Организация внеурочной деятельности по иностранному языку (включающая в себя среди других также подготовку к олимпиадам и конкурсам) требует от преподавателей создания системного банка заданий по необходимым темам в рамках этих мероприятий.

При подготовке заданий на аудирование педагоги сталкиваются с рядом трудностей:

1. сложность подбора готового текста с необходимой лексикой в нем, в том числе и аутентичного;
2. необходимость качественного звучания аудио, включая возможность изменения темпа, акцента, постановки пауз.

Сервисы искусственного интеллекта и технологии синтеза речи позволяют выстроить схему работы для регулярной подготовки заданий, включающую этапы: составления списка лексики по заданной теме, поиск/генерацию текста для озвучивания, сам процесс озвучивания, подготовку заданий и сохранение аудиофайла в тематическом банке материалов. [1; 3]

Цель статьи — разработка практического алгоритма использования ИИ‑инструментов для создания тематических аудиоматериалов для использования во внеурочной деятельности (в том числе для подготовки к конкурсам / олимпиадам).

Цель определяет задачи:

1. Рассмотреть наиболее эффективные ИИ-инструменты для подготовки заданий по аудированию на основе разработанных критериев;
2. Описать пошаговый алгоритм работы с выбранными инструментами;
3. Привести примеры работы с пошаговым алгоритмом на примере составления заданий с монологической и диалогической речью.

Выбор инструментов искусственного интеллекта для создания заданий на аудирование был обусловлен следующими критериями:

1. Простота использования и интуитивно понятный интерфейс.
2. Отсутствие платы за использование.
3. Качество звучания аудиозаписей.
4. Техническая возможность установки и применения в условиях Петрозаводского ПКУ.

Чат GPT как инструмент генерации текста для последующего создания аудиоматериалов в рамках темы отвечает за следующие задачи: [1]

1. Создание тематического текста по ключевым словам.
2. Трансформация материала под нужный формат (монолог, интервью, диалог);
3. Формирование заданий по аудированию: True/False/Not stated (Верно/неверно/не указано в тексте), multiple choice (выбор варианта ответа), заполнение пропусков и пр.

При этом преподавателю следует проверять текст и задания с методической точки зрения и производить корректировки, если такие необходимы.

ПО Balabolka в данной статье рассматривается, как основной практичный и доступный инструмент синтеза речи при создании тематических аудиоматериалов. [2; 3]

Balabolka — программа TTS, которая преобразует подготовленный текст в речь с использованием установленных в системе синтезаторов речи и позволяет сохранить результат в аудиофайл. [2; 3]

Среди преимуществ программы, следует выделить: отсутствие платы за использование, что позволяет без ограничений по бюджету создавать необходимое количество материалов; понятный интерфейс программы позволяет реализовать простой алгоритм создания аудио от обычного текста до получения готового аудиофайла, озвученного необходимым голосом и в нужном темпе. Также данный продукт подходит для использования в условиях Петрозаводского ПКУ, так как он автономен, и технически возможен для использования в данном учреждении. Наконец, с помощью Balabolka, удобно перезаписывать аудио после правок текста, взятого за основу задания, что особенно важно при подготовке к олимпиадам и конкурсам, где формулировки должны быть выверены. [2; 3]

Таким образом, Balabolka решает главную задачу внеурочной подготовки: быстро и бесплатно производить большое количество аудиоматериалов под конкретную тему. [2]

Наряду с Balabolka существуют ряд других сервисов для синтезирования речи, которые можно подключать точечно, когда важны специфические возможности звучания или, например, когда требуется создать задание с использованием диалогической речи.

ПО Genny от LOVO удобно применять, если требуется диалог с разными дикторами, а также когда нужно изменить манеру речи говорящих и приблизить ее к реальной. [4]

Еще один сервис для синтезирования речи ElevenLabs часто выбирают за более «живую» подачу и естественную интонацию; такой вариант может быть полезен для отдельных сложных текстов (например, для финальной версии лучших материалов банка по аудированию). [5]

Murf нередко применяют как сервис для озвучивания учебных мини‑подкастов и более «оформленных» аудиофрагментов, где важна презентационная подача. [6]

В контексте повседневной внеурочной работы эти решения логичнее рассматривать как дополнение, а не замену: они могут зависеть от интернета, условий доступа и прочего. Поэтому при построении стабильной системы подготовки банк аудирования практичнее базировать на ПО Balabolka, а остальные перечисленные сервисы подключать по необходимости. Например, для создания диалогов и использования большего количества голосов. [2; 4; 5; 6]

Алгоритм создания тематических материалов для аудирования включает в себя следующие этапы:

1. Определение темы, лексики ( ключевые слова ), взятых за основу будущих материалов, и формат задания (монологическое / диалогическое высказывание)
2. Генерация или подбор подходящего текстового материала [1]
3. Редактура получившегося текстового материала (проверка правильного использования грамматических структур и лексики; фактологическая проверка, при необходимости)
4. Озвучивание готового текста в Balabolka (с настройкой параметров голоса, темпа речи, пауз и пр.) и создание аудиофайла. [2; 3]

