале «Культура.РФ»^[5], были адаптированы при помощи ChatBotChatApp^[6]. Уровень сложности текстов проверялся до и после адаптации при помощи инструмента «Текстометр»^[7].

Выводы, полученные на основе анализа научной литературы, анкетирования и эксперимента, дополнили результаты наблюдения авторов исследования за процессом обучения РКИ студентов разных специальностей в вузах Санкт-Петербурга. Наблюдение осуществлялось в течение 2022–2025 гг. в Институте музыки, театра и хореографии РГПУ им. А.И. Герцена (студенты творческих специальностей, уровень А1), а также в Высшей школе международных образовательных программ Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (обучающиеся на подготовительном факультете, уровни А1-В1, студенты инженерных и экономических специальностей, уровни В1-В2).

Результаты

1. Применение ИИ в сфере образования в Российской Федерации постепенно стандартизируется: определено место технологий в системе образования, предложено толкование и подробное описание явления, приняты несколько государственных стандартов, в которых содержатся правила и рекомендации по работе с ИИ в разных аспектах обучения.
2. Являясь средством обучения, дополняющим традиционный учебно- методический комплекс на базе учебника и комбинирующим возможности аудиовизульных и текстовых средств, ИИ может быть использован как преподавателями (преимущественно генеративный ИИ), так и обучающимися (преимущественно разговорный ИИ).
3. Преподаватели РКИ заинтересованы в использовании технологий ИИ, однако часто не обладают достаточными знаниями, что препятствует системному и разностороннему применению ИИ в практике обучения.
4. ИИ может использоваться для формирования и развития всех видов речевой деятельности на русском языке. Аудирование и говорение, представляющие устную форму общения, могут соотноситься в методическом плане с такими технологиями ИИ, как синтез и распознавание речи (Yandex SpeechKit, Google Speech-to-Text и др.), общение с голосовым помощником (Алиса, Маруся, Siri и др.). Все виды речевой деятельности, включая чтение и письмо, могут реализовываться на базе чат-ботов (YandexGPT, Telegram-боты, Сбер GigaChat и др.).
5. Возможна оптимизация работы с языковыми аспектами с помощью применения технологии ИИ (чат-боты как грамматические тренажеры с параметром моментальной обратной связи, генераторы изображений Kandinsky, Шедеврум и др. для изучения лексики).
6. Возможности генеративного ИИ определяют пути повышения эффективности деятельности преподавателя при работе с текстовым материалом, прежде всего в процессе адаптации аутентичных и создания учебных текстов.
7. Внедрение технологий ИИ в процесс изучения РКИ характеризуется наличием как дидактических преимуществ, так и определенных ограничений, требующих учета в педагогической деятельности.

Обсуждение

Место технологий ИИ среди средств обучения РКИ

Принимая во внимание определение и характеристики технологий ИИ, их можно отнести к средствам обучения. Традиционно под средствами обучения понимается «комплекс учебных пособий и технических приспособлений, с помощью которых осуществляется обучение»^[8]. Технологии ИИ могут считаться средством, дополняющим традиционный учебно-методический комплекс на базе учебника. Это средство обучения комбинирует в себе возможности аудиовизуальных и текстовых средств, что расширяет его возможности в процессе формирования содержания обучения РКИ.

Специалисты в области ИИ и ученые-методисты по-разному систематизируют технологии ИИ и направления его применения.

В альманахе «Искусственный интеллект»^[9], созданном аналитической группой Центра компетенций Национальной технологической инициативы на базе Московского физико-технического института, предложены следующие виды технологий, релевантные задачам обучения РКИ: разговорный ИИ, распознавание текстов и речи, лингвистический анализ. Рассмотрены технологии обработки естественного языка, поиска и извлечения информации из текстов, распознавания и синтеза речи, машинного перевода, генерации текстов, диалоговых систем (чат-ботов) и ряда других.

