This article analyzes the role of AI assistants based on natural language processing technologies as a means of learning English. Their didactic potential is analyzed, as well as opportunities for the development of oral speech, vocabulary expansion and grammatical support. Special attention is paid to the risks and limitations, such as the tendency of models to «hallucinate», the lack of nonverbal communication, and the likelihood of addiction. Methodological recommendations on the inclusion of AI assistants in the educational process within the framework of blended learning are proposed. The position is substantiated that the AI assistant helps to increase the autonomy of the student, but cannot replace the teacher.
Keywords: artificial intelligence, AI assistant, English, chatbot, learning, natural language processing.
Введение
Цифровая среда образования открыла доступ к совершенно новым инструментам для изучения иностранных языков. Раньше трудно было себе представить, что студент сможет в любой момент вести осмысленную беседу с программой, которая подстраивается под его уровень, замечает ошибки и предлагает альтернативные формулировки. Сегодня же AI-ассистенты, такие как ChatGPT, YandexGPT, DeepSeek и их аналоги, стали привычной частью жизни, и учащиеся всё чаще воспринимают их как помощника в обучении.
В современной науке уже накоплен значительный объём данных об эффективности AI-ассистентов в образовании. Мета-анализы показывают, что использование ИИ помощников даёт положительный эффект в изучении языка (g = 0,484, что соответствует умеренному положительному эффекту по шкале Хеджеса) [14, с. 19–20], а применение генеративных AI-чатботов для изучения второго языка демонстрирует умеренное или большое положительное влияние (ES = 0,576 — средний или высокий эффект) [10, с. 20–21]. Другие исследования указывают на положительный эффект ChatGPT в улучшении навыков письма (g = 0,6867 — эффект выше среднего) [9, с. 12–13].
Многие существующие работы сосредоточены на сравнении эффективности инструментов (ИИ против традиционных методов), но при этом, не дают системного анализа самого AI-ассистента как средства поддержки — его функции, ограничения и последствий для образования. Настоящее исследование постарается восполнить этот пробел, рассматривая AI-ассистента не как панацею, а как элемент продуманной педагогической системы.
Целью исследования будет определение дидактического потенциала и ограничения AI-ассистентов для изучения английского языка, а также разработать методические рекомендации по их безопасной и эффективной интеграции в учебный процесс в рамках смешанного обучения.
Основная часть
Исследование носит теоретико-аналитический характер. Материалом послужили научные публикации по проблеме использования искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам, включая как классические труды по лингводидактике [1; 3], так и современные эмпирические и метааналитические исследования 2024–2026 годов. Всего при подготовке работы было проанализировано более 40 источников, из которых для финального списка литературы отобраны наиболее релевантные и свежие — преимущественно 2025–2026 годов. В работе применялись следующие методы: анализ и синтез научной литературы (для выявления ключевых подходов к дидактическому потенциалу AI-ассистентов), сравнительный анализ (для сопоставления возможностей различных AI-инструментов и выявления устойчивых ограничений) и обобщение педагогического опыта (для формулирования методических рекомендаций).
Анализ литературы, включая недавние мета-анализы, позволяет выделить несколько ключевых направлений, где AI-ассистент может быть эффективен. Прежде всего, это развитие устной речи — одна из главных проблем при изучении языка, где не хватает реальной коммуникативной практики. AI-ассистент способен частично восполнить этот пробел, выступая в роли собеседника, неограниченного во времени. Эмпирические исследования подтверждают эту гипотезу. Например, 12-недельное экспериментальное вмешательство с использованием AI-чатбота у грузинских студентов университета показало значительные улучшения в беглости речи, грамматической точности, словарном запасе, произношении и общей уверенности [8, с. 19–22]. Анализ, проведённый на 207 корейских EFL-студентах, продемонстрировал, что разговорный AI и структурированные AI-приложения значительно превосходят традиционное обучение, ориентированное на учителя, в развитии разговорных навыков [5, с. 30–32].