Если необходимо создать диалог, возможны два варианта:

1. создать диалог в Balabolka и затем “склеить” фрагменты с помощью вспомогательного ПО; [2]
2. использовать облачный сервис для синтезирования речи, типа Genny (от Lovo); [4]
3. создание задания к аудированию в чате GPT [1]

На основе финальной версии текста генерируются задания нужного формата. Это могут быть вопросы по тексту аудирования, задания True/False/Not stated (верно / неверно/ не указано в тексте) и пр. Далее преподаватель сверяет задания с аудио и при необходимости упрощает или усложняет формулировки. [1]

Таким образом, итоговый комплект для аудирования включает в себя: аудиофайл; бланк с заданиями для обучающихся; ключи; скрипт для работы после прослушивания.

Рассмотрим практические примеры создания заданий на аудирование по описанной технологии:

1. Монологическая речь (фрагмент задания)

С помощью gpt чата на основе ключевых слов был сгенерирован и отредактирован следующий текст и задание к нему (ответить на вопросы): [1]

The street art scene in Melbourne’s laneways has changed a lot because of globalization. Artists from around the world now visit the city to paint, leaving their marks on Hosier Lane and other famous spots. You can see influences from Japan, South America, and Europe all in one place. This mix of cultures has made Melbourne’s art scene richer and more diverse, showing how local traditions can grow stronger when they meet global ideas.

1. Which international influences are mentioned as visible in Melbourne’s laneways?
2. How has globalization changed the local street art scene?
3. How does the mix of global and local ideas affect local traditions?

Затем весь материал был озвучен в программе Balabolka с установкой необходимых параметров речи. [2; 3]

2. Диалогическая речь (фрагмент задания)

На основе представленного в первом задании текста с помощью gpt чата был сгенерирован и отредактирован диалог и составлено задание, где необходимо было отметить являются ли утверждения верными и дозаказать это, услышав необходимую информацию в тексте аудиозаписи. [1]

Ann: Have you ever noticed how Melbourne's street art scene reflects the city’s culture?

Tom: Definitely. It’s like an ongoing expression of identity, but at the same time, it often becomes a source of conflict.

True/false statements:

1. Melbourne’s street art scene is a reflection of the city’s culture and constantly changes.

2. Street art in Melbourne is viewed by everyone as vandalism.

3. Some people believe street art challenges the hegemony of traditional art institutions.

Для диалогической речи (где участвует два собеседника) удобны утверждения True/False, в которых проверяется умение слышать уточнения и модальные маркеры («some people believe…», «not everyone…», «often becomes…»). При подготовке диалогов особенно ценна возможность озвучить реплики разными голосами — здесь могут пригодиться Genny от Lovo или другие облачные сервисы. Тем не менее, при регулярной работе базовую часть банка рационально продолжать создавать через ПО Balabolka, а диалоги «повышенной реалистичности» выделять как отдельный слой материалов. [2; 4; 5; 6]

Во внеурочной подготовке по иностранному языку применение ИИ и инструментов для синтеза речи позволяет выстроить понятный цикл создания заданий на аудирование. Наиболее практичным инструментом для такой работы является Balabolka как бесплатный и простой инструмент TTS, обеспечивающий создание аудиофайлов локально. [2; 3]

Облачные сервисы синтеза речи (LOVO/Genny, ElevenLabs, Murf) уместно использовать точечно для усложненных задач (составление диалогов). [4; 5; 6]

QR-код для доступа к полной версии заданий

Литература:

1. OpenAI. ChatGPT (веб‑приложение/модель генерации текста). — Текст: электронный // OpenAI: [сайт]. — URL: https://chat.openai.com/ (дата обращения: 19.02.2026).
2. Balabolka (программа синтеза речи; официальный сайт). — Текст: электронный // Cross+A: [сайт]. — URL: https://www.cross-plus-a.com/balabolka.htm (дата обращения: 20.02.2026).
3. Microsoft. Speech API (SAPI) overview (документация по интерфейсам речи Windows). — Текст: электронный // Microsoft Learn: [сайт]. — URL: https://learn.microsoft.com/en-us/previous-versions/windows/desktop/ms720163(v=vs.85) (дата обращения: 22.02.2026).
4. LOVO AI. Genny: AI Voice Generator / Text to Speech. — Текст: электронный // LOVO: [сайт]. — URL: https://lovo.ai/ (дата обращения: 22.02.2026).
5. ElevenLabs. AI Voice Generator / Text to Speech. — Текст: электронный // ElevenLabs: [сайт]. — URL: https://elevenlabs.io/ (дата обращения: 24.02.2026).
6. Murf AI. Text to Speech. — Текст: электронный // Murf: [сайт]. — URL: https://murf.ai/text-to-speech (дата обращения: 22.02.2026).