Обучение студентов аграрного вуза профессиональному иностранному языку с использованием технологических решений на базе искусственного интеллекта

Актуальность. Использование технологических решений на базе искусственного интеллекта (ИИ) аспектам иностранного языка или видам речевой деятельности в настоящее время выступает одним из наиболее актуальных векторов развития методики обучения иностранным языкам. Динамично появляющиеся исследования отечественных и зарубежных ученых, посвященные определению лингводидактического потенциала конкретных инструментов ИИ и поэтапных методик обучения, создают необходимую научную базу для создания моделей системного и комплексного обучения иностранному языку (ИЯ) на базе ИИ, когда языковая работа студентов с ИИ интегрируется в традиционное обучение. Цель исследования – разработать методику комплексного обучения студентов аграрного вуза профессиональному ИЯ на основе технологических решений на базе ИИ.

Материалы и методы. Исследование проводилось на базе ФГБОУ ВО «Воронежский государственный аграрный университет им. императора Петра I». Участниками были студенты 1 года обучения направления подготовки 35.03.06 – «Агроинженерия». В контрольной группе (КГ) (N = 38) студентов использовалась традиционная методика обучения профессиональному иностранному языку на основе принципов обучения языку для специальных целей с элементами предметно-языкового интегрированного обучения. В экспериментальной группе (ЭГ) (N = 38) в качестве дополнения к традиционной методике была добавлена практика студентов с технологическими решениями на базе ИИ. Практика проходила во внеаудиторное время. Математическая обработка результатов осуществлялась на основе метода t-критерия Стьюдента.

Результаты исследования. Экспериментальное обучение доказало эффективность авторской методики обучения студентов аграрного вуза профессиональному иностранному языку путем добавления к традиционному обучению внеклассной практики студентов с технологическими решениями на базе ИИ. Статистический анализ результатов среза на контрольном этапе выявил эффективность инновационного метода по всем пяти диагностируемым показателям: овладению профессиональным тезаурусом (t = 3,43 при p ≤ 0,05), овладению грамматическим материалом (t = 2,91 при p ≤ 0,05), дальнейшим развитиям умений чтения (t = 2,91 при p ≤ 0,05), устной диалогической речи (t = 3,95 при p ≤ 0,05), письменной монологической речи (t = 3,68 при p ≤ 0,05).

Выводы. Новизна работы состоит в разработке и доказательстве эффективности методики комплексного обучения профессиональному иностранному языку студентов аграрного вуза на основе технологических решений на базе ИИ. Перспективы данного исследования состоят в том, что его результаты могут использоваться в разработке моделей комплексного обучения иностранному языку учащихся и студентов языковых и неязыковых направлений подготовки и специальностей.

1. Кузьминов Я.И., Кручинская Е.В., Груздев И.А., Наумов А.А. Отстающие и опережающие: как студенты используют генеративный искусственный интеллект в образовательных целях // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 6. С. 9-35. http://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-6-9-35, https://elibrary.ru/rxdtxq

2. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомленность, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9-33. http://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33, https://elibrary.ru/tzytkm

3. Zhang W., Cai M., Lee H., Evans R., Zhu C., Ming C. AI in medical education: global situation, effects and challenges // Education and Information Technologies. 2024. Vol. 29. P. 4611-4633. http://doi.org/10.1007/s10639-023-12009-8, https://elibrary.ru/rdfanm

4. Chan K., Zary N. Applications and challenges of implementing artificial intelligence in medical education: integrative review // JMIR Medical Education. 2019. Vol. 5. № 1. Art. 13930. http://doi.org/10.2196/13930

5. Feuerriegel S., Shrestha Y. R., von Krogh G., Zhang C. Bringing artificial intelligence to business management // Nature Machine Intelligence. 2022. Vol. 4. № 7. P. 611-613. http://doi.org/10.1038/s42256-022-00512-5, https://elibrary.ru/nblvwj

6. Kock Zj., Salinas-Hernández U., Pepin B. Engineering students’ initial use schemes of ChatGPT as an instrument for learning // Digital Experiences in Mathematics Education. 2025. № 11. Р. 192-218. http://doi.org/10.1007/s40751-025-00169-w, https://elibrary.ru/ereabf

7. Сысоев П.В., Евстигнеев М.Н. Интеграция технологий искусственного интеллекта в лингвометодическую подготовку будущих учителей иностранного языка // Язык и культура. 2025. № 69. С. 204-219. http://doi.org/10.17223/19996195/69/10, https://elibrary.ru/guzvbi

8. Waisberg N., Hudek A. AI for Lawyers: How Artificial Intelligence is Adding Value, Amplifying Expertise, and Transforming Careers. Hoboken: Wiley, 2021. 208 p.

