Солдатенко Валерия Николаевна

учитель английского языка

«РАЗВИТИЕ НАВЫКОВ УСТНОЙ И ПИСЬМЕННОЙ РЕЧИ С ПОМОЩЬЮ ИНСТРУМЕНТОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (ИИ)»

Методические рекомендации

по развитию умений, навыков устной и письменной речи

Пояснительная записка

Актуальность

Актуальность разработки обусловлена стремительными темпами цифровой трансформации образования, что требует от учителей пересмотра традиционных методик преподавания иностранного языка [11, с. 5]. В частности, в Казахстане на уровне государственной политики определен курс на интеграцию искусственного интеллекта во все уровни образования, что нашло отражение в работах, посвященных новому университету по ИИ [1, с. 45; 4, с. 7]. Развитие навыков говорения и письма требует постоянной практики и мгновенной обратной связи, что часто невозможно в условиях переполненного класса.

Именно большие языковые модели (LLM) предлагают решение этой проблемы, предоставляя каждому ученику персонального, непредвзятого ИИ-тьютора, доступного 24/7. Данный подход соответствует современным дидактическим принципам, включая персонализацию и индивидуализацию обучения. Мы исходим из того, что ИИ является не заменой, а мощным дидактическим помощником, позволяющим разгрузить учителя от рутинной проверки и сфокусироваться на развитии критического мышления учащихся.

Цели и задачи

Цели:

Разработать и апробировать систему методических рекомендаций по интеграции LLM-инструментов в процесс развития навыков говорения (Speaking) и письма (Writing) у учащихся 7 класса. Повышение уровня коммуникативной компетенции учащихся через интеграцию больших языковых моделей (LLM) в процесс формирования речевых навыков.

Задачи:

1. Описать методическую модель "ученик-ИИ" для работы над продуктивными навыками.

2. Систематизировать практические приемы и шаблоны промптов, адаптированных для школьного курса английского языка.

3. Разработать критерии оценки, учитывающие применение ИИ (Протокол ИИ-редактирования).

4. Сформулировать этические принципы использования ИИ в учебном процессе.

5. Адаптировать коммуникативно-деятельностный подход к условиям цифровой среды.

Объект и предмет

• Объект: Процесс учебной деятельности учащихся 7 класса по развитию навыков устной и письменной речи на уроках английского языка.

• Предмет: Конкретные методы, приемы и пошаговые сценарии интеграции инструментов искусственного интеллекта (LLM) в образовательный процесс.

Новизна и инновационность

Новизна пособия заключается в разработке и систематизации готовых промптов (Prompt-Templates) и Протокола ИИ-редактирования для школьного курса английского языка (7 класс). В отличие от общих рекомендаций по ИИ, данное пособие предлагает конкретные, пошаговые сценарии для интеграции LLM в уроки в соответствии с целями обучения типовой программы РК.

Педагогическая целесообразность обоснована необходимостью формирования у учащихся навыка работы с генеративными моделями, который, по мнению П. В. Волкова [13, с. 210], является ключевым в современной цифровой грамотности. Пособие обучает критическому использованию ИИ – школьник не просто получает готовый ответ, а учится анализировать, редактировать и улучшать его, тем самым развивая собственную языковую компетенцию.

Теоретическая основа

Теоретическая значимость работы состоит в расширении представлений о Цифровом коммуникативно-деятельностном подходе и уточнении его методологического аппарата в контексте применения генеративного ИИ. Пособие вносит вклад в разработку дидактических основ для интеграции больших языковых моделей в школьное языковое образование, подтверждая выводы К. Н. Ивановой о необходимости fine-tuning и промпт-инжиниринга как способов повышения эффективности LLM в образовании [10, с. 24].

Краткое содержание опыта

Методическое обеспечение вводит LLM как третий субъект взаимодействия в модель «учитель-ученик». Основные методы включают:

• Метод «Диалогового обучения с ИИ» и ролевые игры с ИИ-тьюторами (Talkpal, ELSA Speak).

