Интеграция ИИ в образовательный процесс: когнитивные и лингводидактические аспекты преподавания английского языка

Проведенное исследование вносит вклад в область цифровой лингводидактики и педагогической инноватики, а также методологии использования ИИ в языковом образовании, предлагая комплексный анализ аспектов интеграции ИИ в процесс обучения английскому языку. Ценными являются разработанные инструменты анализа восприятия преподавателями и студентами внедрения ИИ технологий в преподавание английского языка: такие вопросы и подход можно применять в ходе анкетирования и интервьюирования участников образовательного дискурса с целью дальнейшего описания и дифференциации рассматриваемой проблематики.

Исследовательской базой были выбраны Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена и Московский финансово-промышленный университет «Синергия». Выборка включает 104 респондента: студенты-бакалавры (43%), магистранты (40%) и преподаватели вуза (17%). Методологическая основа исследования – анкетирование с помощью онлайн-платформы Google Forms, в которой были даны вопросы с акцентом на изучение восприятия респондентами практического применения цифровых технологий, включая ИИ-инструменты, в преподавании английского языка. Полученные данные были визуализированы в виде диаграммы , на основе методов каче-

ственного и количественного анализа предлагаются выводы, описывающие аспекты интеграции ИИ в образовательный процесс. Количество ответов, предоставленных участниками опроса, влияет на валидность и репрезентативность полученных данных, так как множественные ответы от одного респондента искажают статистические показатели (среднее значение), что необходимо принимать во внимание при описании восприятия преподавателями и студентами эффективности цифровых инструментов в методике преподавания языка. В результате получилось, что общее количество ответов превышает 100% от числа опрошенных из-за возможности множественного выбора, заложенной в конструкцию анкеты; респонденты отмечали несколько вариантов ответа в рамках одного вопроса – типичная ситуация для исследования, направленного на выявление комплексных предпочтений или практик использования цифровых образовательных ресурсов. Такой подход требует осторожности при интерпретации данных, поскольку может привести к наложению ответов, затрудняющему выделение доминирующих тенденций, поэтому был учтен этот фактор при разработке педагогических стратегий или оценке эффективности методик. Для минимизации систематической ошибки сочетаются качественный и количественный анализ; применяются методы кросстабуляции или логистической регрессии, если исследование фокусируется на корреляции между использованием цифровых ресурсов, включая инструменты ИИ, и академической успеваемостью.

Метод кросс-табуляции – инструмент анализа взаимосвязей между категориальными переменными в исследовании, посвященных интеграции ИИ в образовательный процесс при преподавании английского языка. Использование метода выявляет статистически значимые корреляции между применением цифровых ресурсов на основе ИИ (например, адаптивных платформ или чат-ботов) и когнитивными показателями обучающихся (уровень усвоения лексики, грамматики или развитие коммуникативных навыков). В лингводидактическом контексте кросс-табуляция дает возможность структурировать данные по группам (например, по уровням владения языком или типам заданий) и определить, как формы цифровой дидактики влияют на эффективность учебного процесса с целью разработки персонализированных методик, позволяя преподавателям и методистам выявлять оптимальные сочетания технологических и педагогических инструментов для достижения конкретных образовательных результатов.

Логистическая регрессия применяется для прогностического анализа бинарных или мультиноминальных зависимых переменных с целью изучения влияния ИИ-инструментов на успешность освоения английского языка. Метод оценивает вероятность улучшения языковых компетенций у студентов в зависимости от частоты использования интерактивных тренажеров, автоматизированных систем обратной связи или генеративных ИИ-моделей. С точки зрения методологии преподавания логистическая регрессия помогает определить факторы (такие как интенсивность цифрового взаимодействия, тип упражнений или когнитивная нагрузка), воздействующие на результативность обучения, оптимизируя дидактический процесс и обеспечивая научно обоснованный выбор технологий, которые максимизируют лингвистическое развитие студентов при минимальных временных и когнитивных затратах.

