ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА УРОКАХ РУССКОГО ЯЗЫКА И ЛИТЕРАТУРЫ В СРЕДНИХ КЛАССАХ (5–6 КЛАСС)

USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RUSSIAN LANGUAGE AND LITERATURE LESSONS IN MIDDLE SCHOOL (GRADES 5–6)

Voronina Victoria Alexandrovna

Master's student, Department of Social Communications and Media,  Cherepovets State University,

Russia, Cherepovets

Lavrova Svetlana Yuryevna

Scientific supervisor, Doctor of Philological Sciences, Professor, Professor of the Department of Russian Philology and Applied Communications, Cherepovets State University,

Russia, Cherepovets

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются методические возможности интеграции искусственного интеллекта в практику преподавания русского языка и литературы в 5–6 классах. Обосновывается необходимость учёта возрастных особенностей учащихся (наглядно-образное мышление, «наивный реализм» по В.Г. Маранцману) при выборе сценариев работы с нейросетями. Приводятся конкретные приёмы использования генеративных моделей (YandexGPT, GigaChat, Шедеврум) для развития языковой рефлексии, фактологического чтения, эмоционального восприятия текста и критического мышления. Особое внимание уделяется формированию у школьников навыка верификации результатов, сгенерированных искусственным интеллектом.

ABSTRACT

The article examines the methodological potential of integrating artificial intelligence into the teaching of Russian language and literature in grades 5–6. It substantiates the need to consider students' age-related characteristics—such as visual-figurative thinking and the "naive realism" described by V.G. Marantsman—when selecting scenarios for working with neural networks. Specific techniques are presented for using generative models (YandexGPT, GigaChat, Shedevrum) to foster linguistic reflection, factual reading skills, emotional engagement with texts, and critical thinking. Particular emphasis is placed on developing students' ability to verify results generated by artificial intelligence.

Ключевые слова: искусственный интеллект; нейросети; русский язык; литература; средние классы; критическое мышление; языковая рефлексия; визуализация; цифровая дидактика; читательская грамотность.

Keywords: artificial intelligence; neural networks; Russian language; literature; middle school; critical thinking; linguistic reflection; visualization; digital didactics; reading literacy.

Внедрение технологий искусственного интеллекта в школьное образование перестало быть предметом отвлечённых дискуссий и превратилось в повседневную педагогическую реальность. Сегодня учитель-словесник сталкивается с ситуациями, когда ученики могут за несколько секунд получить от нейросети готовое сочинение, синтаксический разбор предложения или краткий/подробный пересказ литературного произведения. Реакция на данный вызов современных реалий не может сводиться к простым запретам и ограничениям. С нашей точки зрения, будет продуктивнее выстроить такую педагогическую логику взаимодействия с технологиями, при которой нейросети станут инструментом развития, а не способом заменить интеллектуальные усилия и возможности обучающихся.

Актуальность исследования обусловлена, с одной стороны, стремительным проникновением генеративных моделей во все сферы жизни, включая образование, а с другой – недостаточной разработанностью методических подходов, учитывающих психолого-возрастную специфику детей среднего звена школы. Из-за недостаточно сформированного критического мышления у учащихся 5–6 классов внедрение искусственного интеллекта в педагогический процесс должно быть умеренным, однако именно на этой ступени закладываются базовые навыки анализа текста и структуры произведения.

Вопрос применения искусственного интеллекта на уроках русского языка и литературы активно разрабатывается в отечественной педагогике. Общетеоретические и организационные основы внедрения генеративных моделей в образование заложены в работе А.Ю. Уварова [15], который представил системный обзор технологий искусственного интеллекта применительно к образовательной сфере, обозначив ключевые направления их использования и возможные риски. Развитие этого вопроса продолжено в исследовании М.Г. Коляды и Т.И. Бугаевой [5], где искусственный интеллект рассматривается как движущая сила совершенствования и инновационного развития образования и педагогики. Философско-целевой аспект внедрения генеративных моделей проанализрован Е.В. Брызгалиной [3], которая акцентирует внимание на необходимости осмысления целей применения таких моделей в образовании, а не только на технических возможностях. Н.А. Коровникова [6] рассматривает проблемы и перспективы искусственного интеллекта в современном образовательном пространстве, выделяя как потенциал персонализации обучения, так и риски, связанные с этическими и социальными аспектами. А.А. Миндигулова [11] систематизирует возможности и ограничения нейросетей, подчёркивая необходимость критического подхода к их внедрению. Обзорный характер носят работы В.Е. Руфановой [12] и А.Ю. Сувировой [14], в последней из которых представлен сравнительный анализ российского и зарубежного опыта применения искусственного интеллекта в школьном и вузовском преподавании.