• Метод «Reverse Prompting» и коллективное создание базы запросов.

• Алгоритм «Два черновика»: самостоятельное написание текста, его ИИ-корректировка и критический анализ правок.

• Использование инструментов: специализированные платформы (Twee, CommonLit) и чат-боты (ChatGPT, Gemini).

• Способы проверки: Проверка проводится через сравнительный анализ результатов контрольных срезовых работ по говорению и письму (pre-test/post-test) в экспериментальных и контрольных группах. Успешность освоения промпт-инжиниринга оценивается через анализ "Протокола ИИ-редактирования", где фиксируется критическая оценка учащимся работы ИИ. В. Т. Аманжолов отмечает важность такого методологического контроля в процессе использования LLM [7, с. 88].

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Ожидаемые результаты

1. Повышение уровня сформированности коммуникативной компетенции в говорении и письме у учащихся 7 класса (не менее 10% по результатам срезовых работ).

2. Улучшение качества письменных работ за счет уменьшения грамматических и лексических ошибок (повышение среднего балла).

3. Развитие навыков критического мышления и цифровой грамотности.

4. Повышение качества грамматического и лексического оформления высказываний (снижение количества типичных ошибок на 30%).

5. Сформированность навыка промпт-инжиниринга у 80% учащихся целевой группы.

Практическая значимость

Практическая значимость пособия определяется его применимостью в ежедневной работе учителя английского языка. Пособие предлагает готовый инструментарий: шаблоны промптов, пошаговые инструкции, чек-листы и критерии оценивания, которые могут быть немедленно внедрены в учебный процесс в 7 классе. Это позволяет учителю быстро освоить новые технологии, а ученикам получить персонализированный опыт обучения. Внедрение данных методик способствует повышению мотивации учащихся и улучшению результатов в говорении и письме, как подтверждают исследования Л. И. Кузнецовой о роли ИИ-ассистентов [12, с. 56].

Заключение

Апробация, проведенная в 2024–2025 учебном году, подтвердила педагогическую целесообразность использования ИИ-инструментов, что согласуется с выводами Э. Э. Турлыбекова о перспективах внедрения ИИ в РК [8, с. 14]. Рекомендуется использовать материалы пособия для углубления лексико-грамматического материала и развития продуктивных навыков в рамках Типовой учебной программы. Ключевым условием успеха является соблюдение принципов академической честности и метапознавательного анализа.

Учебно-тематический план

7 класс (Курс «Английский язык. Разговорная речь» 1 час в неделю):

ОПИСАНИе пособия

Настоящее методическое пособие разработано для преподавателей иностранных языков и всех, кто интересуется эффективными методами развития навыков говорения (Speaking) и письма (Writing) в современную цифровую эпоху. Искусственный интеллект (ИИ) предлагает инновационные и персонализированные инструменты, способные трансформировать процесс обучения, делая его более доступным, интерактивным и эффективным.

Цель пособия

• Ознакомить преподавателей с потенциалом ИИ в развитии речевых навыков.

• Предложить практические сценарии использования конкретных ИИ-инструментов.

• Разработать методические рекомендации по интеграции ИИ в учебный процесс.

Целевая аудитория

Преподаватели иностранных языков (английский, немецкий, французский и др.) в школах, вузах, на курсах, а также самостоятельные учащиеся.

Раздел 1: Развитие навыков говорения (Speaking) с помощью ИИ

ИИ-инструменты предоставляют уникальную возможность неограниченной практики в безопасной, непредвзятой среде.

1.1. Инструменты и их функционал

1.2. Методические сценарии использования

Сценарий 1: Упражнение "Разговор с ИИ по теме"

1. Работа с ИИ: Учащийся начинает диалог с AI Tutor по заданной теме.

2. Обратная связь: ИИ в реальном времени исправляет грамматические и лексические ошибки.

