The role of artificial intelligence in preparing foreign language classes: current opportunities and prospects for application in a non-linguistic university

Cover Page

Cite item

Abstract

the current development of digital technologies promotes the active integration of artificial intelligence (AI) in education, particularly in foreign language teaching. AI is viewed not as a replacement for teachers but as a tool to expand didactic capabilities: automating routine tasks, personalizing learning content, providing interactive feedback, and analyzing educational trajectories. AI-based personalized learning considers students’ cognitive, linguistic, and motivational characteristics, reduces cognitive overload, and fosters learner autonomy. Automated assessment enhances grading objectivity, reduces teacher workload, and encourages self-regulation skills. Interactive platforms such as Duolingo, Babbel, and Busuu offer adaptive learning, gamification, and socially embedded practice, increasing language learning efficiency. Speech recognition (ASR) and neural machine translation (NMT) technologies support pronunciation, listening, and pragmatic skills development even with limited language immersion. AI analytics predict learning risks, create adaptive pathways, and enable evidence-based educational management. However, AI’s effectiveness is limited in emotional interaction, intercultural interpretation, and creativity. The optimal model combines technological and human factors, where AI provides technical and analytical support while teachers maintain roles as motivators, communicators, and mentors. Consequently, AI transforms language education by creating personalized, interactive, and socially embedded learning environments, fostering linguistic, intercultural, and digital competencies essential for the 21st century.

About the authors

O. V Smolina

Admiral S.O. Makarov State University of Maritime and Inland Shipping

Email: smolinaov@gumrf.ru

E. A Bogdanova

Admiral S.O. Makarov State University of Maritime and Inland Shipping

Email: bogdanovaea@gumrf.ru

Ya. S Kralina

Admiral S.O. Makarov State University of Maritime and Inland Shipping

Email: kraler@mail.ru

References

  1. Богданова Е.А., Кралина Я.С. Нестандартные методы обучения английскому языку студентов технических вузов // Альманах мировой науки. 2019. № 3 (25). С. 103 – 105.
  2. Иванцова Н.А. Heuristic approach implementation in teaching foreign languages at university through multimedia presentation // Modern Humanities Success. № 2. 2024. С. 332 – 336.
  3. Мантуленко В.В. Осмысление опыта цифровизации российского образования: актуальные вызовы и задачи // Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2023. № 3 (март). С. 109 – 121.
  4. Смолина О.В., Румянцева Е.В., Богданова Е.А., Кралина Я.С. A Learning-Centered Approach as a Factor Facilitating Foreign Language Learning in Digital Educational Environment // Современное педагогическое образование. 2022. № 4. С. 114 – 119.
  5. Смолина О.В., Румянцева Е.В., Богданова Е.А., Кралина Я.С. Учет личностно-ориентированного подхода при создании электронного курса по иностранному языку в неязыковом вузе // Научный рецензируемый журнал о проблемах и перспективах образования в России и за рубежом: Педагогический журнал. 2022. Т. 12. № 2A. С. 160 – 171.
  6. Тукаева Р.Н., Катекина А.А., Савинчева А.В. Роль искусственного интеллекта в обучении английскому языку: современные технологии и будущее образования // Проблемы современного педагогического образования. 2025. № 86-2. С. 302 – 305.
  7. Харабаджах М.Н. Преимущества и риски использования искусственного интеллекта в высшем образовании // Проблемы современного педагогического образования. 2022. № 77-1. С.295 – 298.
  8. Binhammad M., Othman A., Abuljadayel L., Mheiri H., Alkaabi M., Almarri M. Investigating How Generative AI Can Create Personalized Learning Materials Tailored to Individual Student Needs // Creative Education. № 15. 2024. Р. 1499 – 1523.
  9. Sweller J., Cognitive Load During Problem Solving: Effects on Learning. // Cognitive Science. 1988. № 12. C. 257 – 285.
  10. Yakkala K.K., AI-powered assessment tools for E-learning: Enhancing feedback and grading systems // World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences. 2024. № 13 (01). С. 792 – 802.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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).