Наряду с устной речью, AI-ассистент активно способствует расширению словарного запаса и обеспечивает грамматическую поддержку. Вместо заучивания списков слов, ИИ позволяет перейти к контекстному изучению лексики. Студент может запросить объяснение тонких смысловых различий между синонимами, и ассистент предоставит объяснение с примерами их использования в речи или при письме. Исследования также показывают, что AI-ассистенты эффективны в формировании лексико-грамматических навыков, включая сложные категории, такие как фразовые глаголы [12, с. 41–45]. Одним из самых значимых результатов недавних исследований является влияние AI на снижение языковой тревожности. Исследование, проведённое на 83 китайских студентах, показало, что AI-поддерживаемое вмешательство способствовало снижению ситуативной тревожности при парной работе и публичных выступлениях. Участники исследования воспринимали AI-ассистента как предоставляющего поддерживающую обратную связь в среде без осуждения [7, с. 19–24]. Аналогичные выводы были сделаны и в других работах: AI создаёт «безопасное пространство» для практики, снижая страх перед ошибкой [11, с. 26–28]. В то же время современные мета-анализы подтверждают, что эффективность AI-инструментов может варьироваться в зависимости от множества факторов, включая уровень владения языком, дизайн интерфейса и возможности взаимодействия [14, с. 21–22]. Мультимодальные форматы, объединяющие текст и голос, показали более сильные эффекты, чем однокомпонентные [13, с. 24–26]. Таким образом, AI предоставляет студенту возможность учиться в своём собственном темпе и стиле, создавая персональную траекторию.
Тем не менее, AI-ассистент не лишён существенных ограничений, которые важно учитывать при его внедрении. Прежде всего, это проблема недостоверности ответов и связанные с ней риски для критического мышления. Мета-анализ влияния ИИ-инструментов на критическое мышление выявил двойственную природу этих технологий: в 66,7 % исследований сообщается об их положительной роли, но в 33,3 % — об отрицательной [6, с. 20–23]. Способность выдавать грамматически правильные, но фактически сложные высказывания («галлюцинации») остаётся серьёзной проблемой. Исследования показывают, что AI-ассистенты могут быть менее эффективны для определённых типов задач, например, для дискуссии или рассказывания историй, по сравнению с парной работой или презентациями [7, с. 18–20]. Качество обратной связи остаётся нестабильным: модель может не замечать ошибок или, наоборот, ошибочно исправлять корректные фразы.
Отдельного внимания заслуживают противоречивые данные о влиянии AI на тревожность. Хотя многие исследования подтверждают, что AI снижает тревожность, другое квазиэкспериментальное исследование (с участием 44 турецких студентов) показало, что AI-чатботы значимо не снижают тревожность обучающихся, тогда как традиционные разговорные практики со сверстниками, напротив, значительно уменьшали тревожность [4, с. 17–20]. Помимо этого, общение с AI-ассистентом лишено невербального общения: жестов, мимики, интонации [2, с. 89]. Студенты также отмечали ограничения, связанные с «роботизированной» природой AI-взаимодействия и отсутствием настоящего эмоционального отклика [11, с. 31–32].
Переходя от анализа возможностей и рисков к практическим рекомендациям, следует подчеркнуть, что наиболее эффективной моделью интеграции AI-ассистента в учебный процесс является смешанное обучение, при котором работа в аудитории с преподавателем сочетается с самостоятельной практикой при поддержке ассистента. Ключевой принцип: преподаватель задаёт цель и определяет рамки, а ассистент обеспечивает языковую практику. Например, после разбора темы «Job Interview» студенты получают задание провести собеседование с AI-помощником в заданной роли, сохранить историю диалога и отметить два-три самых трудных момента. На занятии эти фрагменты обсуждаются совместно, а преподаватель комментирует, насколько удачно ассистент справился с обратной связью. Такой подход, с одной стороны, многократно увеличивает объём речевой практики, а с другой — не оставляет студента наедине с возможными ошибками модели. Другой перспективный приём — это ведение «языкового дневника» в диалоге с ассистентом: ученик ежедневно описывает прошедший день или планы, а помощник перефразирует текст, предлагая другие варианты формулировок. Важно обучать студентов грамотному умению задавать AI-ассистенту чёткие инструкции относительно уровня владения языком, стиля общения и формата обратной связи.
