1. Введение

Массовое и стремительное внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовательные практики знаменует собой начало нового этапа в развитии и цифровизации лингводидактики [1]. Успешная реализация данных трансформаций и результативность взаимодействия участников образовательного процесса с ИИ-инструментами напрямую зависит от качества и точности формулируемых запросов — промптов, что, в свою очередь, обусловливает актуальность проблемы разработки специализированных лингводидактических стратегий промптинга и актуализирует значимость проблемы формирования компетенций в области промпт-инжиниринга [2], [3].

Проблема исследования определяется наличием определенного методологического дефицита: несмотря на значительное количество отечественных и зарубежных публикаций, посвящённых различным аспектам применения ИИ-инструментов в лингводидактике, вопросы систематизации и разработки специализированных техник промпт-инжиниринга, ориентированных на конкретные лингводидактические задачи, остаются недостаточно изученными [4], [5].

Цель исследования — теоретическое обоснование комплекса стратегий конструирования промптов применительно к процессу обучения иностранному языку, а также определение их диагностической и дидактической ценности для различных таксономических групп учебных задач.

Актуальность исследования определяется значительной цифровой трансформацией языкового образования и потребностью в систематизации эффективных стратегий взаимодействия с ИИ всех участников образовательного процесса.

Научная новизна заключается в разработке модели структурно-функциональной концепции интеграции техник промпт-инжиниринга в проектирование образовательного процесса при обучении иностранному языку в зависимости от типа учебных задач.

Теоретическая значимость связана с выявлением критериев выбора определенной стратегии промптинга в зависимости от типа учебной задачи, что позволит теоретически обосновать вариативность подходов к интеграции ИИ-инструментов в учебный процесс.

Практическая значимость исследования заключается в том, что оно предоставляет инструментарий для формирования у участников образовательного процесса новой метакомпетенции — промпт-грамотности, которая включает: умение формулировать чёткие и структурированные запросы к ИИ; способность выбирать оптимальную стратегию промптинга в зависимости от учебной цели.

2. Методы и принципы исследования

В рамках проводимого исследования основным методом выступил обзорно-аналитический метод, позволивший систематизировать научную литературу, посвященную применению искусственного интеллекта в лингводидактике. Посредством метода интерпретации и обобщения были сформулированы выводы о дидактическом потенциале и существующих ограничениях использования разных техник промпт-инжиниринга.

Теоретическую базу составляют работы Е.Е. Кувшиновой и О.А. Данько, в которых рассматриваются вопросы применения технологий ИИ в обучении иностранным языкам [4], [5], С.В. Титовой, О.Ю. Самойленко, посвященные анализу структуры информационно-коммуникационной компетенции преподавателя вуза [6], [7], а также исследования в области промпт-инжиниринга, включая работы Н.Е. Евстигнеева, М.Е. Соколовой [8], [9].

3. Основные результаты

Обзорный анализ научно-методической литературы и эмпирический опыт взаимодействия с генеративными моделями позволяют выделить следующие наиболее частотные стратегии промптинга: zero-shot prompting (запрос без примеров), one-shot prompting (запрос с одним примером), few-shot prompting (запрос с несколькими примерами), chain-of-thought prompting (пошаговое рассуждение) [8], [9].

В рамках реализации стратегии zero-shot модели предоставляется только инструкция без каких-либо иллюстративных примеров, при этом эффективность такого промптинга определяется объёмом знаний, заложенным в модель в процессе предварительного обучения.

В лингводидактике данная стратегия применима в контексте решения типовых задач, не требующих уникальной специфики: составление списка слов по теме, генерация вопросов к тексту, написание краткого изложения. Однако неструктурированный запрос часто приводит к нестабильным результатам [10]. Основными ограничениями, с которыми можно столкнуться при использовании данной стратегии выступают: трудности при работе с авторскими методиками, генерация стилистически несогласованного контента, «галлюцинации» при работе с нечастотными языковыми единицами, а также включение культурно маркированных конструкций, трудных для восприятия на определенном уровне сформированности иноязычной компетенции. В качестве составляющих компонентов оптимальной формулы zero-shot промпта выступают следующие: [Роль] + [Задача] + [Контекст/Цель] + [Формат вывода].