3. Анализ: Учащийся анализирует отчет ИИ о допущенных ошибках.

Важное примечание: Следует поощрять учащихся перефразировать и повторять фразы, чтобы закрепить правильное произношение и грамматику.

1.3. Конкретные промпты (запросы) для ИИ-чат-ботов

Раздел 2: Развитие навыков письма (Writing) с помощью ИИ

ИИ выступает как мощный помощник в редактировании и генерации идей.

2.1. Инструменты и их функционал

2.2. Методические сценарии использования

Сценарий 3: "Трехэтапное редактирование эссе"

1. Черновик: Учащийся пишет первый черновик текста (без использования ИИ).

2. Редактирование с ИИ (Самостоятельное): Учащийся пропускает черновик через корректор. Задача – проанализировать каждую ошибку.

3. Финальный анализ: Учащийся объясняет преподавателю, какие изменения он внес и почему.

Раздел 3: Интеграция ИИ в учебный процесс: Методические рекомендации

3.1. Педагогические принципы работы с ИИ

• Принцип "ИИ как помощник, а не заменитель": ИИ должен разгружать от рутинных задач, позволяя сосредоточиться на критическом мышлении и содержании.

• Принцип Метапознания: Всегда требуйте от учащихся анализа и объяснения правок, предложенных ИИ.

Раздел 4: Развитие навыков письма (Writing) и система оценивания

4.1. Система оценивания письменных работ с учетом ИИ-инструментов

4.2. Подробные критерии оценки "Протокола ИИ-редактирования"

Этот раздел оценивает метапознавательную активность учащегося (общий вес 10 баллов).

Раздел 5: Руководство по этическому использованию ИИ (Academic Integrity)

5.1. Правила для студентов: ИИ как инструмент обучения, а не подмены

1. Всегда начинайте с нуля: Первый черновик должен быть создан без участия ИИ. ИИ используется только для редактирования, улучшения стиля и проверки.

2. Декларирование использования: Вы обязаны указать, какие инструменты и для каких целей были использованы.

3. Никакой "слепой" генерации: Запрещается предоставлять тексты, полностью сгенерированные ИИ. Ответственность за содержание всегда лежит на студенте.

Раздел 6: Развитие навыков аудирования (Listening) и чтения (Reading)

6.1. Аудирование (Listening) с помощью ИИ

• Адаптация аудиоконтента: Использование LLMs (Gemini, ChatGPT) для переписывания текстов в формат коротких подкастов на заданном уровне с вопросами.

• Работа с акцентами: Использование сервисов, позволяющих выбрать различные акценты для тренировки восприятия речи.

6.2. Чтение (Reading) с помощью ИИ

• Персонализация текста: Использование LLMs для упрощения или повышения уровня лексики академических текстов.

• Суммаризация и анализ: Использование QuillBot / LLMs для проверки понимания основной идеи текста через генерацию резюме.

Раздел 7: Методические карточки для студентов по использованию ИИ-инструментов

7.1. Карточка: Говорение с AI Tutor (Gemini/ChatGPT)

• 1. Задай роль: Установи личность, цель и правила для ИИ, чтобы получить структурированную обратную связь.

• 2. Введи тему: Четко обозначь тему разговора для фокусировки практики.

• 4. Запроси отчет: Попроси ИИ: "Сделай сводный отчет по моим 5 самым частым грамматическим ошибкам" для самоанализа.

7.2. Карточка: Письмо и редактирование с Grammarly/DeepL Write ✍️

• 1. Напиши черновик: Напиши весь текст самостоятельно.

• 3. Анализируй Стиль: Не принимай автоматически предложения по стилю. Сравни оригинал и предложение ИИ.

• 4. Критически отклони: Если ИИ меняет смысл, отклони правку и запиши это в Протокол.

• 5. Сформируй Протокол: Обязательно предоставь преподавателю Протокол ИИ-редактирования (5-7 проанализированных правок).

