Сетевое издание

Современные проблемы науки и образования

ISSN 2070-7428

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,039

Введение. В последние десятилетие искусственный интеллект (ИИ) значительно изменил образовательный ландшафт, предоставив новые возможности и для учения, и для преподавания. Особое внимание привлекает генеративный искусственный интеллект (ГИИ), который способен создавать текст, изображения, аудио и другие формы контента, имитируя человеческое творчество. В сфере обучения письменному переводу ГИИ, такие как ChatGPT, DeepL и другие, становятся мощными инструментами, предлагая мгновенные переводы, стилистические рекомендации и даже создание оригинальных текстов. Однако с ростом использования этих технологий возникает новая проблема: зависимость от них [1, 2].

Так, студенты, обучающиеся письменному переводу в процессе освоения учебной дисциплины «Иностранный язык в профессиональной сфере» в рамках профессиональной образовательной программы, начинают полагаться на ГИИ при выполнении учебных задач, что может привести к снижению самостоятельности, критического мышления и творческих способностей в будущей профессиональной деятельности. Это явление требует глубокого анализа, поскольку оно затрагивает не только эффективность обучения, но и формирование профессиональных компетенций будущих специалистов. Во-первых, необходимо определить, как часто и в каких ситуациях студенты прибегают к помощи ГИИ при выполнении переводческих заданий. Во-вторых, важно понять, как это влияет на их навыки: способствует ли это улучшению качества перевода или, наоборот, ведет к снижению уровня самостоятельности и творческого подхода. Таким образом, проблема заключается не столько в техническом применении ГИИ, сколько в формировании новой культуры обучения иностранному языку.

Искусственный интеллект все более активно начинает играть ключевую роль в современном процессе перевода. Предлагаются разнообразные функции, направленные на повышение эффективности и качества перевода: машинный перевод практически в любой языковой паре (обеспечивает быстрое и точное преобразование); анализ текста с выявлением его структуры, семантики, контекста; предложение альтернативных вариантов, при котором за студентом остается только выбор наиболее подходящего варианта; обучение на больших данных (позволяет при переводе учитывать различные контексты и нюансы языковых пар); возможность интегрироваться с различными приложениями и платформами, тем самым расширяются возможности инструментов перевода [3, 4, 5].

На данный момент времени существует множество ИИ-инструментов, активно используемых в сфере перевода и обработки текста – от автоматического перевода до анализа и улучшения качества текста. Например, это модель ГИИ, способная генерировать текст, отвечать на вопросы и участвовать в диалогах, что может быть полезно для создания контента и перевода (ChatGPT); система машинного перевода, известная своей высокой точностью и естественностью перевода, особенно в европейских языковых парах (DeepL); инструмент для проверки грамматики, стиля и орфографии, который также предоставляет предложения по улучшению текста (Grammarly); один из наиболее популярных сервисов машинного перевода, поддерживающий множество языков и различные функции, включая голосовой ввод и перевод изображений (Grammarly); сервис перевода, популярный в странах Восточной Азии, поддерживающий перевод между различными языковыми парами региона (Papago); популярный в РФ сервис перевода от Яндекса, предоставляющий качественный перевод между различными языковыми парами с учетом контекста (Yandex.Translate), и др.

Цифровые технологии стали реальностью обыденной жизни человека в любом возрасте, весомой частью образовательной и профессиональной среды, однако их чрезмерное или неосознанное использование может приводить к ряду негативных последствий, как на индивидуальном, так и на социальном уровне. В контексте продолжающейся цифровой трансформации современное общество сталкивается с феноменом, получившим название технологической зависимости. Это состояние характеризуется устойчивой потребностью в использовании цифровых устройств, программ и платформ, часто сопровождаемой потерей контроля над состоянием собственной личности и окружающей среды при их сверхактивном применении [6].

Целью исследования является анализ влияния использования генеративного искусственного интеллекта на зависимость студентов от технологий при обучении письменному переводу в процессе освоения иностранного языка.

