Развитие умений промпт-инжиниринга у будущего педагога иностранного языка

Актуальность. Интеграция технологий искусственного интеллекта в образовательный процесс выступает одним из ключевых направлений цифровой трансформации образования в России. В условиях стремительного развития ИИ-технологий возникает острая необходимость формирования у будущих педагогов навыков промпт-инжиниринга, позволяющих формулировать запросы к генеративному ИИ для решения конкретных методических задач. Формулирование качественного промпта позволяет повысить качество обратной связи от генеративного ИИ и оптимизировать процессы педагогического планирования, разработки учебных и контрольно-измерительных материалов, адаптации содержания обучения под индивидуальные особенности обучающихся и др. Игнорирование данного аспекта подготовки педагогических кадров сейчас может привести к профессиональному отставанию выпускников и их неконкурентоспособности на рынке труда в будущем. В этой связи обучение промпт-инжинирингу следует считать императивом современного образования. Цель исследования – выявить эффективность методики развития умений промпт-инжиниринга у будущего педагога иностранного языка.

Методы исследования. Использовались теоретические методы, такие как изучение научной и научно-методической литературы по проблематике исследования, анализ, обобщение и классификация информации. С целью проверки эффективности предлагаемой методики было проведено опытное обучение, направленное на развитие умений промпт-инжиниринга у будущих педагогов иностранного языка. В опытном обучении приняли участие 52 студента 1–4 курсов Института педагогики, обучающиеся бакалавриата по направлениям подготовки «Педагогическое образование (профиль «Английский язык)» и «Лингвистика (профиль «Теория и методика преподавания иностранных языков и культур»)» ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина», г. Тамбов. Объектом контроля выступила номенклатура умений промпт-инжиниринга педагога иностранного языка, представленная десятью умениями, отражающими специфику преподавания иностранного языка.

Определение понятий. Основным понятием выступает промпт-инжиниринг или промптинг. Подробно рассмотрены базовые и продвинутые техники промптинга, направленные на получение качественной обратной связи от генеративного ИИ.

Результаты исследования. Разработанная методика развития промпт-инжиниринга у будущего педагога иностранного языка была апробирована в ходе опытного обучения. Очевидный прогресс наблюдается по следующим контролируемым параметрам: умение формулировать промпт для организации речевого общения на иностранном языке (t = 9,8 при p < 0,001), умение формулировать промпт с целью поиска необходимой информации, перевода или объяснения сложного учебного материала (t = 6,2 при p < 0,001), умение формулировать промпт для разработки плана или фрагмента урока (t = 10,1 при p < 0,001), умение формулировать промпт для разработки тренировочных упражнений на отработку лексикограмматических навыков (t = 7,3 при p < 0,001), умение формулировать промпт для генерации текста (t = 5,5 при p < 0,001), умение формулировать промпт для адаптации текста (t = 5,8 при p < 0,001). Параметрами без значимого прогресса остались: умение формулировать промпт для создания технологических карт урока (t = 7,3 при p > 0,05), умение формулировать промпт для разработки контрольно-измерительных материалов (t = 1,1 при p > 0,05), умение формулировать промпт для проведения сравнительного анализа двух и более текстов (t = 0,9 при p > 0,05), умение формулировать промпт для оценки письменной творческой работы (t = 0,6 при p > 0,05).

Выводы. Промпт-инжиниринг в системе лингвометодической подготовки будущего педагога иностранного языка на основе ИИ-технологий играет значительную роль, поскольку позволяет овладевать современными техниками взаимодействия с генеративным ИИ. Для младших курсов целесообразно делать акцент на базовых навыках взаимодействия с генеративным ИИ, а для старших – на решении конкретных методических задач. Обучение промпт-инжинирингу должно быть непрерывным и начинаться с первого курса, встраиваясь в учебный процесс через отдельные дисциплины, например, через «Введение в искусственный интеллект», или майноры, чтобы на старших курсах обучающиеся смогли применять полученные знания для решения более сложных по когнитивному уровню задач. Техника автопромптинга позволяет обучающимся наглядно изучать анатомию качественного промпта и одновременно развивать критическое мышление путем анализа и доработки сгенерированных с помощью ИИ промптов. Перспективу исследования составляет изучение эффективности техники автопромптинга в подготовке будущих учителей иностранного языка посредством ИИ-технологий. Полученные результаты могут быть использованы в дальнейших исследованиях по изучению техник промпт-инжиниринга для педагогов или обучающихся педагогических направлений подготовки, для разработки авторских методик обучения педагогов промпт-инжинирингу, а также в методике обучения иностранному языку.

