Современная педагогика высшей и средней школы переживает этап активной цифровой трансформации. Одним из наиболее обсуждаемых направлений является внедрение технологий генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в образовательный процесс. Особый интерес представляет использование потенциала ИИ в сфере контроля и оценки учебных достижений, а именно в проектировании тестовых материалов по иностранному языку.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью поиска эффективных инструментов для оптимизации труда преподавателя, создания вариативных контрольно-измерительных материалов (КИМ) и обеспечения объективности оценивания. Цель настоящей статьи — обосновать теоретические подходы к проектированию тестов с применением ИИ и представить практический опыт модификации тестовых заданий из учебно-методического комплекса Roadmap.

В методике преподавания иностранных языков одной из составных частей учебного процесса является контроль, он применяется в случаях, когда нужно установить, как учащиеся используют изучаемый язык, насколько они продвинулись в его изучении, или диагностировать имеющиеся у них проблемы и обеспечить им необходимую обратную связь. В методической литературе известны следующие формы контроля: а) индивидуальные и фронтальные; б) устные и письменные; в) одноязычные и двуязычные. По видам контроля большинство методистов различают три вида контроля: формальный и неформальный контроли и самоконтроль [1].

В рамках проблемы, к которой мы обращаемся в данной статье, мы концентрируем внимание на индивидуальной, письменной, одноязычной форме контроля в виде формального контроля, который призван обеспечить информацию о том, насколько достигаются цели обучения [1]. Поляков О. Г. приводит основные типы тестов, реализующих формальный контроль:

– установочные тесты (entry/placement tests);

– тесты успешности изучения курса (progress/achievement tests);

– тесты владения языком (proficiency tests);

– диагностические тесты (diagnostic tests).

Тесты успешности изучения курса строятся на изучаемом материале, осуществляют промежуточный контроль и обеспечивают обратную связь, необходимую для оптимизации учебного процесса и совершенствования курса.

Р. П. Мильруд выделяет два основных способа оценивания знаний учащихся по иностранному языку: субъективный (на основе суждения учителя или комиссии экспертов) и объективный (на основе результатов стандартизованного языкового тестирования). При этом исследователь отмечает, что «мнение учителя во многих случаях может претендовать на объективность, так как учитель способен учесть больше педагогических обстоятельств, важных для оценки ответа ученика, чем это способен сделать самый современный тест» [2].

Современная педагогика сталкивается с дуалистическим вызовом в сфере контроля знаний. С одной стороны, методические комплексы ведущих мировых издательств (Pearson, Oxford, Cambridge) содержат верифицированные тестовые материалы, обладающие высокой содержательной валидностью. С другой стороны, широкая доступность готовых ключей (answer keys) в сети Интернет нивелирует объективность оценивания, провоцируя академическое мошенничество [4].

Традиционный подход к решению этой проблемы — ручная разработка параллельных вариантов тестов — является трудозатратным и не всегда технологичным с точки зрения современных подходов в образовании. Исследования, проведенные в МГУ имени М. В. Ломоносова, показывают, что генеративный ИИ открывает значительные возможности для проектирования и адаптации учебных курсов, совершенствования систем оценивания и создания интерактивного контента. При этом исследователи подчеркивают необходимость выстраивания гибридной модели «преподаватель + ИИ», где технологии усиливают, а не замещают профессиональные компетенции педагога [3].

Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) ежегодно выпускает флагманскую серию аналитических докладов о влиянии цифровых технологий и ИИ на образовательные системы по всему миру. В докладе от 2026 года ОЭСР выделяет три ключевых направления использования генеративного ИИ в образовании: замещение (автоматизация рутинных задач), дополнение (расширение возможностей педагога) и усиление (совместная работа, повышающая качество результатов) [7]. Именно путь усиления признается наиболее перспективным, так как он сохраняет профессиональное суждение педагога как центральный элемент образовательного процесса.