Особенный интерес с точки зрения методики обучения РКИ представляет описание разговорного и генеративного ИИ. К разговорному ИИ относится технология, которая «помогает людям взаимодействовать с системами ИИ посредством текста или голоса». Компонентами разговорного ИИ А. Сахарова называет: распознавание речи, понимание естественного языка (NLU), выстраивание диалога, генерацию естественного языка (NLG), вопросно-ответные системы (QAS)^[10]. Это голосовые помощники, чат-боты, программы для распознавания речи и др. Уже из наименований перечисленных компонентов видно, что данные технологии могут занять особое место в методике обучения иностранным языкам и найти применение в процессе формирования речевых навыков. Генеративный ИИ использует алгоритмы глубокого машинного обучения для создания оригинального контента — изображений, текста, музыки или кода. Представляется, что данные технологии могут быть особенно полезны преподавателям при создании собственных текстовых и графических материалов. Преимущества работы с генеративным ИИ в процессе обучения отмечают и другие исследователи (Jovanović, Campbell 2022; Lee et al., 2024).

Таким образом, являясь средством обучения, технологии ИИ могут быть использованы как преподавателями (преимущественно генеративный ИИ), так и обучающимися (преимущественно разговорный ИИ).

Опыт преподавателей РКИ в применении технологий ИИ

Анкетирование преподавателей РКИ дало следующие результаты.

Подавляющее большинство респондентов (87 %) отметили, что используют в работе инструменты на базе ИИ, что свидетельствует о большой степени распространенности данных технологий (рис. 1).

Рис. 1. Результаты анкетирования (вопрос 1)
Источник: составлено Н.Е. Некора.
Figure 1. Survey results (question 1)
Sourсe: compiled by N.E. Nekora.

Группа респондентов, не имеющая опыта работы с инструментами на базе ИИ, также подтвердила желание включить технологии в свою профессиональную деятельность, и все планируют использовать эти технологии в будущем. Однако 60 % опрошенных указали, что не обладают достаточными знаниями для этого, что отражает запрос на проведение переподготовки преподавателей для распространения применения технологий ИИ (рис. 2).

Рис. 2. Результаты анкетирования (вопрос 2)
Источник: составлено Н.Е. Некора.
Figure 2. Survey results (question 2)
Sourсe: compiled by N.E. Nekora.

Наиболее часто респонденты находят применение технологиям для генерации и обработки текстов, реже — для генерации и обработки изображений, создания заданий для студентов и игр в чат-ботах, наименее часто — для обработки аудио и видео. Ни один из опрошенных не использует голосовые технологии (рис. 3).

Рис. 3. Результаты анкетирования (вопрос 3)
Источник: составлено Н.Е. Некора.
Figure 3. Survey results (question 3)
Sourсe: compiled by N.E. Nekora.

Анкетирование подтвердило актуальность ИИ для обучения РКИ, заинтересованность педагогов и в то же время их недостаточную осведомленность о возможностях и направлениях применения ИИ в практике преподавания.

Технологии ИИ в обучении речевой деятельности

Наблюдая за процессом использования технологий ИИ в обучении студентов разным видам речевой деятельности, авторы обнаружили широкий спектр возможностей включения ИИ в процесс обучения РКИ и недостаточность их использования преподавателями.

Все виды речевой деятельности, в т.ч. чтение и письмо (письменная речь), могут реализовываться на базе чат-ботов. Так, роль ChatGPT в развитии умений письма рассматривается в ряде зарубежных публикаций (Barrot, 2023; Mahyoob, Algaraady, Alblwi, 2023), однако названный инструмент не применяется в России. Преподаватели, за деятельностью которых наблюдали авторы данной статьи, использовали такие доступные в российском образовании аналоги ChatGPT, как YandexGPT, Telegram-боты, Сбер GigaChat.

Чат-боты являются своеобразной альтернативой для расширения языкового окружения. Общение осуществляется на русском языке в письменной или устной форме с учетом уровня владения языком учащегося. Нейросеть отвечает на вопросы, объясняет грамматические правила, предлагает упражнения и оценивает правильность ответов. На базе чат-ботов строится и диалогическое общение в различных коммуникативных ситуациях («В библиотеке», «В транспорте», «Беседа о прошедших событиях» и др.). Примером реплик по теме «Построение планов» могут быть ответы чат-бота «Алиса», зафиксированные в ходе наблюдения: «Студент: Привет, какие планы?», «Бот: Привет! Планов много. А у тебя?», «Студент: Хочу с тобой встретиться», «Бот: Я всегда рада встрече. Где ты сейчас находишься?»^[11] и т.п. В этом случае ИИ действует как один из участников диалога, реагируя на реплики, формулируя вопросы в рамках темы заданного уровня сложности.