Проблематика применения генеративных моделей в школьном обучении раскрывается в исследованиях О.М. Корчажкиной [7], где ставится вопрос о содержании обучения искусственному интеллекту в рамках программы средней школы, и О.И. Долгой [4], рассматривающей нейросети как ответ на современные вызовы школьного образования. Е.Ф. Мазанюк [9], анализирует перспективы и неоднозначные последствия применения искусственного интеллекта в школах РФ, обращая внимание на необходимость учета возрастных и психолого-педагогических особенностей учащихся.

Наиболее близкими к теме нашего исследования являются работы, посвящённые применению искусственного интеллекта непосредственно в преподавании русского языка и литературы. А.А. Ашимжанова [2] исследует интеграцию ИКТ и искусственного интеллекта в обучение русскому языку в контексте формирования читательской грамотности в цифровую эпоху. Ю.А. Семенова и Ю.С. Котлова [13] рассматривают возможности использования нейросетей в обучении русскому языку и литературе, систематизируя направления их применения. Е.А, Линецкая [8] предлагает конкретные методические приёмы использования искусственного интеллекта на уроках русского языка и литературы. Данная методологическая основа позволяет логически выстроить тематику исследований от общих закономерностей цифровизации обучения к конкретным методическим решениями, реализуемым на уроках русского языка и литературы.

Предметом исследования являются процесс обучения русскому языку и литературе в 5–6 классах общеобразовательной школы, методические возможности, условия и границы использования инструментов искусственного интеллекта на уроках русского языка и литературы в 5–6 классах с учётом психолого-возрастных особенностей обучающихся.

Цель данной работы заключается в том, чтобы выявить и обосновать методические условия и приёмы, при которых использование инструментов искусственного интеллекта на уроках русского языка и литературы в 5–6 классах способствует развитию фактологического чтения и критического мышления школьников, языковой рефлексии, а не приводит к развитию «клипового» мышления и утрате самостоятельности.

Для реализации цели были выделены следующие задачи:

1. проанализировать и систематизировать научно-методическую литературу;
2. выявить психолого-возрастные особенности учащихся 5–6 классов;
3. обосновать принципы использования искусственного интеллекта в среднем звене;
4. определить предметно-ориентированные параметры анализа;
5. разработать и описать методические приёмы использования генеративных моделей (YandexGPT, GigaChat, Шедеврум) на уроках русского языка и литературы;
6. продемонстрировать практическую реализацию предложенных приемов на примере конкретного урока;
7. выявить ограничения, риски и этические аспекты применения искусственного интеллекта в 5–6 классах;
8. сформулировать выводы о педагогическом потенциале искусственного интеллекта и перспективах дальнейшего исследования.

Выбор таких принципов использования нейросетей, как возрастообразность, верификация, сохранение ведущей роли учителя в педагогическом процессе, рефлексивность и этическая ответственность не является произвольным. Он обусловлен рядом факторов, первым из которых является психолого-возрастные характеристики школьников. Характерным для учащихся 5–6 классов является наглядно-образное мышление и период «наивного реализма» (по В.Г. Маранцману [10, с. 99]), суть которого заключается в установке на буквальное восприятие текста, доверие к изображённому без рефлексии об условности художественного вымысла. Критическое мышление школьников этого возраста находится в стадии формирования, что делает необходимым особую осторожность при работе с искусственным интеллектом. Во-вторых, специфика русского языка как учебной дисциплины состоит в формировании языковой рефлексии, т.е. способности осознанно анализировать языковые явления. Литература, в свою очередь, ориентирована на развитие читательской грамотности, эмоционального восприятия и интерпретации текста. Соответственно, параметры анализа должны быть направлены на развитие стилистической грамотности и языковой рефлексии, формировать культуру взаимодействия с современными технологиями и навыки фактологического чтения. Исходя из обозначенных принципов и параметров, перейдём к рассмотрению конкретных методических приёмов с использованием генеративных моделей на уроках русского языка литературы.