В исследовании мы придерживаемся системного подхода к интеграции ИИ, акцентируя внимание на когнитивных аспектах и лингводидактических методах для понимания взаимодействия между технологией и обучением [18, с. 47; 21, с. 62–64]. Методологические аспекты системного внедрения ИИ в образовательный процесс включают организацию самостоятельной работы обучающихся и использование когнитивноориентированных подходов [20, с. 46–48]. Разработка дисциплины «Английский язык» и использование английского языка для преподавания широкого круга дисциплин и в ходе специализированных тренингов с целью отработки мягких навыков основываются на методологии ИИ, а также на профессиональном развитии и улучшении корпоратив- ной культуры в этой сфере [19, с. 140–143]. В условиях изменяющейся образовательной среды, характеризующейся цифровой трансформацией и кризисными явлениями, подчеркивается важность синтеза традиционных и инновационных педагогических практик, таких как смешанное обучение [1, с. 168–169], онлайн-образование и использование больших данных.

Появление прорывных ИИ-технологий отражается в недавнем выходе на рынок Нейросети DeepSeek, которая выделяется среди аналогичных решений, предлагая длину контекста, позволяющую обрабатывать сложные запросы и сохранять целостность информации в больших текстах, открывая новые возможности использования в обучении и изучении [13, с. 488–489], Платформа DeepSeek превосходит конкурентов, включая Инструмент GPT-4, по производительности и длине контекста (GPT-4 имеет меньшую длину контекста, что затрудняет работу с длинными текстами). Такая эффективность и доступность делает Платформу DeepSeek привлекательной для обучения и изучения, так как генерирует точные и контекстуально релевантные ответы за меньшую цену, при этом GPT-4 также остается языковой моделью с высокой производительностью в задачах обработки естественного языка и апробирована преподавателями и студентами [12, с. 199–200]. В проведенном опросе встречается упоминание чата GPT, так как на момент проведения исследования этот инструмент был наиболее популярен [3, с. 28]. В связи с этим корректнее указывать общее понятие «Инструменты ИИ» или предлагать отдельные вопросы по конкретным приложениям (технологиям). Вопросы в анкете направлены на поиск информации, описывающей когнитивные аспекты, то есть влияние ИИ на усвоение знаний, формирование коммуникативных навыков и умений, критического мышления; ожидания и образовательные результаты, сравнительный анализ успеваемости, уровень мотивации и вовлеченности [4, с. 267; 17, с. 147–149].

Нас интересуют дидактические преимущества и ограничения в предоставлении образовательных ресурсов (текстовых, аудиовизуальных и интерактивных материалов) с использованием технологий ИИ в сравнении с традиционными педагогическими подходами, которые опираются на стандартизированные учебники и фиксированные методические материалы [11, с. 24–25; 22, с. 136–137]. С точки зрения дидактических ресурсов сравнивается разнообразие и доступность материалов и поднимается вопрос индивидуализации обучения и способности ИИ адаптироваться к потребностям обучающегося [9, с. 235–236]. В этой связи собирается информация об ограничении традиционных методов, фиксированности и стандартизации учебных материалов, которая контрастирует с данными о технологической гибкости или возможности ИИ предоставлять мультимедийные и интерактивные ресурсы, при этом описываются значимые различия в восприятии и эффективности использования ресурсов [8, с. 150]. Что касается социально-педагогических аспектов и роли межличностного взаимодействия в образовательном процессе, то уточняется номенклатура коммуникативных компетенций, навыков и умений, а также сравниваются возможности для развития навыков общения и сотрудничества [5, с. 82–83]. Эмоциональная составляющая процесса интеграции инструментов ИИ проявляется в комментариях респондентов о влиянии отсутствия личного контакта на мотивацию и вовлеченность обучающихся, в которых есть маркеры коллективного обучения, преимущества групповой работы и обмена идеями в традиционных методах, указывающие на различия в восприятии социального взаимодействия при использовании ИИ и традиционных подходов [23, с. 215–216].