Аудирование и говорение, представляющие устную форму общения, соотносятся в методическом плане с такими технологиями ИИ, как синтез и распознавание речи (Yandex SpeechKit, Google Speech-to-Text и др.), общение с голосовым помощником (Алиса, Маруся, Siri и др.), однако преподаватели, за деятельностью которых наблюдали авторы, эти технологии не использовали. Эффективность применения ИИ в процессе формирования речевой компетенции следует уже из определения ИИ и его способности предлагать результаты деятельности, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека. Так, в зависимости от отсутствия или наличия серьезных фонетических ошибок система правильно или неправильно воспринимает звучащий текст. Сам обучающийся получает мгновенную обратную связь, понимая, что неточное произношение влияет на понимание сказанного. Представляется, что учащиеся будут чувствовать себя более свободно в выборе тем общения, что будет способствовать снятию трудностей, связанных с опасением совершить ошибку. Безусловно, речь не идет о замене естественного общения, но общение с чат-ботами особенно актуально в условиях отсутствия или ограниченности языковой среды. Также преподаватели могут применять данные технологии на этапе закрепления навыков и формирования соответствующих умений при самостоятельной работе обучающегося.

Оптимизация работы с языковыми аспектами с помощью технологий ИИ

Отдельно стоит отметить эффективность применения технологии ИИ при работе с языковыми аспектами. Чат-бот «может быть использован в качестве грамматического тренажера с параметром моментальной обратной связи. Посредством чат-ботов можно дополнить недостаточное количество заданий по грамматике, не затрачивая время преподавателя на их создание» (Некора, 2025: 297). Однако такие задания должны быть тщательно проверены самим преподавателем, промпт (запрос) должен содержать максимально точные задачи и ограничения. Примерами промптов, которые использовались преподавателями в ходе наблюдения, являются языковые игры на отработку отдельных значений, грамматических форм и конструкций: «ты — преподаватель русского как иностранного, я — студентка. Практикуем предложный падеж с вопросом „где?‟ и предлогами „в‟ или „на‟. Ты пишешь форму в именительном падеже, я в предложном, ты проверяешь правильность».

В ходе наблюдения не было зафиксировано примеров использования преподавателями генераторов изображений. Этот результат противоречит тому, что было выявлено на этапе анкетирования, когда 20 % преподавателей отметили, что они используют данную технологию (см. рис. 3). Представляется, что генераторы изображений (Kandinsky, Шедеврум и др.) могут быть эффективны при работе с лексикой. Обучающимся может быть предложено создать собственный промпт на русском языке. Так, например, для отработки предложного падежа в значении места с вопросом «где?», а также прилагательных, описывающих внешность, могут быть даны промпты-образцы «нарисуй студента высокого роста, с большими зелеными глазами и темными короткими волосами, которые гуляет в парке...». Преподаватель проверяет предложенный промпт на правильность с точки зрения лексики и грамматики. Допуск к созданию изображения во время занятия может быть ограничен требованием допустимого количества ошибок, что может послужить дополнительной мотивацией для обучающихся. Возможно применение и обратного задания: обучающийся должен предположить, какой запрос был написан для созданного преподавателем изображения. Для этого, в зависимости от уровня группы, могут быть заданы вопросы: «Кто изображен?», «Где он/она находится?», «Как бы вы описали внешность?» и т.п. Далее может следовать задание: «На базе ваших ответов составьте краткий промпт для генератора изображений».

Применение технологий ИИ для адаптации аутентичных и создания учебных текстов

Возможности генеративного ИИ предлагают пути повышения эффективности работы с текстовым материалом, и эти технологии особенно востребованы преподавателями (см. рис. 3). Технологии ИИ способны работать с аутентичными и учебными текстами. Аутентичные тексты могут быть адаптированы до указанного уровня и с учетом заданных параметров (например, могут заменять одни слова другими из списка преподавателя). Для адаптации загруженного текста достаточно задать следующий промпт: «упрости текст до уровня ...».

