Нейросети как инструмент персонализации обучения английскому языку: от дифференцированных заданий к диалогу с искусственным интеллектом

Автор: Панина Татьяна Геннадьевна

Организация: ЧОУ «Газпром школа Санкт-Петербург»

Населенный пункт: г. Санкт-Петербург

Аннотация. Статья посвящена возможностям нейросетевых технологий как инструмента персонализации обучения английскому языку в условиях частного образовательного учреждения. Разграничиваются понятия «индивидуализация» и «персонализация» обучения, представлена классификация ИИ-инструментов по функциональному признаку, предложен каталог методических приtмов («лестница уровней», «умный оппонент», «следопыт», «адвокат дьявола» и др.) и два сценария уроков для уровней A2 и B1. Описан диагностический инструментарий для оценки эффективности интеграции ИИ в учебный процесс, а также проанализированы риски и этические ограничения. Материал адресован учителям английского языка, методистам и администраторам частных школ, заинтересованным в технологичном, но методически обоснованном обновлении практики.

Ключевые слова: нейросетевые технологии, персонализация обучения, дифференциация, обучение английскому языку, генеративный искусственный интеллект, промпт-инжиниринг, говорение, ФГОС, частная школа.

Введение

Современное языковое образование переживает период трансформации, обусловленной стремительным развитием генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Нейросети открывают новые возможности для персонализации обучения иностранным языкам — той области, где традиционные методики десятилетиями упирались в объективное ограничение: учитель физически не способен обеспечить каждому обучающемуся достаточный объём индивидуальной языковой практики. При трёх уроках в неделю школьник получает в среднем три–пять минут активной разговорной практики, а разнородная языковая подготовка внутри одной группы вынуждает учителя выбирать средний темп, обделяя и сильных, и слабых [2].

Особый интерес проблема приобретает в условиях частного образовательного учреждения. Во-первых, малые группы (как правило, от 4 до 12 человек) — естественное преимущество частной школы — создают благоприятные условия для индивидуальных и персонализированных траекторий, но требуют от педагога значительно большего объёма подготовительной работы. Во-вторых, родители, оплачивающие обучение, справедливо ожидают видимого прогресса конкретного ребёнка, а не абстрактной «проходимости» программы. В-третьих, частная школа обладает большей свободой в построении образовательных маршрутов, выборе УМК и включении дополнительных экзаменов международного уровня (Cambridge English, KET/PET и др.).

Российские и зарубежные исследования последних лет подтверждают дидактический потенциал ИИ: генерация адаптированных учебных материалов, автоматизация обратной связи, моделирование коммуникативных ситуаций и снижение языковой тревожности обучающихся [1; 3; 4]. Вместе с тем внедрение сопряжено с вызовами: фактические неточности генерируемого контента, вопросы конфиденциальности данных несовершеннолетних, риск формирования зависимости от технологии [2; 7].

Цель настоящей методической разработки — представить целостную модель интеграции нейросетевых технологий в обучение английскому языку: от генерации дифференцированных заданий как ассистентской функции до диалогового взаимодействия обучающихся с ИИ как самостоятельного методического приёма. Задачи: разграничить понятия «индивидуализация» и «персонализация»; классифицировать доступные ИИ-инструменты; описать каталог приёмов с готовыми промптами; предложить сценарии уроков и диагностический инструментарий; обозначить риски и правила безопасности.

Разработка опирается на требования ФГОС основного общего образования, включая формирование предметных, личностных и метапредметных результатов [10], и на современную научную литературу по цифровизации языкового образования [5; 8].

1. Теоретические основания: индивидуализация и персонализация

Классическое определение индивидуализации принадлежит И. Э. Унт: это система средств обучения, учитывающих индивидуальные особенности каждого учащегося в рамках коллективной формы работы [9]. Персонализация — более широкое понятие: она предполагает адаптацию не только содержания, но и целей, темпа, стратегий обучения под интересы и предпочтения обучающегося, который становится активным участником собственного образовательного маршрута [1; 3].

