Архив журнала

Аннотация: В статье представлена методика создания учебных текстов для преподавания русского языка как иностранного с использованием нейросетевых технологий. В основе методики лежит комплексный подход, сочетающий классические лингводидактические принципы с современными возможностями искусственного интеллекта. Подробно анализируются критерии качественного учебного текста, такие как соответствие уровню владения (А2–В1), профессиональная направленность и культурная релевантность. На практических примерах (кейсах) демонстрируется эффективный алгоритм промт-инжиниринга для генерации материалов средствами языковой модели DeepSeek-R1 – от составления детализированного запроса до итеративной оптимизации и финальной постобработки. В работе приведены примеры успешной генерации текстов по двум дисциплинам: «Общее владение» (с культурологическим компонентом) и «Русский язык для профессионального общения (язык специальности)» (вычислительная математика). Уделяется внимание профессионально-этическим аспектам использования искусственного интеллекта как усиливающего, а не заменяющего преподавателя. Практическая значимость исследования заключается в возможности применения предложенных решений для оперативного создания персонализированных учебных материалов, разработки пособий и повышения квалификации преподавателей русского языка как иностранного.

Abstract: The article presents a methodology for creating educational texts for teaching Russian as a foreign language using neural network technologies. The methodology is based on an integrated approach combining classical linguodidactic principles with modern artificial intelligence capabilities. The criteria of a high-quality educational text are analyzed in detail, such as compliance with the level of proficiency (A2–B1), professional orientation and cultural relevance. Practical examples (cases) demonstrate an effective industrial engineering algorithm for generating materials using the DeepSeek-R1 language model, from creating a detailed query to iterative optimization and final post-processing. The paper provides examples of successful text generation in two disciplines: “General knowledge” (with a cultural component) and “Russian for professional communication (specialty language)” (computational mathematics). Attention is paid to the professional and ethical aspects of using artificial intelligence as a reinforcement rather than a substitute teacher. The practical significance of the research lies in the possibility of applying the proposed solutions for the rapid creation of personalized educational materials, the development of manuals and advanced training of teachers of Russian as a foreign language.