Внимание исследователей направлено на описание ответов участников опроса в форме комментария (по сравнению только с выбором предложенных ответов) о различии в образовательных результатах и восприятии учебного процесса между применением технологий ИИ и традиционными методами обучения, факторах, оказывающих влияние на эти различия в контексте интеграции ИИ в педагогическую практику, в которых формируются не только личное мнение, но и отражается официальная позиция по данному вопросу [14]. Информация о сравнении образовательных результатов, достигаемых при использовании технологий ИИ и традиционных методов обучения, дает возможность описать количественные показатели успеваемости и качественные аспекты, включающие проблемы мотивации студентов, уровень вовлеченности в учебный процесс и восприятия образовательной среды, влияние внешних факторов (например, уровня подготовленности преподавателей к интеграции технологий, цифровой грамотности участников процесса обучения и индивидуальных особенностей обучающихся) [10, с. 563–564].

Изменяется форма и качество межличностного взаимодействия в зависимости от структурированной динамики в классе или формального отсутствия такого фактора при использовании ИИ [16, с. 18–20]. С точки зрения мотивации инструменты ИИ предлагают больше возможностей за счет обширного и разнообразного контента, способного увлечь любого обучающегося и сформировать индивидуальную траекторию обучения быстрее и эффективнее [7, с. 10; 15, с. 25–27]. При этом традиционные педагогические практики в разной степени ассоциируются с рутиной и учетом социальных аспектов общения в изучении английского языка; такие методики преподавания воспринимаются частью опрошенных как апробированные и менее пугающие новизной.

Детализирующие и наводящие вопросы для получения категориальных данных и проведения сравнения между выявленными группами респондентов позволяют описать и классифицировать различия в предпочтении и восприятии технологий ИИ по сравнению с привычными, стереотипными представлениями о физической и виртуальной среде обучения английскому языку, уровне цифровой грамотности студентов и препода-

Заметили ли Вы какие-либо различия в том, как Вы учитесь с помощью AI или ChatGPT, по сравнению с обучением с учителем или в классе?

104 ответа

При использовании ИИ и С... ИИ и ChatGPT могут предо... При использовании ИИ и С... не использовала

1-24 (23,1 %)

2(1,9%)

Позволяет получить больш... 1—1 (1 %)

Не пользуюсь chatGPT I— 1 (1 %)

Не использовалось 1—1 (1 %)

I- 39 (37,5 %)

1-46 (44,2 %)

Разница есть да 1—1 (1 %) пока не использовала ИИ... 1—1 (1 %)

Живое общение гораздо ин... ■—1 (1 %) не использую 1—1 (1 %)

Учитель дает ответ, пока у... I—1 (1 %) опросник составлен так, чт... 1—1 (1 %) Не учусь с помощью этих с... 1—1 (1 %)

Учитель может объяснить 1—1 (1 %)

1 (1 %)

да, с учителем усваиваете...

0            10           20           30           40           50

Рис. Различия в обучении с помощью инструментов ИИ по сравнению с традиционным изучением английского языка вателей, понимании целей и задач межкультурной коммуникации и ценностной ориентации общества в сфере образования и воспитания [2, с. 115–116]. Результаты опроса предлагают информацию для размышления о роли политики в области образования, необходимости принятия решения с целью институционализировать деятельность, направленную на формирование компетенций для оптимизации педагогических задач в области цифровой культуры и грамотности [6, с. 110–112].

Результаты онлайн-опроса указывают на особенности процесса обучения с помощью ИИ-технологий по сравнению с традиционными методами обучения с преподавателем и в аудитории (рис.).

Приведем расшифровку вопросов, так как в представленной таблице в следствие ее компактности цитируются лишь первые несколько слов каждого вопроса: 1. При использовании ИИ и GPT-чата студенты могут учиться в собственном темпе и в любое время. В то время как при традиционных методах обучения студенты должны следовать графику занятий и учителям необходимо следить за прогрессом каждого студента; 2. ИИ и GPT-чат могут предоставлять студентам доступ к большому количеству материалов для изучения языка, включая тексты, аудио и видео, а также предлагать индивидуальный подход к обучению. Традиционные методы обучения, напротив, часто ограничены учебниками и материалами; 3. При использовании ИИ и GPT-чата нет личного контакта и общения с учителем и другими студентами, что может быть недостатком для некоторых студентов. Традиционные методы обучения, напротив, предоставляют возможность для общения и взаимодействия с другими студентами и преподавателями; 4. Не использовали инструменты ИИ; 5. Позволяет получить больше обратной связи; 6. Не пользуюсь GPT-чатом; 7. Такие цифровые инструменты не использовались в ходе аудиторной работы; 8. Нет; 9. Разница есть; 10. Пока не использовали ИИ в изучении английского языка; 11. Да; 12. Живое общение с учителем гораздо интереснее, чем использование инструментов ИИ; 13. Не использую на уроке; 14. Опросник составлен, так что я не могу ответить, какой именно применяю цифровой инструмент; 15. Не учусь с помощью этих средств; 16. Учитель может объяснить материал лучше; 17. Да, с учителем усваивается материал хуже; 18. N / A (вопрос для меня неуместный).