Заключение
AI-ассистент, опирающийся на большие языковые модели, действительно способен стать мощным инструментом в освоении английского языка. Однако это будет работать только в том случае, если он будет встроен в методически выверенную стратегию, а не применяется бессистемно. Его ключевые преимущества — доступность, безграничное терпение, способность подстраиваться под индивидуальный темп и запросы пользователя, а также создание среды, свободной от страха ошибки. ИИ помощник позволяет восполнить наиболее острые дефициты массового обучения: нехватку устной практики и мгновенной корректирующей реакции. В то же время порождаемые моделью неточности, непостоянство качества исправлений и опасность формирования когнитивной пассивности делают необходимым контроль педагога, который направляет критическую оценку ответов ассистента и дозирует степень опоры на него.
Литература:
1. Гальскова Н. Д., Гез Н. И. Теория обучения иностранным языкам. Лингводидактика и методика. М.: Академия, 2006. 336 с.
2. Потапова Р. К., Потапов В. В. Речевая коммуникация: от звука к высказыванию. М.: Языки славянских культур, 2012. 464 с.
3. Соловова Е. Н. Методика обучения иностранным языкам: базовый курс лекций. М.: Просвещение, 2002. 239 с.
4. A comparison of the effects of AI‑based chatbots and peer interactions on speaking anxiety among EFL learners // Future in Educational Research. 2025. С. 17–20.
5. AI versus humans: Impact of IPA, AI apps, and peer interactions on the English skills of EFL adolescents // System. 2026. Vol. 140, 104040. P. 30–32.
6. How do generative artificial intelligence (AI) tools and large language models (LLMs) influence language learners‘ critical thinking in EFL education? A systematic review // Smart Learning Environments. 2025. Vol. 12, Article 48. P. 20–23.
7. Huang Y., Kakham P. The impacts of AI conversational agents on EFL learners’ oral proficiency and foreign language speaking anxiety // Frontiers in Education. 2026. P. 18–24.
8. Kintsurashvili E., Pipia E., Prado M. Integrating an AI chatbot to enhance English language speaking skills: A classroom-based study with Georgian university students // TESOL in Context. 2026. Vol. 35, № 1. P. 19–22.
9. Lee J.-Y. A Meta-Analysis of ChatGPT’s Effects on English Writing in Korean Classrooms // English Teaching. 2025. Vol. 80, № 5. P. 175–193.
10. Li M., Wang Y., Yang X. Can Generative AI Chatbots Promote Second Language Acquisition? A Meta-Analysis // Journal of Computer Assisted Learning. 2025. Vol. 41, № 4, e70060. P. 20–21.
11. Saptiany S. G., Hartono R., Mujiyanto J., Rustipa K. Exploring the Role of ChatGPT Voice Mode in Reducing Foreign Language Speaking Anxiety Among Indonesian ESP Students // Educational Process: International Journal. 2025. Vol. 19, e2025554. P. 26–32.
12. Том 30, № 3. Теория и методика обучения иностранному языку // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. С. 591–609.
13. Unveiling the effects of GenAI on motivation of learning English as a second/foreign language: Evidence from meta-analysis // System. 2025. P. 16–19.
14. Wang F., Cheung A. C. K., Neitzel A. J., Chai C. S. Does Chatting with Chatbots Improve Language Learning Performance? A Meta-Analysis of Chatbot-Assisted Language Learning // Review of Educational Research. 2025. Vol. 95, № 4. P. 623–660.