Методически значимое разграничение предложено Н. Л. Байдиковой и Е. С. Давиденко: в индивидуализированном подходе учитель сам определяет, какой материал предложить каждому учащемуся, а в персонализированном учащиеся самостоятельно выбирают материал из предложенного перечня [3]. Ключевое различие — в том, кто делает выбор. Оба подхода взаимосвязаны: подготовительный этап создания разноуровневых материалов единый, но персонализация дополнительно актуализирует субъектную позицию ученика, что особенно важно при обучении иноязычному говорению, поскольку порождение речи всегда личностно окрашено [3].

Роль нейросетей в этой системе состоит в снятии главного барьера — трудоёмкости подготовки индивидуализированных и персонализированных материалов. ИИ позволяет генерировать тексты и задания заданного жанра, объёма, тематической направленности и уровня сложности по шкале CEFR, а также мгновенно изменять уже созданный материал: упрощать, усложнять, сокращать, превращать монолог в диалог [3; 4]. Это переводит дифференциацию из разовых усилий отдельного урока в устойчивый режим работы.

2. Классификация ИИ-инструментов

С точки зрения функционального назначения инструменты, доступные учителю английского языка, целесообразно разделить на три группы (в основе — классификация Е. Н. Ситько [4]):

Универсальные языковые модели — универсальные языковые модели (GigaChat, YandexGPT, ChatGPT, DeepSeek) — генерация текстов, диалогов, упражнений, проверка письменных работ, ролевое моделирование;

Специализированные сервисы — специализированные образовательные сервисы (Twee — генерация текстов и заданий для учителей английского языка; Rewordify.com — адаптация сложных текстов; Perplexity AI — поиск материалов с ссылками на источники; ELSA Speak — тренажёр произношения);

Визуализация и геймификация — инструменты визуализации и геймификации (генерация иллюстраций к учебным текстам, визуализация лексики, сценарии квестов и викторин).

Значимым для российского контекста является вывод Р. А. Власова о сопоставимости российских генеративных моделей YandexGPT и GigaChat по качеству образовательного контента с зарубежными аналогами [2] — это позволяет выстраивать практику частной школы с учётом требований локальных регуляторов. Отдельную группу составляют отечественные голосовые ассистенты и сервисы, интегрированные в привычную школьникам экосистему.

3. Модель «от дифференцированных заданий к диалогу с ИИ»

Предлагаемая модель описывает движение учителя по трём уровням интеграции ИИ. Она не требует «переворота» методики: каждый уровень встраивается в привычные этапы урока, а переход к следующему происходит по мере накопления опыта.

Уровень 1. ИИ как ассистент учителя.

Учитель использует нейросеть для подготовки дифференцированных материалов: генерирует тексты одного содержания на уровнях A1/A2/B1, создаёт банки упражнений по теме, подбирает вопросы, сценарии викторин. Качество сгенерированных материалов сопоставимо с материалами учебников, при этом затраты времени на подготовку сокращаются в два–три раза [4]. Типовой промпт: «You are an English teacher. Create a short dialogue (8–10 lines) between a customer and a waiter in a restaurant for A2 level students. Include 5 phrases for ordering food» [4].

Уровень 2. Дифференцированные и персонализированные материалы.

Учитель создаёт комплекты заданий трёх уровней сложности по одной теме. Существенно: часть заданий может предлагаться на выбор самому ученику (персонализация) — при этом педагог отслеживает, чтобы выбор не сводился к пути наименьшего сопротивления, и мотивирует к достижимому усложнению [3].

Уровень 3. ИИ как собеседник и оппонент.

Обучающиеся взаимодействуют с ИИ напрямую: ведут диалог, участвуют в ролевых играх, спорят, проверяют свои предположения. Именно на этом уровне достигается эффект, недоступный классно-урочной системе: ученик может повторять диалог неограниченное количество раз без страха ошибки перед сверстниками. В педагогическом эксперименте с учащимися 7 класса 82% участников отметили снижение тревожности при общении на английском языке [4].