Зарубежные исследователи изучали возможности и риски применения модели генеративного ИИ ChatGPT в обучении и изучении иностранных языков. Они акцентируют внимание, что «слепое» применение ИИ недопустимо — и учителям, и обучающимся необходимо обладать определенным уровнем компетенций и знаний об ИИ, чтобы не допустить ошибок и добиться от ИИ достоверных результатов [6].

Генеративный ИИ представляет собой класс нейросетевых моделей, способных создавать новый контент на основе обучающих данных. В контексте проектирования тестовых материалов ИИ может выполнять следующие функции:

– Генерация вариантов заданий — создание множества вариантов одного типа заданий на основе заданного шаблона;

– Модификация существующих заданий — изменение лексического наполнения, грамматических конструкций, тематического контекста при сохранении типа задания и проверяемого навыка;

– Адаптация заданий по уровню сложности — трансформация заданий в соответствии с уровнями владения языком (CEFR);

– Создание дистракторов — генерация правдоподобных неправильных ответов для заданий множественного выбора.

Генеративный ИИ способен выполнять перечисленные функции в своих генерациях при условии корректного промпт-инжиниринга.

В качестве эмпирической базы исследования выбран учебно-методический комплекс (УМК) Roadmap (издательство Pearson) — восьмиуровневый курс общего английского языка для взрослых, охватывающий уровни A1–C1. Как отмечается в аннотации, курс «учитывает, что каждый класс индивидуален, а каждый ученик уникален». Книга для учителя содержит «широкий спектр дополнительных ресурсов и материалов для быстрой подготовки к урокам и легкой адаптации материалов курса в соответствии с конкретными потребностями учащихся» [9].

Важной характеристикой УМК является наличие пакета для проведения оценки (Assessment Package), включающего «unit and mid/end course tests with audio scripts and answer keys» [8]. Тестовые материалы представлены в форматах PDF и Word, что обеспечивает возможность их модификации.

В рамках практической части исследования были проанализированы тестовые задания уровня A2+ из комплекта материалов для учителя Roadmap. Модификация заданий осуществлялась с использованием генеративной нейросетевой модели (ChatGPT).

Рассмотрим несколько примеров модификации тестовых заданий с помощью генеративного ИИ. Перед началом работы для ИИ был выдан конкретный промпт, который настраивает алгоритмы на поставленную задачу:

« Ты — опытный методист в сфере ESL. Тебе нужно модифицировать задания с соблюдением следующих принципов:

–Сохранение типа задания — модифицированное задание должно принадлежать к тому же типологическому классу, что и оригинальное.

–Сохранение содержания — тематическое наполнение и языковой материал остаются неизменными.

– Сохранение проверяемой компетенции — задание должно проверять тот же навык или языковой аспект».

В последующем взаимодействии с моделью генеративного ИИ мы последовательно предоставляли оригинальные задания из тестов, включенных в УМК Roadmap.

Задание 1. Множественный выбор с двумя альтернативами (alternative choice / binary choice) (лексика). Оригинальное задание:

Choose the correct alternatives.

e.g. Both of my sisters have (slim / dark ) eyes.

1. I want to be casual / slim, so I need to do more exercise.
2. Bill had lots of hair when he was a baby. Now he’s blonde / bald.
3. Liz always looks smart / curly when she’s at work.
4. Joanna has got long, slim / straight hair.
5. I cut off my beard / tattoo, but not my moustache.
6. I’m surprised Ian’s long / tall. His parents aren’t.
7. He wears casual / smart clothes like jeans and T-shirts at the weekend.
8. My hair is blonde / curly, but it looks dark in this photo.

Модифицированное задание (ИИ):

Choose the correct alternatives.

e.g. My sister has got (dark / long ) hair.

I want to be slim / casual, so I'm going to the gym every day.

My grandfather is 80 years old and he's completely blonde / bald.

You need to wear curly / smart clothes for the job interview.

Amy has got beautiful straight / slim hair that goes down to her waist.

Tom decided to get a beard / tattoo on his arm.

Our new fridge is very tall / long — it doesn't fit in the kitchen.

At the weekend I usually wear smart / casual clothes like shorts and T-shirts.

My hair is naturally curly / blonde, but I dye it red.

Комментарий: После модификации сохранен лексический фокус (Описание внешности: черты лица, волосы, телосложение, стиль одежды), тип задания и уровень сложности. Изменен контекст предложений для обеспечения вариативности. Однако если у обучающихся есть доступ к ключам к тесту, то они могут выделить верные варианты ответов без демонстрации собственных знаний, так как верные альтернативы модификацией не изменены.

Задание 2. Упорядочение (ordering) / перестановка слов (грамматика). Оригинальное задание:

Put the words in the correct order to make questions.

e.g. are / how / old / you -> How old are you?

1. do / work / where / they -> ____?
2. does / he / here / live -> ____?
3. is / teacher / who / your -> ____?
4. do / know / Peter / you -> ____?
5. how / is / long / the film -> ____?

Модифицированное задание (ИИ):

Put the words in the correct order to make questions.

e.g. is / what / name / your ->What is your name?

1. live / do / near / you / here ->_____?
2. does / she / work / where ->_____?
3. is / favourite / actor / your / who ->_____?
4. do / like / you / coffee ->_____?
5. how / does / take / long / it / to get home ->_____?

Комментарий: Сохранена проверяемая синтаксическая компетенция, порядок слов в вопросительных предложениях разных типов. Предложения в задании вариативны — присутствуют общие вопросы, специальные, а также вопрос к подлежащему. В данном случае возможность академического мошенничества исключена по причине того, что содержание изменено полностью. Для бóльшей результативности педагог может переставить предложения в задании местами.

Задание 3. Установление соответствия (функциональный язык). Оригинальное задание:

Cross out the extra word in each question. Then match questions 1–6 with answers a–f.

1. Could you tell me is where the library is? c
2. Do you know what time does it starts? ___
3. Could you to tell me how much it costs? ___
4. Do you know what if there are any tickets? ___
5. Could you tell me which the hotel is the best? ___
6. Do you know where about the taxi rank is? ___

1. Sure. Buy them in the shop.
2. I’m sorry. I don’t know. They’re all quite good.
3. I’m afraid I can’t help you. I don’t live here.
4. Sure. There’s one outside the station.
5. I’m not sure. I think it begins soon.
6. Yes, of course. I think it’s about £100.

Модифицированное задание (ИИ):

Cross out the extra word in each question. Then match questions 1–6 with answers a–f.

1. Could you tell me is when the concert starts? c
2. Do you know what time does the film finish? ___
3. Could you to tell me how I can get to the station? ___
4. Do you know what if the museum is open today? ___
5. Could you tell me which restaurant is the the best? ___
6. Do you know where about the bus stop is? ___

1. I'm not sure. I think it's about 7 pm.
2. Yes, of course. Turn left at the traffic lights.
3. I'm afraid I can't help you. I don't live here.
4. Sorry, I don't know. They all look good.
5. Sure. It's usually open until 6 pm.
6. Yes, it starts at 8.30 pm.

Комментарий: Это комбинированное задание, сочетающее в себе отработку грамматического навыка (косвенные вопросы) и демонстрацию знаний функционального языка (запрос информации). Сохранен тип задания, проверяемые компетенции и уровень сложности. Правильные варианты ответов также были изменены. Однако после модификации пострадало содержание, а именно, его логическая составляющая: в измененном примере выполнения задания на вопрос о времени указан ответ, который соответствует вопросу о месте. Такая же ошибка допущена в предложении 6 — на вопрос о месте поступает ответ о времени. Если бы ИИ не стремился сохранить буквенное содержание ответов и в примере указал вариант f и изменил глагол starts на finishes, выполнение задания не вызвало сложностей у обучающихся. Без проверки содержания модификации педагогом тест бы содержал логическую ошибку.

