GPT-5: инструмент педагога или его замена?

Актуальность. Технологические решения на базе искусственного интеллекта (ИИ) динамично интегрируются в различные сферы образования. Вместе с тем способность ИИ к галлюцинациям и ограниченные функциональные возможности не позволяют на основе большинства инструментов ИИ решить полный спектр методических, учебных и исследовательских задач. В августе 2025 г. в свет вышла GPT-5 – флагманское семейство мультимодальных больших языковых моделей от компании OpenAI, которые, по утверждениям производителей, значительно превосходят все предыдущие версии. Целью исследования является рассмотреть потенциал большой языковой модели GPT-5 и сравнить способности решения ряда методических, учебных и исследовательских задач GPT-5 и GPT-4.
Материалы и методы. Исследование проводилось на основе следующих методов: анализа научной литературы по использованию ИИ в обучении профильным дисциплинам и эмпирического исследования. В качестве материалов для изучения и анализа выступили научные статьи из журналов, входящих в МНБ Scopus и Web of Science, а также перечень ВАК РФ – К1, К2. Эмпирическое исследование, направленное на сравнение способностей GPT-4 и GPT-5 в решении ряда методических, учебных и исследовательских задач, было проведено на базе Тамбовского Научного центра Российской академии образования ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина». В центре изучения было сравнение GPT-4 и GPT-5 в решении следующих задач: а) разработке плана учебного занятия; б) проверке письменных творческих работ студентов; в) разработке плана научно-исследовательской работы. Данные задачи были определены как особенно важные в профессиональной деятельности педагога английского языка.
Результаты исследования. В работе подтверждается преимущество GPT-5 перед GPT-4 в решении таких методических, учебных и исследовательских задач, как: а) разработка плана учебного занятия; б) проверка письменных творческих работ студентов; в) разработка плана научно-исследовательской работы. Обратная связь от GPT-5 отличается точностью и полнотой содержания. Вместе с тем на современном этапе GPT-5 не способен полностью заменить педагога, а является многофункциональным инструментом, значительно оптимизирующим подготовку преподавателя к занятиям и организацию некоторых методик обучения.
Выводы. Новизна исследования состоит в изучении потенциала GPT-5 в решении нескольких методических, учебных и исследовательских задач. В настоящее время правомерно говорить об использовании GPT-5 в качестве многофункционального помощника преподавателя. Перспективность исследования состоит в более детальном изучении способностей GPT-5 в методической, учебной и научно-исследовательской работе.

1. Ивахненко Е.Н., Никольский В.С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угрозы или ценный ресурс? // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 4. С. 9-22. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22, https://elibrary.ru/tzhihu

2. Казакова Е.И., Кузьминов Я.И. «Мы должны воспитать культуру критического отношения к ответам искусственного интеллекта». О стоящих перед системой образования вызовах беседуют Елена Казакова и Ярослав Кузьминов // Вопросы образования. 2025. № 1. С. 8-24. https://doi.org/10.17323/vo-2025-25882, https://elibrary.ru/fmenzj

3. Роберт И.В. Реализация возможностей искусственного интеллекта в образовании // Пространство педагогических исследований. 2024. № 1 (1). С. 60-75. https://doi.org/10.23859/3034-1760.2024.77.66.004, https://elibrary.ru/neeext

4. Сысоев П.В. Дидактические свойства и методические функции нейросетей // Перспективы науки и образования. 2024. № 6 (72). С. 672-690. https://doi.org/10.32744/pse.2024.6.42, https://elibrary.ru/ggnyfw

5. Oravec J.A. Artificial intelligence implications for academic cheating: Expanding the dimensions of responsible human-Al collaboration with ChatGPT // Journal of Interactive Learning Research. 2023. Vol. 34. № 2. P. 213-237. https://doi.org/10.70725/304731gmmvhw, https://elibrary.ru/sgtwhu

6. 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

7. 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. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-2-51-71, https://elibrary.ru/weagvq

8. Jegede O.O. Artificial intelligence and English language learning: exploring the roles of AI-driven tools in personalizing learning and providing instant feedback // Universal Library of Languages and Literatures. 2024. № 1 (2). Р. 6-19. https://doi.org/10.70315/uloap.ullli.2024.0102002, https://elibrary.ru/jisdjk

9. Ayeni O.O., Hamad N.M.A., Chisom O.N., Osawaru B., Adewusi O.E. AI in education: a review of personalized learning and educational technology // GSC Advanced Research and Reviews. 2024. Vol. 18. № 2. P. 261-271. https://doi.org/10.30574/gscarr.2024.18.2.0062, https://elibrary.ru/gvihzz

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

11. 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. 2023. Vol. 29. P. 4611-4633. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12009-8, https://elibrary.ru/rdfanm

12. 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. https://doi.org/10.1038/s42256-022-00512-5, https://elibrary.ru/nblvwj

13. Паршина К.В., Салтыкова Г.М. Современные технологии в обучении студентов направления подготовки «Дизайн» // Педагогический журнал. 2021. Т. 11. № 1-1. С. 263-270. https://doi.org/10.34670/AR.2021.47.77.032, https://elibrary.ru/scqdmg

14. 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

15. 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. С. 139-155. https://doi.org/10.32744/pse.2025.3.9, https://elibrary.ru/flenno

16. 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

17. 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. https://doi.org/10.32744/pse.2024.5.41, https://elibrary.ru/xzgvgm

18. 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. https://doi.org/10.32744/pse.2024.1.6, https://elibrary.ru/tmstly

19. Тормышова Т.Ю., Рязанцева Т.Ю., Суханова Н.И. Обучение студентов-лингвистов написанию эссе на иностранном языке на основе работы с системой автоматизированной оценки Criterion // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 1. С. 99-108. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-1-99-108, https://elibrary.ru/pdgnzr

20. Прибыткова А.А., Тормышова Т.Ю., Хаустов О.Н. Использование системы автоматизированной оценки Criterion в обучении студентов языковых специальностей написанию эссе на иностранном языке: результаты экспериментальной проверки // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 2. С. 378-389. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-2-378-389, https://elibrary.ru/aocibl

21. 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. https://doi.org/10.5281/zenodo.3461784

22. Сысоев П.В., Филатов Е.М. ChatGPT в исследовательской работе студентов: запрещать или обучать? // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 2. С. 276-301. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-276-301, https://elibrary.ru/sphxkz

23. Сысоев П.В., Евстигнеев М.Н. Использование технологий искусственного интеллекта в исследовательской работе студентов // Вестник Московского университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2025. Т. 28. № 1. С. 85-101. https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-28-1-6, https://elibrary.ru/aynwsu

24. Сысоев П.В. Использование студентами средств генеративного искусственного интеллекта при подготовке квалификационных работ // Перспективы науки и образования. 2025. № 5. С. 634-649. https://doi.org/10.32744/pse.2025.5.41, https://elibrary.ru/kmsgwd

25. Евстигнеев М.Н., Евстигнеева И.А. Развитие умений промпт-инжиниринга у будущего педагога иностранного языка // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 4. С. 795-813. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-4-795-813, https://elibrary.ru/pzhyev

26. 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

27. Dietrich L.K., Grassini S. Assessing ChatGPT acceptance and use in education: a comparative study among german-speaking students and teachers // Education and Information Technologies. 2025. Vol. 30. P. 22151-22176. https://doi.org/10.1007/s10639-025-13658-7, https://elibrary.ru/djzqhb