1. Гриншкун В.В., Суворова Т.Н. Особенности подготовки педагогов в условиях цифровой трансформации системы образования // Вестник Московского университета. Серия 20: Педагогическое образование. 2024. Т. 22. № 1. С. 95-110. https://doi.org/10.55959/lpej-24-05, https://elibrary.ru/bcerxq

2. Сысоев П.В., Евстигнеев М.Н., Сорокин Д.О. Структурная модель подготовки будущих учителей на основе технологий искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. 2025. № 3 (75). С. 139-155. https://doi.org/10.32744/pse.2025.3.9, https://elibrary.ru/flenno

3. 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. https://doi.org/10.17223/19996195/69/10, https://elibrary.ru/guzvbi

4. Титова С.В., Харламенко И.В. Подготовка педагогических кадров к использованию искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам // Вестник Московского университета. Серия 19: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2025. № 1. С. 66-84. https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-28-1-5, https://elibrary.ru/froxrr

5. Евстигнеев М.Н. Модель лингвометодической подготовки будущих учителей иностранного языка на основе технологий искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 5. С. 1222-1238. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-5-1222-1238, https://elibrary.ru/ipnyou

6. 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

7. Сысоев П.В., Ивченко М.И. Формирование иноязычных фонетических навыков речи обучающихся на основе инструментов искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. 2025. № 2 (74). С. 600-614. https://doi.org/10.32744/pse.2025.2.38, https://elibrary.ru/jrddjj

8. 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

9. Четырина Н.В. Организационно-педагогические условия обучения студентов иноязычному письменному взаимодействию на основе практики с чат-ботами // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 6. С. 1590-1607. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-6-1590-1607, https://elibrary.ru/egfqym

10. Авраменко А.П., Буланова Е.Р. Перспективы развития самостоятельной работы студентов в контексте интеграции технологий искусственного интеллекта в иноязычное образование // Rhema. Рема. 2024. № 1. С. 79-91. https://doi.org/10.31862/2500-2953-2024-1-79-91, https://elibrary.ru/brxmbj

11. Боголепова С.В., Жаркова М.Г. Исследование потенциала генеративных моделей для оценивания эссе и обеспечения обратной связи // Отечественная и зарубежная педагогика. 2024. Т. 1. № 5. С. 123-137. https://doi.org/10.24412/2224-0772-2024-101-123-137, https://elibrary.ru/mhusof

12. Евстигнеев М.Н., Сысоев П.В., Евстигнеева И.А. Компетенция педагога иностранных языков в области искусственного интеллекта // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 90-96. https://elibrary.ru/auprsp

13. Сысоев П.В. Компетенция современного педагога в области искусственного интеллекта: структура и содержание // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 6. С. 58-79. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-6-58-79, https://elibrary.ru/zjmqfd

14. Титова С.В., Харламенко И.В. Структура профессиональной компетенции педагога иностранных языков в области использования искусственного интеллекта // Язык и культура. 2025. № 69. С. 220-246. https://doi.org/10.17223/19996195/69/11, https://elibrary.ru/eceboi

15. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Сорокин Д.О. Обратная связь в обучении иностранному языку: от информационных технологий к искусственному интеллекту // Язык и культура. 2024. № 65. С. 242-261. https://doi.org/10.17223/19996195/65/11, https://elibrary.ru/plzyov

16. Yong G., Jeon K., Gil D., Lee G. Prompt engineering for zero‐shot and few‐shot defect detection and classification using a visual‐language pretrained model // Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering. 2023. Vol. 38. № 11. P. 1536-1554. https://doi.org/10.1111/mice.12954

17. Lee U., Jung H., Jeon Y., Sohn Y., Hwang W., Moon J., Kim H. Few-shot is enough: exploring ChatGPT prompt engineering method for automatic question generation in English education // Education and Information Technologies. 2024. Vol. 29. № 9. P. 11483-11515. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12249-8

18. Wei J., Wang X., Schuurmans D., Bosma M., Xia F., Chi E., Le Q.V., Zhou D. Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models // Advances in Neural Information Processing Systems. 2022. Vol. 35. P. 24824-24837. https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.11903

19. Lee D., Palmer E. Prompt engineering in higher education: a systematic review to help inform curricula // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2025. Vol. 22. № 1. P. 7. https://doi.org/10.1186/s41239-025-00503-7

20. Park J., Choo S. Generative AI prompt engineering for educators: Practical strategies // Journal of Special Education Technology. 2025. Vol. 40. № 3. P. 411-417. https://doi.org/10.1177/01626434241298954

21. Federiakin D., Molerov D., Zlatkin-Troitschanskaia O., Maur A. Prompt engineering as a new 21st century skill // Frontiers in Education. Frontiers Media SA, 2024. Vol 9. Art. 1366434. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1366434

