- Информация о статье
- Об авторах
- Список литературы
Межъязыковая интерференция в условиях ИИ-опосредованного обучения академическому письму
Авторы
Выпуск
Ключевые слова
академическое письмо, англоязычное академическое письмо, большие языковые модели, генеративный искусственный интеллект, ИИ-опосредованное обучение, межъязыковая интерференция, обратная связь, языковая автономия.
Аннотация
Рассмотрены дидактические возможности и риски использования больших языковых моделей в обучении академическому письму на английском языке. Одной из проблем, которая возникает при написании научного текста на иностранном языке, является межъязыковая интерференция, проявляющаяся на лексико-семантическом, грамматико-синтаксическом, дискурсивном и жанрово-риторическом уровнях. На основе теоретического анализа отечественных и зарубежных исследований уточняется содержание понятия «межъязыковая интерференция» применительно к письму, редактируемому с помощью языковых моделей. Показано, что большие языковые модели способны снижать количество поверхностных языковых ошибок, обеспечивать оперативную обратную связь и поддерживать процессы редактирования и рефлексии. Вместе с тем они могут сохранять или маскировать особенности исходного языка, усиливать шаблонность академического текста, снижать самостоятельность обучающегося и создавать иллюзию преодоления языковых трудностей. Обоснована необходимость разграничения формальной языковой корректности и дискурсивной адекватности академического текста. Предложена последовательность работы с ИИ, включающая самостоятельный анализ исходного текста, направленный запрос к языковой модели, проверку ее рекомендаций, постредактирование и рефлексию. Сделан вывод о том, что образовательная ценность ИИ определяется не самим фактом его использования, а организацией учебной деятельности и сохранением за обучающимся ответственности за содержание, структуру и языковое оформление академического текста.
Как цитировать статью
Гунина Н. А. Межъязыковая интерференция в условиях ИИ-опосредованного обучения академическому письму // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В. И. Вернадского. – 2026. – № 3(101). – С. 139–152. doi: 10.17277/voprosy.2026.03.pp.139-152
Скачать PDF
Скачать XML
DOI:
10.17277/voprosy.2026.03.pp.139-152
Страницы:
139-152
Просмотров:
24
- Lin, L. H. F. Challenges in Academic Writing: Perspectives of Engineering Faculty and L2 Postgraduate Research Students / L. H. F. Lin, B. Morrison // English for Specific Purposes. – 2021. – Vol. 63. – P. 59–70. doi: 10.1016/j.esp.2021.03.004
2. Шпит, Е. И. Развитие профессиональных умений в академическом письме у аспирантов / Е. И. Шпит // Непрерывное образование: XXI век. – 2023. – Т. 3, № 43. doi: 10.15393/j5.art.2023.8650
3. Князева, О. В. Проблемы обучения студентов технического вуза жанрам академического английского языка / О. В Князева // Московский педагогический журнал. – 2025. – № 2. – С. 50–62. doi: 10.18384/2949-4974-2025-2-62
4. Заварыкина, Л. В. Обучение различным жанрам академического письма в современном университете / Л. В. Заварыкина // Непрерывное образование: XXI век. – 2025. – Т. 13, № 2. doi: 10.15393/j5.art.2025.10404
5. Chen, C. The role of AI-assisted learning in academic writing: A mixed-methods study on Chinese as a second language students / C. Chen, Y. Gong // Education Sciences. – 2025. – Vol. 15, No. 2. – Art. 141. doi: 10.3390/educsci15020141
6. Ho, N. N. Y. Using LLM chatbots for feedback in L2 English academic writing: a scoping review / N. N. Y. Ho, N. A. Rappa, J. Wishart // Innovation in Language Learning and Teaching. – 2026. – Vol. 1, No. 23. doi: 10.1080/17501229.2026.2698704
7. Cheng, D. Generative AI for second language writing feedback, assessment and learning / D. Cheng, M. Li, T. Lee. – 2026. doi: 10.1017/9781009657334
8. Burhan, K. Generative AI in second-language writing: A systematic review of empirical research / K. Burhan // JRTI. – 2025. – Vol.10, No. 4. – P. 186–199. doi: 10.29210/30036974000
9. Harnessing Generative AI for L2 Written Corrective Feedback: A Systematic Review of Current Research and Future Direction / L. Ding, D. Zou, L. Kohnke, H. Xie // In 2025 2nd International Conference on Artificial Intelligence and Teacher Education (ICAITE): Proceedings. – 2025. – P. 43–48. doi: 10.1109/ICAITE68636.2025.11442331
10. Ding, L. Enhancing L2 writing with AI: Effects of ChatGPT feedback and the role of student engagement / L. Ding, D. Zou, L. Kohnke // Artificial Intelligence in Language Education. – 2026. – Vol. 2. – Art. 103356. doi: 10.29140/aile.2026.103356
11. Ding, L. ChatGPT as an automated writing evaluation tool: How students perceive it and how it affects their writing / L. Ding, D. Zou, L. Kohnke // Education and Information Technologies. – 2025. – Vol. 30. – P. 26777–26799. doi: 10.1007/s10639-025-13775-3
12. Ren, B., Dong, Y., & Zhang, B. (2025). From errors to excellence: AI-driven scaffolding for advancing L2 writing skills // Cogent Education. – 2025. – Vol. 12, No. 1. doi: 10.1080/2331186X.2025.2588512
13. Cheng, A. Artificial Intelligence-Assisted Academic Writing: Recommendations for Ethical Use / A. Cheng, A. Calhoun, G. Reedy // Advances in Simulation. – 2025. – Vol. 10. – Art. 22. doi: 10.1186/s41077-025-00350-6
14. Wang, C. Advanced multi-lingual writers’ self-directed use of generative AI in academic writing: Rethinking writing, authorship, and learning / C. Wang, W. Xu, X. Tan // Applied Linguistics. – 2026. – Vol. 47, No. 2. – P. 388–405. doi: 10.1093/applin/amaf057
15. Cole, R. Understanding and avoiding hallucinated references: A critical literacy assignment for students / R. Cole, L. Maher, R. Rice. – 2026. – URL : https://wacclearinghouse.org/repository/collections/continuing-experiments/august-2025/ai-literacy/understanding-avoiding-hallucinated-references/ (дата обращения: 15.09.2026)