3.1. Каталог методических приемов

Каталог сгруппирован по этапам модели. Для каждого приёма приведены назначение и готовый промпт.

 

Принципиально важна роль учителя на всех трёх уровнях: ИИ фиксирует до 90% грамматических ошибок в письменных работах, однако примерно в 10% случаев неверно интерпретирует контекст, поэтому финальное оценивание сохраняется за педагогом [4]. Сгенерированные материалы обязательно проверяются на фактическую точность и методическую адекватность [2].

4. Сценарии уроков

Сценарий 1. Ролевая игра «Гость в отеле» (уровень A2, 7 класс)

Цель: формирование умений диалогической речи в ситуации бытового общения; активизация лексики по теме «Путешествия». Техническое обеспечение: компьютеры или планшеты с доступом к языковой модели, запуск которой организует учитель со своего устройства (вывод на экран) либо с согласованных учебных аккаунтов.

Этап 1. Введение в ситуацию (7 мин). Учитель демонстрирует видео или фото отеля, разбирает необходимую лексику (check-in, reservation, double room, breakfast included). Промпт для генерации лексического сопровождения: «Give a list of 12 useful phrases for a hotel check-in conversation at A2 level, with Russian translations».

Этап 2. Работа с образцом (8 мин). Класс знакомится с диалогом-образцом, сгенерированным заранее, определяет функции реплик (приветствие, запрос информации, уточнение). Сильные учащиеся могут усложнить образец дополнительными репликами.

Этап 3. Отработка с ИИ-собеседником (15 мин). Ученики по очереди работают с языковой моделью, «заселённой» в роль администратора отеля. Модель адаптирует темп и сложность под ответы ученика. Задача-минимум: пройти диалог до конца. Задача-максимум: выдержать осложняющее условие (нестандартный запрос, жалоба, изменение брони).

Этап 4. Рефлексия и перенос (15 мин). Обучающиеся отмечают, какие фразы «сработали», какие вызвали затруднения; учитель организует мини-обсуждение и предлагает перенести отработанные фразы в парную работу без ИИ — это страхует от «привязки» навыка только к машине и сохраняет живую коммуникацию [2].

Ожидаемые результаты: автоматизация устойчивых фраз, снижение языковой тревожности, готовность к неподготовленному диалогу. Данный сценарий воспроизводит проверенную практику ролевых диалогов с ИИ-собеседником [4].

Сценарий 2. Дебаты с ИИ «Социальные сети и подростки» (уровень B1, 9 класс)

Цель: развитие умений аргументированной монологической и диалогической речи; формирование метапредметных результатов (критическое мышление, работа с информацией).

Этап 1. Постановка проблемы (5 мин). Тезис выносится на обсуждение; класс делится на команды «за» и «против» по выбору самих учащихся (элемент персонализации [3]).

Этап 2. Подготовка аргументации (15 мин). Команды используют ИИ-приёмы «умный оппонент» и «адвокат дьявола»: модель ставит каверзные вопросы, команды формулируют ответы. Учитель фиксирует типичные ошибки на доске — ИИ здесь удобен тем, что работает параллельно с обеими командами.

Этап 3. Дебаты между командами (15 мин). Взаимодействие — живое, между учащимися. ИИ на этом этапе используется как «судья-арбитр»: команды могут запросить проверку фактов по ходу дискуссии.

Этап 4. Приём «Следопыт» и рефлексия (10 мин). Учитель заранее сгенерировал текст с намеренно внесёнными фактическими и грамматическими ошибками по теме; команды соревнуются, кто найдёт больше. Завершается урок рефлексией: что удивило в аргументах ИИ, где модель была неточна.

Сценарий целенаправленно решает задачу формирования критического отношения к контенту, генерируемому нейросетями, — эта задача прямо вытекает из выявленных ограничений технологии [2; 4].

