Использование нейросетей в обучении иностранному языку и вопросы интеграции искусственного интеллекта в учебный процесс

Журнал «KANT» №3(60) 2026 [стр. 357-363]

DOI: 10.24923/2222-243X.2026-60.49

Авторы: Климова Ольга Юрьевна, кандидат социологических наук, доцент, Московский финансово-промышленный университет «Синергия», Москва (Россия) SPIN-код: 1649-9110, ORCID 0009-0009-9959-3021, Захарова Мария Алексеевна, кандидат филологических наук, преподаватель SPIN-code: 4677-8805, ORCID: 0009-0000-2856-1254 Researcher ID: QQA-3024-2026 , Исакович Екатерина Александровна, кандидат педагогических наук, доцент SPIN-код: 5739-4694 ORCID: 0009-0005-0551-1840, Волгоградская государственная консерватория имени П.А. Серебрякова, Волгоград (Россия)

Ключевые слова: искусственный интеллект; нейросети; учебный процесс; обучение иностранному языку; технические и гуманитарные направления подготовки; цифровизация; система высшего образования.

Цитировать: Климова О.Ю., Захарова М.А., Исакович Е.А. Использование нейросетей в обучении иностранному языку и вопросы интеграции искусственного интеллекта в учебный процесс // KANT. — 2026. — №3(60). — С. 357–363. EDN: QUZOVO. DOI: https://doi.org/10.24923/2222-243X.2026-60.49

Активное внедрение технологий искусственного интеллекта привело к серьезной трансформации образовательного процесса. Мощный потенциал новых технологий заставляет искать продуктивные способы и стратегии применения нейросетей в процессе обучения иностранному языку. Цель исследования — провести сравнительный анализ применения нейросетей в процессе обучения иностранному языку студентами разных профилей подготовки и выявить целесообразность использования нейросетей в учебе, а также перспективы и риски их внедрения в учебный процесс. Эмпирическая база представлена данными социологического опроса, который проводился в мае 2026 года среди студентов-бакалавров российских вузов. Результаты анкетирования показали позитивный настрой студентов к внедрению искусственного интеллекта в образовательный процесс. Также выявлены отрицательные стороны этого процесса, что говорит о неполном доверии студентов к инструменту ИИ. Обращается внимание на необходимость дальнейшей проработки вопроса интеграции искусственного интеллекта в учебный процесс с учетом результатов опроса и мнений студентов. При этом оценки обучающихся гуманитарных и технических специальностей отличаются незначительно.

скачать

Литература:
1. Алешковский И.А., Гаспаришвили А.Т., Нарбут Н.П., Крухмалева О.В., Савина Н.Е. Российские студенты о возможностях и ограничениях использования искусственного интеллекта в обучении // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. — 2024. — Т. 24, №2. — C. 335-353. https://doi.org/10.22363/2313-2272-2024-24-2-335-353
2.     Валиев Р.М. Развитие искусственного интеллекта: подходы к определению / Р. М. Валиев // Креативная экономика. — 2024. — Т. 18, №1. — С. 115-126. https://doi.org/10.18334/ce.18.1.120257.)
3.     Габдулов И.Н. Определение понятия искусственного интеллекта // Аллея науки. — 2019. — №9. — С. 173-176.
4.     Глотова М.Ю., Самохвалова Е.А., Мухлынина О.А. Развитие навыков в области нейросетевых технологий для будущих педагогов: возможности и преимущества // Наука и школа. — 2023. — №5. — С. 162–172. https://doi.org/10.31862/1819-463X-2023-5-162-172.
5.     Знатдинов В.Р. Использование нейросетевых технологий для моделирования самостоятельной работы студентов в рамках учебного процесса вуза / В.Р. Знатдинов, А.И. Кершенгольц, А.М. Юдина // Международный научно-исследовательский журнал. — 2024. — №9(147). — https://doi.org/10.60797/IRJ.2024.147.112. EDN: IPAWLR
6.     Исакович Е.А. Использование нейросетей для генерации визуальных материалов при обучении иностранным языкам студентов колледжа (специальность Графический дизайн) / Е.А. Исакович, М.А. Захарова, Е.В. Трофимова // Вестник ГГУ. — 2026. — №2. — С. 302-312. EDN FEFVXQ.
7.     Малявин С.Н., Макуха С.В. Использование искусственного интеллекта студентами в учебной деятельности (на примере студентов РГПУ им. А.И. Герцена) // Социально-экономическое управление: теория и практика. — 2025. — №21(3). — С 65–72. https://doi.org/10.22213/2618-9763-2025-3-65-72.
8.     Пащенко И.Ю. Искусственный интеллект и смежные технологии: о понятии, информационной природе и публично-правовых аспектах // Юридический вестник Кубанского государственного университета. — 2022. — №2. — С. 99-105. https://doi.org/10.31429/20785836-14-2-99-105
9.     Поспелова Е.А. Оценка преподавателями влияния генеративного ИИ на образование и сопутствующих рисков // Образование и наука. — 2026. — Т. 28, №6. — С. 133–162. https://doi.org/10.17853/1994-5639-2026-6-133-162.
10.     Самарцева М.В. Определение понятия искусственного интеллекта на современном этапе развития технологии // Проблемы права. — 2025. — №2(98). — С. 43-54.
11.     Столбоушкин А.Ю., Крылова Е.А., Лактионов С.А., Умнов В.С. Перспективы использования нейросетей в педагогическом образовании // Вестник СибГИУ. — 2024. — №2(48).
12. Толстель О.В. Некоторые применения технологий искусственного интеллекта // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Серия: Физико-математические и технические науки. — 2005. — Вып. 1—2. Сер. Информатика и телекоммуникации. — С. 95-106.
13. Шамис В.А., Копылова А.М., Пантелеева Е.А. Применение нейронных сетей в образовательном процессе студентов вуза // Стандарты и мониторинг в образовании. — 2024. — №3. — С. 20-26. https://doi.org/https://doi.org/10.12737/1998-1740-2024-12-3-20-26
14. Evans D., Garcia F., Kim H. Neural Network Technologies in Education: A Review of the Empirical Literature // World Journal of Education. — 2021. — №4. — Pp. 463–479.
15. McCulloch W.S., Pitts W. (). A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity // The Bulletin of Mathematical Biophysics. — 1943. — №5(4). — Рр. 115–133.
16. Rosenblatt F. The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain // Psychological Review. — 1958. — №65(6). — Рр. 386–408.
17. Smith A., Jones B., Brown C. The Development of Skills in the Field of Neural Network Technologies for Future Teachers: Opportunities and Advantages // Neural Network Technologies in Education. — 2022. — №1. — Pp. 43–68.

Neural Networks in foreign language teaching and problems of integrating artificial intelligence into the educational process

Authors: Klimova Olga Yurevna, PhD of Sociology, Associate Professor, Moscow Financial and Industrial University "Synergy", Moscow (Russia), Zakharova Mariya Alekseevna, PhD of Philology, Lecturer, Isakovich Ekaterina Aleksandrovna, PhD of Pedagogy, Associate Professor, Institute of Education in the Sphere of Social Sciences and Humanities, Volgograd State Conservatory named after P.A. Serebryakov, Volgograd (Russia)

Keywords: artificial intelligence; neural networks; educational process; foreign language training; technical and humanitarian fields of study; digitalization; higher education system.

The rapid adoption of artificial intelligence technologies has led to a significant transformation of the educational process. The powerful potential of new technologies compels us to seek productive ways and strategies for using neural networks in foreign language teaching. The aim of this study is to conduct a comparative analysis of the use of neural networks in foreign language teaching for students of various fields of study and to identify the feasibility of using neural networks in education, as well as the prospects and risks of their implementation. The empirical base is represented by data from a sociological survey conducted in May 2026 among undergraduate students at Russian universities. The survey results revealed a positive attitude among students toward the implementation of artificial intelligence in the educational process. Negative aspects of this process were also identified, indicating a lack of student confidence in AI. The article highlights the need for further study of the integration of artificial intelligence into the educational process, taking into account the survey results and student opinions. However, the assessments of students majoring in the humanities and engineering differed only slightly.