9. Гаврилов М.В. Этапы обучения студентов-юристов составлению международных правовых документов на английском языке на основе инструментов искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 4. С. 985-998. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-4-985-998, https://elibrary.ru/jakhgc

10. Сысоев П.В., Харин В.В., Гаврилов М.В. Методика обучения студентов-юристов составлению международных правовых документов на основе инструментов искусственного интеллекта в рамках интегрированного курса // Язык и культура. 2024. № 67. С. 272-289. http://doi.org/10.17223/19996195/67/15, https://elibrary.ru/rfqxpk

11. Сысоев П.В., Гаврилов М.В., Булочников С.Ю. Матрица технических решений на базе искусственного интеллекта в профессиональной подготовке будущих юристов // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 2. С. 336-351. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-2-336-351, https://elibrary.ru/mcjcfz

12. Johnson D.M., Doss W., Estepp C.M. Agriculture students’ use of generative artificial intelligence for microcontroller programming // Natural Sciences Education. 2024. № 53. Art. e20155. https://doi.org/10.1002/nse2.20155, https://elibrary.ru/xocqpp

13. Bernetti I., Borghini T., Capecchi I. Integrating virtual reality and artificial intelligence in agricultural planning: insights from the V.A.I.F.A.R.M. application // Extended Reality. XR Salento 2024. Lecture Notes in Computer Science. 2024. Vol. 15027. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-71707-9_28

14. Токмакова Ю.В., Саенко Е.С. Использование корректирующей обратной связи от генеративного искусственного интеллекта в обучении профессиональному иностранному языку студентов аграрного вуза // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 1. С. 50-66. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-1-50-66, https://elibrary.ru/gsffpp

15. Байдикова Т.В. Формирование профессионального тезауруса студентов аграрного вуза в процессе речевой практики с инструментами искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 2. С. 352-363. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-2-352-363, https://elibrary.ru/wlwxbx

16. Lew R. Dictionaries and lexicography in the AI era // Humanities and Social Sciences Communications. 2024. № 11. Art. 426. https://doi.org/10.1057/s41599-024-02889-7, https://elibrary.ru/tjflvw

17. Tangpijaikul M. Exploring the lexical approach for vocabulary learning through AI-driven feedback // LEARN Journal: Language Education and Acquisition Research Network. 2025. № 18 (1). Р. 1015-1038. https://doi.org/10.70730/SFNP1171, https://elibrary.ru/tjflvw

18. Харламенко И.В. Искусственный интеллект в помощь учителю иностранного языка при работе над лексическими навыками // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 55-60. https://elibrary.ru/pxxouk

19. Клочихин В.В., Поляков О.Г. Технологии искусственного интеллекта: инструменты корпусного анализа в обучении иностранному языку // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 24-30. https://elibrary.ru/bdttfe

20. Клочихин В.В. Методическая модель обучения студентов коллокационной компетенции на основе корпусных технологий // Вопросы методики преподавания в вузе. 2023. Т. 12. № 2. C. 24-36. http://doi.org/10.57769/2227-8591.12.2.02, https://elibrary.ru/vtitrn

21. Авраменко А.П., Ахмедова А.С., Буланова Е.Р. Технология чат-ботов как средства формирования иноязычной грамматической компетенции при самостоятельном обучении // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 2. С. 386-394. http://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-386-394, https://elibrary.ru/abfjqp

22. Лобеева П.И. Дидактический потенциал использования чат-ботов при изучении фразовых глаголов английского языка // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 6. С. 1467-1476. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-6-1467-1476, https://elibrary.ru/fmyeoc

