ИНТЕГРАЦИИ АДАПТИВНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ В ПРЕПОДАВАНИИ АНГЛИЙСКОГО ЯЗЫКА В ЧАСТНЫХ ШКОЛАХ КАЗАХСТАНА: ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ

Аннотация. В данной научной статье представлен всесторонний анализ многогранного процесса трансформации методологий преподавания английского языка в ответ на продолжающуюся цифровизацию образовательных практик в Республике Казахстан, что подчеркивает острую необходимость педагогических инноваций. В частности, анализ сосредоточен на критическом переходе от традиционных методологий компьютерного изучения языка (CALL) к более продвинутым парадигмам обучения, использующим возможности искусственного интеллекта, в частности применению искусственного интеллекта на языке машинного обучения (AIML). Особое внимание уделяется выяснению теоретических основ, лежащих в основе интеграции технологий искусственного интеллекта, в частности через призму социокультурной теории Л. С. Выготского, модели SAMR, разработанной Р. Пуэнтедурой, а также принципов коннективизма, сформулированных Дж. Сименсом. Кроме того, в статье проведен тщательный сравнительный анализ нескольких ведущих адаптивных образовательных платформ, включая, помимо прочего, ELSA Speak, Century Tech и Grammarly, которые все чаще используются в секторе частного среднего образования, в частности в таких учреждениях, как NIS, Haileybury и Miras. Кроме того, в исследовании выявлены и обсуждаются основные педагогические риски, которые неразрывно связаны с проблемами академической честности и феноменом технологического детерминизма, а также освещаются новые перспективы пересмотра роли преподавателей в этом быстро меняющемся ландшафте образовательных технологий.

Ключевые слова: искусственный интеллект в образовании, адаптивное обучение, AIML, TESOL, частные школы в Казахстане, зона ближайшего развития, цифровая дидактика.

Введение

Глобальная парадигма, регулирующая сферу обучения иностранным языкам, в настоящее время претерпевает глубокие и трансформационные изменения, которые отчетливо характеризуются заметным переходом от традиционной системы компьютерного обучения языкам (CALL) к более продвинутому и инновационному подходу, известному как обучение языку с опорой на искусственный интеллект (AIML). На предыдущем этапе CALL использование различных технологических инструментов в основном ограничивалось их функцией статических инструментов, предназначенных для доставки образовательного контента; однако появление AIML предвещает внедрение сложных генеративных и адаптивных алгоритмов, обладающих замечательной способностью создавать и моделировать высокоперсонализированную образовательную среду, адаптированную к потребностям и предпочтениям отдельных учащихся. В конкретных условиях Республики Казахстан эта существенная трансформация приобретает особую актуальность, особенно в свете продолжающейся реализации амбициозной государственной программы «Цифровой Казахстан», а также стратегических планов развития, срок действия которых, по прогнозам, будет продлен до 2025 года. Ожидаемое включение компонентов искусственного интеллекта (ИИ) в школьную программу, которое, как ожидается, получит широкое распространение к 2025 году, ставит перед педагогическим сообществом множество новых задач, которые необходимо решить педагогическому сообществу, чтобы эффективно адаптироваться к этому быстро меняющемуся образовательному ландшафту [3].

В сфере частного школьного образования в Казахстане, примером которой являются такие учреждения, как интеллектуальные школы Назарбаева, международные школы Haileybury и Miras и другие, существует уникальная роль экспериментальной платформы, где инновационные технологии проходят строгое тестирование и оценку ускоренными темпами, чему во многом способствуют гибкость бюджетирования и степень административной автономии этих учреждений. Тем не менее, необходимо признать, что существует значительное несоответствие между технологической инфраструктурой этих учебных заведений и методологической подготовкой преподавательского состава, что затрудняет эффективную и глубокую интеграцию искусственного интеллекта в педагогическую практику. Основная проблема заключается не в ограниченном доступе к различным передовым технологиям; скорее, она заключается в недостаточной разработке педагогических основ, которые позволили бы использовать искусственный интеллект не только в качестве технического аппарата, но и в качестве интеллектуального помощника, активно участвующего в образовательном процессе и обогащающего его на протяжении всего учебного процесса [2, c.45]. Основная цель настоящего научного исследования заключается в создании прочной теоретической базы и проведении всестороннего качественного анализа возможностей и потенциальных применений адаптивных интеллектуальных систем в контексте преподавания английского языка, которое часто называют обучением английскому языку носителей других языков (TESOL), при одновременном выявлении уникальных характеристик и динамики работы таких систем в образовательной экосистеме частных образовательных учреждений Республики.

2. Теоретический обзор: психолого-педагогические основы применения искусственного интеллекта

Эффективность внедрения искусственного интеллекта в образовательную среду не может быть адекватно обоснована только технологическим прогрессом; это требует глубокого психолого-педагогического обоснования.

2.1. Теория зоны ближайшего развития (ZBR) в цифровом контексте Основополагающее представление Л.С. Выготского о зоне ближайшего развития (ZBR) приобретает новое воплощение в сфере технологий искусственного интеллекта [4, p. 86]. В традиционном педагогическом дискурсе функция «более осведомленного другого» (MKO) обычно возлагается на педагога или более компетентного сверстника. В рамках AIML алгоритмические системы берут на себя роль MKO. Искусственный интеллект способен предоставлять педагогическую помощь, гибко адаптируемую к существующему уровню компетенции учащегося. В отличие от преподавателя, который ограничен во времени обучения в классе и количеством присутствующих учеников, адаптивная система позволяет учащимся оставаться в пределах индивидуального ZBR на неопределенный срок, модулируя сложность учебного материала в режиме реального времени на основе оценки «цифрового следа» учащегося [8].

2.2. Модель SAMR: уровни технологической интеграции Для оценки глубины интеграции искусственного интеллекта целесообразно использовать фреймворк SAMR (замена, расширение, модификация, переопределение), предложенный Р. Пуэнтедурой. Замена: вместо традиционных инструментов используется искусственный интеллект без каких-либо функциональных изменений (например, используется онлайн-переводчик вместо физического словаря). Дополнение: технология обеспечивает функциональные усовершенствования (например, Grammarly не только исправляет ошибки, но и обеспечивает немедленную пояснительную обратную связь, тем самым ускоряя процесс рефлексии). Модификация: искусственный интеллект способствует существенному пересмотру задач (например, использование генеративных ботов для имитации диалога с исторической фигурой на английском языке). Переопределение: появилась возможность создавать новые задачи, которые раньше казались немыслимыми (например, использование нейронной сети для анализа языковых паттернов учащегося, составление долгосрочного прогноза развития языковых навыков и автономное создание учебного контента). Большинство практик в образовательных учреждениях Казахстана остаются на уровне замещения и дополнения, тогда как подлинное педагогическое воздействие реализуется на более продвинутых уровнях модели [7, p. 439].

2.3. Коннективизм и адаптивное обучение В соответствии с теорией коннективизма, сформулированной Дж. Сименсом, обучение концептуализируется как процесс установления связей между информационными узлами. В этом контексте адаптивные системы выходят за рамки простых хранилищ данных и выступают в роли проактивных сетевых агентов, помогающих учащимся справляться со сложностями информационной перегрузки. Алгоритмы машинного обучения реализуют принцип персонализации путем анализа когнитивного профиля учащегося и построения нелинейных образовательных траекторий.

3. Сравнение разных платформ, которые помогают учить английский как второй язык

Для предметного анализа были отобраны три категории платформ, активно внедряемых в частных школах Казахстана: системы для отработки фонетики (ELSA Speak), платформы адаптивного обучения (Century Tech) и инструменты академического письма (Grammarly/QuillBot).

3.1. ELSA Speak помогает людям понять фонетику и уменьшает языковое волнение.

Основной упор обучения здесь — просодия, интонация и точное произношение отдельных звуков в английской речи. Механизм адаптации работает через анализ голоса с помощью спектрографа. Этот анализ сравнивает речь пользователя с образцами речи носителей языка. Алгоритм выявляет девиации с точностью до фонемы. В казахстанских школах часто бывает языковой барьер. В таких случаях ELSA Speak действует как самостоятельный тренажер. Исключение человеческого фактора (оценивания учителем) при первичном тренинге способствует снижению аффективного фильтра и языковой тревожности [13, p. 235]. Тип обратной связи: Мгновенная визуальная индикация (цветовое кодирование ошибок), позволяющая корректировать артикуляцию «здесь и сейчас».