В контексте опроса столбчатая диаграмма иллюстрирует процент респондентов, которые формулируют лишь ограниченное количество различий в обучении на основе ИИ в сравнении с другими, более привычными формами обучения. Преобладающее количество респондентов (44,2%) отмечает, что при использовании ИИ нет личного контакта и общения с преподавателем и другими студентами, что негативно воспринимается отдельными студентами и преподавателями, так как методики, не использующие такие технологии цифрового обучения, не создают возможности коммуникации с другими участниками учебного процесса офлайн. Чуть меньше участников (37,5%) опроса выбирают ответ, что при использовании ИИ студенты могут учиться в своем темпе и в любое время. Такой выбор подчеркивает, что традиционные методы обучения предлагают график и интенсивность занятий, определяемые рабочей программой, и преподаватели обязаны придерживаться программы и учебного расписания, отслеживая успеваемость обучающихся. 23,1% опрошенных согласны, что инструменты ИИ предоставляют студентам доступ к большому количеству материалов для изучения языка, включая тексты, аудио и видео, а также предлагают индивидуальный подход к обучению (традиционные методы обучения в этом плане, напротив, используют ограниченное количество учебно-методических пособий, заявленных в рабочей программе, и некоторые дополнительные материалы). Из ответов респондентов следует, что различия ощущаются, при этом глубина и детализация дифференциальных признаков требует дальнейшего изучения.

Перейдем к сравнению данных опроса. Если 44,2% респондентов отмечают, что при использовании ИИ нет личного общения, приблизительно для такого же количества

Таблица

Сравнение цифровых инструментов на базе ИИ для преподавания и изучения английского языка

Сравнение цифровых инструментов на базе ИИ для преподавания и изучения английского языка
Категория инструментов	Примеры инструментов	Основные характеристики	Педагогические преимущества	Дидактические приложения
Приложения для изучения языка	Duolingo, Babbel, Memrise	Игровые уроки. Адаптивные пути обучения. Распознавание речи.	Повышение вовлеченности за счет вознаграждений. Самостоятельное обучение. Немедленная обратная связь.	Практика произношения. Расширение словарного запаса. Грамматические упражнения.
Репетиторы разговорного ИИ	ELSA Speak, ChatGPT, Replika	Исправления в реальном времени. Обработка естественного языка. Моделирование диалогов.	Повышение уверенности в разговоре. Персонализированное взаимодействие. Доступность 24/7.	Исправление ошибок. Разговорная практика. Развитие беглости речи.
Моделирование виртуальной реальности	Immerse, Mondly VR, AltspaceVR	Иммерсивные среды. Сценарии ролевых игр. Многопользовательское взаимодействие.	Применение языка в реальном мире. Снижение речевой тревожности. Совместное обучение.	Ситуационные диалоги. Культурное погружение. Практика публичных выступлений.
Автоматизированные помощники в области письменной речи	Grammarly, Quillbot, ProWritingAid	Рекомендации по грамматике или стилю. Обнаружение плагиата. Анализ читабельности.	Улучшает самостоятельность письменной речи. Поощряет самостоятельное редактирование. Поддерживает академическое и управленческое письмо.	Обратная связь по эссе. Упражнения по перефразированию. Задания на практику управленческого письма.
Инструменты оценки на базе ИИ	Gradescope, Turnitin, ETS e-rater	Автоматизированная оценка. Анализ шаблонов ошибок. Обратная связь на основе рубрик.	Экономит время преподавателя. Последовательные оценки. Инсайты на основе данных.	Стандартизированная оценка. Выявление ошибок. Отслеживание прогресса.
Интерактивные платформы для повествования	Book Creator, Storybird, AI Dungeon	Подсказки, созданные ИИ. Совместное повествование. Интеграция мультимедиа.	Повышает креативность. Поощряет понимание прочитанного. Вовлекает нерешительных писателей.	Повествовательное письмо. Ответы на чтение. Навыки цифровой грамотности.

Продолжение таблицы

Сравнение цифровых инструментов на базе ИИ для преподавания и изучения английского языка

Сравнение цифровых инструментов на базе ИИ для преподавания и изучения английского языка Категория инструментов Примеры инструментов Основные характеристики Педагогические преимущества Дидактические приложения Инструменты распознавания речи и произношения Google Read Along, Rosetta Stone, Speechling Анализ голоса. Фонетическая обратная связь. Тренировка акцента. Улучшает точность произношения. Развивает навыки аудирования. Уменьшает количество ошибок. Фонематическое восприятие. Практика интонации. Упражнения в виде диктанта. Адаптивные обучающие платформы Khan Academy, Coursera (курсы ИИ), EdApp Персонализированные планы уроков. Прогресс на основе мастерства. Аналитическая панель. Подходит для индивидуальных стилей обучения. Выявляет пробелы в знаниях. Масштабируемость для классов. Дифференцированное обучение. Подготовка к тестированию. Самостоятельное обучение. опрошенных (37,5%) важно в данном контексте, что использование ИИ предлагает свободу (то есть можно использовать свои мобильные устройства и заниматься в комфортных местах, возможно, даже совмещать развлекательные мероприятия и путешествия с изучением английского языка). Третья группа респондентов чуть меньшая (23,1%), она выбирает другой отличительный признак, то есть доступ к разнообразному контенту и учет индивидуальных потребностей участника опроса. Эти результаты подчеркивают существование инновационных, технологически усовершенствованных учебных сред как альтернативы классической методологии, так как нет групп ответов, стремящихся к 100%, что говорит о настороженном отношении к достижениям ИИ, направленным на оптимизацию и цифровизацию изучения английского языка.

Согласно ответам участников опроса, складывается картина: приблизительно 10% опрошенных с помощью разных формулировок подтверждают, что не пользуются ИИ-технологиями для изучения английского языка. Это указывают на то, что есть группа преподавателей и студентов, которые не обращаются к ИИ-инструментам по незаявлен-ным причинам, возможно, из-за отсутствия необходимости, интереса или низкой цифровой грамотности (или просто не знают, как пользоваться такими технологиями, хотя, вероятно, слышали из СМИ, от друзей или коллег о их существовании).

В исследовании приведена сравнительная таблица цифровых инструментов на базе ИИ для преподавания и изучения английского языка, в которой указываются их педагогические преимущества и дидактические приложения (таб.).

Данная таблица служит практическим руководством для преподавателей английского языка по выбору цифровых инструментов на основе целей обучения и потребностей студентов. Вовлеченность и мотивация происходит в рамках геймификации (на- пример, приложение Duolingo) и виртуальной реальности (Immerse), делая обучение интерактивным. Персонализация осуществляется с помощью ИИ-репетиторов (например, GPT-чата) и адаптивных платформ (Khan Academy), с помощью которых учитываются потребности студентов в ходе семинарских занятий. Для развития отдельных навыков применяются инструменты письма (например, платформа Grammarly) и речевые приложения (Elsa), которые совершенствуют языковые компетенции. Оценка и обратная связь происходит благодаря автоматическому оцениванию (Gradescope), обеспечивая мгновенные, применимые на практике рекомендации. Цифровые инструменты на основе ИИ трансформируют методику преподавания английского языка, предлагая инновационные подходы для формирования языковых компетенций. Адаптивные платформы (Khan Academy, Duolingo) применяют алгоритмы машинного обучения с целью персонализации образовательных траекторий, соответствуя принципам дифференцированного обучения. Геймификация и интерактивные упражнения повышают мотивацию и когнитивную вовлеченность, способствуя усвоению лексико-грамматических структур через спиральную модель повторения. Автоматизированные системы оценки (Gradescope, Turnitin) оптимизируют процесс фиксации прогресса, обеспечивая объективность и снижая когнитивную нагрузку.