5. Диагностика эффективности

Для обоснованного внедрения модели предлагается трёхкомпонентный диагностический инструментарий.

1. Анкета мотивации и языковой тревожности (входная и итоговая). Включает шкалы: отношение к говорению на английском, самооценка беглости, комфорт при ошибках, интерес к урокам. Проводится анонимно, заполняется на уроке за 5–7 минут. Ориентиром для интерпретации служат опубликованные данные: 89% учащихся оценили уроки с ИИ как «более интересные» по сравнению с традиционными [4].

2. Замер словарного запаса. По каждой изучаемой теме фиксируется объём продуктивно используемой лексики (список слов, которые ученик может употребить в собственной речи). Динамика сравнивается с контрольной группой или с предшествующим периодом; в опубликованных данных прирост словарного запаса в группах с ИИ-персонализацией достигал 25% против 12% в контрольной [4].

3. Портфолио речевых работ. Накопительная оценка диалогов и монологов: беглость, объём, использование целевой лексики. Сравнение работ «до» и «после» использования приёмов уровня 3 даёт наглядный материал и для учителя, и для разговора с родителями.

Для частной школы добавляется четвёртый компонент — экономический и организационный: учитывается время, сэкономленное на подготовке материалов (публикуемые данные — сокращение в два–три раза [4]), и его перераспределение на индивидуальную работу, что является фактически «оплачиваемым» родителями результатом.

6. Риски, ограничения и правила безопасности

Анализ литературы и практики позволяет выделить пять групп рисков [2; 4; 7].

Качество контента. Нейросети склонны к генерации неточных формулировок и фактических «галлюцинаций» (до 10% неверных интерпретаций контекста при проверке письменных работ). Все сгенерированные материалы проверяются учителем до использования на уроке.

Конфиденциальность. Работа с персональными данными несовершеннолетних регулируется строже, чем со студентами: в ИИ-системы не вводятся имена, классы, фотографии и любые идентифицирующие сведения; в промптах учащиеся обозначаются условными номерами или ролями. Учитываются локальные нормативные требования учреждения и позиции регуляторов по применению ИИ в школах.

Автоматизация вместо учения. Риск перекладывания учебной работы на бота и формирования технологической зависимости. Противодействие: приёмы «следопыт» и «адвокат дьявола» делают ученика проверяющим, а не принимающим; оценка не выставляется по результатам ИИ без верификации.

Дефицит живого общения. Перенос навыка только на общение с машиной. Обязательным элементом каждого сценария является этап живой коммуникации между учащимися (этапы 3–4 сценария 1, этап 3 сценария 2).

Готовность к изменениям. Неравномерная цифровая компетентность педагогов и учащихся; отсутствие регламентации. Рекомендуется начинать с простых задач (генерация текстов и диалогов), постепенно усложняя интеграцию, и закрепить порядок работы с ИИ локальным положением образовательной организации [2; 4].

Заключение

Предложенная модель «от дифференцированных заданий к диалогу с ИИ» описывает поэтапный, методически выверенный путь интеграции нейросетей в обучение английскому языку. Её ключевые опоры: разграничение индивидуализации и персонализации с осознанным сочетанием обоих подходов; обязательная роль учителя как финального контролёра качества; диагностическое подтверждение эффекта, а не вера в него на слово; живая коммуникация как недосягаемый для ИИ центр учебного процесса.

Модель особенно органична для частной школы: малые группы усиливают эффект персонализации, свобода в построении маршрутов позволяет интегрировать ИИ без административных издержек государственной системы, а измеримые результаты (прирост словаря, снижение тревожности, экономия времени педагога) образуют прозрачную ценность для родителей. Искусственный интеллект не заменяет учителя — он расширяет его профессиональные возможности [2]; в этом и состоит практический смысл предложенной модели.

