Главная → Выпуски → 2 (62) →

МЕТОДЫ ОГРАНИЧЕНИЯ ЗАВИСИМОСТИ ОТ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОНЛАЙН-ОБУЧЕНИИ КИТАЙСКОМУ ЯЗЫКУ ЧЕРЕЗ ЗАДАНИЯ С КОНТРОЛИРУЕМОЙ САМОСТОЯТЕЛЬНОСТЬЮ

Теория языка. Теория межкультурной коммуникации , УДК: [378.016:811.581].018.43 DOI: 10.24412/2076-913X-2026-262-222-234

Авторы

  • Чистова Елена Викторовна доктор филологических наук, доцент Российская Федерация Москва

Аннотация

Статья посвящена актуальной проблеме ограничения зависимости от сгенерированных искусственным интеллектом (ИИ) текстов в онлайн-обучении китайскому языку через задания с контролируемой самостоятельностью. Автор предлагает технологию, направленную на минимизацию рисков бесконтрольного использования больших языковых моделей, таких как снижение когнитивной нагрузки, ослабление самостоятельного мышления и формирование иллюзии компетентности. В исследовании применяется комплекс методов: анкетирование студентов и преподавателей, педагогический эксперимент с участием 78 учащихся разного уровня мотивации, анализ качественных и количественных параметров речи. Экспериментальная группа выполняла задания с элементами контролируемой самостоятельности, включая критический анализ сгенерированных ИИ текстов, нейросетевой промптинг и методическую рефлексию. Контрольная группа работала по традиционной схеме с неограниченным доступом к ИИ. Результаты показали превосходство предложенного подхода: экспериментальная группа продемонстрировала более высокие показатели в усвоении материала (выше на 35 %), запоминании лексики, проактивности и скорости коммуникативных реакций. Новизна исследования заключается в разработке системы заданий, трансформирующих ИИ из инструмента выполнения заданий в средство обучения, стимулирующее аналитическое мышление и глубокое погружение в предмет. Полученные результаты подтверждают эффективность методов контролируемой самостоятельности для развития говорения, критического мышления и аргументации. Подход обеспечивает объективность оценки реальных знаний студентов и способствует формированию академической осознанности. Практическая значимость исследования заключается в возможности применения разработанной системы заданий в онлайн-обучении китайскому языку для русскоязычной аудитории. Идеи критического анализа сгенерированного ИИ-контента и развития академической осознанности учащихся представляют ценность для современного языкового образования в целом.
Ключевые слова
академическая осознанность , искусственный интеллект (ИИ) , Китайский язык. , Лингводидактика , Мотивация , онлайн-обучение

