En Ru
Вход

eLIBRARY ID: 8377
ISSN: 2074-1588

eLIBRARY ID: 8377
ISSN: 2074-1588

En Ru
Расширенный поиск
Дидактические принципы и этические стратегии контроля и оценивания в языковом обучении с помощью генеративных моделей

Дидактические принципы и этические стратегии контроля и оценивания в языковом обучении с помощью генеративных моделей

Скачать в формате PDF

Поступила: 03.02.2026

Принята к публикации: 20.03.2026

Ключевые слова: контроль и оценивание в языковом образовании; дидактические при нципы; этические стратегии использования ИИ; обратная связь на базе ИИ; методическая модель

DOI Number: 10.55959/MSU-2074-1588-19-29-2-1

Доступно в on-line версии с: 23.07.2026

Для цитирования статьи

Титова С.В. Дидактические принципы и этические стратегии контроля и оценивания в языковом обучении с помощью генеративных моделей. // Вестник Московского Университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2026. Т. 29. № 2. c.9-31 https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-29-2-1.

Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция-Некоммерчески») 4.0 Всемирная
Номер 2, 2026
Титова С.В. (МГУ имени М.В.Ломоносова)

Аннотация

Современный этап цифровизации образования, характеризующийся доминированием генеративного ИИ, требует научного осмысления и разработки дидактических принципов и этических стратегий. Они призваны обеспечить методически обоснованное применение генеративных моделей для контроля и оценивания, раскрывая их педагогический потенциал в персонализированной среде, минимизируя риски и сохраняя ведущую роль преподавателя. В ответ на методические и этические вызовы сформулированы базовые принципы (двойной верификации, антропоцентричности, адаптивности) и систематизированы этические стратегии (валидность, справедливость, прозрачность). Предложенная многоуровневая модель интеграции нейросетей в языковой контроль базируется на циклической последовательности этапов, где каждому этапу соответствуют действия преподавателя, дидактические принципы и этические стратегии.

Литература

  1. Боголепова С.В., Бабасян Е.Р. Возможности искусственного интеллекта для разработки учебных и оценочных заданий по иностранным языкам // Преподаватель XXI век. 2024. № 1. Ч. 1. С. 137–154. DOI: 10.31862/2073-9613-2024-1-137-154

  2. Коренев А.А. Стратегии использования искусственного интеллекта для предоставления письменной обратной связи в обучении иностранному языку // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. № 2. С. 68–77.

  3. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Чат-боты в обучении иностранному языку: преимущества и спорные вопросы // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 1. С. 50–56. DOI: 10.20310/1810-0201-2023-28-1-50-56

  4. Сысоев П.В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 2. С. 31–53.

  5. Тагирова Л.Ф., Зубкова Т.М. Интеллектуальная система адаптивного тестирования // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023. Т. 23. № 4. С. 757–766. DOI: 10.17586/2226-1494-2023-23-4-757-766

  6. Титова С.В., Чикризова К.В. Разработка и использование обучающих материалов на базе ИИ в вузах: правовые аспекты // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 6. С. 91–111. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-91-111

  7. Титова С.В. Эволюция систем тестирования и оценивания в обучении иностранным языкам: от компьютеров к GPT // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2025. № 4(28). С. 36–58. DOI: 10.55959/MSU-2074-1588-19-28-4-3

  8. Титова С.В., Харламенко И.В. Структура профессиональной компетенции педагога иностранных языков в области использования искусственного интеллекта // Язык и культура. 2025. № 69. С. 220–246. URL: http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001154021 (дата обращения: 19.01.2026).

  9. Alghamdy R.Z. Pedagogical and Ethical Implications of Artificial Intelligence in EFL Context: A Review Study // English Language Teaching. 2023. Vol. 16. No 10. Pp. 87–98. DOI: 10.5539/elt.v16n10p87

  10. Atari M., Xue M.J., Park P.S., Blasi D.E., Henrich J. Which humans? // PsyArXiv. 2023. URL: https://doi.org/10.31234/osf.io/5b26t (accessed: 19.01.2026)

  11. Bender E.M., Gebru T., McMillan-Major A., & Shmitchell S. On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? FAccT ’21: Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. Pp. 610–623. DOI: 10.1145/3442188.3445922

  12. Cerratto Pargman T., McGrath C., Milrad M. Towards Responsible AI in Education: Challenges and Implications for Research and Practice // Computers and Education: AI. 2024. URL: https://www.researchgate.net/publication/386884138_Towards_Responsible_AI_in_Education_Challenges_an... (accessed: 19.01.2026).

  13. Dale R., Viethen J. The automated writing assistance landscape in 2021 // Natural Language Engineering. 2021. No 27(4). Pp. 511–518. https://doi.org/10.1017/s1351324921000164

  14. Fryer L.K., Nakao K., Thompson A. Chatbot Learning Partners: Connecting Learning Experiences, Interest and Competence // Computers in Human Behavior. 2019. No 93. Pp. 279–289. DOI: 10.1016/j.chb.2018.12.023

  15. Godwin-Jones R. Chatbots in language learning: AI systems on the rise // Intelligent CALL, granular systems, and learner data: Short papers from EUROCALL 2022. 2022. Pp. 124–128. https://doi.org/10.14705/rpnet.2022.61.1446

  16. Harry A. Role of AI in Education // Interdiciplinary Journal and Hummanity. 2023. Vol. 2. No 3. Pp. 260–268. DOI: 10.58631/injurity.v2i3.52

  17. Hofmann V., Kalluri, P., Jurafsky D., King S. AI generates covertly racist decisions about people based on their dialect // Nature. 2024. No 633. Pp. 1–8. DOI: 10.1038/s41586-024-07856-5