Из названия стратегии one-shot следует, что пользователю необходимо включить в содержание промпта один полный образец выполнения задания. Наличие эталонного примера выступает инструментом повышения предсказуемости и, как следствие, качества генерируемого контента по сравнению с предыдущим сценарием. В данном случае заданный пример позволяет выстроить оптимальный баланс между пониманием задачи моделью и сохранением возможности на творческую интерпретацию задания. Немаловажным преимуществом стратегии one-shot выступает экономия объёма контекстного окна, что предоставит возможность сократить количество разного рода неточностей и рассогласований в процессе длительных диалогов. К наиболее значимому ограничению данной стратегии следует отнести прямую зависимость качества генерируемых данных от репрезентативности заданного примера. Неудачный выбор предъявляемого эталона может привести к наличию систематических искажений и неточностей во всех последующих генерациях. В контексте лингводидактики one-shot промптинг может применяться для: решения задач демонстрационного моделирования речевых образцов; обучения навыкам стилистической трансформации текстов; генерации контрольно-измерительных материалов. Другими словами, применимость данной стратегии эффективна в рамках заданий, где один качественно составленный промпт задает фиксированный алгоритм выполнения серии однотипных заданий. Количество структурных элементов формулы такого промпта увеличивается за счет включения методически выверенного примера: [Роль] + [Контекст/Данные] + [Пример (One-Shot)] + [Инструкция] + [Структура вывода].

Решение лингводидактических задач, требующих четкого соблюдения определенного стилистического оформления, заданного форматирования и сохранения особой манеры повествования, представляется целесообразным осуществлять посредством применения few-shot промптинга. В структуру такого промпта включается от двух до трёх иллюстративных примера, что позволяет модели «усвоить» конкретную стилистическую специфику. Такой формат представляется наиболее методически выверенным — наличие нескольких релевантных примеров, во-первых, диктует определенный формат, а во-вторых, оставляет пространство для вариативности языкового поведения модели. Создание таких условий позволяет повысить уровень стабильности и контекстуальной адекватности генерируемых материалов. К основным сложностям интеграции данной стратегии в учебный процесс относятся: значительные временные затраты преподавателя, сопряженные с тщательным отбором и верификацией каждого иллюстративного примера; вероятное снижение точности генерируемого материала, вызванное расширенным контекстным окном. Таким образом, высокая вероятность риска воспроизведения систематических «погрешностей» из заданных образцов возлагает на педагога дополнительную ответственность за экспертизу как входных, так и выходных данных. Структурная характеристика few-shot промпта может быть представлена следующим образом: [Роль] + [Контекст] + [Задача] + [2–3 Примера (Few-shot)] + [Инструкция] + [Формат вывода].

Многошаговые учебные задачи, обладающие высокой чувствительностью к порядку действий, требуют привлечения более сложных стратегий, примером которых является – chain-of-thought (CoT). В рамках данной стратегии от модели требуется четкая демонстрация воспроизведения всех промежуточных шагов рассуждения. Подобная наглядная иллюстрация всего алгоритма действий значительно повышает степень точности конечного ответа и делает процесс генерации «прозрачным» для проверки. Отличительной характеристикой CoT-промптинга является внешняя вербализация промежуточных этапов решения лингвистической задачи (перевод, интерпретация текста, выбор грамматической конструкции, анализ прагматического контекста), позволяя обучающемуся четко проследить всю логику рассуждений модели. Подобная «прозрачность» вывода способствует успешному имплицитному усвоению стратегий аналитической обработки языка, развитию навыков самоконтроля и рефлексии. Однако лингводидактический потенциал CoT ограничивается рядом факторов. Во-первых, эффективность техники напрямую зависит от языковой компетенции пользователя: при недостаточном уровне владения целевым языком развернутые цепочки рассуждений модели создают избыточную когнитивную нагрузку, затрудняя сегментацию наиболее значимых аргументов от второстепенных. Во-вторых, как упоминалось ранее, генеративные модели склонны к галлюцинациям и логическим ошибкам даже в пошаговом выводе, что при некритическом восприятии может привести к закреплению ошибочных алгоритмов анализа. Оптимальная формула chain-of-thought промпта включает следующие элементы: [Задача] + [Инструкция «Думай шаг за шагом»] + [Ограничения на рассуждение] + [Формат цепочки] + [Целевой вывод].

4. Заключение

Проведённый анализ классификации стратегий промпт-инжиниринга позволяет сделать вывод, что формирование цифровой компетенции всех участников образовательного процесса является необходимым условием эффективной интеграции ИИ в лингводидактику. Стоит отметить, что в условиях реальной образовательной практики рассматриваемые стратегии редко используются изолированно, каждая стратегия может быть усилена: zero-shot требует чёткой формализации входных и выходных параметров; few-shot чувствителен к качеству и однородности образцов; chain-of-thought — к дроблению задачи на обозримые этапы.

Перспективным направлением дальнейших исследований представляется эмпирическая верификация эффективности различных промпт-стратегий в зависимости от уровня владения языком и типа учебной задачи.

The additional file for this article can be found as follows: