ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Интеграция технологий искусственного интеллекта в формирование фонетико-фонологической компетенции обучающихся

Авторы

  • Анна Витальевна Высоцкая Приазовский государственный технический университет – филиал Национального исследовательского Московского государственного строительного университета (НИУ МГСУ), 287500, Россия, Донецкая Народная Республика, г. Мариуполь, ул. Университетская, д. 7
  • Вита Ивановна Слободянюк https://orcid.org/0009-0004-6295-5045 Приазовский государственный технический университет – филиал Национального исследовательского Московского государственного строительного университета (НИУ МГСУ), 287500, Россия, Донецкая Народная Республика, г. Мариуполь, ул. Университетская, д. 7
DOI: 10.25726/u2374-2804-3095-f

Как цитировать

ГОСТ Высоцкая А. В., Слободянюк В. И. Интеграция технологий искусственного интеллекта в формирование фонетико-фонологической компетенции обучающихся // Управление образованием: теория и практика. 2026. Т. 16. № 4. С. 420-428. DOI: 10.25726/u2374-2804-3095-f
APA Высоцкая, А. В. & Слободянюк, В. И. (2026). Интеграция технологий искусственного интеллекта в формирование фонетико-фонологической компетенции обучающихся. Управление образованием: теория и практика, 16(4), 420-428. https://doi.org/10.25726/u2374-2804-3095-f

Аннотация

Статья посвящена возможностям интеграции технологий искусственного интеллекта (далее ИИ) в формирование фонетико-фонологической компетенции обучающихся иностранному языку. Актуальность работы определяется расширением практики использования интеллектуальных технологий в языковом образовании при недостаточной разработанности методических подходов к их применению в области произношения. Большинство существующих исследований рассматривает отдельные ИИ-инструменты, тогда как вопросы их включения в целостную систему обучения произношению остаются открытыми. Цель работы — теоретически обосновать принципы и механизмы интеграции технологий искусственного интеллекта в формирование фонетико-фонологической компетенции обучающихся. Методологическую основу составляют коммуникативно-деятельностный, компетентностный и дискурсивный подходы, а также положения цифровой лингводидактики. В исследовании использованы методы анализа научной литературы, теоретического синтеза и концептуального моделирования. На основе анализа современных отечественных и зарубежных исследований выделены три принципа интеграции технологий ИИ в обучение произношению: многоуровневой организации формирования фонетико-фонологической компетенции, коммуникативной обусловленности произносительных навыков и функционального распределения педагогических и технологических средств. Описаны три механизма их реализации: автоматизированная диагностика речевых параметров, персонализированная корректирующая обратная связь и координация автоматизированной и педагогической поддержки. Показано, что педагогическая эффективность технологий ИИ определяется не их техническими характеристиками, а характером включения в систему обучения: согласованием автоматизированной обратной связи с педагогическим сопровождением учебного процесса. Предложенная модель задаёт основу для проектирования лингводидактических систем, объединяющих возможности цифровых технологий с профессиональной деятельностью преподавателя.

Ключевые слова

фонетико-фонологическая компетенция искусственный интеллект цифровая лингводидактика обучение иностранным языкам произносительные навыки автоматизированная обратная связь технологии распознавания речи лингводидактическое моделирование

Библиографические ссылки

Авраменко А.П., Тарасов А.А. Технология распознавания речи искусственным интеллектом для развития устно-речевых умений при подготовке к ЕГЭ // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 60-67.

Гальскова Н.Д., Гез Н.И. Теория обучения иностранным языкам. Лингводидактика и методика: учеб. пособие. 6-е изд., стер. М.: Академия, 2009. 333 с.

Лысенко В.В., Иванцова Ю.А., Никитина Е.В. Интеграция искусственного интеллекта в обучение иностранному языку студентов морских специальностей: подготовка к профессиональному собеседованию // Российский журнал образования и психологии. 2025. Т. 16. № 2. С. 232-257.

Полюдова Е.Н. Искусственный интеллект в преподавании иностранных языков: опыт использования в высшем образовании // Открытое образование. 2025. Т. 29. № 4. С. 4-18.

Сизова Е.В. Искусственный интеллект и иммерсивные технологии в отечественной и зарубежной лингводидактике: аналитический обзор // Мир науки. Педагогика и психология. 2024. Т. 12. № 6.

Стародубцев В.А., Нерадовская О.Р. Искусственный интеллект и иммерсивные технологии в высшем педагогическом образовании // Открытое образование. 2024. Т. 28. № 2. С. 13-23.

Сысоев П.В. Технологии искусственного интеллекта в обучении иностранному языку // Иностранные языки в школе. 2023а. № 3. С. 6-16.

Сысоев П.В., Филатов Е.М., Сорокин Д.О. Чат-боты в обучении иностранному языку: проблематика современных работ и перспективы предстоящих исследований // Вестник Московского университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2023б. Т. 26. № 3. С. 46-59.

Титова С.В. Цифровые технологии в языковом обучении: теория и практика: монография. М.: Эдитус, 2017. 247 с. ISBN 978-5-00058-548-1.

Титова С.В., Староверова М.В. Этапы цифровизации языкового образования в ХХ–ХХI вв. // Вестник Московского университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2023. Т. 26. № 3. С. 25–45. DOI 10.55959/MSU-2074-1588-19-26-3-2.

Титова С.В., Харламенко И.В. Подготовка педагогических кадров к использованию искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам // Вестник Московского университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2025. Т. 28. № 1. С. 66-84.

Федотова Н.Л., Го Х. Возможности использования инструментов искусственного интеллекта в преподавании русского языка как иностранного // Вестник Костромского государственного университета. Серия: Педагогика. Психология. Социокинетика. 2025. Т. 31, № 4. С. 95–103. DOI: 10.34216/2073-1426-2025-31-4-95-103.

Byram M. Teaching and Assessing Intercultural Communicative Competence: Revisited. 2nd ed. Bristol: Multilingual Matters, 2021. 177 p.

Chapelle C.A. The Concise Encyclopedia of Applied Linguistics. Hoboken: Wiley-Blackwell, 2020. 1288 p.

Cutler A. Native Listening: Language Experience and the Recognition of Spoken Words. Cambridge, MA: MIT Press, 2012. 576 p.

Du J., Daniel B.K. Transforming Language Education: A Systematic Review of AI-powered Chatbots for English as a Foreign Language Speaking Practice // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2024. Vol. 6. Article 100230.

Godwin-Jones R. Big Data and Language Learning: Opportunities and Challenges // Language Learning and Technology. 2021. Vol. 25. № 1. pp. 4-19.

Godwin-Jones R. Distributed Agency in Language Learning and Teaching through Generative AI // Language Learning and Technology. 2024. Vol. 28. № 2. pp. 5-30.

Kohnke L., Moorhouse B.L., Zou D. ChatGPT for Language Teaching and Learning // RELC Journal. 2023. Vol. 54. № 2. pp. 537-550.

Levis J.M. Revisiting the Intelligibility and Nativeness Principles // Journal of Second Language Pronunciation. 2020. Vol. 6. № 3. pp. 310-328.

McCrocklin S. Pronunciation Learner Autonomy: The Potential of Automatic Speech Recognition // System. 2016. Vol. 57. pp. 25-42.

Vančová H. AI and AI-powered Tools for Pronunciation Training // Journal of Language and Cultural Education. 2023. Vol. 11. № 3. pp. 12-24.

Выпуск

Том 16 № 4 (2026): Управление образованием: теория и практика

Раздел

ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Метрики

0 просмотров
0 скачиваний
JATS XML
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные

JATS XML