1. Приём «Редактор текста». Учитель предлагает классу сгенерированный нейросетью (YandexGPT, GigaChat) текст со стилистическими ошибками. Задача учеников заключается в том, чтобы найти данные ошибки, аргументировать свой ответ, опираясь на норму русского языка и записать или озвучить правильные вариант текста.
2. Приём «Ассоциации». Искусственный интеллект (Шедеврум) можно использовать как мнемонический приём для создания карточек со словарными словами для их лучшего запоминания (проиллюстрировать звучание или лексическое значение слов).
3. Визуализация литературных образов. Наиболее доступным и мотивирующим форматом работы является генерация изображений по текстовому описанию. Российские нейросети Kandinsky и Шедеврум позволяют создавать иллюстрации к литературным произведениям, портреты героев, визуальное воссоздание сцен текста. Методическая ценность данного приема заключается в сопоставлении сгенерируемого изображения с текстовым оригиналом. В таком случае у детей формируется внимательное отношение к деталям текста (фактологическое чтение).
4. Прием «Детектив в эпизодах». Учитель при помощи искусственного интеллекта генерирует несколько событий сюжета литературного произведения, 2–3 из которых являются лишними. Задача школьников – понять, какие эпизоды являются вымышленными и аргументировать свой ответ. Данный приём будет эффективен при проверке знания текста и развивает навык критического мышления.

Рассмотрим, как описанные приёмы могут быть реализованы в рамках конкретного урока в 6 классе. Тема: образ русской природы в стихотворениях С.А. Есенина. Ученики получают задание: сгенерировать в Шедевруме изображения по строкам стихотворения (например, «Отговорила роща золотая...»). Затем класс сравнивает полученные изображения и обсуждает, какие цветовые решения, детали композиции соответствуют тексту, а какие являются «галлюцинациями» искусственного интеллекта, какие слова стихотворения оказались непереводимыми на язык изображения и почему и т.д. Урок завершается традиционным анализом текста литературного произведения.

Однако, несмотря на широкие возможности, использование искусственного интеллекта в 5–6 классах сопряжено с рядом ограничений. Нейросети для генерации изображений часто искажают детали произведений XVIII–XIX веков, т.к. обучались преимущественно на современном визуальном материале. Генерируемые тексты могут содержать фактические и стилистические ошибки и не соответствовать языковым нормам. Этические вопросы включают проблему авторства, риск плагиата и снижения самостоятельности, а также вопрос защиты персональных данных при работе с онлайн-сервисами.

Подводя итог, можно сказать, что использование искусственного интеллекта на уроках русского языка и литературы в 5–6 классах обладает значительным педагогическим потенциалом, но только при условии методически продуманного, возрастосообразного применения технологии. В первую очередь, нейросеть – это инструмент визуализации, материал для критического анализа и тренажёр языковой рефлексии. Разработанные методические приёмы демонстрируют, что генеративные модели могут быть эффективно встроены в урок в качестве инструментов развития, а не источника готовых ответов. Приём «Редактор текста» формирует у учащихся стилистическую зоркость и умение аргументировать свою точку зрения с опорой на языковую норму; «Ассоциация» использует визуальные возможности искусственного интеллекта для мнемонической работы со словарными словами; «Детектив в эпизодах» проверяет знание сюжета и тренирует критическое мышление; «Визуализация литературных образов» развивает фактологическое чтение через сопоставление сгенерированного изображения с текстом-оригиналом. Вместе с тем исследование выявило ряд ограничений и рисков. Нейросети могут искажать исторические и культурные детали при генерации изображений, а тексты – содержать фактические и стилистические ошибки. Кроме того, возникают этические вопросы, включающие проблему авторства, риск плагиата и снижения самостоятельности. Эти вопросы делают необходимым этап верификации и рефлексии в каждом сценарии работы с искусственным интеллектом, поэтому учитель-словесник сохраняет ведущую роль в педагогическом процессе. Он определяет план и содержание урока, направляет обсуждение, формирует у школьников установку на проверку и осмысление любого результата.

