Обучение студентов аграрного вуза написанию эссе профессиональной направленности на основе практики со средствами генеративного искусственного интеллекта

Актуальность. Средства генеративного искусственного интеллекта активно заменяют во всех сферах жизни инструменты, которые мы привыкли использовать десятилетиями. Так, в образовательной среде уже несколько лет поднимается вопрос об использовании нейросетей в качестве помощника преподавателя, а в частности их способности проверять письменные иноязычные работы. Несмотря на достаточно большое количество исследований, посвященных данной проблеме, обучение студентов неязыковых специальностей написанию эссе профессиональной направленности на основе практики с ИИ не выступало предметом отдельных работ. Цель исследования: разработать методику обучения студентов аграрного вуза написанию эссе профессиональной направленности на основе практики со средствами генеративного ИИ и проверить ее эффективность.

Материалы и методы. В настоящем исследовании принимали участие студенты (N = 94) ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет им. императора Петра I» направлений подготовки 21.03.02 «Землеустройство и кадастры» и 35.03.04 «Агрономия». Для проверки эффективности авторской методики в рамках исследования были разработаны восемь этапов обучения: 1) формирующий этап; 2) работа с активной лексикой; 3) обсуждение структуры эссе; 4) целеполагание; 5) написание плана эссе; 6) взаимодействие со средством генеративного ИИ; 7) доработка текста эссе и 8) обсуждение и рефлексия.

Результаты исследования. В рамках настоящего исследования было отмечено, что авторская методика обучения студентов аграрного вуза написанию эссе профессиональной направленности на основе практики со средствами генеративного ИИ является эффективной при овладении обучающимися умениями: а) составление структуры эссе (t = 4,19 при  p = 0,0005); б) использование грамматических средств; в) использование активной лексики (t = 3,3 при p = 0,0001). При овладении обучающимися умениями аргументировать свою позицию (t = 1,77 при p = 0,041) и достигать связности текста (t = 1,77 при p = 0,041) была минимальная разница с традиционной методикой обучения.

Выводы. Новизна данного исследования заключается в разработке методики обучения студентов аграрного вуза написанию эссе профессиональной направленности на основе практики со средствами генеративного искусственного интеллекта (Deepseek). Предлагаемый авторами алгоритм обучения прошел апробацию и доказал свою эффективность в сравнении с традиционной методикой обучения, что может послужить перспективой для ее использования на других неязыковых направлениях.

1. Прибыткова А.А., Рязанцева Т.Ю., Хаустов О.Н. Обучение студентов иноязычному общению посредством технологий искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 1. С. 94-106. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-1-94-106, https://elibrary.ru/qmaiwx

2. 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/10.20310/1810-0201-202530-2-352-363, https://elibrary.ru/wlwxbx

3. Токмакова Ю.В., Макарова Е.Л. Обучение разговорной практике на иностранном языке студентов аграрного вуза на основе технических решений на базе искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 4. С. 814-827. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-4-814-827, https://elibrary.ru/gborny

4. Сорокин Д.О. Использование веб-приложения character.AI для развития умений иноязычного речевого взаимодействия обучающихся // Иностранные языки в школе. 2025. № 2. С. 59-65. https://elibrary.ru/kpckof

5. 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. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-5-1248-1260, https://elibrary.ru/ncusck

6. Han D.E. 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. № 7. P. 71-80. https://doi.org/10.47116/apjcri.2020.07.07, https://elibrary.ru/oaepoq

7. Tai T.Y., Chen H.H.J. The impact of Google Assistant on adolescent EFL learners’ willingness to communicate // InterActive Learning Environments. 2023. Vol. 31. № 3. P. 1485-1502. https://doi.org/10.1080/10494820.2020.1841801, https://elibrary.ru/zimogm

8. Четырина Н.В. Методическая модель обучения студентов иноязычному письменному взаимодействию и медиации на основе практики с чат-ботами // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 6. С. 1312-1333. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-6-13121333, https://elibrary.ru/jikdgu

9. Коренев А.А. Стратегии использования искусственного интеллекта для предоставления письменной обратной связи в обучении иностранному языку // Вестник Московского университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. № 2. C. 68-77. https://doi.org/10.55959/MSU2074-1588-19-27-2-5, https://elibrary.ru/hizddu

10. 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

11. Almusharraf N., Alotaibi H. An error-analysis study from an EFL writing context: human and automated essay scoring approaches // Technology, Knowledge and Learning. 2023. Vol. 28. P. 1015-1031. https://doi.org/10.1007/s10758-022-09592-z, https://elibrary.ru/nmoqga

12. Mizumoto A., Eguch M. Exploring the potential of using an AI language model for automated essay scoring // Research Methods in Applied Linguistics. 2023. Vol. 2. № 2. Article 100050. https://doi.org/10.1016/j.rmal.2023.100050, https://elibrary.ru/eiqwqr

13. Мурунов С.С., Поляков О.Г. Методическая обратная связь от ChatGPT на занятиях по иностранному языку // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 47-54. https://elibrary.ru/jnrjsc

14. Ильина О.К., Шеменкова С.С. Использование чат-ботов для подготовки учебных материалов по английскому языку журналистики // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2026. Т. 31. № 1. С. 100-110. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2026-31-1-100-110, https://elibrary.ru/ufpyoe

15. Черкасова Е.А. Функциональные возможности чат-бота ChatGPT в иноязычной преподавательской деятельности // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 1. С. 84-93. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-1-84-93, https://elibrary.ru/gmxwwt

16. Евстигнеев М.Н. Может ли генеративный искусственный интеллект выступать медиатором в лингвистическом образовании? // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 5. С. 1063-1082. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-5-1063-1082, https://elibrary.ru/flesoq

17. Филатов Е.М. Развитие умений написания структурных компонентов эссе на основе оценочной и корректирующей обратной связи от искусственного интеллекта // Иностранные языки в школе. 2026. № 2. С. 42-52. https://elibrary.ru/jmkenc

18. Хаустов О.Н., Тормышова Т.Ю., Суханова Н.И. Обучение студентов написанию письменных работ на основе практики с инструментами генеративного искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 5. С. 1194-1207. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-5-1194-1207, https://elibrary.ru/stdrix