The article examines the potential for applying artificial intelligence technologies to develop foreign language communicative competence in middle school students. It analyzes the characteristics of the communicative approach, the importance of speaking practice, and the potential of generative language models in foreign language instruction. The paper substantiates the premise that the effectiveness of using artificial intelligence is determined not by the technological capabilities of the systems themselves, but by the conditions of their pedagogical application.

Keywords: artificial intelligence, foreign language communicative competence, English language teaching, generative language models, digital technologies.

Введение

Формирование иноязычной коммуникативной компетенции является одной из основных задач современного языкового образования. Несмотря на развитие коммуникативного подхода, организация полноценной речевой практики обучающихся остаётся сложной задачей. Ограниченность учебного времени, количество учащихся в классе и различия в уровне подготовки затрудняют создание условий для регулярного использования иностранного языка в общении.

Одним из перспективных направлений решения данной проблемы становится применение технологий искусственного интеллекта. Генеративные языковые модели позволяют организовывать диалоговое взаимодействие, моделировать коммуникативные ситуации и предоставлять индивидуальную обратную связь. Однако образовательный эффект определяется не самой технологией, а особенностями её включения в учебный процесс.

Цель статьи — анализ педагогического потенциала технологий искусственного интеллекта в формировании иноязычной коммуникативной компетенции обучающихся среднего школьного возраста и определение условий эффективного применения данных технологий в обучении английскому языку.

Современное понимание целей обучения иностранному языку связано с формированием способности использовать язык как средство общения. Данный подход отражён в ФГОС основного общего образования и общеевропейских рекомендациях по языковому образованию, где владение языком рассматривается через способность решать коммуникативные задачи в различных ситуациях взаимодействия [1; 2].

Иноязычная коммуникативная компетенция как цель обучения иностранному языку

Понятие коммуникативной компетенции связано с исследованиями D. Hymes, M. Canale, M. Swain и L. Bachman, которые показали, что владение иностранным языком невозможно свести только к знанию языковых правил. Оно включает способность использовать языковые средства с учётом ситуации общения и цели высказывания [3–5].

В отечественной методике данная идея получила развитие в трудах Е. И. Пассова, Н. Д. Гальсковой и Н. И. Гез. Исследователи подчёркивают, что коммуникативная компетенция формируется в процессе речевой деятельности, когда язык выступает средством решения практических задач общения [6; 7].

Именно поэтому применение искусственного интеллекта следует рассматривать как возможность расширения речевой практики. Если технология используется только для получения готовых ответов, её влияние на развитие коммуникативных умений ограничено. При организации диалогового взаимодействия она становится дополнительным средством формирования навыков общения.

Возможности применения искусственного интеллекта в обучении иностранному языку

Технологии генеративного искусственного интеллекта расширяют возможности организации речевой практики обучающихся. В отличие от традиционных цифровых средств, современные языковые модели способны поддерживать диалог, создавать коммуникативные ситуации и адаптировать задания к уровню подготовки пользователя.

Одним из основных преимуществ искусственного интеллекта является возможность увеличения объёма индивидуального общения на иностранном языке. В условиях школьного урока обеспечить каждому обучающемуся достаточное количество речевой практики сложно из-за временны́х ограничений и количества участников. Интеллектуальные системы позволяют моделировать диалоги, интервью, обсуждения и другие формы взаимодействия [8–10].

При этом использование искусственного интеллекта имеет образовательную ценность только при правильной организации деятельности. Технология не должна заменять самостоятельную работу обучающегося или использоваться исключительно для получения готовых ответов. Её основная функция заключается в создании условий для самостоятельного высказывания, аргументации, анализа ошибок и совершенствования речевых умений.

Современные исследования подтверждают необходимость педагогического сопровождения применения искусственного интеллекта. UNESCO подчёркивает важность ответственного использования генеративных технологий, развития цифровой грамотности и сохранения роли преподавателя в образовательном процессе [11]. Зарубежные исследователи отмечают возможности языковых моделей для персонализации обучения и предоставления обратной связи, одновременно указывая на необходимость контроля их применения [13; 14].

Отечественные авторы также рассматривают искусственный интеллект как дополнительное средство обучения иностранным языкам. П. В. Сысоев отмечает перспективность использования технологий искусственного интеллекта для организации индивидуальной и коммуникативно ориентированной работы обучающихся [8]. М. Н. Евстигнеев подчёркивает, что цифровые технологии должны дополнять деятельность преподавателя, сохраняя ведущую роль педагога в проектировании учебного процесса [10].

Для обучающихся среднего школьного возраста применение искусственного интеллекта имеет особое значение, поскольку позволяет учитывать их интерес к цифровым технологиям и потребность в самостоятельной деятельности. Однако эффективное использование таких инструментов возможно только при формировании у школьников понимания ИИ как средства развития речевой активности, а не как способа получения готового результата.