На основе проведенного эксперимента можно сформулировать следующие рекомендации по проектированию тестовых материалов с применением генеративного ИИ:

1. Четкое формулирование промпта. Запрос к ИИ должен содержать указание на тип задания, проверяемый навык, уровень сложности и требования к сохранению содержания. При необходимости в промпт можно добавлять дополнительные указания по работе модификации, например, изменить порядок предложений в задании, заменить правильные варианты ответов и т. д. Так снизится объем нагрузки от постредактирования заданий педагогом.
2. Верификация модифицированных заданий. Обязательная проверка преподавателем корректности языкового материала и соответствия учебным целям.
3. Постепенное внедрение. Целесообразно начинать с простых типов заданий (multiple choice, gap-filling) и постепенно переходить к более сложным.
4. Создание банка модифицированных заданий. Систематизация материалов для использования в различных группах и на различных этапах обучения.

А также можно вывести алгоритм интеграции генеративного ИИ в процесс подготовки тестовых материалов для преподавателя:

1. Этап декомпозиции: разбор теста на дидактические единицы (проверяемый навык, тип задания, уровень сложности).
2. Этап генерации: создание вариантов альтерации с четким и строгим промптом.
3. Этап критической оценки: проверка сгенерированного материала на соответствие кодификатору и уровню языка по CEFR.
4. Форматирование: приведение теста к единому стандарту оформления методического пособия, возможная перестановка вариантов ответов или предложений для исключения случаев академического мошенничества.

Проведенное исследование позволяет сделать вывод о значительном потенциале генеративного ИИ в области проектирования тестовых материалов по иностранному языку. Технологии ИИ способны существенно оптимизировать труд преподавателя, предоставляя возможность быстрой генерации вариативных заданий при сохранении их содержания и типологических характеристик.

Вместе с тем, результаты исследования подчеркивают необходимость сохранения ведущей роли преподавателя в процессе проектирования КИМ. Следовательно, ИИ следует рассматривать как вспомогательный инструмент, расширяющий возможности преподавателя, но не заменяющий его профессиональную экспертизу.

Дальнейшие исследования могут быть направлены на разработку методических рекомендаций по интеграции ИИ в процесс проектирования тестовых материалов на различных уровнях обучения и для различных типов образовательных организаций.

Литература:

1. Гез Н. И., Ляховицкий М. В., Миролюбов А. А. [и др.]. Методика обучения иностранным языкам в средней школе. — М.: Высшая школа, 1982. — 373 с.
2. Мильруд Р. П. Оценивание учащихся с помощью языкового тестирования: вопросы и ответы // Просвещение. Иностранные языки. — 2013. — URL: https://iyazyki.prosv.ru/page/187/ (дата обращения: 09.07.2026).
3. Молчанова О. П., Бурак И. Д., Щелокова С. В. Искусственный интеллект в преподавании управленческих дисциплин: возможности и риски // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. — 2025. — № 3. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-prepodavanii-upravlencheskih-distsiplin-vozmozhnosti-i-riski (дата обращения: 09.07.2026).
4. Спасенников В. В., Андросов К. Ю. Академическое мошенничество и мотивация учебной деятельности студентов современных университетов // Эргодизайн. — 2020. — № 2. — С. 72–80. — URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=42975752 (дата обращения: 09.07.2026).
5. Bygrave J. Roadmap B2. Teacher's Resource Book. — London: Pearson Education, 2020. — 278 p.
6. Kohnke L., Moorhouse B. L., Zou Di. ChatGPT for Language Teaching and Learning // RELC Journal. — 2023. — Vol. 54, No. 2. — P. 537–550.
7. OECD. Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education. — Paris: OECD Publishing, 2026. — URL: https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/01/oecd-digital-education-outlook-2026_940e0dd8/062a7394-en.pdf (дата обращения: 09.07.2026).
8. Warwick L., Williams D. Roadmap A2. Teacher's Book with Digital Resources & Assessment Package. — London: Pearson, 2020. — URL: https://www.pearson.de/catalog/product/view/id/42052/s/roadmap-a2-teachers-book-with-digital-resources-assessment-package-9781292227863/ (дата обращения: 09.07.2026).
9. Williams D., Crawford M. Roadmap A2+. Teacher's Book with Digital Resources and Assessment Package. — London: Pearson, 2021. — URL: https://www.labirint.ru/books/964793/ (дата обращения: 09.07.2026).