Педагогический потенциал генеративного искусственного интеллекта в формировании лингвоматематической компетенции

   Введение.

   Актуальность исследования обусловлена ростом числа иностранных студентов в российских вузах и необходимостью формирования у них лингвоматематической компетенции – способности вербализовать и интерпретировать математические формулы и программный код на русском языке.

   Традиционные методы преподавания русского языка как иностранного часто не обеспечивают необходимой гибкости для отработки этих узкоспециализированных навыков.

   Постановка задачи.

   Целью работы является разработка методологии применения генеративного искусственного интеллекта для целенаправленного формирования лингвоматематической компетенции у иностранных студентов технических специальностей.

   Методика и методология исследования. Исследование основано на сравнительном анализе результатов генерации учебных материалов тремя языковыми моделями (GigaChat, YandexGPT, DeepSeek) с использованием разработанной авторами типологии промптов (промпты-генераторы, промпты-анализаторы, промпты-конструкторы сценариев) и принципов промпт-инжиниринга. Оценка качества контента проводилась методом экспертного анализа.

   Результаты. Разработана и апробирована комплексная типология учебных промптов. Выявлены сильные и слабые стороны языковых моделей: YandexGPT демонстрирует структурную строгость, DeepSeek – ориентацию на комплексное развитие коммуникации, тогда как GigaChat показал наименее удовлетворительные результаты. Определены стратегии уточнения промптов для минимизации ошибок.

   Выводы. Доказано, что целевой промпт-инжиниринг позволяет трансформировать генеративный интеллект в эффективный инструмент создания персонализированных учебных материалов, преодолевающих разрыв между знанием языка и его применением в специальности. Преподаватель получает эффективный метод для оперативной генерации контекстуально-релевантных заданий.

1. Манаева Е. Н. Педагогические условия формирования математической языковой компетентности будущего учителя // Мир науки. Педагогика и психология. 2024. Т. 12, № 2. С. 34–47.

2. Kong S. C., Yang Y. A human-centered learning and teaching framework using genera-tive artificial intelligence for self-regulated learning development through domain knowledge learning in K-12 settings // IEEE Transactions on Learning Technologies. 2024. № 17. P. 1588–1599. DOI: 10.1109/TLT.2024.3392830

3. Lai J. W. Adapting self-regulated learning in an age of generative artificial intelligence chatbots // Future Internet. 2024. № 16 (6). P. 218. DOI: 10.3390/fi16060218

4. Аврааменко И. В. Уроки русского для иностранцев: техники и возможности генеративного ИИ // Вестник лингводидактики. 2024. Т. 10, № 2. С. 45–59.

5. Дзюба Е. В. Уроки русского для иностранцев: техники искусственного интеллекта или искусство техники? // Русистика. 2024. № 2. С. 242–261.

6. Богатова С. М., Фрезе О. В. Дидактические возможности нейросетей в обучении иностранным языкам // Современное педагогическое образование. 2024. № 3. С. 187–192.

7. Вовк Е. В. Методы искусственного интеллекта в учебном процессе высшей школы // Проблемы современного педагогического образования. 2022. № 77–1. С. 109–112.

8. Долинский М. С. Направления использования генеративного искусственного интеллекта при начальном обучении программированию в университетах // КИО. 2024. № 2. С. 85–96.

9. Раицкая Л. К., Ламбовска М. Р. Перспективы применения ChatGPT для высшего образования : обзор международных исследований // Интеграционные технологии в образовании и науке. – 2024. – № 1. – С. 10–21.

10. Соколова М. Е. ChatGPT и промпт-инжиниринг: о перспективах внедрения генеративных нейросетей в науке // Науковедческие исследования. 2024. № 1. С. 92–109.

11. Семёнкина И. А., Прусакова П. В. Применение инструментов искусственного интеллекта в преподавании иностранного языка : теоретический обзор // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2025. Т. 18, № 1. С. 384–392.

12. Сысоев П. В., Филатов Е. М. Технологии искусственного интеллекта в обучении русскому языку как иностранному // Русистика. 2024. № 2. С. 300–317.

13. Козловцева Н. А. Потенциал применения VR-технологий в обучении русскому языку как иностранному // Муниципальное образование: инновации и эксперимент. 2024. № 1 (104). С. 65–67.

14. Хомутова Т. Н. Язык для специальных целей (LSP): вопросы теории // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Лингвистика. 2007. № 15 (87). С. 55–62.

15. Хакимов Х. И. Когнитивная лингвистика: подход к языку как целостному когнитивному феномену // Вестник науки и образования. 2022. № 6–2 (126). С. 40–43.

16. Алферьева-Термсикос В. Б. Промпт-инжиниринг как стратегия формирования информационной культуры обучающихся // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 9–1 (96). С. 10–15.

17. Hartley K., Hayak M., Ko U. H. Artificial intelligence supporting independent student learning: An evaluative case study of chatGPT and learning to code // Education Sciences (Basel). 2024. № 14 (2). P. 120. DOI: 10.3390/educsci14020120

18. Kildė L. The Integration of Generative AI in Foreign Language Teacher Education : A Systematic Literature Review // Pedagogy. 2024. № 154 (2). P. 5–26. DOI: 10.15823/p.2024.154.1

19. Lee H. Y., Chen P. H., Wang W. S., Huang Y. M., Wu T. T. Empowering ChatGPT with guidance mechanism in blended learning: Effect of self-regulated learning, higher-order thinking skills, and knowledge construction // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2024. № 21 (1). URL: https://educationaltechnologyjournal.springeropen.com/articles/10.1186/s41239-024-00447-4 doi: 10.1186/s41239-024-00447-4 (дата обращения: 17. 09. 2025).

20. Suriano R., Plebe A., Acciai A., Fabio R. A. Student interaction with ChatGPT can pro-mote complex critical thinking skills // Learning and Instruction. 2025. № 95. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0959475224001385 doi: 10.1016/j.learninstruc.2024.102011 (дата обращения: 17. 09. 2025).

21. Tang K. S., Cooper G., Rappa N., Cooper M., Sims C., Nonis K. A dialogic approach to transform teaching, learning & assessment with generative AI in secondary education: a proof of concept // Pedagogies: An International Journal. 2024. № 19 (3). P. 493–503. DOI: 10.1080/1554480X.2024.2379774