Pan-Art Pedagogy. Theory & Practice Philology. Theory & Practice Manuscript

Archive of Scientific Articles

ISSUE:    Pedagogy. Theory & Practice. 2026. Volume 11. Issue 5
COLLECTION:    Digital Education

All issues

License Agreement on scientific materials use.

The influence of prompt types on the quality of English language learning tasks in ChatGPT for B1-level university students

Ekaterina Vasilievna Andrianova
Petrozavodsk State University

Elizaveta Viktorovna Rego
Petrozavodsk State University
Submitted: May 6, 2026
Abstract. The research aims to determine which types of prompts yield the most methodologically suitable English language learning tasks for university students with a B1 proficiency level when working with ChatGPT. The article examines the use of the chatbot for generating grammar exercises on the topic of “Past Simple vs. Present Perfect”. The study compares generation results based on open, closed, few-shot (prompt with an example), and role-based prompts. The generated tasks were evaluated based on their compliance with specified parameters, methodological completeness, complexity level, and suitability for inclusion in a lesson plan. The scientific novelty of the research lies in the specification of prompt parameters that directly enhance the methodological suitability of generated tasks: indicating the students’ level, exercise format, thematic context, mandatory linguistic elements, and the inclusion of an answer key and brief explanations. It was established that closed, role-based, and few-shot prompts are the most methodologically valuable, whereas open prompts more frequently require additional selection and editing. The findings allow for the recommendation of combining prompt types and employing iterative query refinement as an effective strategy for preparing instructional materials.
Key words and phrases:
генерация учебных заданий
типы промптов
обучение английскому языку
методическая оценка
generation of learning tasks
prompt types
English language teaching
methodological evaluation
Reader Open the whole article in PDF format. Free PDF-files viewer can be downloaded here.
References:
  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
All issues


© 2006-2025 GRAMOTA Publishing