Выпуск: №2(84) Исследования молодых ученых

Раздел: Психолого-педагогические науки

Опубликовано: 10 февраля 2026

Код уникальной десятичной классификации: 372.881.111.1

Автор: Мелешко Анна Александровна

магистрант 1 курса, Московский городской педагогический университет (МГПУ), г. Москва, e-mail: meleshkoaa533@mgpu.ru

Научный руководитель: Бокова Татьяна Николаевна

заместитель директора Института иностранных языков Московского городского педагогического университета (МГПУ)

доктор педагогических наук, доцент, профессор РАО

Аннотация. Статья посвящена исследованию потенциала искусственного интеллекта в лингводидактике, а именно анализу возможностей современных чат-ботов в роли ассистента педагога при создании учебных материалов. Целью работы являлась практическая проверка способности чат-ботов генерировать качественные страноведческие тексты о России, соответствующие формату раздела «Чтение» Единого государственного экзамена (ЕГЭ) по английскому языку. В фокусе исследования – сравнительный анализ текстов, сгенерированных по детальному промпту российским (GigaChat) и китайским (DeepSeek) ИИ-сервисами. Критериями оценки выступали соответствие заданному уровню владения языком (B1-B2), соблюдение количественных (объём, структура) и качественных (тема, композиция, синтаксическое разнообразие, стиль, фактологическая точность) параметров. Результаты показали, что ни один из чат-ботов не смог идеально соответствовать всем требованиям промпта: один продемонстрировал переизбыток сложности и объёма, другой – недостаточную глубину и синтаксическое разнообразие. Делается вывод о том, что чат-боты, оставаясь инструментом оптимизации рутинной работы педагога, требуют экспертного контроля на этапах формулировки задачи (промптинга) и оценки результата. Оптимальной признаётся модель взаимодействия «педагог-куратор + ИИ-ассистент», повышающая эффективность подготовки за счёт генерации вариативных материалов при обеспечении соответствия образовательным стандартам.

Ключевые слова: ИИ в образовании, чат-боты в лингводидактике, цифровизация обучения, генерация учебных материалов, ЕГЭ по английскому языку, лингвострановедческая компетенция, промптинг.

Цифровая трансформация и стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) становятся объективной реальностью современного образовательного пространства, что находит отражение в государственной нормативно-правовой базе [5]. В лингводидактике чат-боты утверждаются как новый инструмент, способный, по определению П.В. Сысоева, развивать речевые умения через диалог [2]. С.В. Титова добавляет, что чат-бот может развивать и более широкие компетенции – социолингвистические и прагматические [4]. Также чат-бот можно рассматривать как потенциального виртуального ассистента педагога с набором конкретных функций: организация учебного процесса, развитие языковых и речевых навыков, влияние на мотивацию и эмоциональную сферу обучающихся, создание учебных материалов. Однако применение чат-ботов зачастую носит хаотичный характер, что актуализирует задачу систематизации опыта и анализа конкретных дидактических возможностей.

Параллельно антропоцентрическая научная парадигма в целом и требования Федеральных государственных образовательных стандартов (ФГОС) в частности делают ключевой задачей формирование социокультурной компетенции, включающей знание культурного портрета как страны изучаемого языка, так и родной страны [3], [6]. В контексте подготовки к ЕГЭ по английскому языку это напрямую связано с разделом «Чтение», где нередко представлены страноведческие тексты. В условиях дефицита подобных текстов о России в учебно-методических комплексах педагог сталкивается с задачей самостоятельного создания заданий, что является весьма трудоёмким и времязатратным процессом. Так возникает практический запрос на автоматизацию данной задачи.

Таким образом, цель данного исследования – проверить на практике, способны ли современные многофункциональные чат-боты генерировать качественные страноведческие тексты о России, соответствующие формату ЕГЭ (уровень B1-B2, заданные структурно-композиционные параметры).

Методология

Объектом исследования выступили тексты, сгенерированные чат-ботами. Субъекты генерации – российский GigaChat и китайский DeepSeek, выбранные для сравнительного анализа. В качестве модели для генерации был взят формат задания 11 раздела «Чтение» ЕГЭ.

Метод исследования – эксперимент с последующим сравнительным анализом на основе экспертной оценки. Ключевым инструментом выступил детально составленный промпт (инструкция для ИИ), включавший количественные и качественные требования: уровень языка B1-B2, объём 260 слов, трёхчастную структуру (история/климат – современность – достопримечательности), указание на преобладание сложных предложений и рекомендации по использованию определённых грамматических конструкций (союзы and, however, which/that). Тематика – описание города Архангельска.

Выделение критериев сравнения – один из самых важный этапов компаративного исследования [1]. Нами были выделены следующие количественные и качественные критерии для анализа сгенерированных текстов (далее Текст A – DeepSeek, Текст B – GigaChat):

1. Соответствие уровню B1-B2 (лексика, грамматика, связность);
2. Композиция и структура (соблюдение количественных и качественных параметров промпта);
3. Синтаксическое разнообразие (типы сложных предложений, использование рекомендованных союзов);
4. Стиль и достоверность (жанровое соответствие, нейтрально-формальный тон, фактологическая точность).

Результаты и обсуждение

Сравнительный анализ выявил существенные различия в работе двух ИИ-сервисов.

Текст A (DeepSeek) продемонстрировал высокое качество содержания, академический стиль и отличное грамматическое разнообразие с широким использованием сложных синтаксических конструкций (причастные обороты, различные типы придаточных предложений). Фактологическая достоверность была высокой. Однако обнаружено критическое нарушение количественных параметров: объём текста составил 339 слов (превышение на 79 слов), а предложения были чрезмерно длинными и сложными, что выводит текст на уровень B2+/C1. Таким образом, при безупречном качестве языкового материала Текст A не соответствует заданным рамкам экзаменационного формата.

