23.10.2026 состоялось второе в осеннем семестре 2026-27 учебного года заседание постоянно действующего научного семинара «Язык. Культура. Профессия», организатором которого выступает кафедра иностранных языков РГГУ.
Семинар включен в официальный перечень научных мероприятий РГГУ на 2026 г.
В фокусе научного семинара находилось обучение иностранному языку в эпоху генеративного искусственного интеллекта в двух ипостасях - продуктивное и контрпродуктивное.
Генеративный ИИ всё заметнее входит в обучение иностранным языкам. Новые исследования высшего образования выделяют среди возможных преимуществ ИИ персонализированное обучение и обратную связь, эмоциональную поддержку, развитие языковых навыков, а также помощь преподавателям, обеспечивая продуктивное обучение. Наиболее убедительные сценарии предполагают, что ИИ помогает студенту думать и практиковаться, но не подменяет его работу. Спикер научного семинара О.П. Алексеева привела схему практического применения, где ИИ даёт поддержку, а языковой выбор и итоговая работа остаются за обучающимся, но одновременно отметила и двойственность эффекта ИИ: он помогает учиться, когда поддерживает активную работу студента, но может мешать, если начинает выполнять учебную задачу вместо него. В языковом обучении бездумное использование ИИ ведет к «контрпродуктивному обучению» — ситуации, когда затраченные усилия не только не приближают к цели, но и отдаляют от нее, подменяя осознанный речевой поступок когнитивным делегированием. Спикером был представлено определение продуктивного обучения ИЯ с ИИ как процесса, опирающегося на интеллектуальный «скаффолдинг» и автономное принятие речевых решений студентом. Исследователем выявлены маркеры контрпродуктивности: идиосинкразия (смысловые и идеологические искажения) нейросетей, статичность и предсказуемость генерируемых текстов, подмена речевого поступка репродукцией.
Опираясь на систематический обзор эмпирических исследований по языковому образованию, О.П. Алексеева показала, что ИИ может расширять доступ к персонализированной поддержке, но способен и усиливать неравенство — из-за различий в инфраструктуре и цифровой грамотности, алгоритмических предубеждений и доминирования английского языка в технологической среде.
На конкретных примерах автор аргументированно продемонстрировала, что эффективность интеграции ИИ зависит не от самого инструмента, а от педагогического целеполагания. Успешное обучение требует отказа от полной автоматизации в пользу проектирования заданий, стимулирующих глубокую поисковую деятельность. Ключевой критерий продуктивности — смещение фокуса с выбора «правильного ответа» на совершение студентом осознанного коммуникативного акта.
Обсуждалось, что стратегический курс на «цифровую зрелость» вузов требует переосмысления роли педагога: от транслятора знаний к методисту диалога «студент–ИИ». При этом скорость генерации контента нейросетями многократно опережает возможности его педагогической верификации, что создает риски обеспечения качества языковой подготовки.
Целью семинара видится анализ понятия продуктивного и контрпродуктивного использования генеративного ИИ при обучении иностранному языку и осмысление методических ориентиров для проектирования продуктивных языковых задач. На семинаре была сформулирована задача преподавателя — определить, какую учебную работу студент должен выполнить самостоятельно — и сделан вывод: генеративный ИИ сам по себе не делает обучение ни продуктивным, ни контрпродуктивным. Его образовательная ценность зависит от того, помогает ли он студенту активнее практиковать язык и осмысливать ошибки — или просто производит за него ответ.
Материалом научных изысканий исследователя послужили данные педагогической практики использования генеративных нейросетей (Character AI) для тренировки говорения и письма (Notion, ChatGPT).
Планируется продолжение работы по написанию исследовательских статей для публикации в научном журнале Вестник РГГУ, серии "Психология. Педагогика. Образование».
Руководитель научного семинара: И.И. Воронцова, канд. филол. наук, доцент.
