«Иностранные языки в школе» («ИЯШ») — научно-методический журнал, издающийся с 1934 года. Входит в Перечень ВАК и индексируется в РИНЦ. Главный редактор — И. П. Твердохлебова.
Аудитория журнала: учителя иностранных языков, методисты, преподаватели вузов, аспиранты и студенты педагогических специальностей.
Все выпуски журнала в каталоге →
Интеграция технологических инноваций на базе ИИ: вызовы и решения
Обзор тем выпуска от главного редактора и приглашённого редактора журнала.
Ключевые слова: искусственный интеллект, цифровая трансформация, языковое образование, обзор номера
Риски и вызовы для языкового образования в эпоху развития и распространения искусственного интеллекта
Стремительная интеграция генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в образование в целом и обучение иностранному языку в частности наряду со значительным дидактическим и лингводидактическим потенциалом способствовала появлению ряда рисков и вызовов для системы образования и педагогического сообщества; в их числе: 1) изменение содержания обучения; 2) изменение традиционных подходов и методов обучения; 3) изменение роли педагога в триаде «обучающийся — искусственный интеллект — педагог»; 4) распространение ИИ-плагиата; 5) усиление социального неравенства; 6) снижение когнитивных способностей обучающихся; 7) обновление нормативной базы в области образования; 8) неспособность ИИ решать вопросы, связанные с воспитанием личности обучающегося. В настоящей работе автор описывает данные риски и вызовы, а также предлагает возможные решения.
Ключевые слова: генеративный ИИ, языковое образование, риски и вызовы, ИИ-плагиат, роль педагога, нормативная база
Содержание структурной модели интеграции ИИ-технологий в лингвометодическую подготовку будущих педагогов иностранного языка
Интеграция технологий искусственного интеллекта в лингвометодическую подготовку будущих педагогов иностранного языка способствует оптимизации формирования профессиональных компетенций на всех этапах обучения. Структурная модель представляет собой целостную систему, направленную на формирование у будущих педагогов иностранного языка иноязычной коммуникативной, методической и исследовательской компетенций. В настоящем исследовании автор: 1) раскрывает содержание структурной модели интеграции ИИ-технологий в лингвометодическую подготовку будущих педагогов иностранного языка; 2) определяет дидактические и методические задачи в рамках пяти взаимосвязанных блоков структурной модели; 3) проводит классификацию ИИ-инструментов в соответствии с решаемыми в каждом блоке задачами.
Ключевые слова: ИИ-технологии, лингвометодическая подготовка, будущие педагоги, структурная модель, профессиональные компетенции, классификация ИИ-инструментов
Алгоритм построения системы адаптивного обучения иностранному языку, реализуемого с помощью технологий искусственного интеллекта
Статья посвящена описанию алгоритма построения системы иноязычного адаптивного обучения, реализуемого с помощью технологий искусственного интеллекта. Актуальность исследования обусловлена необходимостью персонализации образования в контексте цифровой трансформации. В работе представлены основные компоненты системы адаптивного обучения, которые влияют на формирование индивидуальной образовательной траектории для каждого обучающегося. В статье также рассматриваются потенциальные барьеры внедрения систем адаптивного обучения (технологические, организационные, этические) и требования к цифровой грамотности педагогов.
Ключевые слова: адаптивное обучение, персонализация образования, индивидуальная образовательная траектория, цифровая грамотность, ИИ-технологии
Развитие умений устного иноязычного взаимодействия на основе практики обучающихся с инструментами искусственного интеллекта
В статье рассматривается вопрос использования современных инструментов на базе искусственного интеллекта в развитии умений иноязычного устного взаимодействия обучающихся. В работе проведено сравнение современных чат-ботов и веб-приложений с ИИ по ряду технических функций; наиболее эффективными из них признаны Character.AI и Nomi.AI. Представлена поэтапная методика развития устных речевых умений на основе взаимодействия с искусственным интеллектом, включающая в себя описание действий преподавателя и обучающихся на каждом из этапов. В качестве примера развития иноязычных коммуникативных умений посредством взаимодействия с ИИ представлена расшифровка диалога (тейпскрипт) учащегося 10-го класса с ботом John в веб-приложении Nomi.ai.
Ключевые слова: устное взаимодействие, ИИ-чат-боты, Character.AI, Nomi.AI, коммуникативные умения, поэтапная методика
Развитие умений написания структурных компонентов эссе на основе оценочной и корректирующей обратной связи от искусственного интеллекта
Современный этап развития образования характеризуется активным внедрением инструментов искусственного интеллекта. Применительно к обучению иностранным языкам всё более популярным становится использование ИИ при развитии умений обучающихся, в том числе письменной речи. В данной работе автор предлагает технологию обучения написанию эссе, направленную на развитие у обучающихся умений письменной речи на основе оценочной и корректирующей обратной связи от ИИ, состоящую из девяти этапов: 1) изучение типов эссе и их структуры; 2) выбор темы и составление плана эссе; 3) написание тезиса; 4) написание абзацев; 5) расширение абзацев; 6) достижение когезии и когерентности текста; 7) проверка работы с помощью ИИ-инструмента по заданным критериям; 8) редактирование работы и повторная проверка с помощью ИИ-инструмента; 9) обсуждение и рефлексия в классе.
Ключевые слова: обучение эссе, письменная речь, обратная связь от ИИ, когезия и когерентность, девятиэтапная технология
Потенциал применения DeepSeek и Perplexity в работе с аутентичными текстами на французском языке
Статья посвящена изучению дидактического потенциала инструментов искусственного интеллекта в процессе работы с аутентичными текстами на французском языке в вузе. В ходе исследования выявлены возможности и ограничения двух ИИ-сервисов (DeepSeek и Perplexity) при разработке плана занятия, заданий для контроля понимания прочитанного текста, упражнений на отработку лексики и развитие продуктивных речевых навыков. Выявлены сильные и слабые стороны каждого инструмента и сформулированы рекомендации по их эффективному использованию в процессе подготовки учебно-методических материалов.
Ключевые слова: DeepSeek, Perplexity, французский язык, аутентичные тексты, учебно-методические материалы, ИИ в вузе
Изучение профессионального иностранного языка и погружение учащихся в мир будущей профессии на основе технологий искусственного интеллекта в ходе интегрированного курса «Информатика и английский язык»
Работа посвящена описанию курса «Информатика и английский язык», который реализуется на старшей ступени основного общего образования (10–11-е классы) на основе предметно-языкового интегрированного обучения. Курс направлен на достижение одновременно трёх целей: 1) формирования иноязычной коммуникативной компетенции учащихся в профессиональной сфере; 2) изучения информатики; 3) профессиональной ориентации обучающихся. Автор описывает особенности разработки интегрированного курса; предлагает инструменты ИИ, направленные на формирование профессиональной иноязычной коммуникативной компетенции; приводит примеры заданий с использованием инструментов ИИ в предметно-языковом интегрированном обучении школьников.
Ключевые слова: CLIL, предметно-языковое интегрированное обучение, английский для профессиональных целей, информатика, профориентация, ИИ-инструменты
Использование инструментов искусственного интеллекта в обучении переводу
Статья посвящена применению различных инструментов искусственного интеллекта в профессиональной подготовке переводчиков. Описаны достоинства и недостатки таких инструментов. Обозначены перспективы сочетания традиций и инноваций в обучении переводческой деятельности через обращение к машинному переводу текста и его постредактированию. Особое внимание уделено роли педагога, его методической подготовке к работе в новых условиях.
Ключевые слова: обучение переводу, машинный перевод, постредактирование, подготовка переводчиков, роль педагога
Обучение переводу в эпоху искусственного интеллекта: методические подходы и выбор инструментария
В статье затрагивается проблема пересмотра подходов к обучению переводу в средней и высшей школе. Рассматриваются современные методические подходы к обучению переводу, направленные на формирование компетенций, необходимых для эффективной работы с системами автоматизации перевода на основе искусственного интеллекта. Анализируются преимущества и ограничения машинного перевода, предлагаются рекомендации по интеграции цифровых инструментов в образовательный процесс. Особое внимание уделено выбору инструментов и платформ, позволяющих оптимизировать процесс перевода и повысить его качество, но с обязательным участием переводчика-человека. Делается вывод, что за результат переводческого процесса несёт ответственность человек, независимо от того, какими инструментами он пользуется.
Ключевые слова: обучение переводу, автоматизация перевода, машинный перевод, цифровой инструментарий, ответственность переводчика
Интеграция ИИ-инструментов в подготовку к конкурсу устной речи Всероссийской олимпиады школьников по английскому языку
В статье предлагается технология использования средств ИИ для подготовки школьников к конкурсу устной речи Всероссийской олимпиады школьников по английскому языку. Технология основана на триединой теоретической рамке, объединяющей теорию саморегулируемого обучения, концепцию интеллектуальных обучающих систем и подходы к формирующему оцениванию с использованием искусственного интеллекта. Четырёхэтапная структура (анализ задания, развитие беглости речи, отработка диалогических навыков, симуляция экзамена) операционализирует использование доступных ИИ-инструментов в соответствии с форматом регионального этапа ВсОШ по английскому языку. Технология интегрирует автономную практику учащихся, применение искусственного интеллекта и проведение контрольных точек с учителем, создавая условия для интенсификации иноязычной речевой практики при сохранении ведущей роли педагога. В статье представлены методические рекомендации для учителей и учащихся, обсуждаются ограничения использования ИИ-технологий и намечаются направления эмпирической валидации модели.
Ключевые слова: ВсОШ, английский язык, устная речь, саморегулируемое обучение, интеллектуальные обучающие системы, формирующее оценивание
