Pan-Art Педагогика. Вопросы теории и практики Филологические науки. Вопросы теории и практики Манускрипт

Архив научных статей

ВЫПУСК:    Педагогика. Вопросы теории и практики. 2026. Том 11. Выпуск 5
КОЛЛЕКЦИЯ:    Цифровое образование

Все выпуски

Лицензионное соглашение об использовании научных материалов.

Влияние типов промптов на качество учебных заданий по английскому языку в ChatGPT для студентов вуза с уровнем B1

Андрианова Екатерина Васильевна
Петрозаводский государственный университет

Рего Елизавета Викторовна
Петрозаводский государственный университет
Дата поступления рукописи в редакцию: 6 мая 2026 г.
Аннотация. Цель исследования – определить, какие типы промптов позволяют получать наиболее методически пригодные учебные задания по английскому языку для студентов вуза с уровнем владения языком B1 при работе с ChatGPT. В статье рассматривается использование ChatGPT для создания грамматических упражнений по теме “Past Simple vs. Present Perfect”. Сопоставляются результаты генерации на основе открытого, закрытого, промпта с примером и ролевого промптов. Оценка полученных заданий проводилась по критериям соответствия заданным параметрам, полноты методической разработки, уровня сложности и пригодности для включения в структуру занятия. Научная новизна исследования состоит в конкретизации параметров промпта, которые непосредственно повышают методическую пригодность генерируемых заданий: указание уровня обучающихся, формата упражнения, тематического контекста, обязательных языковых элементов, наличия ключа и кратких пояснений. Установлено, что наиболее методически ценными являются закрытый и ролевой промпты, а также промпт с примером, тогда как открытый промпт чаще требует дополнительного отбора и редактирования. Результаты исследования позволяют рекомендовать комбинирование типов промптов и последовательное уточнение запроса как целесообразную стратегию подготовки учебных материалов.
Ключевые слова и фразы:
генерация учебных заданий
типы промптов
обучение английскому языку
методическая оценка
generation of learning tasks
prompt types
English language teaching
methodological evaluation
Reader Открыть полный текст статьи в формате PDF. Бесплатный просмотрщик PDF-файлов можно скачать здесь.
Список литературы:
  1. Авраменко А. П. Лингводидактический потенциал чат-ботов и виртуальных помощников как средств распознавания речи технологиями искусственного интеллекта // Мир науки, культуры, образования. 2022. № 3 (94). https://doi.org/10.24412/1991-5497-2022-394-9-12
  2. Алферьева-Термсикос В. Б. Промт-инжиниринг как стратегия формирования информационной культуры обучающихся // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 9-1 (96). https://doi.org/10.24412/2500-1000-2024-9-1-10-15
  3. Будникова А. С., Бабенкова О. С. Использование чат-ботов при изучении иностранного языка // Ученые записки. Электронный научный журнал Курского государственного университета. 2020. № 3 (55).
  4. Воевода Е. В., Шпынова А. И. Применение технологий искусственного интеллекта при изучении делового английского (на примере письменных заданий) // Мир науки, культуры, образования. 2023. № 5 (102). https://doi.org/10.24412/1991-5497-2023-5102-237-240
  5. Горячкин Б. С., Галичий Д. А., Цапий В. С., Бурашников В. В., Крутов Т. Ю. Эффективность использования чат-ботов в образовательном процессе // E-Scio. 2021. № 4 (55).
  6. Дукальская И. В., Аликберова Е. О. Чат-боты в приложении Telegram как средство изучения английского языка // Преподаватель XXI век. 2023. № 2-2. https://doi.org/10.31862/2073-9613-2023-2-434-442
  7. Ибрагимова З. М., Ткаченко А. Л., Джамалдинова М. А. Использование чат-ботов в образовательном процессе // Педагогический журнал. 2022. Т. 12. № 6А.
