Цифровые технологии и инструменты ИИ в преподавании иностранного языка

Магистратура 2026/2027

ID 1149290

Статус: Курс обязательный (Прикладная лингвистика: обучение иностранному языку и перевод в цифровой среде)

Кто читает: Департамент иностранных языков

Где читается: Санкт-Петербургская школа гуманитарных наук и искусств

Когда читается: 1-й курс, 4 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Андреева Антонина Андреевна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 28

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина является обязательной для студентов-магистров образовательной программы, выбравших прикладную траекторию «Иностранные языки и цифровое образование», изучается в рамках блока специализированных дисциплин Major. Курс является завершающим в блоке специализированных дисциплин, реализуется с опорой на базу знаний, сформированную в ходе изучения дисциплин “Теория и методика обучения ИЯ”, “Теория педагогического проектирования”, “Психологические и методические основы обучения ИЯ” и готовит студентов к реализации практико-ориентированных проектов в сотрудничестве с компаниями-работодателями и в целом к профессиональной деятельности.

Цель освоения дисциплины

Формирование у студентов целостного понимания возможностей и ограничений генеративного искусственного интеллекта в преподавании иностранных языков.
Развитие профессиональных компетенций, связанных с проектированием, адаптацией и интеграцией ИИ инструментария в учебный процесс.
Создание у обучающихся готовности использовать нейросетевые технологии осмысленно, методически обоснованно и этически ответственно с опорой на современные подходы цифровой лингводидактики и рекомендации международных организаций.

Планируемые результаты обучения

Студент ориентируется в ключевых направлениях применения ИИ в образовании и преподавании иностранных языков, понимает типологию генеративных моделей и их дидактический потенциал.
Студент владеет принципами проектирования учебных материалов с использованием ИИ, включая создание текстовых, визуальных, аудио и мультимодальных ресурсов.
Студент умеет разрабатывать и адаптировать задания с применением генеративных нейросетей, включая промпт-инжиниринг, создание диалоговых сценариев, визуальных стимулов и интерактивных упражнений.
Студент способен использовать ИИ для автоматизации отдельных элементов педагогической деятельности: генерация обратной связи, создание оценочных средств, анализ учебных данных.
Студент умеет проектировать учебные занятия в гибридной цифровой среде, используя модель CROPS и другие современные педагогические подходы.
Студент критически оценивает риски и ограничения ИИ, соблюдает этические нормы, принципы академической честности и требования к защите данных.
Студент способен разработать полноценный учебный проект или кейс интеграции ИИ в преподавание иностранного языка, включая педагогический замысел, методический дизайн и оценивание результатов.
Студент готов применять ИИ в исследовательской и профессиональной деятельности, включая анализ языкового материала, подготовку мультимодальных презентаций, создание обучающих сред и сценариев.

Содержание учебной дисциплины

9. Подготовка и реализация итогового проекта
8. Модель CROPS: проектирование задания на основе ИИ
7. Этические риски, академическая честность и психолого-педагогические аспекты использования ИИ
6. Автоматизация проверки, обратной связи и оценивания
4. Нейросети в создании мультимодальных материалов
3. Проектирование учебных материалов с ИИ: текстовые задания
2. Промпт инжиниринг для преподавателя иностранного языка
1. Искусственный интеллект в обучении иностранным языкам: возможности, рамки, подходы
5. Интерактивные задания и игровые сценарии с применением ИИ

Элементы контроля

Homework
текущий контроль осуществляется в форме индивидуальных практических домашних заданий, выполняемых студентами после изучения каждой темы. Каждое задание направлено на решение прикладной педагогической задачи с использованием генеративного искусственного интеллекта. В задания включены действия по анализу нейросетевых инструментов, проектированию учебных материалов, созданию промптов, разработке мультимодальных ресурсов, интерактивных упражнений, автоматизации обратной связи и проектированию задания по модели CROPS. Каждое практическое задание является обязательным элементом курса и связано с соответствующей темой модуля. Задания выполняются индивидуально. На выполнение каждого задания дается 1 неделя. Курс включает 9 домашних практических заданий, по одному к каждой тематике модуля. За каждое задание студент может получить 2, 1 или 0 баллов. Максимальное количество баллов за текущий контроль 18 баллов. Оценка за домашние задания входит в формулу итоговой оценки по дисциплине.
Итоговый проект
В завершение курса студент выполняет итоговый проект, в котором демонстрирует способность осмысленно и методически обоснованно интегрировать технологии искусственного интеллекта в преподавание иностранного языка. Проект может выполняться индивидуально или в малой группе (до 3 человек). Итоговый проект представляет собой разработку полноценного учебного задания, занятия или мини-модуля с использованием генеративного ИИ. Работа должна включать: формулировку педагогической цели; проектирование задания по модели CROPS; выбор и обоснование использования инструментов ИИ; разработку материалов (текстовых, мультимодальных или интерактивных); критерии оценивания и элементы обратной связи; описание сценария внедрения в учебный процесс (онлайн, офлайн или гибрид). Темы итоговых проектов предоставляются преподавателем, однако студент имеет право предложить собственную тему при условии согласования. Проект должен отражать как теоретические знания, так и практические навыки работы с нейросетевыми инструментами.

Промежуточная аттестация

2026/2027 4th module
1 * Homework
2027/2028 2nd module
0.4 * Итоговый проект + 0.6 * Homework

Список литературы

Авторы

Нужа Ирина Витальевна
Урсул Наталья Валерьевна

Программа дисциплины