Материал и методы исследования. Для достижения цели было проведено эмпирическое исследование, в котором приняли участие студенты 2-го курса, осваивающие образовательные программы по направлению подготовки 44.03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки) и 44.03.02 Психолого-педагогическое образование Елабужского института (филиала) КФУ. Исследование проводилось в течение 1-го семестра 2024/2025 учебного года в рамках изучения дисциплин учебного плана: «Иностранный язык в профессиональной сфере» и «Инструменты и ресурсы цифрового образования». Общее количество респондентов в возрасте от 19 до 20 лет составило 49 человек, что позволяет проводить обобщения и выявлять устойчивые тенденции в использовании ГИИ.

Для сбора данных использовались следующие диагностические инструменты: опросник, включающий блоки вопросов о частоте использования ИИ в учебной деятельности, предпочтительных платформах (например, ChatGPT, DeepL, Grammarly и др.), а также о типах решаемых с его помощью задач (перевод, редактирование, генерация текста и др.); шкала зависимости от технологий, основанная на адаптированной версии Internet Addiction Test К.Янга (адаптация В.А. Лоскутовой (Буровой)), преобразованной под контекст образовательной среды и специфики применения ИИ; полуструктурированные интервью со студентами (15 респондентов), направленные на выявление личных оценок, стратегий использования ГИИ и отношения к его влиянию на учебную автономию; анализ учебных переводческих работ студентов до и после использования ГИИ, что позволило провести контент-анализ изменений в стиле, структуре и точности выполнения заданий.

Результаты исследования и их обсуждение. Зависимость от технологий может проявляться в нескольких ключевых признаках. Возникает компульсивное поведение, когда пользователи цифровых технологий испытывают психологическую потребность обращаться к цифровым средствам (программным, программно-аппаратным и техническим устройствам, включая генеративный ИИ) даже при отсутствии объективной необходимости. Проявляется снижение уровня саморегуляции как неспособность ограничивать использование ИКТ, несмотря на наличие образовательных, профессиональных или бытовых обязательств. Люди разного возраста, в том числе обучающиеся, привыкают к высокому уровню цифровой стимуляции (толерантность), что требует все большего вовлечения в технологии, чтобы поддерживать привычный уровень комфорта и эффективности. Активно проявляет себя синдром отмены, т.е. при невозможности использовать технологии (при отсутствии доступа к Интернету, отключении сервиса, технических проблемах с гаджетом и др.) начинают проявляться повышенная тревожность, раздражительность и снижается когнитивная активность. У части пользователей цифровых технологий возникает игнорирование негативных последствий в виде продолжения их использования даже при очевидных проблемах с обучением, общением, психоэмоциональным состоянием.

Феномен зависимости от технологий все более активно начинает получать освещение в педагогических исследованиях. Согласно ряду публикаций [7–9], данное явление все чаще классифицируется как форма поведенческой зависимости, аналогичной игровой или интернет-зависимости. Особое внимание уделяется студентам, поскольку именно эта категория достаточно уязвима в силу активного формирования когнитивных и личностных стратегий, а также зависимости от внешнего оценивания. Одним из наиболее тревожных следствий зависимости от технологий в образовательной среде становится феномен цифровой когнитивной лени, метакогнетивной лени. Под этими понятием понимается снижение стремления к самостоятельному мышлению, решению задач и переработке информации без использования внешних цифровых ресурсов. ГИИ, с его способностью быстро и убедительно генерировать текст, решать задачи и адаптировать стили, способствует ослаблению внутренних когнитивных процессов у обучающихся независимо от возраста [10, 11].