  18. Holmes W., Porayska-Pomsta K., Holstein K., Sutherland E., Baker T., Shum S., Santos O., Rodrigo M., Cukurova M., Bittencourt I., Koedinger K. Ethics of AI in Education: Towards a Community-Wide Framework // International Journal of AI in Education. 2021. No 32. Pp. 504–526. DOI: 10.1007/s40593-021-00239-1

  19. Huang L. Ethics of Artificial Intelligence in Education: Student Privacy and Data Protection // Science Insights Education Frontiers. 2023. Vol. 16. No 1. Pp. 2577–2587. DOI: 10.15354/sief.23.re202

  20. Ismail I., Aloshi J. Data Privacy in AI-Driven Education An In-Depth Exploration Into the Data Privacy Concerns and Potential Solutions // AI Applications and Strategies in Teacher Education. Hershey: IGI Global, 2025. Pp. 223–252. DOI: 10.4018/979-8-3693-5443-8.ch008

  21. Karademir T., Alper A. Evaluating the evaluators: a comparative study of AI and Teacher Assessments in Higher Education // Digital Education Review. 2024. Pp. 124–140. DOI: 10.1344/der.2024.45.124-140

  22. Klimova B., Ibna Seraj P. The use of chatbots in university EFL settings: Research trends and pedagogical implications // Frontiers in Psychology. 2023. Vol. 14. URL: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1131506 (accessed: 19.01.2026).

  23. Knoth N., Tolzin A., Janson A., Leimeister J.M. AI literacy and its implications for prompt engineering strategies // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2024. Vol. 6. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4805867 (accessed: 19.01.2026).

  24. Kundu A., Bej T. Transforming EFL Teaching with AI: A Systematic Review of Empirical Studies // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5240610 (accessed: 19.01.2026).

  25. Lewis A. Unpacking Cultural Bias in AI Language Learning Tools: An Analysis of Impacts and Strategies for Inclusion in Diverse Educational Settings // International Journal of Research and Innovation in Social Science. 2025. Vol. IX. Pp. 1878–1892. DOI: 10.47772/IJRISS.2025.9010151

  26. Li Z. Teachers in automated writing evaluation (AWE) system-supported ESL writing classes: Perception, implementation, and influence // System. Vol. 99. No 102505. https://doi.org/10.1016/j.system.2021.102505 (дата обращения: 19.01.2026).

  27. Liu Z. Cultural Bias in Large Language Models: A Comprehensive Analysis and Mitigation Strategies // Journal of Transcultural Communication. 2024. Vol. 3. No 2. Pp. 224–244. DOI: 10.1515/jtc-2023-0019

  28. Lo K., Yu P., Xu S., Simin N., Davy T., Jong M. Exploring the application of ChatGPT in ESL/EFL education and related research issues: a systematic review of empirical studies // Smart Learning Environments. 2024. Vol. 11. No 50. Pp. 1–24. DOI: 10.1186/s40561-024-00342-5

  29. Lo L.S. The CLEAR path: A framework for enhancing information literacy through prompt engineering // The Journal of Academic Librarianship. 2023. Vol. 49. No 4. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0099133323000599 (accessed: 19.01.2026).

  30. Ma Y., Chen M. AI-empowered applications effects on EFL learners’ engagement in the classroom and academic procrastination // BMC Psychology. 2024. Vol. 12. No 1. Pp. 1–11. DOI: 10.1186/s40359-024-02248-w.

  31. Mena O., Gonzalez A., Pujola J.-T. ChatGPT as an AI L2 teaching support: A case study of an EFL teacher // Technology in Language Teaching & Learning. 2024. Vol. 6. No 1. Pp. 1–25. DOI: 10.29140/tltl.v6n1.1142

  32. Moorhouse B.,Wan Y.,Wu C., Kohnke L., Ho Y., Kwong T. Developing language teachers’ professional generative AI competence: An intervention study in an initial language teacher education course // System. 2024. Vol. 125. URL: https://scholars.hkbu.edu.hk/en/publications/developing-language-teachers-professionalgenerative-ai-... (accessed: 19.01.2026).

  33. Okonkwo W., Ade-Ibijol A. Chatbots applications in education: A systematic review. // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2021. Vol. 2. URL: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100033 (accessed: 19.01.2026).

  34. Pastorino-Campos C., Galaczi E. Ethical AI for language assessment: Considerations and principles // Annual Review of Applied Linguistics. 2025. Vol. 45. Pp. 294–314. DOI: 10.1017/S0267190525100081

  35. Schmalz V., Brutti A. Automatic assessment of English CEFR levels using BERT embeddings. // Italian Conference on Computational Linguistics. 2021. URL: http://ceur-ws.org/Vol-3033/paper14.pdf (accessed: 19.01.2026).

  36. Tran T. Enhancing EFL Writing Revision Practices: The Impact of AI- and Teacher-Generated Feedback and Their Sequences // Education Sciences. 2025. Vol. 15. No 2. Pp. 1–22. DOI: 10.3390/educsci15020232

  37. Vieriu A.M., Petrea G. The Impact of AI on Students’ Academic Development // Education Sciences. 2025. Vol. 15. No 3. URL: https://www.mdpi.com/2227-7102/15/3/343 (accessed: 19.01.2026).

  38. Woo D.J., Guo K., Susanto H. Exploring EFL students’ prompt engineering in human–AI story writing: an activity theory perspective // Interactive Learning Environments. 2023. Vol. 33. No 1. Pp. 863–882. DOI: 10.48550/arXiv.2306 .01798

  39. Zheng Y., Stewart N. Improving EFL students’ cultural awareness: Reframing moral dilemmatic stories with ChatGPT // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2024. Vol. 6. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666920X24000249 (accessed: 19.01.2026).