emremr Управление образованием: теория и практикаEducation Management Review 2311-2174 Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М. 10.25726/r2764-2977-8562-g2655 NEW MANAGEMENT TECHNOLOGIES IN PEDAGOGYНОВЫЕ УПРАВЛЕНЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПЕДАГОГИКЕ Стратегии, позволяющие избежать упрощения интерпретации с помощью искусственного интеллекта при преподавании иностранной литературы в эпоху цифрового интеллектаStrategies to avoid the simplification of AI interpretation in foreign literature teaching in the digital intelligence era Сюй Лаймэй 68340775@qq.com Лу Цюпин 68340775@qq.com Чанчуньский университет, 130022, Китай, провинция Цзилинь, г. Чанчунь, ул. Вэйсинлу, д. 6543 2025 30 10 2025 1510-2121Управление образованием: теория и практикаEducation Management Review202 208 Это исследование направлено на изучение причин упрощения интерпретации с помощью искусственного интеллекта и предложение целенаправленных стратегий обучения, позволяющих сбалансировать технологическую эффективность и гуманистическую глубину в обучении иностранной литературе. Анализируя ограничения наборов данных для обучения ИИ, сходимость алгоритмической логики и чрезмерную зависимость преподавателей от инструментов ИИ, авторы исследования разрабатывают модель двухпредметной интерпретации «ИИ + преподаватели-студенты», интегрированные учебные модули «технология + гуманитарные науки» и оптимизируют адаптируемость инструментов ИИ к обучению. Полученные результаты свидетельствуют о том, что эти стратегии могут эффективно смягчить проблему упрощения интерпретации с помощью искусственного интеллекта, развить у учащихся критическое мышление и способности к восприятию литературы, а также способствовать здоровому развитию преподавания иностранной литературы в эпоху цифрового интеллекта. Эта статья вносит свой вклад в теоретическое исследование литературного образования, интегрированного с использованием искусственного интеллекта, и предлагает практические рекомендации для начинающих преподавателей иностранных языков.This study aims to explore the causes of AI interpretation simplification and propose targeted teaching strategies to balance technological efficiency and humanistic depth in foreign literature education. By analyzing the limitations of AI training datasets, the convergence of algorithm logic, and teachers’ over-reliance on AI tools, the research constructs a «AI + Teachers-Students» dual-subject interpretation model, designs «technology + humanities» integrated teaching modules, and optimizes the teaching adaptability of AI tools. The findings suggest that these strategies can effectively mitigate the simplification of AI interpretation, enhance students’ critical thinking and literary appreciation abilities, and promote the healthy development of foreign literature teaching in the digital intelligence era. This paper contributes to the theoretical exploration of AI-integrated literary education and offers practical guidelines for front-line foreign language teachers.AI interpretationforeign literature teachingdigital intelligence eradual-subject modelcritical thinkingинтерпретация с помощью искусственного интеллектапреподавание иностранной литературыэра цифрового интеллектадвухпредметная моделькритическое мышление issue-cover Dong X., Su H. The multidimensional path of Teaching and Research: from literary ethics criticism to foreign literature teaching and research – interview with professor Su Hui // Journal of Guangdong University of Foreign Studies. 2023. № 34(1). pp. 18-33. Duan J., Yan K. The aesthetic significance of AI generated art and post human technology // Academic digest of humanities in higher education. 2024. № 41(1). pp.121-122. Guo W., Wang Y. On the teaching of foreign literature in the information age // World literature review (Higher education edition). 2024. № 2. pp. 201-205. Nie Zh. Scientific choice and AI literature // Foreign literature research. 2024. № 46(3). pp. 8-17. Wang Zhuo, Zhang Xiuzhi. Application of the output driven hypothesis theory in foreign literature teaching in universities: a case study of Chinese language and literature majors (Teacher education majors) // Heilongjiang education (Higher education research and evaluation). 2024. № 3. pp. 83-85. Wu W., Liu X. From Black Box to Transparent Box: ethical review of ai literature creation process // Technology communication. 2024. № 16(18). рр. 12-14. Zeng Wei. Criticism of AI Literature: Path, Paradigm, and Focus // Yunnan social sciences. 2024. № 5. рр. 160-171. Zheng J. Experimental creation and text interpretation of ai generated literature // Journal of Guizhou University for Nationalities (Philosophy and social sciences edition). 2024. № 2. рр. 122-137.