  8. Копытова А. В. Лингвопрагматические особенности ситуации общения «человек – чат-бот» // Человек: образ и сущность. Гуманитарные аспекты. 2023. № 2 (54). https://doi.org/10.31249/chel/2023.02.07
  9. Лавриненко И. Ю. Использование чат-ботов GPT в процессе обучения английскому языку в неязыковом вузе: теоретический аспект // Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. 2023. № 2.
  10. Лобеева П. И. Дидактический потенциал использования чат-ботов при изучении фразовых глаголов английского языка // Вестник Тамбовского государственного университета. 2023. № 6. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-6-1467-1476
  11. Ма Чао. Промпт-инжиниринг в лингводидактике: стратегии взаимодействия с чат-ботами в обучении китайских студентов русскому языку как иностранному // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2025. № 12.
  12. Милявская Н. Б. Практические рекомендации по использованию чат-ботов в процессе обучения иностранным языкам // Научно-методический электронный журнал «Калининградский вестник образования». 2023. № 4 (20).
  13. Соколова М. Е. ChatGPT и промпт-инжиниринг: о перспективах внедрения генеративных нейросетей в науке // Науковедческие исследования. 2024. № 1. https://doi.org/10.31249/scis/2024.01.07
  14. Algobaei F., Alzain E. Prompt engineering for non-native English learners: A generative AI approach to personalised language feedback // Social Sciences & Humanities Open. 2026. Vol. 13. Art. 102341. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2025.102341
  15. Chen E., Wang D., Xu L., Cao Ch., Fang X., Lin J. A systematic review on prompt engineering in large language models for K-12 STEM education // arXiv preprint. 2024. arXiv:2410.11123. https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.11123
  16. Kasneci E., Sessler K., Kuchemann S., Bannert M., Dementieva D., Fischer F., Gasser U., Groh G., Gunnemann S., Hullermeier E., Krusche S., Kutyniok G., Michaeli T., Nerdel C., Pfeffer J., Poquet O., Sailer M., Schmidt A., Seidel T., Stadler M., Weller J., Kuhn J., Kasneci G. ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education // Learning and Individual Differences. 2023. Vol. 103. Art. 102274.
  17. Kohnke L., Moorhouse B. L., Zou D. ChatGPT for language teaching and learning // RELC Journal. 2023. Vol. 54. No. 2. https://doi.org/10.1177/00336882231162868
  18. Liu P., Yuan W., Fu J., Jiang Z., Hayashi H., Neubig G. Pre-train, prompt, and predict: A systematic survey of prompting methods in natural language processing // ACM Computing Surveys. 2023. Vol. 55. Issue 9. Article 195. https://doi.org/10.1145/3560815
  19. Reynolds L., McDonell K. Prompt programming for large language models: Beyond the few-shot paradigm // arXiv preprint. 2021. arXiv:2102.07350. https://doi.org/10.48550/arXiv.2102.07350
  20. Schulhoff S., Ilie M., Balepur N., Kahadze K., Liu A., Si C., Li Y., Gupta A., Han H., Schulhoff S., Dulepet P. S., Vidyadhara S., Ki D., Agrawal S., Pham C., Kroiz G., Li F., Tao H., Srivastava A., Da Costa H., Gupta S., Rogers M. L., Goncearenco I., Sarli G., Galynker I., Peskoff D., Carpuat M., White J., Anadkat S., Hoyle A., Resnik P. The Prompt Report: A systematic survey of prompt engineering techniques // arXiv preprint. 2024. arXiv:2406.06608. Rev. 2025. https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.06608
  21. Wiboolyasarin W., Wiboolyasarin K., Tiranant P., Jinowat N., Boonyakitanont P. AI-driven chatbots in second language education: A systematic review of their efficacy and pedagogical implications // Ampersand. 2025. Vol. 14. Art. 100224. https://doi.org/10.1016/j.amper.2025.100224
Все выпуски


© 2006-2025 Издательство ГРАМОТА