Текст B (GigaChat) оказался ближе к заданному объёму (237 слов) и сохранил трёхабзацную структуру. Однако его лингводидактическая ценность ниже. Текст отличается более простой лексикой, недостаточным синтаксическим разнообразием (преобладают сложносочинённые предложения с and и but, лишь 30% сложных предложений), а также поверхностным раскрытием тем. Наблюдается слабая логическая связность между абзацами и присутствуют фактологические неточности (например, указан несуществующий музей). Стиль текста ближе к справочной аннотации, чем к описательному эссе.

Сводные результаты представлены в Таблице 1.

Таблица 1. Сравнительный анализ сгенерированных текстов

Выводы

Проведённый эксперимент позволяет сделать следующие выводы:

1. Современные чат-боты (на примере DeepSeek и GigaChat) способны генерировать страноведческие тексты на английском языке с высоким уровнем грамматической корректности и фактологическим содержанием.
2. Однако их способность точно следовать жёстким дидактическим требованиям (формат ЕГЭ, уровень сложности, конкретные структурные параметры) ограничена. Ни один из протестированных сервисов не создал текст, идеально соответствующий промпту. Основные проблемы – несоблюдение заданного объёма и уровня синтаксической сложности (либо её переизбыток, либо недостаток).
3. Эффективность использования чат-бота как инструмента для подготовки учебных материалов напрямую зависит от экспертной роли педагога. Ключевыми становятся: а) умение формулировать детальный и корректный промпт; б) способность критически оценивать результат, внося необходимые содержательные и методические коррективы.

Таким образом, чат-боты не являются заменой педагога, но выступают эффективным инструментом для оптимизации его работы, беря на себя рутинную часть по генерации «сырого» текстового материала. Оптимальной представляется модель взаимодействия «педагог-куратор + ИИ-ассистент», где педагог сохраняет за собой функции целеполагания, контроля качества и финальной методической адаптации материала. Такая модель позволяет повысить эффективность подготовки к ЕГЭ, обеспечивая создание разнообразных и отвечающих стандартам страноведческих текстов при рациональном использовании времени преподавателя.

Список литературы:

1. Бокова Т.Н., Цыбанева В.А. Компаративный подход в лингводидактике: сущность и перспективы // Образование и саморазвитие, 2024. Т. 19, №1. С. 81-91.
2. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Сорокин Д.О. Чат-боты в обучении иностранному языку: проблематика современных работ и перспективы предстоящих исследований // Вестник Московского Университета. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация, 2023. №3. С. 46-59.
3. Тарева Е.Г. Система культуросообразных подходов к обучению иностранному языку // Язык и культура, 2017. №40. С. 302-320.
4. Титова С.В., Темурян К.Т. Интеллектуальные агенты в обучении ИЯ: типология, возможности, вызовы // Язык и культура, 2024. №65. С. 262-287.
5. Указ Президента Российской Федерации «О Стратегии развития информационного общества в РФ на 2017-2030 годы» от 09.05.2017 №203. (дата обращения: 02.02.2026).
6. Федеральный государственный образовательный стандарт среднего общего образования // Приказ Минобрнауки России от 17 мая 2012 г. №413 «Об утверждении федерального государственного образовательного стандарта среднего общего образования». (дата обращения: 02.02.2026).

Analysis of the potential of chatbots in preparing country study texts for the english language Unified state exam (EGE)

Meleshko A.A.,
undergraduate of 1 course of the Moscow City University, Moscow

Research supervisor:
Bokova Tatyana Nikolaevna,
Deputy Director of the Institute of Foreign Languages of the Moscow City University, Doctor of Pedagogical Sciences, Associate Professor, Professor of Russian Academy of Sciences

Abstract. This study analyzes the potential of AI chatbots to assist teachers in creating educational content. It tests the ability of Russian (GigaChat) and Chinese (DeepSeek) AI services to generate country study texts about Russia that match the format of the English of the Unified State Exam USE's «Reading» section. Texts were evaluated on language level (B1-B2), length, structure, and content quality. Results show that neither chatbot flawlessly met all criteria; one produced overly complex texts, while the other lacked depth. The study concludes that chatbots are useful for optimizing routine tasks but require expert oversight in prompting and evaluation. The optimal model is a «teacher-curator + AI-assistant» partnership for generating varied, standards-compliant materials.
Keywords: АI in education, chatbots in linguodidactics, digitalization of learning, generation of educational materials, English language Unified State Exam (EGE), linguistic and cultural competence, prompting.

References:

1. Bokova T.N., Tsybaneva V.A. A comparative approach in linguodidactics: essence and prospects // Education and Self-Development, 2024. Vol. 19, №1.: 81-91.
2. Sysoev P.V., Filatov E.M., Sorokin D.O. Chatbots in foreign language teaching: issues of contemporary works and prospects for future research // Moscow University Bulletin. Series 19. Linguistics and Intercultural Communication, №3.: 46-59.
3. Tareva E.G. A system of culture-appropriate approaches to foreign language teaching // Language and Culture, 2017. №40.: 302-320.
4. Titova S.V., Temuryan K.T. Intelligent agents in foreign language teaching: typology, capabilities, challenges // Language and Culture, 2024. №65.: 262-287.
5. Decree of the President of the Russian Federation «On the Strategy for the Development of the Information Society in the Russian Federation for 2017-2030» dated May 9, 2017 №203. (date of the address: 02.02.2026).
6. Federal State Educational Standard of Secondary General Education // Order of the Ministry of Education and Science of Russia dated May 17, 2012 №413 «On approval of the federal state educational standard of secondary general education». (date of the address: 02.02.2026).