2658-6282 Мир науки. Педагогика и психология World of Science. Pedagogy and psychology ООО «Издательство «Мир науки» https://mir-nauki.com/28PDMN225.html Применение искусственного интеллекта для оценки письменных работ студентов в процессе обучения иностранному языку Artificial intelligence in providing written corrective feedback in foreign language education Хлыбова Марина Анатольевна Хлыбова Марина Анатольевна Khlybova Marina Anatolyevna busch_m@mail.ru https://orcid.org/0000-0001-6441-5182 ФГБОУ ВО «Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишниковая» (Пермь, Россия) Perm State Agro-Technological University named after Academician D.N. Pryanishnikov (Perm, Russia) 20 05 2025 2025 13 2 28PDMN225 19 03 2025 30 04 2025 2025 Хлыбова Марина Анатольевна Khlybova Marina Anatolyevna CC BY 4.0 https://mir-nauki.com/28PDMN225.html

Статья посвящена вопросу использования искусственного интеллекта (ИИ) в контексте предоставления письменной обратной связи при обучении иностранному языку в вузе. Искусственный интеллект становится одним из важнейших инструментов, который может повысить эффективность и доступность образования. Статья рассматривает ИИ-ресурсы, которые могут использоваться в процесс оценивания письменных работ и представления обратной связи в процессе обучения иностранному языку. Для преподавателя внедрение ИИ-ресурсов целесообразно для решения автоматизации ежедневных задач, включая оценивание письменных работ. Автором статьи описывается потенциал грамотного применения ИИ для поддержки преподавательской деятельности в рамках проверки письменных заданий обучающихся. Рассматриваемые в статье ИИ-платформы способствуют не только повышению эффективности обучения, но и оптимизации педагогического процесса. К преимуществам интеграции искусственного интеллекта в процесс оценивания письменных работ можно отнести получение быстрого детального лингвистического анализа, исключение фактора человеческой ошибки, получение информации о потенциальном списывании работы. При этом важным этапом работы преподавателя будет являться анализ, оценка и возможное преобразование полученного сгенерированного ИИ комментария, сделав его более точным, полезным и позитивным для обучающихся. В статье также отмечается, что у преподавателя появляется экономия времени, которая позволит ему сфокусироваться на других аспектах работы. Тем не менее, автор статьи подчеркивает, что ИИ-ресурсы стоит рассматривать на данный момент не как полноценную альтернативу, а как вспомогательный, дополнительный инструмент обратной связи, упрощающий проверку письменных работ обучающихся.

The article is devoted to the role of artificial intelligence (AI) in providing written corrective feedback in foreign language education. The role of artificial intelligence in modern society is increasingly significant, digital technologies are penetrating many spheres of activity, including higher education. In particular, for a teacher, thoughtful integration of tools based on artificial intelligence is possible for solving routine tasks, including automatic assessment of written works. Innovative AI applications serve as auxiliary tools in the educational process, contributing not only to the effectiveness of learning, but also to the optimization of pedagogical processes. The paper analyzes the AI platforms to support teaching activities in assessing students’ written foreign language tasks. In addition, the article summarizes the strengths of using AI technologies for assessment and draws conclusions about its role in providing written corrective feedback. The benefits of integrating artificial intelligence into the process of providing written corrective feedback include obtaining detailed linguistic analysis, eliminating human errors, and evaluating a case of possible plagiarism. An important stage of the teacher’s work will be the analysis, evaluation and possible transformation of the received AI-generated commentary, making it more accurate, useful and positive for students. The article also notes that integration of AI helps free up time for teachers to focus on other aspects of the work. However, the article emphasizes that AI resources should not be considered at the moment as a full alternative, but as an auxiliary, additional tool for educational assessment.

 Ключевые слова цифровизация образования искусственный интеллект оценивание письменная обратная связь цифровые технологии обучение иностранному языку вуз Keywords digitalization of education artificial intelligence assessment written corrective feedback digital technologies foreign language teaching university Титова, С.В. Технологические решения на базе искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам: аналитический обзор / С.В. Титова // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. — 2024. — Т. 27, № 2. — С. 18–37. Черкасова, Е.А. Применение искусственного интеллекта в обучении английскому языку в неязыковом вузе: анализ чата GPT в контексте оценки письменных работ / Е.А. Черкасова // Бизнес. Образование. Право. — 2023. — № 4(65). — С. 437–442. DOI: 10.25683/VOLBI.2023.65.837. Паскова, А.А. Возможности интеграции технологий генеративного искусственного интеллекта в процессы формирующего оценивания в высшем образовании / А.А. Паскова // Вестник Майкопского государственного технологического университета. — 2024. — Т. 16, № 2. — С. 98–109. https://doi.org/10.47370/2078-1024-2024-16-2-98-109. Сысоев, П.В. Методика обучения учащихся и студентов написанию эссе в триаде «обучающийся — преподаватель — искусственный интеллект» / П.В. Сысоев, Е.М. Филатов // Вестник Московского Университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. — 2024. — № 2. — С. 38–54. Сысоев, П.В. Технологии искусственного интеллекта в обучении иностранному языку / П.В. Сысоев // Иностранные языки в школе. — 2023. — № 3. — С. 6–16. Куликова, Н.Ю. Модель использования систем искусственного интеллекта для оценки качества формирования компетенций студентов вуза / Н.Ю. Куликова, О.А. Маслова, Ю.С. Пономарева // Мир науки. Педагогика и психология. — 2021. — Т. 9, № 5. — URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?edn=tcvfbb. Баринова, Д.О. Роль искусственного интеллекта в повышении академической успеваемости студентов / Д.О. Баринова, А.А. Шакарикова // Научно-методический электронный журнал «Концепт». — 2024. — № 10. — С. 170–185. — URL: https://e-koncept.ru/2024/241162.htm — DOI:10.24412/2304-120X-2024-11162. Ершова, Т.А. Педагогические условия развития профессионально-коммуникативных умений письменной обратной связи у будущих учителей и преподавателей иностранных языков / Т.А. Ершова // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. — 2020. — № 189. — С. 48–57. Ellis R. A typology of written corrective feedback types / R. Ellis // ELT journal. — 2008. — Т. 63, № 2. — P. 97–107. Koenka A.C., Linnenbrink-Garcia, L., Moshontz, H., Atkinson, K.M., Sanchez, C.E., & Cooper, H. A meta-analysis on the impact of grades and comments on academic motivation and achievement: A case for written feedback // Educational Psychology. — 2021. — № 41(7). — P. 922–947. Коренев А.А. Стратегии использования искусственного интеллекта для предоставления письменной обратной связи в обучении иностранному языку / А.А. Коренев // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. — 2024. — Т. 27, № 2. — С. 68–77. Fitria Tira Nur. QuillBot Grammar Checker: The Ability to Evaluate Students' Writing Errors of English Essay / T.N. Fitria // International Journal of Computer and Information System (IJCIS). — 2025. — № 6(1). — P. 1–12. DOI: 10.29040/ijcis.v6i1.201. Hanyi Xu, Wensheng Gan, Zhenlian Qi, Jiayang Wu, Philip S. Yu. Large Language Models for Education: A Survey // Journal of Machine Learning and Cybernetic — 2014 — URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.13001 (date accessed: 03.04.2025). Nhat Tran, Benjamin Pierce, Diane Litman, Richard Correnti, Lindsay Clare Matsumura. Analyzing Large Language Models for Classroom Discussion Assessment // EDM 2024 Short Paper. — 2024 — URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.08680 (date accessed: 03.04.2025). Xing-Guo Wang. Research on AI algorithm education system of educational robot // Third International Conference on Machine Learning and Computer Application (ICMLCA 2022), 2022, Shenyang, China — 2023 — URL: https://doi.org/10.1117/12.2675143 (date accessed: 03.04.2025).