Работа посвящена обоснованию и эмпирической проверке эффективности системной интеграции трех ИИ-инструментов (TTS, LLM, SRS) в методику обучения Русскому как иностранному (РКИ) на нулевом уровне (А0). Актуальность исследования определяется критическим дефицитом лексической базы и фонетической неточностью у начинающих, что препятствует формированию устойчивого устного вывода. Цель исследования – создать и апробировать модель обучения, обеспечивающую ускоренное и устойчивое формирование базовой лексики и многокомпонентной фонетической точности (ударение, интонация, ритм) в краткосрочном вводном периоде. 14-дневный эмпирический эксперимент проведен на базе индивидуальной самостоятельной работы одного испытуемого (N=1), приступающего к изучению языка. Работа велась в иммерсивной цифровой среде, объединяющей ежедневный стандартизированный ввод (NaturalReaders/TTS), алгоритмическое повторение (Anki/SRS) и корректируемую диалоговую практику (ChatGPT/LLM). Оценка включала ежедневную самооценку TTS-ввода, оценки LLM по четырем фонетическим параметрам и анализ метрик SRS. Наблюдались существенные положительные тенденции: ускоренное улучшение фонетических параметров отмечено к пятому – десятому дню, после чего наступило плато (одиннадцатый – четырнадцатый дни). Коэффициент удержания лексики устойчиво вырос с примерно 60% до примерно 88% за период, с сохранением высокой точности повторений при интервалах более одного дня. Дополнительно зафиксирован рост медианы легкости (EF%), подтверждающий устойчивость запоминания. Выявлена нелинейная динамика: максимальный эффект достигается при системном сочетании инструментов, где TTS формирует просодический ориентир, SRS обеспечивает устойчивость, а LLM ускоряет переход к продуктивному выводу. Сделан вывод о преимуществах интегративной модели и целесообразности ее психолингвистической ориентации на подготовительном этапе. Даны методические рекомендации для перехода от «точности» к «беглости/прагматическому переносу».
The work is devoted to substantiating and empirically verifying the effectiveness of the systemic integration of three AI tools (Anki/SRS, NaturalReaders/TTS, and ChatGPT/LLM) into the methodology of teaching Russian as a Foreign Language (RFL) at the zero level (A0). The relevance of the research is determined by the critical shortage of vocabulary and phonetic inaccuracy in beginners, which hinders the formation of stable oral output. The purpose of the study is to create and test an accelerated learning model that ensures the stable formation of basic vocabulary and multi-component phonetic accuracy (stress, intonation, rhythm) during a short 14-day introductory period. A 14-day empirical experiment was conducted based on the self-study of a single subject (N=1) beginning language acquisition. The methodology involved an immersive digital environment combining daily standardized input (TTS), algorithmic repetition (SRS), and corrective dialogue practice (LLM). Assessment included daily self-evaluation of TTS input, LLM ratings across four phonetic parameters, and analysis of objective SRS metrics. Key results showed: accelerated improvement in phonetic parameters was noted by the 5th–10th day, followed by a plateau (11th–14th days). High repetition accuracy was recorded at intervals greater than one day, along with a steady increase in vocabulary retention (approximately 60% to 88%) despite increasing intervals and ease factor. The data confirm the positive synergistic chain of simulated input – corrected output – sustained repetition . The conclusion is made about the advantages of the integrative model and the viability of its psycholinguistic orientation at the preparatory stage. Methodological recommendations are provided for transitioning from accuracy to fluency and pragmatic transfer .