Список литературы

Воропаева, А. А. Применение искусственного интеллекта на уроках английского языка в средней школе с целью персонализации процесса обучения / А. А. Воропаева, Е. И. Похаленкова // Дневник науки. — 2025. — № 4. — URL: https://dnevniknauki.ru/images/publications/2025/4/pedagogics/Voropaeva_Pohalenkova.pdf (дата обращения: 12.11.2026).

Гусев, А. К. Потенциал нейросетевых технологий для обучения английскому языку на ступени основного общего образования: вызовы и перспективы внедрения / А. К. Гусев, Т. Н. Озорнина // Уральский вестник образования. Теория и методика обучения и воспитания. — 2025. — № 4. — С. 23–30. — EDN: HCYMXE.

Байдикова, Н. Л. Индивидуализация и персонализация обучения иноязычному говорению с помощью нейросети Twee / Н. Л. Байдикова, Е. С. Давиденко // Экономические и социально-гуманитарные исследования. — 2024. — № 3 (43). — С. 210–217. — DOI: 10.24151/2409-1073-2024-3-210-217.

Ситько, Е. Н. Интеграция искусственного интеллекта в процесс обучения английскому языку: методический потенциал и практические стратегии / Е. Н. Ситько // Учительский журнал. — 2025. — URL: https://www.teacherjournal.ru/categories/13/articles/18547 (дата обращения: 12.11.2026).

Сысоев, П. В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности / П. В. Сысоев // Высшее образование в России. — 2023. — Т. 32, № 10. — С. 9–33. — DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33.

Сысоев, П. В. Чат-боты в обучении иностранному языку: преимущества и спорные вопросы / П. В. Сысоев, Е. М. Филатов // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. — 2023. — Т. 28, № 1. — С. 66–72. — DOI: 10.20310/1810-0201-2023-28-1-66-72.

Коган, М. С. О возможном использовании нейросети ChatGPT в обучении иностранным языкам / М. С. Коган // Иностранные языки в школе. — 2023. — № 3. — С. 31–38.

Godwin-Jones, R. Emerging spaces for language learning: AI bots, ambient intelligence, and the metaverse / R. Godwin-Jones // Language Learning & Technology. — 2023. — Vol. 27, No. 2. — P. 6–27.

Унт, И. Э. Индивидуализация и дифференциация обучения / И. Э. Унт. — Москва : Педагогика, 1990. — 190 с.

Основы методики обучения иностранным языкам : учебное пособие / Н. Д. Гальскова, А. П. Василевич, Н. Ф. Коряковцева, Н. В. Акимова. — Москва : КНОРУС, 2017. — 390 с.

Федеральный государственный образовательный стандарт основного общего образования : утверждён приказом Минпросвещения России от 31.05.2021 № 287 (с изменениями). — URL: https://fgos.ru/fgos/fgos-ooo/ (дата обращения: 12.11.2026).

 

 

Приложение. Памятка для обучающихся и родителей

«Как использовать ИИ в изучении английского языка честно и полезно»

ИИ — собеседник и тренажёр, а не автор твоего домашнего задания. Задания, оцениваемые отметкой, выполняются самостоятельно.

Можно: отрабатывать диалоги, запрашивать объяснения грамматики примерами, просить дополнительные упражнения, проверять предположения, тренировать произношение.

Нельзя: вводить свои ФИО, класс, школу, фото и личные данные; вставлять ИИ-тексты в письменные работы без указания, что использовался ИИ (по требованию учителя).

Проверяй: любой факт, дату, правило, «цитату» из интернета сверяй со словарём, учебником или спроси учителя — нейросети иногда ошибаются и могут выдумывать информацию.

Замечал ошибку в ответе нейросети? Сообщи учителю — такие находки на уроке ценятся не меньше правильных ответов.

Родителям: интересуйтесь не «сколько лет занимался», а что ребёнок может сказать и написать самостоятельно; ИИ-тренажёры эффективны в связке с живой речью дома и на уроке.