Ражева Елизавета Сергеевна – кандидат филологических наук, доцент кафедры английской филологии Государственного университета просвещения; доцент кафедры «Английский язык для приборостроительных специальностей»
г. Москва
Elizaveta S. Razheva - Cand. Sci. (Philology), Assoc. Prof., Department of English Philology of State University of Education; Assoc. Prof., Department of English for Machine Building Trades
Moscow
Цель статьи – рассмотреть педагогические возможности и ограничения использования генеративных нейросетей в процессе формирования межкультурной компетенции студентов-лингвистов. Актуальность темы обусловлена необходимостью модернизации методик преподавания иностранных языков с учётом стремительного внедрения технологий искусственного интеллекта в образовательную практику.
Методология и методы. Методологическую основу исследования составляет междисциплинарный подход, интегрирующий положения трёх научных направлений: когнитивно-коммуникативного подхода (М. Байрам, М. Беннетт), в рамках которого межкультурная компетентность рассматривается как процесс развития интеркультурной чувствительности и способности к этнорелятивизму; лингвокультурологической школы (Е. М. Верещагин, В. Г. Костомаров, В. В. Красных), акцентирующей внимание на соотнесении языка и культуры и роли фоновых знаний в межъязыковом взаимодействии; педагогики цифровой образовательной среды (И. В. Роберт, Е. Ю. Семаго, А. В. Хуторской; Н. Селвин, П. Мишра, М. Варшауэр), исследующей трансформацию педагогических практик под влиянием интеллектуальных технологий и цифровых инструментов.
Методы исследования: контент-анализ текстов, сгенерированных ИИ, на предмет наличия/ отсутствия культурно маркированных элементов; кейсовый анализ учебных ситуаций с использованием генеративных нейросетей для имитации межкультурного общения; сравнительный анализ традиционных и ИИ-ориентированных форм обучения с точки зрения развития компонентов МКК.
Результаты. В результате исследования выявлены как потенциальные преимущества использования ИИ (расширение лингвокультурного кругозора, развитие навыков понимания культурно маркированных контекстов), так и ограничения (риск стереотипизации, недостаточность культурной глубины, невозможность эмпатической интерпретации).
Теоретическая и/или практическая значимость. Теоретическая значимость заключается в обосновании роли нейросетевых технологий как инструмента формирования межкультурной компетенции. Практическая значимость выражается в возможности интеграции ИИ в учебные курсы по иностранным языкам, ориентированные на развитие кросс-культурных навыков у студентов-лингвистов.
Выводы. Использование генеративных нейросетей в языковом образовании оказывает положительное влияние на формирование межкультурной компетенции студентов-лингвистов при условии их методической настройки и сопровождения. Для минимизации рисков необходим критический подход, педагогическая интерпретация и интеграция ИИ в образовательный процесс в рамках междисциплинарных программ.
Aim. To observe the pedagogical potential and limitations of using generative neural networks in the process of developing intercultural competence among linguistics students. The relevance of the study is formed by urgent need to modernize foreign language teaching methodologies in response to the rapid integration of artificial intelligence technologies into educational practice. Methodology. The methodological framework of the study is based on an interdisciplinary approach that integrates the principles of three scientific traditions: the cognitive-communicative approach (M. Bennett, M. Byram), which views intercultural competence as a process of developing intercultural sensitivity and the ability to adopt an ethnorelative perspective; the linguocultural school (V. G. Kostomarov, V. V. Krasnykh, E. M. Vereshchagin), which emphasizes the correlation between language and culture and the role of background knowledge in cross-linguistic interaction; the pedagogy of the digital educational environment (I. V. Robert, E. Yu. Semago, A. V. Khutorskoy; N. Selw-yn, P. Mishra, M. Warschauer), which explores the transformation of teaching practices under the influence of intelligent technologies and digital tools. The research methods include content analysis of Al-generated texts to identify the presence or absence of culturally marked elements, case analysis of instructional scenarios involving generative neural networks for simulating intercultural communication, comparative analysis of traditional and Al-assisted instructional formats in terms of their effectiveness in developing components of intercultural competence.Results reveal both potential advantages of AI use (expansion of linguistic and cultural awareness, development of culturally marked context comprehension skills) and limitations (risk of stereotyping, insufficient depth of cultural context, lack of empathetic interpretation).Research implications. The theoretical significance consists in substantiating the role of neural network technologies as tools for developing intercultural competence. The practical value is reflected in the potential integration of AI into foreign language curricula aimed at enhancing students’ crosscultural skills. Conclusions. The use of generative neural networks in language education has a positive impact on the development of intercultural competence among linguistics students, provided that their implementation is methodologically structured and pedagogically supported. To minimize risks, a critical approach, pedagogical interpretation, and the integration of AI into the educational process within interdisciplinary programs are required.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.