22. Deshmukh N.D., Shrouty V.A. Prompt Engineering with ChatGPT – A Paradigm Shift in Education: A Guide for School teachers // Indian Journal of Educational Technology. 2025. Vol. 7. №. II. P. 207-228. https://doi.org/10.1007/s10439-023-03272-4

23. Heston T.F., Khun C. Prompt engineering in medical education // International Medical Education. 2023. Vol. 2. № 3. P. 198-205. https://doi.org/10.3390/ime2030019

24. Jeon S., Kim H.G. A comparative evaluation of chain-of-thought-based prompt engineering techniques for medical question answering // Computers in Biology and Medicine. 2025. Vol. 196. Art. 110614. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2025.110614

25. Чубов С.А. Педагогические условия, обеспечивающие эффективность применения средств искусственного интеллекта в процессе формирования профессиональной компетентности обучающихся по специальности 33.02.01 Фармация // Известия Тульского государственного университета. Педагогика. 2023. № 4. С. 112-118. https://elibrary.ru/kzwzlq

26. Zambrano G. Case law as data: Prompt engineering strategies for case outcome extraction with large language models in a zero-shot setting // Law, Technology and Humans. 2024. Vol. 6. № 3. P. 80-101. https://doi.org/10.5204/lthj.3623

27. 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. https://doi.org/10.17223/19996195/67/15, https://elibrary.ru/rfqxpk

28. Кирпичев А.Е. Промпты (запросы) для генеративного искусственного интеллекта в юридическом дискурсе // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Юридические науки. 2024. Т. 28. № 4. С. 906-918. https://doi.org/10.22363/2313-2337-2024-28-4-906-918, https://elibrary.ru/iloqxb

29. Кропачев Н.М., Серков П.П., Севрюков С.Ю., Архипов В.В. Использование методов интеллектуальной обработки текстов и больших языковых моделей для анализа сведений о правоотношениях в нормативных правовых актах // Правоведение. 2025. Т. 69. № 1. С. 176-194. https://doi.org/10.21638/spbu25.2025.110195, https://elibrary.ru/cyrmmz

30. Araújo J.L., Saúde I. Can ChatGPT enhance chemistry laboratory teaching? Using prompt engineering to enable AI in generating laboratory activities // Journal of Chemical Education. 2024. Vol. 101. № 5. P. 1858-1864. https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.3c00745

31. Tassoti S. Assessment of students use of generative artificial intelligence: Prompting strategies and prompt engineering in chemistry education // Journal of Chemical Education. 2024. Vol. 101. № 6. P. 2475-2482.

32. Lu Y., Hu X., Zhang D. A Prompt Engineering Method for Generating Emotional Images for Psychological Research // Affective Science. 2025. P. 1-14. https://doi.org/10.1007/s42761-025-00315-y

33. Лукинский И.С., Горшенева И.А. Промт-инжиниринг в образовательном процессе и научной деятельности или к вопросу о необходимости обучения работе с искусственным интеллектом // Психология и педагогика служебной деятельности. 2024. № 4. С. 148-154. https://doi.org/10.24412/2658-638X-2024-4-148-154, https://elibrary.ru/hicawx

34. Иванищева О.Н. Применение чат-ботов при изучении русского языка как родного: проблемы и перспективы // Человек. Культура. Образование. 2025. № 1 (55). С. 162-177. https://doi.org/10.34130/2233-1277-2025-1-162, https://elibrary.ru/bnnbyr

35. Isemonger I. Generative language models in education: Foreign language learning and the teacher as prompt engineer // TEFL Praxis Journal. 2023. Vol. 2. P. 3-17. https://doi.org/10.5281/zenodo.10402411

36. Захцер Е.М. Инженерия подсказок при обучении английскому языку: теория и практика // Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. 2025. Т. 15. № 2. С. 122-139. https://doi.org/10.26794/2226-7867-2025-15-2-122-139

37. Lin Z. Prompt Engineering for Applied Linguistics: Elements, Examples, Techniques, and Strategies // English Language Teaching. 2024. Vol. 17. № 9. P. 1-14. https://doi.org/10.5539/elt.v17n9p14

38. Emily S. Prompt Engineering as a 21st-Century Literacy: A K-12 Curriculum Design and Assessment Framework // Artificial Intelligence Education Studies. 2025. Vol. 1. № 2. P. 32-47. https://doi.org/10.6914/aiese.010203

39. Сысоев П.В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. №. 2. С. 31-53. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2024-33-2-31-53, https://elibrary.ru/vtaiuo

40. Евстигнеев М.Н. Планирование учебного занятия по иностранному языку с помощью технологий генеративного искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 3. С. 617-634. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-3-617-634, https://elibrary.ru/ahylwe