Transformation of Interactive Chinese Language Education in Higher Education Institutions in the Context of Artificial Intelligence Development

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The aim of this work is a comprehensive analysis of the transformation of the interactive teaching methodology for the Chinese language in higher education, initiated by the active implementation of artificial intelligence technologies. The study seeks to identify the key vectors of this transformation: the change in the paradigm of interaction in the "teacher-student-learning material" system, evaluate the didactic potential of specific AI tools (adaptive platforms, chatbots, speech and character recognition systems), and analyze the associated pedagogical and ethical risks. The subject of the research is the educational process, where digital technologies are integrated into traditional practices to create a hybrid, personalized learning environment capable of overcoming the specific challenges of mastering the Chinese language. The object of study is the educational ecosystem of the Chinese language course in higher education institutions. Direct analysis focuses on interactive pedagogical practices, digital tools based on AI, and the new quality of interaction between the main participants in the educational process that these tools create. The methodological foundation is a systemic approach. The research employs theoretical methods: analysis of scientific literature, generalization, and classification. Empirical methods are also used: pedagogical observation of the integration process of AI tools and comparative analysis of the effectiveness of various digital platforms in the educational process. The scientific novelty of the research lies in the systematization of the model of transformation of interactive teaching of the Chinese language under the influence of AI, where the key element is not automation, but the redistribution of didactic functions. The role of AI is specified as a mediator that shapes a personalized educational environment capable of adapting to individual challenges in mastering characters, tones, and grammatical constructs. For the first time in the context of teaching Chinese language, the risks of digitalization (dehumanization, algorithmic bias) are compared with the didactic potential within a unified theoretical model. A key conclusion is that the transformation is paradigmatic in nature, changing the essence of interactivity: from direct "teacher-student" contact to a triangular system with adaptive AI. Technologies effectively address the tasks of forming basic skills and providing objective feedback, freeing up the teacher's time for complex communicative and cultural aspects. However, the success of integration is determined not by the technologies themselves, but by the development of the digital pedagogical competency of teachers.

References

  1. Шульга В.В., Бояркина В.В., Надькина М.А. Искусственный интеллект в преподавании китайского языка: помощь или препятствие? В сборнике: Сократовские чтения–2024. Материалы ХХХI Международной научно-практической конференции. Москва, 2024. С. 160-164. EDN: VTMOAB
  2. Li J., Xie H., Li D., Lu X. Effects of an AI-based speech recognition system on improving EFL learners' pronunciation. Computers & Education, 2020, (156). P. 750-757.
  3. Мичурина А.А. Типология задач, решаемых при помощи искусственного интеллекта, в преподавании китайского языка. Грани познания. 2025. № 3 (98). С. 3-7. EDN: OLESOM
  4. Сюй Б. Интеллектуальные технологии в адаптивном обучении китайскому языку в гуманитарных вузах. В сборнике: Инновационная траектория развития лингвистических исследований в современном мире. Сборник научных трудов. Избранное. Москва, 2021. С. 248-255. EDN: MZUFUN
  5. Савотина Н.А., Реймер М.В., Завада Г.В., Хохлова Д.А. Новые траектории освоения иностранного языка с использованием интерактивного формата информации (на примере изучения китайского языка в вузе). Вестник педагогических наук. 2022. № 2. С. 133-139. EDN: RZJIIC
  6. Пушкарева Л.В. Применение искусственного интеллекта при обучении иностранному языку в вузе. В сборнике: Цифровое пространство: экономика, управление, социум. Сборник научных статей VI Всероссийской научной конференции. Смоленск, 2024. С. 177-183. EDN: CUENQJ
  7. Аверьянова С.В. Искусственный интеллект vs преподаватель иностранных языков вузов: вызовы и перспективы. В сборнике: Иностранные языки в образовательном пространстве на современном этапе. Сборник статей по материалам VI Международной научно-практической конференции. Москва, 2025. С. 5-11. EDN: MNYBQZ
  8. Кузнецов З.Ю., Костикова Л.П. Искусственный интеллект в обучении иностранным языкам студентов вуза: практический опыт. В сборнике: Перспективы цифровой трансформации образования. Материалы Национальной научно-практической конференции. Рязань, 2024. С. 111-116. EDN: LFEOKQ
  9. Попович О.Ю. Внедрение искусственного интеллекта на занятиях по развитию речи с китайскими студентами. Вестник Кемеровского государственного университета. Серия: Гуманитарные и общественные науки. 2024. Т. 8. № 4 (32). С. 539-545. doi: 10.21603/2542-1840-2024-8-4-539-545 EDN: RDTWVC
  10. Ду Г., Ван Ж. Применение технологий искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам в Китае. Современное педагогическое образование. 2024. № 9. С. 104-110. EDN: CZUQFW
  11. Цзэн Ю. Интерактивное дистанционное обучение китайскому языку. Вестник Тверского государственного университета. Серия: Педагогика и психология. 2022. № 2 (59). С. 196-204. doi: 10.26456/vtpsyped/2022.2.196 EDN: OYSDYM
  12. Кожушко В.В. Искусственный интеллект в сфере высшего образования. В сборнике: Многополярный мир в фокусе новой действительности. Материалы XIII Евразийского экономического форума молодежи. Уральский государственный экономический университет. Екатеринбург, 2023. С. 213-216. EDN: BBGXLP
  13. Ничагина А.В. Возможности применения искусственного интеллекта в образовательной среде вуза. В сборнике: Образование как фактор развития интеллектуально-нравственного потенциала личности и современного общества. Материалы XI международной научной конференции. Отв. редактор М.И. Морозова. Санкт-Петербург, 2021. С. 40-43. EDN: MVUNLM
  14. Чуркина Н.А. Метод предметно-языкового интегрированного обучения студентов высшей школы с применением технологий искусственного интеллекта (ИИ). В сборнике: Актуальные проблемы преподавания филологических дисциплин. Коллективная монография. Москва, 2024. С. 38-47. EDN: GMHWTR
  15. Калашникова Ю.Е., Мальцева К.Г., Цой Н.Г. Роль искусственного интеллекта в современных подходах к обучению китайскому языку. Казачество. 2025. № 85 (4). С. 180-190. EDN: STYSUD
  16. Се Б. Педагогические условия применения интерактивных инструментов обучения китайскому языку. Современное педагогическое образование. 2024. № 5. С. 221-225. EDN: OHVIUY
  17. Мэн Ж. Обучение грамматике китайского языка с использованием интерактивных технологий. Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева (Вестник КГПУ). 2024. № 3 (69). С. 155-163. EDN: XSWTAF

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).