Лингводидактический аспект проявляется в интеграции NLP-технологий (ChatGPT, Elsa Speak), которые моделируют естественную коммуникативную среду. Эти инструменты развивают дискурсивные компетенции через диалоговые симуляции и корпусный анализ ошибок. Виртуальная реальность (Immerse и Mondly VR) усиливает ситуативно-контекстное обучение, создавая иммерсивные сценарии для отработки прагматических навыков. Подобные методы согласуются с коммуникативно-деятельностным подходом, акцентирующим аутентичное языковое взаимодействие. С точки зрения методологии преимуществом ИИ-ресурсов является их способность комбинировать формативное и суммативное оценивание, например, автоматизированные системы обратной связи (Grammarly и Quillbot) не только корректируют письменную речь, но и формируют у обучающихся металингвистическое сознание через анализ паттернов ошибок. Однако эффективность ИИ-технологий зависит от методической рефлексии педагога, то есть необходимо учитывать зоны ближайшего развития студентов и комбинировать цифровые инструменты с традиционными методами (например, проектное обучение). Таким образом, ИИ не заменяет, а оптимизирует педагогический процесс, требуя дальнейших исследований в области гибридных дидактических моделей.

Отдельно отметим аспекты интеграции ИИ в обучение теории и практики перевода на старших курсах, особенно с точки зрения когнитивных и лингводидактических вызовов. Преподавание теории и практики перевода в условиях цифровизации сталкивается с рядом методологических сложностей, особенно при работе со специализированными текстами (например, политологическими). Когнитивная нагрузка на студентов возрастает из-за необходимости одновременного овладения межъязыковой трансформацией, фоновыми знаниями в области анализа политического дискурса и технологическими инструментами (нейросетевые переводчики). Традиционные методы, основанные на сопоставительном анализе, часто не учитывают динамику ИИ, что приводит к дисбалансу между теоретической подготовкой и практикой (адаптацией ИИ-генерации под требования адекватности и жанрово-стилевого соответствия). При переводе текстов о международных конфликтах (на материале журнала The Economist) студенты сталкиваются с проблемой девербализации терминов, где ИИ-переводчики (DeepL и Google Translate) предлагают буквальные варианты, игнорирующие контекстуальную прагматику.

В качестве дидактических решений этих проблем на основе цифровых ресурсов предлагаем использовать гибридную методику, сочетающую классическую стратегии, приемы и методы перевода с использованием ИИ. Когнитивно-дискурсивный подход усиливается за счет корпусных технологий (например, параллельного анализа оригина- лов и переводов в Linguee); интерактивных упражнений на платформах типа SmartCAT с элементами машинного обучения; сравнительного разбора ИИ-генерации и профессиональных переводов (на примере текстов EU White Papers). Педагогическая задача заключается в развитии метакогнитивных стратегий, то есть обучения студентов постредактированию нейроперевода с акцентом на идиоматичность и культурные коннотации. Кейс-стади с политологическими документами (например, перевод текстов журнала The Economist) демонстрирует, как алгоритмическая предвзятость ИИ (тенденция к калькированию) требует от студентов старших курсов продвинутых навыков предпере-водческого анализа и семантико-стилистической правки.

Несмотря на потенциал ИИ, сохраняются дидактические риски подмены аналитического мышления зависимостью от автоматизации, эрозии переводческой компетенции в области креативных решений (например, перевод метафор в политических нарративах). Для минимизации этих эффектов необходимо интегрировать модули по этике ИИ в курсы перевода, использовать симуляторы реальных кейсов (например, перевод новостных заголовков с учетом идеологической нагрузки), развивать экспертную оценку через коллаборативные платформы, например, Trados GroupShare. Цифровые инструменты должны не заменять, а дополнять традиционные методы, формируя у студентов системное понимание перевода как когнитивно-дискурсивной практики.

