Оптимизация обучения деловой коммуникации на английском языке с помощью инструмента искусственного интеллекта для анализа тональности текста

Актуальность. Искусственный интеллект (ИИ) стремительно проникает во все области профессиональной деятельности, что приводит к повышению требований к цифровым навыкам специалистов. В связи с этим одним из способов подготовки конкурентоспособных кадров должно стать внедрение инструментов ИИ в образовательный процесс. Цель исследования – анализ преимуществ внедрения инструмента искусственного интеллекта AI Email Tone Analyzer для развития профессионально-коммуникативных компетенций студентов в области делового общения на английском языке. В условиях стремительного цифрового прогресса и увеличения объема коммуникации посредством электронных средств важно не только уметь формулировать мысли, но и правильно интерпретировать тональность и эмоциональную окраску сообщений.

Материалы и методы. Анализ научной литературы, касающейся темы, сравнение и обобщение эмпирических данных, а также проведение эксперимента. В качестве материала для исследования использовались деловые письма, размещенные на сайте 101 Business Letter, а также письма, написанные студентами-магистрами языкового факультета. Участниками эксперимента выступили 53 студента 1-го и 2-го курсов очного обучения магистратуры (направление 44.04.01 «Педагогическое образование», профиль «Иностранные языки в контексте современной культуры»). Эксперимент проводился в рамках дисциплины «Деловой иностранный язык» в Педагогическом институте СГУ им. Н.Г. Чернышевского.

Результаты исследования. Доказано, что использование ИИ-инструмента AI Email Tone Analyzer значительно повышает уровень владения профессионально-коммуникативными компетенциями студентами. Среднее количество ошибок в деловом письме (грамматических, лексических и стилистических) снизилось на 42 %, а среднее время подготовки писем уменьшилось на 7 минут. Качественный анализ также выявил повышение уверенности студентов в своих навыках и компетенциях – 66 % студентов сообщили о снижении уровня тревожности при написании деловых писем на английском языке благодаря автоматизированной обратной связи. Кроме того, был отмечен значительной рост вовлеченности студентов в учебный процесс – 78 % участников исследования подчеркнули, что стали чаще и охотнее участвовать в письменных заданиях и дискуссиях на английском языке после внедрения данного ИИ-инструмента. 82 % студентов начали реже обращаться за помощью к преподавателю при написании деловых писем, предпочитая сначала анализировать текст с помощью искусственного интеллекта, что говорит о возросшей автономности. В плане коммуникационных процессов 100 % студентов отметили заметное повышение удовлетворенности коммуникацией и уменьшение недопонимания между собеседниками благодаря корректировкам тональности сообщений ИИ-инструментом AI Email Tone Analyzer.

Выводы. Проведенное исследование позволило сделать следующие основные выводы: AI Email Tone Analyzer помогает студентам лучше распознавать и адаптировать тональность своих сообщений в зависимости от аудитории и ситуации, что способствует более эффективной коммуникации; использование инструмента позволяет студентам получать мгновенную обратную связь о том, как их сообщения могут быть восприняты, что способствует развитию критического мышления и саморефлексии. Перспективы дальнейшего исследования видятся в более подробном анализе возможностей ИИ-инструмента, расширении сферы его применения, включая внедрение в процесс обучения иностранным языкам, а также изучении влияния новых технологий на организационные процессы и поведение.

1. Абрамова И.Е. Применение технологий ИИ в иноязычном обучении взрослых: наставничество сверстников // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 1. С. 35-49 https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-1-35-49, https://www.elibrary.ru/item.asp?id=80651677

2. Шамов А.Н., Панкратов Е.Н., Голованова Л.Н. Инновация в иноязычном образовании как идея с новыми возможностями // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 1. С. 118-131. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-1-118-131, https://www.elibrary.ru/item.asp?id=80651683

3. Титова С.В. Обучение иноязычной письменной речи в цифровой среде вуза / С. В. Титова // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 2. С. 302-316. DOI 10.20310/10.20310/1810-0201-2023-28-2-302-316, https://elibrary.ru/item.asp?id=53738456

4. Богданова Т.Ф. Средства выражения тональности в условиях современной деловой интернет-переписки в русском, английском и китайском языках // Вестник Омского государственного педагогического университета. Гуманитарные исследования. 2023. №1 (38). С. 57-62. DOI 10.36809/2309-9380-2023-38-57-62, https://elibrary.ru/item.asp?id=50413792

5. Тупикова С.Е. Когнитивное моделирование реализации эмоционального аспекта посредством модусной категории тональности // Язык и мир изучаемого языка. 2015. № 6. С. 109-114. EDN VIL-NGZ. https://elibrary.ru/item.asp?id=25336701&ysclid=mciyxo2yql82857031

6. Тупикова С.Е. Категория тональности и уровни ее репрезентации в жанре светской хроники // Вопросы когнитивной лингвистики. 2011. № 4 (29). С. 68-73. EDN NYAHZZ. https://elibrary.ru/item.asp?id=16543072&ysclid=mciyngehnd971796921

7. Болдырев Н.Н. Интерпретация мира и знаний о мире в языке // Когнитивные исследования языка. 2014. № 19. С. 20-28. EDN SNHBJB. https://elibrary.ru/item.asp?id=21992940&ysclid=mciymhvi9b764377073

8. Титова С.В. Технологические решения на базе искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам // Вестник Московского университета. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. Т. 27. №2. С. 18-37. DOI 10.55959/MSU-2074-1588-19-27-2-2, https://elibrary.ru/OWSQVG?ysclid=mciyoeo5at197273606

9. Сысоев П.В. Обучение иностранному языку в эпоху искусственного интеллекта: спорные вопросы и перспективы методических исследований // Иностранные языки в школе. 2025. №2. С. 66-74. EDN PWHSIS. https://elibrary.ru/pwhsis?ysclid=mciywusyc6122106979

10. Crompton H., Burke D. Artificial intelligence in higher education: The state of the field // Interna-tional Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023. Vol. 20. No. 1. P. 1-22. DOI:10.1186/s41239-023-00392-8

11. Surahman E., Wang T.H. Academic dishonesty and trustworthy assessment in online learning: A systematic literature review // Journal of Computer Assisted Learning. 2022. Vol. 38. No. 6. P. 1535-1553. DOI:10.1111/jcal.12708

12. Huang X., Zou D., Cheng G., Chen X., Xie H. Trends, research issues and applications of artificial intelligence in language education // Educational Technology & Society. 2023. Vol. 26. No. 1. P. 112-131. https://doi.org/10.30191/ETS.202301_26(1).0009

13. Su J., Yang W. Artificial intelligence in early childhood education: A scoping review // Computers & Education: Artificial Intelligence. 2022. Vol. 3. P. 1-13. DOI:10.1016/j.caeai.2022.100049

14. Hwang S. Examining the effects of artificial intelligence on elementary students' mathematics achievement: A meta-analysis // Sustainability. 2022. Vol. 14. No. 20. P. 1-18. DOI:10.3390/su142013185

15. Li S., Gu X. A risk framework for human-centered artificial intelligence in education // Educational Technology & Society. 2023. Vol. 26. No. 1, P. 187-202. https://doi.org/10.30191/ETS.202301_26(1).0014

16. Евстигнеев М.Н. Принципы обучения иностранному языку на основе технологий искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 2. С. 309-323. DOI 10.20310/1810-0201-2024-29-2-309-323, https://elibrary.ru/item.asp?id=65672658

17. Sharples M. Towards social generative AI for education: theory, practices and ethics // Learning: Research and Practice. 2023. Vol. 9. No. 2. Р. 159-167. https://doi.org/10.1080/23735082.2023.2261131

18. Godwin-Jones R. Partnering with AI: Intelligent writing assistance and instructed language learning // Language Learning & Technology. 2022. Vol. 26. No. 2. P. 5-24. http://doi.org/10125/73474

19. Wei L. Artificial intelligence in language instruction: impact on English learning achievement, L2 motivation, and self-regulated learning // Frontiers in Psychology. 2023. Vol. 14. URL: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1261955 (дата обращения: 28.06.2025).

20. Пустоведова В.А., Тупикова С.Е., Быкова Н.О. Лингводидактический потенциал технологий искусственного интеллекта для обучения иностранным языкам (на примере естественнонаучного профиля) // Иностранные языки в школе. 2025. № 5. С. 70-75. EDN AUWUDB. https://elibrary.ru/item.asp?id=82497069

21. Банникова Л.В., Беззубкина В.И. Роль учителя иностранного языка в социально-профессиональной ориентации школьников в контексте иноязычного образования // Иностранные языки в школе. 2024. № 2. С. 45-50. EDN PTRTOE. https://elibrary.ru/ptrtoe?ysclid=mcj07jh15v103302112

22. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Евстигнеев М.Н., Поляков О.Г., Евстигнеева И.А., Сорокин Д.О. Матрица инструментов искусственного интеллекта в лингвометодической подготовке будущих учителей иностранного языка // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 3. С. 559-588. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-3-559-588 , https://elibrary.ru/jazkme

23. Anh L.T.Q. AI Chatbots in English language learning: a critical review // Journal of Knowledge Learning and Science Technology. 2024. Vol. 3. No 2. Pp. 185-195. https://doi.org/10.60087/jklst.vol3.n2.p195