МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ УПРАВЛЕНИЯ УЧРЕЖДЕНИЯМИ ОБРАЗОВАНИЯ

Система взаимодействия человека и машины для понимания взаимодополняющих ролей искусственного интеллекта и обратной связи с преподавателями при обучении китайскому письму

Авторы

  • Ибо Гао https://orcid.org/0009-0005-4027-9987 Российский университет дружбы народов, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, 6

Как цитировать

ГОСТ Гао И. Система взаимодействия человека и машины для понимания взаимодополняющих ролей искусственного интеллекта и обратной связи с преподавателями при обучении китайскому письму // Управление образованием: теория и практика. 2026. Т. 16. № 1-2. С. 249-261. DOI: 10.25726/n4381-1107-4797-f
APA Гао, И. (2026). Система взаимодействия человека и машины для понимания взаимодополняющих ролей искусственного интеллекта и обратной связи с преподавателями при обучении китайскому письму. Управление образованием: теория и практика, 16(1-2), 249-261. https://doi.org/10.25726/n4381-1107-4797-f

Аннотация

В преподавании китайского письма автоматизированная проверка искусственного интеллекта (ИИ) стала широко используемым инструментом: она позволяет быстро выявлять грамматические ошибки и проблемы с выбором лексики в сочинениях студентов. Однако обратная связь ИИ часто носит механический характер и затрудняется адекватный ответ на потребности студентов в области логики написания, культурного выражения и креативного мышления. Эффективное сочетание этих двух инструментов с целью их взаимодополнения стало актуальной педагогической задачей, требующей глубокого изучения. Данное исследование углубленно анализирует механизмы взаимодополнения и способы интеграции ИИ и обратной связи учителя в реальных педагогических условиях. На основе глубинных интервью с 150 обучающимися изучена логика выбора студентов между автоматизированной проверкой ИИ и ручной проверкой учителя. Результаты исследования показали, что ИИ демонстрирует высокую эффективность при исправлении языковых форм, тогда как учитель выполняет незаменимую роль в области продвижения логики, культурного выражения и т.п. Авторы исследования считают, что при использовании ИИ для повышения эффективности процесса обучения необходимо уделять особое внимание развитию логического мышления студентов, чтобы технология действительно служила педагогическим целям. Практические данные подтверждают, что такое сотрудничество человека и машины не только усиливает осознание студентами языковых норм, но и способствует развитию их мышления и уверенности в написании сочинений. Однако технология остается вспомогательным инструментом: фундаментальное повышение качества обучения продолжает зависеть от глубокого понимания учителем потребностей студентов и постоянного вовлечения в образовательный процесс.

Ключевые слова

искусственный интеллект преподавание письма обратная связь учителя автоматизированная оценка сочинений международное преподавание китайского языка

Библиографические ссылки

Aggarwal K., Mijwil M.M., Sonia, Abdel-Hameed A., Safwan A., Murat G., Anas M.Z.A., Safaa H.A. Has the future started? The current growth of artificial intelligence, machine learning, and deep learning // Iraqi journal for computer science and mathematics, 2022.

Birhane A., Aerts C., Prinsloo P., Perkins M., Roe J., Cope B., Kalantzis M., Saini A.K. AI pedagogies, assessment and emerging educational futures // AI and the future of education: disruptions, dilemmas and directions. 2025. pp. 53-89.

Bohren N., Hakimov R., Lalive R. Creative and Strategic Capabilities of Generative AI: Evidence from Large-Scale Experiments // IZA – Institute of Labor Economics, 2024.

Cao G., Dong Z., Xu J. Constructing vocabulary knowledge graph and adaptive learning platform for Chinese as a second language based on Chinese proficiency grading standards for international Chinese language education // Journal of international Chinese language teaching. 2023. № 1. pp. 21-30.

Cioffi R., Travaglioni C., Piscitelli A., Petrillo A. Artificial intelligence and machine learning applications in smart production: progress, trends, and directions // Sustainability. 2020. № 2. pp. 492.

Contractor Z., Reyes G. Generative AI in higher education: evidence from an elite college // IZA – Institute of Labor Economics. 2025.

Cui X.L., Cui Y.H., Wang H.F. et al. A group discussion on «international Chinese education» // Chinese journal of language policy and planning. 2024. № 5. pp. 92-96.

Dai L., Zhu Z.T. The logical starting point, goal orientation, and action path of educational digital transformation // Journal of the Chinese society of education. 2023. № 7. pp. 14-20.

Ding A.Q. Professional competence standards for international Chinese language teachers promoting teacher professional development: value, pathways, and strategies // Guizhou Normal University (Social science edition) journal. 2024. № 3. pp. 63-73.

Ding A.Q., Meng X.F. From imitation to reconstruction: The impact of AI-generated lesson plans on the instructional design ability of novice teachers in international Chinese education // Guizhou Normal University (Social science edition) journal. 2025. № 5. pp. 42-52.

García-Morales V.J., Garrido-Moreno A., Martín-Rojas R. The transformation of higher education after the COVID disruption: Emerging challenges in an online learning scenario // Frontiers in psychology. 2021. № 12. pp. 616059.

Huang M., Rust R.T. Artificial intelligence in service // Journal of service research. 2018. № 2. pp. 155-172.

Lindberg N. We should promote GenAI writing Tools for linguistic equity // The Writing Center journal. 2025. № 1. pp. 159-166.

Lindberg N., Domingues A. 2024 report on AI writing tools' impacts on writing centers // ResearchGate. 2024.

Liu C.T., Shi J.J., Li P.Z. A basic framework and practical exploration of generative artificial intelligence empowering international Chinese language education: The construction of a writing agent and an empirical teaching study // International Chinese language education. 2025. № 2. pp. 102-117.

Ma R.L., Jing H.W. Research on the design of an intelligent evaluation and revision system for Chinese as a second language composition based on large language models // Journal of Gannan Normal University. 2025. № 6. pp. 35-44.

Marais E., Marais-Botha R., Coertzen F. Constructing an Artificial-Intelligence higher education environment: guidelines for the future. Eds. by L. Wood, O. Zuber-Skerritt // Shaping the future of higher education: positive and sustainable frameworks for navigating constant change. 2024. pp. 173-192.

Mearian L. Schools look to ban ChatGPT, students use it anyway // computerworld.com. 2023.

Popenici S.A.D., Kerr S. Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education // Research and practice in technology enhanced learning. 2017. № 1. Article 22.

Song C., Song Y. Enhancing academic writing skills and motivation: assessing the efficacy of ChatGPT in AI-assisted language learning for EFL students // Frontiers in psychology. 2023. № 14. pp. 126-843.

Wang C.R., Wang Z.Z. Investigating L2 writers’ critical AI literacy in AI-assisted writing: an APSE model // Journal of second language writing. 2025. № 67. pp. 101-187.

Wang L.N., Li S.F., Mu L. A meta-analysis on the effectiveness of corrective feedback in foreign language teaching at home and abroad // Foreign languages and their teaching. 2023. № 2. pp. 57-70.

Xu J., Ma R.L. The technological transformation of international Chinese education under the ChatGPT wave // Journal of international Chinese teaching. 2023. № 2. pp. 41-52.

Zhu N.X., Zhou Y.F., Wang Z.Y., Gao J.H., Li Q.L. A preliminary study on evaluating Chinese writing capabilities of large language models: the case of ChatGPT // New writing instruction. 2024. № 11. pp. 24-28.

Zhu Y.X., Yang F. ChatGPT/generative artificial intelligence and educational innovation: Opportunities, challenges, and the future // East China Normal University (Educational sciences) journal. 2023. № 7. pp. 1-20.

Zimmerman A. A ghostwriter for the masses: ChatGPT and the future of writing // Annals of surgical oncology. 2023. № 6. pp. 3170-3173.

Выпуск

Раздел

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ УПРАВЛЕНИЯ УЧРЕЖДЕНИЯМИ ОБРАЗОВАНИЯ

Метрики

62 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные