Промпт-инжиниринг как инструмент оптимизации процесса обучения иностранным языкам
DOI: 10.23951/2307-6127-2026-1-46-55
Рассматривается промпт-инжиниринг как современный инструмент оптимизации процесса обучения иностранным языкам в условиях цифровизации образования. Обосновывается актуальность формирования у обучающихся навыков эффективного взаимодействия с искусственным интеллектом (ИИ), поскольку качество результата при работе с крупными языковыми моделями (LLM) напрямую зависит от способности пользователя формулировать точные и структурированные запросы. В работе анализируются ключевые стратегии промпт-инжиниринга – zero-shot, one-shot и few-shot prompting и их применение в языковом обучении на разных уровнях владения языком. Показано, что использование few-shot подхода особенно эффективно при отработке грамматических конструкций и академического письма, тогда как zero-shot prompting целесообразен для решения типовых задач. Представлены пять основных возможностей ИИ в языковом обучении: генерация аутентичных текстов и диалогов, объяснение грамматики с учетом индивидуальных особенностей, создание персонализированных упражнений, практика устной речи через чаты с ИИ и оперативная коррекция письменных работ. На основе авторских разработок и пилотных занятий с обучающимися уровней A2–C1 представлена таблица, демонстрирующая существенное повышение качества ответов ИИ при использовании оптимизированных промптов. Обоснованы методические рекомендации по интеграции промпт-инжиниринга в учебный процесс: ознакомление, моделирование, практика и рефлексия. Подчеркивается роль преподавателя как фасилитатора цифрового обучения. Исследуются этические аспекты, включая вопросы авторства, технологической зависимости и конфиденциальности данных. Делается вывод о том, что промпт-инжиниринг должен стать неотъемлемой частью цифровой грамотности, способствуя автономности, критическому мышлению и персонализации обучения в современной образовательной среде.
Ключевые слова: промпт-инжиниринг, технологии искусственного интеллекта, нейросеть, обучение иностранным языкам, LLM (Large Language Models), цифровые технологии в образовании, персонализированное обучение
Библиография:
1. Остапенко С.В., Халина Н.В. Лингвистическая оптимизация промта в аспекте проблематики промт-инжиниринга // Вестник Тюменского государственного университета. Гуманитарные исследования. Humanitates. 2025. № 1 (41). С. 36–50.
2. Bansal P. Prompt Engineering Importance and Applicability with Generative AI // Journal of Computer and Communications. 2024. № 12. P. 14–23.
3. Солдаткина Я.В., Чернавский А.С. Генеративные языковые модели как актуальный феномен медиакультуры в начале XXI века // Наука и школа. 2023. № 4. С. 44–56.
4. Алферьева-Термсикос В.Б. Промпт-инжиниринг как стратегия формирования информационной культуры обучающихся // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 9-1 (96). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/promt-inzhiniring-kak-strategiya-formirovaniya-informatsionnoy-kultury-obuchayuschihsya (дата обращения: 06.08.2025).
5. Соколова М.Е. ChatGPT и промпт-инжиниринг: о перспективах внедрения генеративных нейросетей в науке // Науковедческие исследования. 2024. № 1. С. 92–109.
6. Rashid F., Ranaweera N., Doyle B., Seneviratne S. LLMs are one-shot URL classifiers and explainers // Computer Networks. 2025. № 258. Р. 111004.
7. Майер В.С., Рыбенец Д.А. Сравнение объясняющих приложений на основе искусственного интеллекта в процессе обучения английскому языку // Вестник НГПУ. 2025. № 2 (55). С. 329–331.
8. Zhu M., Wang C. A systematic review of artificial intelligence in language education: Current status and future implications // Language Learning & Technology. 2025. № 29 (1). P. 1–29.
9. Wang X., Pang H., Wallace M. P., Wang Q., Chen W. Learners’ perceived AI presences in AI-supported language learning: A study of AI as a humanized agent from community of inquiry // Computer Assisted Language Learning. 2024. № 37 (4). P. 814–840.
10. Godwin-Jones R. Partnering with AI: Intelligent writing assistance and instructed language learning // Language Learning & Technology. 2022. № 26 (2). P. 5–24.
11. Li B., Bonk C., Wang C., Kou X. Reconceptualizing self-directed learning in the era of generative AI: An exploratory analysis of language learning // IEEE Transactions on Learning Technologies. 2024. № 17. P. 1515-1529.
12. Hockly N. Artificial intelligence in English language teaching: The good, the bad and the ugly // RELC Journal. 2023. № 45 (2). P. 445–451.
13. Лукинский И.А., Горшенева И.А. Промт-инжиниринг в образовательном процессе и научной деятельности или к вопросу о необходимости обучения работе с искусственным интеллектом // Психология и педагогика служебной деятельности. 2024. № 4. С. 148–154.
14. Манцулич В.В. Теоретическая модель развития метакогнитивных способностей будущих педагогов // Психология. Историко-критические обзоры и современные исследования. 2024. № 4А. С. 140–147.
15. Черкасова М.Н., Тактарова А.В. Искусственно сгенерированный академический текст (лингвопрагматический аспект) // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2024. Т. 17, вып. 7. С. 2551–2557.
16. Майер В.С. Feedback Sandwich как технология обратной связи на занятиях по иностранному языку // Теоретико-практические аспекты обучения иностранным языкам в неязыковых вузах. Пермь, 2024. С. 166–170.
17. Шамсутдинова Т.М. Проблемы и перспективы применения нейронных сетей в сфере образования // Открытое образование. 2022. № 26 (6). С. 4–10.
18. Везетиу Е.В. Формирование фасилитативной компетентности будущих педагогов как условие гуманистической парадигмы образования // Проблемы современного педагогического образования. 2019. № 62 (1). С. 80–82.
19. Емельянцев А.Э. Перспективное использование нейронных сетей в законотворчестве и их влияние на обеспечение прав и свобод человека // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2023. № 9. С. 134–137.
20. Филипова И.А. Нейросети: применение, вопросы этики и права // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Право. 2023. № 23 (4). С. 76–81.
( 362.12 kB ) 
( 350.86 kB )
Выпуск: 1, 2026
Серия выпуска: Выпуск № 1
Рубрика: ТЕОРИЯ И МЕТОДИКА ОБУЧЕНИЯ И ВОСПИТАНИЯ
Страницы: 46 — 55
Скачиваний: 10