Важно отметить, что технологическая зависимость в обучении переводу не является новым явлением. Последние десятилетие преподаватели вузов все чаще стали отмечать повышенную зависимость студентов от онлайн-переводчиков, таких как Google Translate, PROMT, Reverso и иные, которые выполняли функции машинного перевода, хотя и с меньшей степенью точности и контекстуальной адекватности, чем современные ИИ-системы [12, 13]. Зависимость от этих ресурсов носила скорее функциональный характер: студенты использовали их как подспорье в экстренных ситуациях или для проверки гипотез, потому что качество перевода было достаточно низким, отсутствовал учет контекста и культурных особенностей. Современные ИИ-инструменты (особенно ГИИ) создают текст, который воспринимается грамматически и стилистически корректным, а потому студенты в процессе перевода намного реже подвергают его сомнению. ГИИ, в отличие от простого машинного перевода, предлагает парафразирование, стилистическое редактирование, пояснения, примеры использования и даже адаптацию к целевой аудитории. ГИИ, такие как ChatGPT, GigaChat, DeepSeek, позволяют задавать уточняющие вопросы, выстраивать многослойное взаимодействие, что еще больше снижает барьер для автоматизации процесса обучения письменному переводу. Таким образом, если на ранних этапах использования цифровых инструментов перевода зависимость от технологий вызывала в основном педагогическую обеспокоенность из-за низкого качества образовательного результата, то за последние три года она стала проблемой методологической, психологической и этической: ГИИ не только «помогает», но и начинает «замещать» студента в образовательном процессе [14, 15].

На основании вышесказанного можно выделить несколько ключевых факторов, способствующих росту зависимости от ГИИ в контексте обучения письменному переводу. Студенты, основываясь на «экономической интуиции», выбирают наиболее простой путь снижения когнитивной нагрузки в образовательном процессе. Высокий уровень качества переведенного текста, создаваемого ГИИ, снимает необходимость осмысления текста, поиска эквивалентов, анализа стилистики и грамматики и создает у студентов ложное ощущение владения материалом, снижает мотивацию к самопроверке и рефлексии, что в итоге приводит к появлению иллюзии «переводческой компетентности». В условиях цифровой трансформации использование ИИ становится нормой среди студентов независимо от направления профессиональной подготовки, и отказ от его использования воспринимается как лишение себя важного, продуктивного ресурса. Часть студентов начинают испытывать тревожность при попытке выполнить задание без помощи ИИ, теряют уверенность в себе при выполнении домашних или контролирующих учебных заданий, что позволяет говорить о тенденции формирования устойчивого поведенческого паттерна зависимости.

В совокупности эти факторы указывают на необходимость срочного пересмотра подходов к использованию письменного перевода в процессе изучения иностранного языка, внедрения механизмов контроля и развития у студентов навыков осознанного, критического взаимодействия с ИИ-инструментами.

Количественный анализ данных проведенного эмпирического исследования позволил выделить несколько ключевых закономерностей, касающихся зависимости от ГИИ при выполнении учебных заданий по переводу. Во-первых, респонденты были распределены по уровням зависимости от технологий на основе адаптированной шкалы Internet Addiction Test. Около 18% студентов продемонстрировали высокий уровень зависимости, характеризующийся регулярным и почти автоматическим обращением к ИИ-инструментам. Средний уровень зафиксирован у 46% участников, что свидетельствует о повседневном, но не неконтролируемом использовании ГИИ. Низкий уровень зависимости наблюдался у 36% респондентов, которые прибегают к ИИ выборочно и с осознанной целью. Во-вторых, данные анкетирования показали, что наиболее частые цели использования ИИ включают: поиск информации (51%), автоматическую генерацию перевода (78%), корректировку лексики и стиля (61%), поиск синонимов и перефразирование (49%), а также предварительное структурирование текста (35%). Это говорит о том, что ГИИ воспринимается, прежде всего, как инструмент повышения эффективности, а не как вспомогательное средство развития навыков письменного перевода. Проведенный корреляционный анализ данных позволил выявить обратную связь между частотой использования ГИИ и качеством самостоятельных переводов учебных текстов: студенты с высоким уровнем зависимости демонстрировали тенденцию к снижению точности передачи смысла, допускали упрощения, не учитывали культурные и стилистические особенности исходного текста. Расчеты показали наличие статистически значимой отрицательной корреляции между уровнем зависимости от ГИИ и оценками качества письменного перевода (коэффициент Пирсона r = –0,64 при p<0,01), что свидетельствует о достаточно сильной обратной связи. Эти данные подтверждают предположение о том, что чрезмерное использование генеративных моделей может угнетать развитие когнитивных стратегий перевода, формируя поверхностное отношение к смысловой и языковой адекватности.

