Artificial intelligence and foreign language teaching: problems and solutions

封面

如何引用文章

全文:

详细

Importance. The professional pedagogical community shows genuine interest in the use of generative artificial intelligence in teaching a foreign language. There is a need to generalize the accumulated experience, to define a methodology for an orderly search for solutions to the problems that arise.

Materials and Methods. The research material was a collective monograph edited Sysoyev P.V. (ed.) (2023). Foreign Language Teaching Based on Artificial Intelligence Technologies (Tambov, Publishing House “Derzhavinsky”, 132 p.). The ideas presented in it are integrated into the context of similar studies by other authors.

Results and Discussion. A comprehensive collective monograph analysis revealed its theoretical and practical significance. The terminological apparatus has been clarified, and the vectors of research on the artificial intelligence technologies’ integration into foreign language teaching have been outlined. The linguistic and didactic potential of chatbots is indicated. The possibilities and risks of using them are described. The importance of using corpus tools based on artificial intelligence in the educational process is shown. The role and place of advertising and media products developed on the basis of virtual and augmented reality technologies in teaching a foreign language, their potential for the development of socio-cultural competence of students are determined. The possibilities of using ChatGPT in the research activities of future teachers are described. The ways of teacher training for the competent use of artificial intelligence are revealed.

Conclusion. The authors of the monograph managed to summarize a set of various theoretical and applied data on the studied issues, organize and logically arrange the accumulated material in the form of a book that can become the basis for further research of the problems of using artificial intelligence outlined in it, as well as a source of professional knowledge for practitioners and future teachers.

作者简介

Ekaterina Aleksich

Moscow Order of Honor University of the Ministry of the Interior of the Russian Federation named after V.Y. Kikot

编辑信件的主要联系方式.
Email: e.aleksic@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8842-3160
SPIN 代码: 1539-3616

Cand. Sci. (Education), Associate Professor of Foreign Languages Department

俄罗斯联邦, 12 Academician Volgin St., Moscow, 117997, Russian Federation

参考

  1. Avramenko A.P., Fadeeva V.A., Ternovskii V.V. (2024). Integrating artificial intelligence technologies in foreign language higher education: from digitalization to automation. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 19: Lingvistika i mezhkul’turnaya kommunikatsiya = Moscow State University Bulletin. Series 19. Linguistics and Intercultural Communication, no. 2, pp. 55-67. (In Russ.) https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-27-2-4, https://elibrary.ru/jywflb
  2. Cogo A., Patsko L., Szoke J. (2024). Generative artificial intelligence and ELT. ELT Journal, vol. 78, no. 4, pp. 373-377. https://doi.org/10.1093/elt/ccae051, https://elibrary.ru/hlsplf
  3. Rebrey S.M. (2022). The concept of agency as a new approach to measuring gender inequality. Zhenshchina v rossiiskom obshchestve = Woman in Russian Society, no. 3, pp. 108-117. (In Russ.) https://doi.org/10.21064/WinRS.2022.3.7, https://elibrary.ru/zqajkc
  4. Titova S.V., Kharlamenko I.V. (2025). Training of staff for the use of artificial intelligence in foreign lan-guage teaching. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 19: Lingvistika i mezhkul’turnaya kommunikat-siya = Moscow State University Bulletin. Series 19. Linguistics and Intercultural Communication, vol. 28, no. 1, pp. 66-84. (In Russ.) https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-28-1-5, https://elibrary.ru/froxrr
  5. Lee S., Jeon J., Choe H. (2025). Generative AI (GenAI) and pre-service teacher agency in ELT. ELT Journal, vol. 79, no. 2, pp. 287-296. https://doi.org/10.1093/elt/ccaf005, https://elibrary.ru/zgmaap
  6. Titova S.V., Kharlamenko I.V. (2025). The framework of professional competence for foreign language teachers utilizing artificial intelligence. Yazyk i kul’tura = Language and Culture, no. 69, pp. 220-246. (In Russ.) https://doi.org/10.17223/19996195/69/11, https://elibrary.ru/eceboi
  7. Sysoyev P.V., Evstigneev M.N., Sorokin D.O. (2025). Structural model of pre-service teacher training based on artificial intelligence technologies. Perspektivy nauki i obrazovaniya = Perspectives of Science and Edu-cation, no. 3 (75), pp. 139-155. (In Russ.) https://doi.org/10.32744/pse.2025.3.9, https://elibrary.ru/flenno
  8. Evstigneev M.N., Evstigneeva I.A. (2025). Developing prompt engineering skills in the pre-service training of foreign language educator. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 30, no. 4, pp. 795-813. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-4-795-813, https://elibrary.ru/pzhyev
  9. Jiang F. (Kevin), Hyland K. (2025). Does ChatGPT argue like students? Bundles in argumentative essays. Applied Linguistics, vol. 46/3, pp. 375-391. https://doi.org/10.1093/applin/amae052
  10. Voss E., Waring H.Z. (2025). When ChatGPT can’t chat: The quest for naturalness. TESOL Quarterly, vol. 59/2, pp. 1064-1075. https://doi.org/10.1002/tesq.3374, https://elibrary.ru/yncxts
  11. Ivchenko M.I., Polyakov O.G. (2025). Using the Elsa Speak AI tool in pronunciation teaching and learning. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, № 2. S. 54-58. (In Russ.) https://elibrary.ru/zrvafq
  12. Sysoyev P.V., Ivchenko M.I. (2025). Development of learners' foreign language pronunciation skills on the basis of artificial intelligence tools. Perspektivy nauki i obrazovaniya = Perspectives of Science and Educa-tion, no. 2, pp. 600-614. (In Russ.) https://doi.org/10.32744/pse.2025.2.38, https://elibrary.ru/jrddjj
  13. Titova S.V., Chikrizova K.V. (2025). Design and implementation of AI-driven educational resources in higher education: a legal perspective. Vysshee obrazovanie v Rossii = Higher Education in Russia, vol. 34, no. 6, pp. 91-111. (In Russ.) https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-6-91-111, https://elibrary.ru/vznbea
  14. Avramenko A.P. (2025). Comparative analysis of GPT-agents in the context of the development of personalized learning materials and assignments. Inostrannye yazyki v shkole = Foreign Languages at School, no. 2, pp. 22-26. (In Russ.) https://elibrary.ru/msbcin
  15. Ahn J., Lee J., Son M. (2024). ChatGPT in ELT: disruptor? Or well-trained teaching assistant? ELT Journal, vol. 78/3, pp. 345-355. https://doi.org/10.1093/elt/ccae017, https://elibrary.ru/usvlfv
  16. Kuteeva M., Andersson M. (2024). Diversity and standards in writing for publication in the age of AI – Be-tween a rock and a hard place. Applied Linguistics, vol. 45/3, pp. 561-567. https://doi.org/10.1093/applin/amae025, https://elibrary.ru/wuoeuu
  17. Pack A., Maloney J. (2024). Using artificial intelligence in TESOL: Some ethical and pedagogical consider-ations. TESOL Quarterly, vol. 58/2, pp. 1007-1018. https://doi.org/10.1002/tesq.3320, https://elibrary.ru/xcqrar
  18. Jeon J., Wei L., Tai K.W.H., Lee S. (2025). Generative AI and its dilemmas: exploring AI from a translanguaging perspective. Applied Linguistics, vol. 46/4, pp. 709-717. https://doi.org/10.1093/applin/amaf049
  19. Sysoyev P.V., Evstigneev M.N. (2025). Integration of artificial intelligence technologies in language and methodological pre-service teachers’ training. Yazyk i kul’tura = Language and Culture, no. 69, pp. 204-219. (In Russ.) https://doi.org/10.17223/19996195/69/10, https://elibrary.ru/guzvbi
  20. Sysoyev P.V., Filatov E.M., Evstigneev M.N., Polyakov O.G., Evstigneeva I.A., Sorokin D.O. (2024). A matrix of artificial intelligence tools in pre-service foreign language teacher training. Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: Gumanitarnye nauki = Tambov University Review: Series Humanities, vol. 29, no. 3, pp. 559-588. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-3-559-588, https://elibrary.ru/jazkme
  21. Sysoyev P.V., Evstigneev M.N. (2025). The use of technical solutions based on artificial intelligence in teaching internship in pre-service teacher training programs. Perspektivy nauki i obrazovaniya = Perspec-tives of Science and Education, no. 4 (76), pp. 135-150. (In Russ.) https://doi.org/10.32744/pse.2025.4.9, https://elibrary.ru/mubjfy
  22. Sysoyev P.V., Evstigneev M.N. (2025). The use of artificial intelligence technologies in the students’ re-search work. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 19: Lingvistika i mezhkul’turnaya kommunikatsiya = Moscow State University Bulletin. Series 19. Linguistics and Intercultural Communication, vol. 28, no. 1, pp. 85-101. (In Russ.) https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-28-1-6, https://elibrary.ru/aynwsu
  23. Lee S., Jeon J., Choe H. (2025). Enhancing pre-service teachers’ Global Englishes awareness with technolo-gy: A focus on AI chatbots in 3D metaverse environments. TESOL Quarterly, vol. 59/1, pp. 49-74. https://doi.org/10.1002/tesq.3300, https://elibrary.ru/ywgker
  24. Sysoyev P.V., Polyakov O.G., Evstigneev M.N. et al. (2023). Foreign Language Teaching Based on Artifi-cial Intelligence Technologies. Tambov, Publishing House “Derzhavinsky”, 132 p. https://elibrary.ru/xldywn

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».