23. Черкасова Е.А. Эксперимент по дифференцированному обучению студентов технического вуза английской грамматике посредством учебного взаимодействия с чат-ботом с генеративным ИИ // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 5. С. 1239-1247. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-5-1239-1247, https://elibrary.ru/cqsvks

24. Adamopoulou E., Moussiades L. An overview of chatbot technology // Artificial Intelligence Applications and Innovations. 2020. Vol. 584. P. 373-383. https://doi.org/10.1007/978-3-030-49186-4_31

25. Han D. The effects of voice-based AI chatbots on Korean EFL middle school students’ speaking competence and affective domains // Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange. 2020. Vol. 6. Issue 7. P. 71-80. https://doi.org/10.47116/apjcri.2020.07.07, https://elibrary.ru/oaepoq

26. Kim H.S., Cha Y., Kim N.Y. Effects of AI chatbots on EFL students’ communication skills // Korean Journal of English Language and Linguistics. 2021. Vol. 21. P. 712-734. https://doi.org/10.15738/kjell.21.202108.712

27. Çakmak F. Chatbot-human interaction and its effects on EFL students’ L2 speaking performance and speaking anxiety // Novitas-ROYAL (Research on Youth and Language). 2022. Vol. 16 (2). P. 113-131.

28. Авраменко А.П., Тарасов А.А. Технология распознавания речи искусственным интеллектом для развития устно-речевых умений при подготовке к ЕГЭ // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 60- 67. https://elibrary.ru/jqzchv

29. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика развития иноязычных речевых умений студентов на основе практики с чат-ботом // Перспективы науки и образования. 2023. № 3 (63). С. 201-218. http://doi.org/10.32744/pse.2023.3.13b, https://elibrary.ru/fjyhew

30. Сорокин Д.О. Использование голосовых помощников для развития устных иноязычных речевых умений обучающихся // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 73-77. https://elibrary.ru/rfmsmk

31. Филатов Е.М. Развитие у студентов умений иноязычной коммуникативной деятельности на основе веб-приложения Character.AI // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 5. С. 1248-1260. http://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-5-1248-1260, https://elibrary.ru/ncusc

32. Park J. An AI-based English grammar checker vs. human raters in evaluating EFL learners’ writing // Multimedia-Assisted Language Learning. 2019. Vol. 22. № 1. P. 112-131. http://doi.org/10.15702/mall.2019.22.1.112

33. Perdana I., Farida M. Online grammar checkers and their use for EFL writing // Journal of English Teaching, Applied Linguistics, and Literatures. 2019. Vol. 2. № 2. P. 67-76. http://doi.org/10.20527/jetall.v2i2.7332

34. Manap M.R., Ramli N.F., Kassim A.A.M. Web 2.0 automated essay scoring application and human ESL essay assessment: a comparison study // European Journal of English Language Teaching. 2019. Vol. 5. № 1. P. 146-162. http://doi.org/10.5281/zenodo.3461784

35. Guo K., Wang D. To resist it or to embrace it? Examining ChatGPT’s potential to support teacher feedback in EFL writing // Education and Information Technologies. 2023. P. 1-29. http://doi.org/10.1007/s10639-023-12146-0, https://elibrary.ru/uafcwb

36. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика обучения студентов написанию иноязычных творческих работ на основе оценочной обратной связи от искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. 2024. № 1 (67). С. 115-135. http://doi.org/10.32744/pse.2024.1.6, https://elibrary.ru/tmstly

37. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Хмаренко Н.И., Мурунов С.С. Преподаватель vs искусственный интеллект: сравнение качества предоставляемой преподавателем и генеративным искусственным интеллектом обратной связи при оценке письменных творческих работ студентов // Перспективы науки и образования. 2024. № 5 (71). С. 694-712. http://doi.org/10.32744/pse.2024.5.41, https://elibrary.ru/xzgvgm

38. Сысоев П.В. Персонализированное обучение на основе технологий искусственного интеллекта: насколько готовы современные студенты к новым возможностям получения образования // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 2. С. 51-71. http://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-2-51-71, https://elibrary.ru/weagvq

39. 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