Большинство опрошенных согласны, что использование ИИ лишает их личного взаимодействия с преподавателем и одногруппниками, не создавая условий для офлайн-коммуникации между участниками образовательного процесса с целью изучения английского языка. Респонденты указывают на преимущества технологий в создании возможностей обучения в индивидуальном темпе и в удобное время, в то время как традиционные образовательные подходы предполагают жесткий график и интенсивность занятий, определяемые учебной программой, ограничивая гибкость и мобильность, требуя соблюдения плана обучения со стороны преподавателей. Опрошенные разделяют точку зрения, что ИИ-инструменты предоставляют доступ к обширным ресурсам для изучения языка, включая тексты, аудио- и видеоматериалы, а также предлагают персонализированный подход к обучению. В отличие от этого традиционные методы опираются на ограниченный набор учебных пособий, предусмотренных программой, и частично используют дополнительные материалы. Анализ ответов показывает, что различия между традиционными и цифровыми методами обучения ощутимы, однако их глубина и детализация требуют дальнейшего исследования и описания. Основное различие заключается в изменении характера межличностного взаимодействия: традиционные занятия предполагают структурированную динамику в классе, тогда как при использовании ИИ этот фактор отсутствует или снижается. С точки зрения мотивации инструменты ИИ предлагают разнообразие контента, который может заинтересовать любого обучающегося и предложить индивидуальную образовательную траекторию, что делает процесс обучения быстрым и эффективным. Традиционные педагогические практики ассоциируются с рутиной и акцентом на социальные аспекты обучения, воспринимаются как проверенные и менее пугающие новизной. Инновационные цифровые образовательные среды представляются скорее малоизученной альтернативой классическим методам, а не их заменой. Отсутствие единодушия в ответах (ни одна из групп не приближается к стопроцентному единогласному выбору предложенных вариантов) указывает на осторожное отношение к прорывным достижениям ИИ, направленным на оптимизацию и цифровизацию изучения английского языка.

Интеграция цифровых инструментов и технологий ИИ в образовательный процесс демонстрирует потенциал для трансформации методики преподавания английского языка. Как показал анализ, адаптивные платформы и инструменты на основе ИИ позволяют реализовать принципы персонализированного и дифференцированного обучения, повышая когнитивную вовлеченность студентов через геймификацию и интерактивные форматы. Автоматизированные системы оценки и инструменты для развития языковых навыков оптимизируют процесс формирования компетенций, обеспечивая объективную обратную связь и снижая когнитивную нагрузку преподавателя. Однако применение этих технологий требует методической рефлексии и разработки гибридных дидактических моделей, которые гармонично сочетают цифровые инструменты с традиционными педагогическими подходами. Значение приобретает необходимость формирования у обучающихся металингвистического сознания, позволяющего критически оценивать и корректировать результаты работы ИИ-систем.

В области преподавания перевода интеграция ИИ-технологий создает новые возможности и методологические вызовы. Использование нейросетевых переводчиков и корпусных инструментов требует пересмотра традиционных подходов к формированию переводческих компетенций с акцентом на развитие навыков постредактирования и анализа машинного перевода. Как демонстрируют кейсы с политологическими текстами, ключевой задачей становится обучение студентов стратегиям работы с алгоритмическими ограничениями ИИ, включая преодоление буквализма, учет контекстуальной прагматики и сохранение идиоматичности. При этом появляются риски подмены аналитического мышления автоматизированными решениями, что требует включения в учебный процесс специальных модулей по этике ИИ и когнитивно-дискурсивным аспектам переводческой деятельности. Перспективным направлением представляется разработка симуляторов реальных профессиональных кейсов в рамках приложений для совместной работы, которые сочетают преимущества цифровых технологий с формированием системного понимания перевода как комплексной когнитивно-коммуникативной практики. Оптимальной стратегией интеграции ИИ в переводческое образование становится их использование в качестве дополнения к традиционным методам, а не замены, что требует дальнейших исследований в области гибридных дидактических моделей.