Статья раскрывает несоответствие между масштабным внедрением цифровых платформ в языковом образовании вузов Китая и ограниченной педагогической отдачей, формулируя цель систематизировать фактические практики, выявить наиболее эффективные модели и барьеры, а также предложить обоснованные рекомендации к масштабированию. Эмпирическая база охватывает 30 университетов программы «Двойной первый класс» (2021-2023), сочетая анкетирование 2150 студентов и 450 преподавателей, 45 полуструктурированных интервью с руководителями и методистами, контент-анализ 150 рабочих программ и анализ лог-файлов LMS в 5 вузах; применены SPSS 28 (дескриптивная статистика, корреляционный анализ, ANOVA) и NVivo 12 (тематическое кодирование), теоретическую рамку составили модели SAMR и TPACK. Получены подтверждения высокой инфраструктурной насыщенности при невысокой интенсивности и «замещающем» использовании базовых средств: LMS (уровень внедрения 98,4%) и видеоконференции (99,1%) задействуются в среднем 2,15 и 1,85 ч/нед. с умеренной удовлетворенностью, тогда как мобильные приложения (5,75 ч/нед., удовлетворенность 4,61) и интерактивные ИИ-платформы (3,20 ч/нед., 4,18) демонстрируют статистически значимую положительную связь с академическими результатами (r=0,38 и r=0,52, p 0,001). Оценка преподавателей фиксирует специализацию инструментов по компетенциям: мультимедиа – для аудирования (9,14/10), интерактивные тексты – для чтения (8,91), совместные редакторы – для письма (9,27), тогда как развитие спонтанной устной речи лучше всего поддерживают диалоговые ИИ-платформы (8,76), оставаясь зоной методических ограничений. Барьеры носят преимущественно организационно-методический характер: недостаточная методическая подготовка преподавателей (71,3%), дефицит времени (65,4%), несоответствие ресурсов учебным программам (45,1%). Обсуждение подчеркивает необходимость перехода от экстенсивной цифровизации к экосистемному дизайну курсов с привязкой инструментов к дидактическим целям, перестройку методической работы, создание центров цифровой педагогики, мотивационных механизмов и метрик эффективности. Выводы подтверждают, что устойчивый прирост качества возможен при инвестировании в человеческий капитал, интеграции адаптивной аналитики и расширении практик, основанных на активном взаимодействии, персонализации и рефлексии.
The article reveals the gap between the large-scale implementation of digital platforms in university language education in China and their limited pedagogical impact. It aims to systematize actual practices, identify the most effective models and barriers, and offer evidence-based recommendations for scaling up. The empirical base covers 30 universities of the Double First-Class program (2021-2023), combining a survey of 2,150 students and 450 teachers, 45 semi-structured interviews with administrators and methodologists, content analysis of 150 syllabi, and analysis of LMS log files at 5 institutions. SPSS 28 (descriptive statistics, correlation analysis, ANOVA) and NVivo 12 (thematic coding) were applied, with SAMR and TPACK models serving as the theoretical framework. The findings confirm a high level of infrastructural saturation alongside low intensity and mostly substitutive use of basic tools: LMS (adoption rate 98,4%) and video conferencing (99,1%) are used on average 2,15 and 1,85 hours per week, with moderate satisfaction. In contrast, mobile applications (5,75 hours/week, satisfaction 4,61) and interactive AI platforms (3.20 hours/week, 4,18) show a statistically significant positive correlation with academic performance (r=0.38 and r=0.52, p 0.001). Teachers’ assessments point to a functional differentiation of tools by competencies: multimedia for listening (9,14/10), interactive texts for reading (8,91), collaborative editors for writing (9,27), while the development of spontaneous oral speech is best supported by conversational AI platforms (8,76), yet remains methodologically challenging. The barriers are mainly organizational and methodological: insufficient teacher training (71,3%), lack of time (65,4%), and mismatch between digital resources and curricula (45,1%). The discussion emphasizes the need to shift from extensive digitalization to an ecosystemic course design linking tools to didactic goals, restructure methodological work, establish digital pedagogy centers, and create motivation mechanisms and effectiveness metrics. The conclusions confirm that sustainable quality growth is achievable through investment in human capital, integration of adaptive analytics, and expansion of practices based on active interaction, personalization, and reflection.