3.2. Century Tech помогает понять, как люди думают, и помогает учить каждого по-разному.

Обучение помогает учить грамматику, читать и понимать науку на английском языке. Платформа учит этому с помощью коротких шагов. Эти шаги называют «микро-шаги». Искусственный интеллект смотрит на время реакции, типичные ошибки и уровень усталости. Всё это помогает собрать меняющуюся картину того, как ученик думает. The role in the class: In classes where students have different skill levels, which often happens in private schools, Century Tech helps make learning more flexible for each student. Система автоматически распределяет нагрузку: сильные ученики получают усложненный материал, в то время как отстающие прорабатывают пробелы. Это освобождает учителя от рутинной проверки и позволяет сфокусироваться на наставничестве. Тип обратной связи:Рекомендательная. Система видит ошибку и помогает повторить нужный материал.

3.3. Grammarly и QuillBot: Академическое письмо и синтаксис

Главная цель обучения — работа со стилем, грамматикой и связностью текста. Это еще меняет формулировки. Механизм адаптации: Применение больших языковых моделей для анализа текста с учетом контекста. QuillBot дает разные варианты построения фраз и помогает развивать словарный запас. Роль в классе: Инструменты используются на этапе пост-редактирования (post-editing) и самокоррекции. В старших классах школ, данные инструменты критически важны для подготовки академических эссе. Тип обратной связи: Объяснительная. Ключевым преимуществом является предоставление мета-лингвистических комментариев (почему этот вариант лучше), что способствует интериоризации грамматических правил.

4. Проблемы и вопросы, которые появляются при внедрении искусственного интеллекта в школы Казахстана

Даже с верой в новые технологии, использование искусственного интеллекта связано с рядом больших рисков для всей системы. В частных школах Казахстана, ориентированных на высокие академические показатели, существует риск восприятия ИИ учениками не как инструмента развития («эшафлота»), а как когнитивного «протеза». Если человек часто использует такие генеративные сервисы, как ChatGPT или QuillBot, человек обычно думает хуже и теряет свой личный стиль письма. Иногда ученик пишет сложный текст, но не может сказать, какие слова он выбрал.

Технологический детерминизм и роль учителя [5, p. 14]. Есть риск, что алгоритм будет решать, что и как проходит урок. Алгоритм может убрать на второй план учительское чувство момента и творчество. Когда все программы работают по строгим правилам, как это происходит в системе NIS, люди часто полностью полагаются на советники с искусственным интеллектом. Из-за этого учеба может стать чисто формальной и потерять и культуру, и чувства. Сейчас учитель не только говорит весь урок сам. Учитель делает урок так, чтобы ученик и искусственный интеллект вместе нашли важное. Учитель помогает и смотрит, чтобы ученик занимался и разбирался с новым материалом.

Этика и локализация. Частные школы часто сталкиваются с проблемами при защите личных данных. Для таких школ этот вопрос играет большую роль. Отправка биометрических данных, например, голоса, и когнитивных профилей на серверы других стран должна регулироваться строгими законами. Кроме того, большинство ИИ-моделей обучено на англо-американском культурном коде, что требует дополнительной работы по адаптации контента к реалиям Казахстана для избежания культурного отчуждения.

5. Перспективы и заключение

Этот анализ показывает, что добавление умных систем в уроки английского в частных школах Казахстана уже идет. Этот процесс нельзя остановить. Школам и учителям нужно не запрещать такие системы, а научиться их использовать правильно и под контроль. Главное направление для развития — это сделать ИИ-грамотность важной и новой частью работы учителя [10, p. 156]. Это значит, что учитель должен понимать, как делать и читать алгоритмы, знать, как работают эти алгоритмы, и разбираться в главных этических правилах. Сейчас нужно перейти на гибридные модели оценивания. Сейчас простая оценка за итоговую работу вроде эссе или теста теряет значение, потому что появился генеративный искусственный интеллект. Акцент должен смещаться на оценку процесса: истории взаимодействия ученика с нейросетью, промпт-инжиниринга, анализа черновиков и устной защиты работ. В заключение следует отметить, что ИИ в контексте Казахстана обладает потенциалом инструмента «деколонизации» образования. При правильной настройке и обучении моделей (fine-tuning) возможно создание контента, релевантного местному культурному коду, но транслируемого на глобальном английском языке, что будет способствовать формированию конкурентоспособной личности с сохранением национальной идентичности.