Трансформация интерактивного обучения китайскому языку в вузе в условиях развития искусственного интеллекта

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Целью данной работы является комплексный анализ трансформации методологии интерактивного обучения китайскому языку в высшей школе, инициированной активным внедрением технологий искусственного интеллекта. В исследовании ставится задача выявить ключевые векторы данной трансформации: изменение парадигмы взаимодействия в системе «преподаватель – студент – учебный материал», дать оценку дидактического потенциала конкретных ИИ-инструментов (адаптивных платформ, чат-ботов, систем распознавания речи и иероглифики) и провести анализ сопутствующих педагогических и этических рисков. Предметом исследования выступает образовательный процесс, где цифровые технологии интегрируются в традиционные практики для формирования гибридной, персонализированной учебной среды, способной преодолеть специфические сложности овладения китайским языком. Объектом исследования выступает образовательная экосистема курса китайского языка в вузе. Непосредственному анализу подлежат интерактивные педагогические практики, цифровые инструменты на базе ИИ, а также конструируемое ими новое качество взаимодействия между основными участниками учебного процесса. Методологическую основу составляет системный подход. Для реализации исследования применяются теоретические методы: анализ научной литературы, обобщение и классификация. Также используются эмпирические методы: педагогическое наблюдение за процессом интеграции ИИ-инструментов и сравнительный анализ эффективности различных цифровых платформ в учебном процессе. Научная новизна исследования заключается в систематизации модели трансформации интерактивного обучения китайскому языку под влиянием ИИ, где ключевым элементом выступает не автоматизация, а перераспределение дидактических функций. Конкретизирована роль ИИ как медиатора, формирующего персонализированную образовательную среду, способную адаптироваться к индивидуальным трудностям в освоении иероглифики, тонов и грамматических конструкций. Впервые в контексте преподавания китайского языка риски цифровизации (дегуманизация, алгоритмическая предвзятость) сопоставлены с дидактическим потенциалом в рамках единой теоретической модели.Ключевым выводом является то, что трансформация носит парадигмальный характер, меняя природу интерактивности: от прямого контакта «преподаватель-студент» к треугольной системе с адаптивным ИИ. Технологии эффективно решают задачи формирования базовых навыков и предоставления объективной обратной связи, освобождая время преподавателя для сложных коммуникативных и культурологических аспектов. Однако успех интеграции обусловлен не технологиями самими по себе, а развитием цифровой педагогической компетентности преподавателей.

Об авторах

Марина Георгиевна Петрова

Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы

Email: 1412019926@qq.com
доцент; кафедра теории и практики иностранных языков;

Жоу Мэн

Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы

Email: 14120199266@qq.com
аспирант; кафедра теории и практики иностранных языков;

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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).