Как ссылаться

Чистова, Е. В. (2026). МЕТОДЫ ОГРАНИЧЕНИЯ ЗАВИСИМОСТИ ОТ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОНЛАЙН-ОБУЧЕНИИ КИТАЙСКОМУ ЯЗЫКУ ЧЕРЕЗ ЗАДАНИЯ С КОНТРОЛИРУЕМОЙ САМОСТОЯТЕЛЬНОСТЬЮ MCU Journal of Philology. Theory of Linguistics. Linguistic Education, 2 (62), 222. https://doi.org/10.24412/2076-913X-2026-262-222-234
Список литературы
1. 1. Zhang, J., Zhou, X., & Goh, Y. S. (2025). Unpacking AI-supported Chinese as a foreign language learning: How beginner-level learners’ cognitive and motivational factors predict speaking proficiency. Acta Psychologica, (260), 1–17. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2025.105703
2. 2. Zhang, Z. (2025). The role of Artificial Intelligence tools on Chinese EFL learners’ self-regulation, resilience and autonomy. European Journal of Education, 60(2), 1–18. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/ejed.70127
3. 3. Azhar1, A., & Abdullah, A. (2024). Artificial Intelligence (AI) in Language Learning Autonomy (LLA): a systematic literature review uncovering learning autonomy. International Journal for Multidisciplinary Research, 6(6), 1–17. https://doi.org/10.36948/ijfmr.2024.v06i06.31045
4. 4. Бакулина, Р. А. (2025). Искусственный интеллект как инструмент академического мошенничества: правовые и этические аспекты. Политика и Общество, (3), 61–74. https://www.nbpublish.com/library_read_article.php?id=75253 https://doi.org/10.7256/2454-0684.2025.3.75253
5. 5. Исаева, Т. Е. (2025). Педагогическая профилактика электронного академического мошенничества. Концепт, (4), 249–264. http://e-koncept.ru/2025/251070.htm
6. 6. Vo, T. K. A. (2025). Transforming language learning with AI: adaptive systems, engagement, and global impact. Engineering Proceedings, 107(1), 7. https://doi.org/10.3390/engproc2025107007
7. 7. Григорьев, В. П. (2024). Влияние искусственного интеллекта на когнитивные функции человека: потенциальные риски. Когнитивная психология, 12(2), 45–53.
8. 8. Stadler, M., Bannert, M., & Sailer, M. (2024). Cognitive ease at a cost: LLMs reduce mental effort but compromise depth in student scientific inquiry. Computers in Human Behavior, 160. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0747563224002541?via%3Dihub
9. 9. Milička, J., Marklová, A., VanSlambrouck, K., Pospíšilová, E., Šimsová, J., Harvan, S., & Drobil, O. (2024). Large language models are able to downplay their cognitive abilities to fit the persona they simulate. PLoS ONE, 19(3). https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0298522
10. 10. Землякова, Т. А., & Земляков, В. Д. (2021). Преимущества и недостатки использования искусственного интеллекта при изучении иностранного языка. Психология и педагогика служебной деятельности, (2), 126–129.
11. 11. Ma, Y., & Chen, M. (2025). The human touch in AI: optimizing language learning through self-determination theory and teacher scaffolding. Frontiers in Psychology, (16), 1–17. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1568239
12. 12. Соболева, Ж. С., & Украинская, В. Д. (2024). Возможности применения искусственного интеллекта и нейросетей при организации урока китайского языка. Актуальные проблемы филологии и методики преподавания иностранных языков, 18(1), 132−138.
13. 13. Тихонова, Е. В., & Крайдер, А. В. (2025). Применение генеративного ИИ при разработке материалов по обучению переводу с китайского языка. Иностранные языки в школе, (2), 33–40.
14. 14. Чжао, М., & Дворядкина, Н. А. (2024). Влияние технологии искусственного интеллекта на формирование иероглифической компетенции студентов, изучающих китайский язык. Kant, 2(51), 441–447.
15. 15. Wang, L. (2023). The application and impact of Artificial Intelligence in international Chinese language education: a case study of ChatGPT. Education Language and Sociology Research, 4(3). https://scispace.com/pdf/the-application-and-impact-of-artificial-intelligence-in-zaz8ujiz2e.pdf
16. 16. Yuan, H. (2025). Artificial Intelligence in language learning: biometric feedback and adaptive reading for improved comprehension and reduced anxiety. Humanities and Social Sciences Communications, (12), 556. https://www.nature.com/articles/s41599-025-04878-w
17. 17. Mo, Z. (2024). Artificial Intelligence empowering online teaching of Chinese as a foreign language: opportunities, challenges, and future prospects. Education Insights, 1(5). https://doi.org/10.70088/nwwqch86
18. 18. Yin, F. (2024). Addressing ChatGPT Localization and Instructional Separation Challenges in Chinese Higher Education. Journal of Education, Humanities and Social Sciences, 26, 912–919. https://drpress.org/ojs/index.php/EHSS/article/view/17975
19. 19. Сысоев, П. В. (2025). Персонализированное обучение иностранному языку на основе технологий искусственного интеллекта. Иностранные языки в школе, (2), 4–12.
20. 20. Сафонцева, Н. Ю., & Кривенко-Бахмутская, Ю. Н. (2025). Искусственный интеллект в образовании: технологические смыслы и ценностные риски. Ценности и смыслы, 1(95), 19–37.
Скачать файл .pdf 366.65 кб