Качественный анализ полуструктурированных интервью позволил выявить глубинные мотивы и эмоциональные переживания студентов в процессе использования ГИИ в учебных целях, а также противоречия между потенциальной выгодой от его применения и сопутствующими рисками. Часть респондентов подчеркивают удобство и быстроту ИИ-инструментов: «Когда мне нужно сдать текст быстро, ChatGPT – это спасение. Но иногда я думаю, что уже не умею переводить без него». В то же время звучали и опасения по поводу снижения самостоятельности: «Я начинаю с ИИ, а потом ловлю себя на том, что просто редактирую его текст. Это проще». При самооценке многие из студентов признавались в амбивалентных чувствах: «Я стала увереннее в грамматике, но, если отключат ИИ, я боюсь, что не справлюсь…» Эти высказывания иллюстрируют формирование зависимости, замаскированной под уверенность/компетентность, где рост результата обеспечивается не внутренним развитием, а внешней технологической поддержкой.

Анализ письменных работ студентов-бакалавров до и после редактирования с использованием ГИИ выявил ряд интересных трансформаций. Например, в одном из кейсов студенты представили собственный перевод фрагмента научного текста по осваиваемой специальности, а затем – его версию после корректировки в ChatGPT или в GigaChat (выбор определялся студентом). Первоначальный текст содержал некоторые интересные стилистические находки. После редактирования работа стала более «гладкой», но потеряла индивидуальность, фразы приобрели «нейтральный» оттенок, а лексика – шаблонность. Это свидетельствует о том, что ГИИ, несмотря на свою эффективность, снижает креативный потенциал студента при выполнении заданий. В условиях неконтролируемого или неосознанного использования ГИИ такие изменения могут стать препятствием на пути формирования полноценных профессиональных компетенций.

Выводы. Результаты исследования подтверждают амбивалентную роль ГИИ в процессе обучения письменному переводу. С одной стороны, ГИИ выступает в качестве мощного помощника, способного облегчить доступ к лексическим и синтаксическим ресурсам, ускорить процесс редактирования и повысить уверенность студентов в собственных силах. С другой – выявляется тенденция к поверхностному усвоению учебного материала, когда студенты заменяют когнитивные усилия механическим редактированием предложенных ГИИ решений.

Особую тревогу вызывает выявленная обратная связь между частотой использования ГИИ и уровнем мотивации к самостоятельному поиску переводческих решений. Студенты, регулярно обращающиеся к ИИ-инструментам, демонстрируют снижение стремления к анализу контекста, выбору стратегий перевода и рефлексии над языковыми трансформациями. Это указывает на формирование зависимого типа учебной активности, при котором цифровая технология подменяет собой критическое мышление и лингвистическую инициативу.

Заключение. ГИИ – мощный инструмент, обладающий высоким потенциалом для поддержки студентов на разных этапах работы с письменным переводом. Однако наряду с преимуществами ИИ выявлен риск формирования зависимости от технологий, выражающийся в снижении когнитивной инициативы, утрате мотивации к самостоятельному выполнению переводческих задач и опоре на шаблонные решения, сгенерированные ИИ. Возникает угроза подмены процесса обучения воспроизведением готовых решений, что противоречит целям развития универсальных и профессиональных компетенций при освоении образовательной программы. Таким образом, эффективное использование ИИ в образовательной среде возможно только при условии осознанного, контролируемого и педагогически сопровождаемого подхода. Включение ИИ в учебный процесс требует разработки специальных методик, позволяющих не только отслеживать степень вмешательства ИИ в учебные продукты, но и обучать студентов ответственному и критическому использованию технологий, формируя у них устойчивые профессиональные и этические ориентиры.