Педагогические условия использования искусственного интеллекта

Искусственный интеллект не формирует коммуникативную компетенцию автоматически. Его эффективность зависит от условий включения технологии в образовательный процесс.

Первым условием является сохранение активной позиции обучающегося. Наиболее продуктивными считаются задания, предполагающие диалог, выражение собственного мнения, анализ полученной информации и принятие коммуникативных решений.

Вторым условием выступает педагогическое сопровождение. Учитель определяет цели использования технологии, выбирает содержание заданий, контролирует результаты и помогает обучающимся критически оценивать ответы искусственного интеллекта [9; 10].

Необходимо учитывать и ограничения подобных технологий. Языковые модели могут создавать содержательно и грамматически корректные тексты, но при этом допускать ошибки или не учитывать особенности конкретной ситуации общения, поэтому работа с искусственным интеллектом должна сопровождаться развитием критического мышления и цифровой грамотности обучающихся [11; 12].

Использование ИИ возможно при обучении различным видам речевой деятельности: при обучении говорению — для моделирования диалогов и дискуссий, письму — для анализа структуры текста и языковых ошибок, при развитии лексических навыков — для создания дополнительных упражнений. Однако основной целью остаётся развитие способности использовать иностранный язык в реальных коммуникативных ситуациях.

Заключение

Технологии искусственного интеллекта обладают значительным потенциалом для формирования иноязычной коммуникативной компетенции обучающихся среднего школьного возраста. Основное преимущество данных технологий заключается в возможности расширения речевой практики, моделирования коммуникативных ситуаций и поддержки индивидуальной работы обучающихся.

Вместе с тем применение технологий искусственного интеллекта не является полноценной заменой традиционной методике обучения иностранным языкам. Результативность применения ИИ определяется педагогическими условиями: сохранением активности обучающегося, профессиональным сопровождением учителя и развитием цифровой грамотности.

Таким образом, образовательная ценность искусственного интеллекта заключается не в автоматизации отдельных учебных действий, а в создании дополнительных возможностей для использования иностранного языка как средства общения. При методически обоснованном применении технологии ИИ могут выступать эффективным дополнительным инструментом формирования коммуникативных умений.

Литература:

1. Федеральный государственный образовательный стандарт основного общего образования: приказ Министерства просвещения Российской Федерации от 31.05.2021 № 287 // Гарант.ру. — URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/401333920/
2. Council of Europe. Common European Framework of Reference for Languages: Learning, Teaching, Assessment. Companion Volume. — Strasbourg: Council of Europe Publishing, 2020.
3. Hymes, D. H. On Communicative Competence // Sociolinguistics. — Harmondswort: Penguin, 1972. — P. 269–293.
4. Canale, M. Theoretical Bases of Communicative Approaches to Second Language Teaching and Testing / M. Canale, M. Swain // Applied Linguistics. — 1980. — Vol. 1. — № 1. — P. 1–47.
5. Bachman, L. F. Fundamental Considerations in Language Testing. — Oxford: Oxford University Press, 1990. — 408 p.
6. Пассов, Е. И. Коммуникативный метод обучения иноязычному говорению. — 2-е изд. — Москва: Просвещение, 1991. — 223 с.
7. Гальскова, Н. Д. Теория обучения иностранным языкам. Лингводидактика и методика / Н. Д. Гальскова, Н. И. Гез. — Москва: Академия, 2006. — 336 с.
8. Сысоев, П. В. Технологии искусственного интеллекта в обучении иностранному языку // Иностранные языки в школе. — 2023. — № 3. — С. 6–16.
9. Дидактическая концепция цифрового профессионального образования и обучения / П. Н. Биленко, В. И. Блинов, М. В. Дулинов и др.; под науч. ред. В. И. Блинова — М.: Перо, 2019. — 98 с.
10. Евстигнеев, М. Н. Принципы обучения иностранному языку на основе технологий искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. — 2024. — Т. 29. — № 2. — С. 309–323.
11. UNESCO. Guidance for Generative AI in Education and Research. — Paris: UNESCO, 2023.
12. OECD. Digital Education Outlook 2023: Towards an Effective Digital Education Ecosystem. — Paris: OECD Publishing, 2023.
13. ChatGPT for Good? On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education / E. Kasneci, K. Sessler, S. Küchemann, [et al.] // Learning and Individual Differences. — 2023. — Vol. 103. — Article 102274.
14. Godwin-Jones, R. Distributed agency in second language learning and teaching through generative AI // Language Learning & Technology. — 2024. — Vol. 28. — № 2. — P. 5–30.