Перспективы дальнейшего исследования связаны с углублённой разработкой системы заданий, с увеличением количества приём с использованием искусственного интеллекта, а также с проведением эмпирических исследований, направленных на изучения влияния применения генеративных моделей на динамику читательской грамотности, языковой компетенции и критического мышления. Отдельного внимания заслуживает вопрос о критериях оценивания работ, выполненных с использованием нейросетей, и о формировании у учащихся культуры академической честности в условиях цифровой среды.

Список литературы:

1. Анненкова, А.В. Искусственный интеллект: некоторые особенности внедрения в систему образования в условиях цифровизации общества и экономики / А.В. Анненкова // Международный научно-исследовательский журнал. – 2023. – № 9 (135). – С. 27–33.
2. Ашимжанова, А.А. Читательская грамотность в цифровую эпоху: интеграция ИКТ и ИИ в обучение русскому языку / А.А. Ашимжанова // Вестник ЗКУ. – 2025. – № 2 (98). – С. 134–138.
3. Брызгалина, Е.В. Искусственный интеллект в образовании. Анализ целей внедрения / Е.В. Брызгалина // Человек. – 2021. – Т. 32, № 2. – С. 9–29.
4. Долгая, О.И. Искусственный интеллект и обучение в школе: ответ на современные вызовы / О.И. Долгая // Школьные технологии. – 2020. – № 4. – С. 29–39.
5. Коляда, М.Г. Искусственный интеллект как движущая сила совершенствования и инновационного развития в образовании и педагогике / М.Г. Коляда, Т.И. Бугаева // Информатика и образование. – 2019. – № 10 (309). – С. 21–30.
6. Коровникова, Н.А. Искусственный интеллект в современном образовательном пространстве: проблемы и перспективы / Н.А. Коровникова // Социальные новации и социальные науки. – 2021. – № 2 (4). – С. 98–113.
7. Корчажкина, О.М. Искусственный интеллект в программе средней школы: чему учить / О.М. Корчажкина // Вестник МГПУ. Серия: Информатика и информатизация образования. – 2019. – № 4 (50). – С. 29–42.
8. Линецкая, Е.А. Использование искусственного интеллекта на уроках русского языка и литературы / Е.А. Линецкая // Молодой ученый. – 2026. – № 29 (632). – С. 224–226.
9. Мазанюк, Е.Ф. Применение искусственного интеллекта в школах РФ: перспективы и неоднозначные последствия / Е.Ф. Мазанюк // Проблемы современного педагогического образования. – 2022. – № 77-1. – С. 205–208.
10. Методика преподавания литературы: учебник для педагогических вузов: в 2 частях. Часть 1 / под редакцией О.Ю. Богдановой, В.Г. Маранцмана. – Москва: Просвещение, ВЛАДОС, 1994. – 288 с.
11. Миндигулова, А.А. Возможности и ограничения инструментов искусственного интеллекта в образовании / А.А. Миндигулова // Современное педагогическое образование. – 2022. – № 3. – С. 137–141.
12. Руфанова, В.Е. Искусственный интеллект в образовании / В.Е. Руфанова // Молодой ученый. – 2025. – № 41 (592). – С. 280–282.
13. Семенова, Ю.А. Возможности использования искусственного интеллекта в обучении русскому языку и литературе / Ю.А. Семенова, Ю.С. Котлова // Учёные записки Шадринского государственного педагогического университета : сетевой науч. журн. – 2026. – № 2 (12).
14. Сувирова, А.Ю. Искусственный интеллект в школьном и вузовском преподавании: российский и зарубежный опыт / А.Ю. Сувирова, Д. П. Ананин, Н. Н. Шевелева // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2025. – № 9. – С. 318–330.
15. Уваров, А.Ю. Технологии искусственного интеллекта в образовании / А.Ю. Уваров // Информатика и образование. – 2018. – № 4 (293). – С. 14–22.