Раздел 8: Руководство по обучению преподавателей работе с ИИ-инструментами

8.1. Этап 1: Основы и изменение мышления

• Смена парадигмы: ИИ — это "копилот" (co-pilot), который автоматизирует рутину и освобождает время для персонализированного взаимодействия.

• Практика простейших промптов: Освоение базовых запросов: "Сгенерируй 10 вопросов...", "Исправь грамматику...".

8.2. Этап 2: Освоение ключевых инструментов

Преподаватель должен сфокусироваться на одном инструменте для каждого ключевого навыка и научиться интерпретировать его отчеты, а не просто получать результат.

8.3. Этап 3: Методическая интеграция и этика

• Разработка протоколов: Создание и внедрение "Протокола ИИ-редактирования".

• Этическое руководство: Четкое формулирование правил Академической честности.

Ресурсы для поиска готовых уроков с ИИ

Чек-лист преподавателя: "Готовность к ИИ-уроку"

Глоссарий ключевых ИИ-терминов для преподавателей

Заключение

Методической основой пособия служит Цифровой коммуникативно-деятельностный подход. В отличие от классической модели «учитель-ученик», данное обеспечение вводит третий субъект взаимодействия — большую языковую модель (LLM).

Пособие ориентировано на интеграцию ИИ-инструментов как персональных тьюторов для развития речевых навыков. В нем реализуются принципы адаптивности и мгновенной обратной связи, что позволяет индивидуализировать темп обучения и сложность языкового материала в соответствии с уровнем учащегося (A2–B2).

Настоящее методическое пособие предназначено для использования в рамках уроков английского языка в 7 классе общеобразовательных школ, реализующих цели обучения в соответствии с Типовой учебной программой по предмету «Английский язык».

Пособие может быть интегрировано в любой тематический раздел программы, требующий развития продуктивных навыков (говорение и письмо). Рекомендуется использовать материалы пособия в виде дополнительных модулей или домашних заданий с целью:

• Углубления лексического и грамматического материала по текущей теме.

• Развития навыков говорения (Speaking) через ролевые игры с ИИ-тьютором, соответствующие коммуникативной ситуации по УТП (например, "Discussing environmental issues" или "Planning a trip").

• Формирования навыков академического письма (Writing) путем создания черновиков и их редактуры с использованием ИИ-инструментов.

С учетом поручений Президента РК по внедрению элементов AI в учебный процесс, освещенных в работах Т. Досжанова [4, с. 7], использование данного пособия соответствует актуальным образовательным трендам. Методические приемы, предложенные в пособии, не заменяют учителя, а служат мощным дидактическим инструментом.

Рекомендуемые методы и формы организации работы с пособием

Работа с пособием строится на сочетании индивидуальных и групповых форм работы:

• Метод «Диалогового обучения с ИИ»: Ученик вступает в интеракцию с чат-ботом для отработки конкретных речевых ситуаций.

• Метод «Reverse Prompting»: Анализ готового контента, созданного ИИ, для выявления грамматических структур.

• Групповые воркшопы: Совместное создание базы эффективных запросов (Prompt Library) для решения языковых задач.

• Проектная деятельность: Создание итогового цифрового продукта (лонгрида, подкаста) с использованием ИИ-ассистентов.

Рекомендуемое оценивание и диагностический инструментарий

Система оценивания базируется на критериальном подходе (согласно обновленному содержанию образования РК):

1. Диагностическая карта: Заполняется в начале курса для определения текущего уровня владения языком.

2. Рубрикаторы для ИИ-проектов: Оценивают не только конечный текст, но и качество составленных запросов (промптов).

3. Листы самооценивания (Self-Assessment): Где ученик анализирует, насколько помощь ИИ помогла ему продвинуться в освоении темы.

4. Итоговое портфолио: Собрание работ (эссе, записи диалогов), демонстрирующих прогресс навыков устной и письменной речи.

Учитель может использовать пособие для организации самостоятельной работы учащихся в следующих форматах:

1. Промпт-инжиниринг: Учащиеся учатся формулировать эффективные запросы к LLM для получения максимально релевантного ответа. Этот подход повышает осознанность и является центральным звеном в обучении в цифровую эпоху [10, с. 24].

2. «Два черновика»: Ученик создает черновик, ИИ его корректирует, ученик пишет финальный вариант, критически оценивая правки ИИ. Этот цикл поддерживает принцип академической честности, подчеркнутый А. И. Захаровым [15, с. 19].

Результаты внедрения и анализ эффективности

Апробация представленного опыта проводилась в течение 2024–2025 учебного года на базе КГУ «СОШ инновационного типа имени Ахмета Байтұрсынұлы». Внедрение инструментов ИИ (ChatGPT, Talkpal, ELSA Speak) в процесс обучения английскому языку показало высокую эффективность как в академическом, так и в мотивационном аспектах.

Согласно методическим принципам Б. Т. Аманжолова [7, с. 88]. и Э. Э. Турлыбекова [8 с. 14], использование LLM-моделей позволило достичь следующих показателей:

1. Повышение продуктивности: Учащиеся стали генерировать в 1.5 раза больше письменного контента на английском языке, не опасаясь грамматических ошибок благодаря мгновенной обратной связи.

2. Снижение языкового барьера: Использование ИИ-собеседников позволило 75% учащихся преодолеть страх перед устным высказыванием.

3. Оптимизация времени: Учитель сократил время на проверку рутинных упражнений на 40%, перенаправив ресурс на индивидуальное консультирование.

Влияние опыта на качество обучения и воспитания

• Качество обучения: Наблюдается рост качественного показателя знаний по навыкам «Speaking» и «Writing» на 12–15%. Учащиеся стали чаще использовать сложные грамматические конструкции и академическую лексику, следуя рекомендациям К. Н. Ивановой [10, с. 24]. по работе с промптами.

• Воспитательный аспект: Работа с ИИ способствовала формированию цифровой этики и академической честности через использование «Протокола ИИ-редактирования» [А. И. Захаров, 15, с. 19]. Ученики развили навыки критического мышления, научились распознавать «галлюцинации» ИИ и нести ответственность за итоговый текст.

Аналитические материалы

Сравнительный анализ: Традиционный подход vs ИИ-поддержка

В рамках данного УМС предлагается пересмотр роли педагога и инструментов обучения. Ниже приведена таблица трансформации образовательного процесса, обосновывающая целесообразность внедрения ИИ.

Таблицв 1. До и После внедрения ИИ

Почему это работает? (Методическое обоснование)

Главный эффект внедрения инструментов, описанных в пособии, — перераспределение временного ресурса.

Согласно исследованиям, на которые опирается данная работа (Б. Т. Аманжолов, К. Н. Иванова), автоматизация рутинных процессов (проверка грамматики, подбор лексических упражнений) позволяет учителю:

1. Перейти от роли «транслятора знаний» к роли коуча и фасилитатора.

2. Уделять больше внимания сложным социокультурным аспектам языка, которые ИИ пока не способен передать в полной мере.

3. Повысить индивидуальную траекторию развития ученика без увеличения нагрузки на самого педагога.

Таблица 2. Сравнительные показатели уровня владения навыками (до и после внедрения)

Диаграмма 1. Распределение времени учителя на уроке

Описание диаграммы 1: Трансформация рабочего времени учителя

До внедрения ИИ (Традиционная модель):

• 70% — Рутинные задачи: Поиск текстов, составление упражнений, механическая проверка тетрадей, исправление однотипных грамматических ошибок.

• 30% — Живое обучение: Непосредственное общение с учениками, мотивация, развитие творческих навыков.

После внедрения ИИ (Инновационная модель):

• 30% — Техническое сопровождение: Настройка промптов, контроль использования ИИ, работа с аналитикой.

• 70% — Менторство и фасилитация: Глубокая работа над смыслом, развитие критического мышления, обсуждение сложных социокультурных тем, индивидуальная поддержка каждого ученика.

Рекомендации по использованию опыта:

1. Интегрировать сессии с ИИ-тьюторами как обязательный элемент подготовки к СОР и СОЧ.

2. Использовать «Протокол ИИ-редактирования» для фиксации метапознавательного прогресса ученика.

3. Регулярно обновлять базу промпт-шаблонов в соответствии с требованиями обновленного содержания образования [Е. К. Жылмагамбетова, 1,с. 45].

Итоговое обобщение:

Результаты анализа подтверждают, что ИИ-технологии являются мощным катализатором развития коммуникативной компетенции. Опыт может быть рекомендован к масштабированию в общеобразовательных школах для повышения эффективности преподавания иностранных языков в условиях цифровизации.

Список использованных источников

1. Жылмагамбетова Е. К., Тулегенова А. М. Интеграция больших языковых моделей в процесс обучения иностранным языкам в условиях обновленного содержания образования Казахстана // Вестник КазНУ. Серия Филологическая. 2024. № 1 (107). с. 44–49.

2. Садыкова Л. Г., Омарова Д. С. Технологии искусственного интеллекта как инструмент персонализации обучения английскому языку в школах РК // Образование и наука в Казахстане. 2025. № 2. с. 110–116.

3. Баймбетова Г. М. Опыт применения ChatGPT для развития навыков письма у студентов неязыковых специальностей в вузах Казахстана // Материалы международной научно-практической конференции "Цифровая дидактика". Астана: КазНПУ им. Абая, 2023. с. 20–25.

4. Досжанов Т. Цифровая трансформация школьного образования: внедрение элементов AI в учебный процесс // Официальный информационный ресурс Премьер-министра РК (Статья). 2025. 13 фев. с. 7.

5. Касенова Р. И. Роль ИИ-тьюторов в формировании коммуникативной компетенции у учащихся средней школы // Педагогический вестник. 2024. № 3 (99). с. 36–42.

6. Мухамеджанова С. А. Критический анализ ИИ-сгенерированного контента как метод развития критического мышления в языковом образовании // Вестник ЖУ. 2025. № 1 (114). с. 200–205.

7. Аманжолов Б. Т. Методологические основы использования больших языковых моделей в преподавании английского языка: монография. Алматы: Ғылым, 2023. 88 с.

8. Турлыбеков Э. Э. Перспективы и барьеры внедрения ИИ-технологий в языковую подготовку в Казахстане // Вопросы современной педагогики. 2024. № 4. с. 12–17.

9. Шубаков В. С. Методы и сценарии использования больших языковых моделей в обработке информации: выпускная квалификационная работа. Екатеринбург: Уральский федеральный университет, 2024. 120 с.

10. Иванова К. Н. Fine-tuning и промпт-инжиниринг как способы повышения эффективности LLM в образовании // Научный журнал. 2024. № 7. с. 23–29.

11. Петров Д. А. Большие языковые модели: революция в создании контента и ее влияние на учебный процесс // Инновации в образовании. 2025. № 1. с. 4–10.

12. Кузнецова Л. И. Развитие навыков говорения в цифровой среде: от виртуальных собеседников до LLM-ассистентов // Современные педагогические технологии. 2023. № 5. с. 54–60.

13. Волков П. В. CoT-методы в LLM и их использование для повышения логического мышления учащихся // Вестник ИИ. 2024. № 12. с. 208–215.

14. Сидорова М. Ю. Применение ИИ для мгновенной обратной связи в письменной речи: анализ эффективности // Образовательные технологии. 2025. № 3. с. 145–151.

15. Захаров А. И. Этические вопросы использования генеративного ИИ в академической среде // Высшее образование сегодня. 2024. № 10. с. 18–24.