Мы провели проверку эффективности адаптации текста при помощи ChatBotChatApp^[12]. Проверка показала, что тексты после изменения содержали необходимый объем лексики, соответствующей заданному уровню, грамматические конструкции были заменены на более простые. Так, например, фрагмент аутентичного текста с портала «Культура.РФ» «Как читать «Медного всадника» Александра Пушкина» (Ковынева, 2025) был изначально маркирован Текстометром как соответствующий середине уровня В2 владения русским языком. Первый пример (начальные предложения выбранного фрагмента) представляет собой оригинальный текст: «В черновиках к поэме Александр Пушкин отмечал, как сильно его потрясло наводнение в Петербурге 1824 года. Под впечатлением от первых рассказов о бедствиях в столице он и задумал написать поэму» (Ковынева, 2025). Количество слов, превышающих уровень А2, составило 62 % на весь анализируемый фрагмент. Второй пример представляет собой текст, адаптированный с помощью ChatBotChatApp: «Александр Пушкин, великий русский поэт, видел сильное наводнение в Петербурге в 1824 году. Это событие очень его тронуло. Он решил написать поэму об этом»^[13] (ChatBotChatApp). Количество слов, превышающих уровень А2, составило 84 %. Часть лексем, не входящих в минимум уровня А2, таких как «наводнение», «буря», «волна», легко семантизировать с помощью средств наглядности. Таким образом, после адаптации без потерь в содержательном плане текст был определен как отвечающий требованиям окончания уровня А2.

Технологии ИИ продемонстрировали достаточную эффективность и при генерации собственных учебных текстов, при создании которых также учитывался нужный уровень владения языком. Кроме соблюдения требований уровня владения языком, ИИ создает текст с заданным набором лексических единиц и повторением необходимой грамматической формы.

К недостаткам учебных текстов, разработанных ИИ, можно отнести наличие частых повторов одной и той же идеи с минимальными различиями, шаблонность создаваемых текстов. Так, генерируя текст о Москве из 15 предложений, чат-бот использовал в каждом абзаце один и тот же набор слов: Москва является… (6 раз), город / в городе расположен… (5 раз), город имеет… (4 раза). Однако данный недостаток может быть использован и как основа задания для студентов, в котором требуется заменить повторяющиеся конструкции.

Безусловно, стоит оговориться, что окончательная проверка и правка преподавателем требуется в каждом случае генерации или адаптации текста.

К положительным сторонам можно отнести значительную экономию времени и более точное соответствие лексического и грамматического наполнения требуемому уровню владения русским языком.

Дидактические преимущества и ограничения в использовании ИИ

Таким образом, с учетом способности технологий ИИ проводить отбор лексико-грамматического материала по уровням языка представляется, что на каждом этапе обучения применение механизмов ИИ может найти свое место. Сложность и лексико-грамматическая наполненность диалога с чат-ботом будет соответствовать уровню владения русским языком по шкале от А1 до свободного владения (т.е. отсутствия ограничения). Данная особенность касается также составления и адаптации текстов. Рассмотренные выше примеры позволяют говорить о наличии значительного методического потенциала в применении технологий ИИ для обучения РКИ, однако результаты анкетирования и наблюдения свидетельствуют о том, что преподаватели не реализуют этот потенциал в полной мере.

На современном этапе интеграция технологий ИИ в процесс обучения РКИ характеризуется наличием значительного дидактического потенциала и сопутствующих ограничений.

К числу несомненных преимуществ применения технологий ИИ следует отнести:

возможность индивидуализации учебного процесса (персональный объем, уровень, частотность, время и т.п. для каждого обучающегося);

– постоянную доступность (обучающийся сам может выбрать удобное для него время работы);

наличие обратной связи и автоматизация проверки выполненных заданий;

экономию времени и трудозатрат преподавателя при формировании дополнительного обучающего материала;

снятие психологического барьера (обучающиеся могут начать общаться с «машиной» не боясь совершить ошибку, что часто наблюдается при «живом» общении).

Применение ИИ в процессе обучения РКИ на данном этапе характеризуется и рядом минусов:

недостоверность информации (при создании текстов или генерации диалогов ИИ может создавать несуществующие реалии, персоналии и факты);

необходимость постоянной проверки преподавателем процесса взаимодействия обучающегося и ИИ (ответы ИИ могут содержать ошибки, в т.ч. грамматические);

возможность выполнения домашних заданий не самим обучающимся, а ИИ (чтобы избежать подмены, стоит запрашивать, например, скриншоты заданий, чтобы можно было увидеть этапы его выполнения);

отсутствие эмоционального компонента (несмотря на наличие фраз-поощрений в диалоге с ИИ только реальный процесс общения способен дать нужный эмоциональный отклик и вдохновение на общение);

более эффективную работу ряда инструментов с английским языком, чем с русским (к примеру, технологии обработки видео, создания на их основе аннотаций видеофайлов и разработки комплекса заданий); представляется, что со временем технологии, работающие на русском языке, расширят свои возможности;

неодинаковый доступ к технологиям ИИ в разных странах (это может касаться как технических возможностей, так и ограничения отдельных инструментов);

необходимость приобретения соответствующих технических навыков преподавателями.

Технологии ИИ являются мощным инструментом для персонализации, автоматизации рутины и создания более вовлекающего и доступного учебного опыта. Задача современного педагога — научиться грамотно интегрировать технологии ИИ в учебный процесс, учитывая как положительные, так и отрицательные стороны их внедрения.

Заключение

Технологии ИИ активно проникают в образование, трансформируя его на всех уровнях, что не позволяет игнорировать их распространение. Очевиден значительный методический потенциал применения этих технологий как средства обучения, эффективного как для обучающихся, так и для преподавателей. Предложенные в данном исследовании рекомендации являются попыткой расширить представление об использовании ИИ в обучении РКИ путем выделения некоторых направлений применения соответствующих технологий, в т.ч. формирование и развитие всех видов речевой деятельности учащихся на русском языке, оптимизация работы с языковыми аспектами, адаптация аутентичных и создание учебных текстов.

Тем не менее технологии ИИ остаются малоисследованной областью в аспекте методики, что позволяет говорить об актуальности и необходимости системного описания методов и приемов работы с технологиями ИИ в обучении РКИ.

 

_{¹ Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». URL: https://kremlin.ru/acts/bank/44731 (дата обращения: 11.09.2025).}

_{² Совещание по вопросам развития технологий в области искусственного интеллекта. URL: http://www.kremlin.ru/events/president/news/60630 (дата обращения: 11.09.2025).}

_{³ ГОСТ Р 59276–2020. Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положения. М. : Стандартинформ, 2021. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200177291 (дата обращения: 11.09.2025).}

_{⁴ ГОСТ Р 59896–2021. Образовательные продукты с алгоритмами искусственного интеллекта для адаптивного обучения в общем образовании : требования к учебно-методическим материалам. М. : Российский институт стандартизации, 2021. URL: https://rosgosts.ru/file/gost/35/240/gost_r_59896-2021.pdf (дата обращения: 11.09.2025).}

_{⁵ Культура.РФ. URL: https://www.culture.ru (дата обращения: 13.09.2025).}

_{⁶ ChatBotChatApp. URL: https://chatbotchatapp.com (дата обращения: 13.09.2025).}

_{⁷ Текстометр. URL: https://textometr.ru (дата обращения: 13.09.2025).}

_{⁸ Методика обучения русскому языку как иностранному : учеб. пособие для вузов / под ред. И.П. Лысаковой. М. : Русский язык. Курсы, 2016. 320 с.}

_{⁹ Искусственный интеллект. Итоги 2019 : аналитический сборник. 2019. № 4. URL: https://aireport.ru/ai_results_2019 (дата обращения: 13.09.2025).}

_{¹⁰ Сахарова А. Поговори со мной: чем отличается генеративный искусственный интеллект от разговорного. 2023. URL: https://just-ai.com/blog/pogovori-so-mnoj-chem-otlichaetsya-generativnyj-iskusstvennyj-intellekt-ot-razgovornogo (дата обращения: 13.09.2025).}

_{¹¹ Алиса AI. URL: https://alice.yandex.ru (дата обращения: 13.11.2025).}

_{¹² ChatBotChatApp. URL: https://chatbotchatapp.com (дата обращения: 13.09.2025).}

_{¹³ Там же.}

Об авторах

Елена Алексеевна Железнякова

Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена

Автор, ответственный за переписку.
Email: elenazheleznyakova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7104-5132
SPIN-код: 4004-7281
Scopus Author ID: 57223190398
ResearcherId: C-8042-2018

доктор педагогических наук, доцент, и.о. заведующего кафедрой межкультурной коммуникации, филологический факультет

Российская Федерация, 191186, Санкт-Петербург, набережная реки Мойки, д. 48

Наталья Евгеньевна Некора

Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена

Email: n.nekora@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1941-2115
SPIN-код: 4246-2906

кандидат педагогических наук, доцент кафедры межкультурной коммуникации, филологический факультет

Российская Федерация, 191186, Санкт-Петербург, набережная реки Мойки, д. 48

Список литературы

Дополнительные файлы