Генеративный искусственный интеллект в языковом образовании: пути решения проблемы плагиата

Введение. Статья затрагивает проблему повсеместного использования студентами технологий разговорного искусственного интеллекта в целях подмены собственных высказываний и умозаключений текстами, сгенерированными искусственно. Для языкового образования данная проблема играет исключительно важную роль в силу специфики условий обучения и формируемых компетенций. Целью исследования является попытка систематизации и обоснования способов устранения негативных последствий в условиях распространения искусственной речевой деятельности.
Материалы и методы. Для достижения цели привлекаются разные методы научного познания: анализ и синтез работ ученых по проблемам взаимодействия студентов и преподавателей с инструментами искусственного интеллекта, вопросам регулирования и контроля в отношении использования таких инструментов изучающими иностранные языки на разных уровнях образования; обобщение точек уязвимости подобного взаимодействия в отношении языкового образования; моделирование учебно-образовательного процесса по иностранному языку с учетом компенсации выделенных узких мест педагогическими средствами; педагогический эксперимент. Методологию исследования составили работы российских и зарубежных ученых в области проблем и перспектив искусственного интеллекта в образовании (К. М. Беликова, П. Г. Былевский, П. В. Сысоев, Н. В. Тихонова, А. В. Федоров и другие).
Результаты исследования. Анализ и синтез научных работ в области особенностей применения искусственного интеллекта в образовании позволил выделить пять точек уязвимости такого процесса: неактуальность (запаздывание) данных, на основе которых генерируется текст; фальсификация данных; отсутствие глубины и поверхностность в генерируемых нейросетями ответах («вода»); необходимость развернутого промпта; предвзятость и необъективность. Выделенные пункты позволили наметить конкретные направления на пути решения проблемы плагиата в лингвистическом образовании: отказ от сплошных текстов в пользу речевых продуктов «новой природы»; опора на сознательно формируемые стратегии иноязычной речевой деятельности, так чтобы процесс создания речевого продукта стал важнее его результата; формирование критического мышления и усиление культурного компонента в содержании обучения иностранным языкам на основе методов сопоставления, контрастивного анализа; пошаговая рефлексия не только результатов, но и самого процесса познавательной деятельности; усиление когнитивной составляющей в ходе обучения языку в целом.
Обсуждение и заключения. Результаты исследования могут быть экстраполированы на другие предметные области высшего образования. Ставится вопрос о продолжении научного поиска эффективных способов решения проблемы студенческого плагиата. Авторы призывают ученых: психологов, философов, культурологов – включиться в научную дискуссию по рассматриваемой проблеме с точки зрения этики, норм морали, внутренней мотивации и иных способов сдерживания негативных эффектов распространения новых технологий в сферу образования.

1. Авраменко А. П., Ахмедова А. С., Буланова Е. Р. Технология чат-ботов как средства формирования иноязычной грамматической компетенции при самостоятельном обучении // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28, № 2. С. 386-394.

2. Беликова К. М. Проблема правовой оценки содержания научных и образовательных текстов с позиции роли и места автора в генеративном контенте нейросетей // Право и политика. 2024. № 1. С. 1-22.

3. Былевский П. Г. Культурологическая деконструкция социально-культурных угроз ChatGPT информационной безопасности российских граждан // Философия и культура. 2023. № 8. С. 46-56.

4. Воронина Д. К. Нейронные сети в образовании: угрозы, вызовы и перспективы // Известия Российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена. 2024. № 212. С. 126-136.

5. Воронина Д. К. Обучение иностранному языку студентов информационнотехнологических специальностей на основе решения комплексных коммуникативнокогнитивных задач (английский язык): дис. … канд. пед. наук: 5.8.2. Тамбов, 2024. 261 с.

6. Герова Н. В., Мерецков О. В., Клочков А. В. Анализ возможностей применения сквозной цифровой технологии «искусственный интеллект» в контексте учебной деятельности // Наука о человеке: гуманитарные исследования. 2023. Т. 17, № 3. С. 122-130. DOI: 10.57015/issn1998-5320.2023.17.3.13.

7. Гудкова Л. В., Салихова К. А. Совершенствование техники чтения на иностранном языке с помощью технологии text-to-speech на основе нейросетей // Вестник Мининского университета. 2024. Т. 12, № 3. С. 2. DOI: 10.26795/2307-1281-2024-12-3-2.

8. Евстигнеев М. Н. Нейросеть Twee – новый инструментарий для педагога английского языка // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28, № 6. С. 1428-1442. DOI: 10.20310/1810-0201-2023-28-6-1428-1442.

9. Иванова Н. В., Яркова Д. Д. Совместная деятельность в детско-родительских отношениях как фактор развития личности младшего школьника: теоретико-экспериментальное исследование // Вестник Мининского университета. 2024. Т. 12, № 2. С. 12. DOI: 10.26795/2307-1281-2024-12-2-12.

10. Казакова Е. И. Тексты новой природы: закономерности и технологии развития современной грамотности в условиях качественной модернизации современного текста // На путях к новой школе. 2014. № 1. С. 7-15.

11. Овчинникова Л. П., Михелькевич В. Н. Условия эффективного функционирования системы самоуправляемой индивидуальной самостоятельной учебно-познавательной деятельности студента-заочника // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Психолого-педагогические науки. 2013. № 2 (20). С. 166-172.

12. Сорокин Д. О. Использование голосовых помощников в развитии устных иноязычных речевых умений обучающихся // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 73-77.

13. Сысоев П. В. Дидактические свойства и методические функции нейросетей // Перспективы науки и образования. 2024. № 6 (72). С. 672-690. DOI: 10.32744/pse.2024.6.42.

14. Сысоев П. В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32, № 10. С. 9-33. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33.

15. Сысоев П. В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом // Высшее образование в России. 2024. Т. 33, № 2. С. 31-53. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-2-31-53.

16. Сысоев П. В., Филатов Е. М. Методика развития иноязычных речевых умений студентов на основе практики с чат-ботом // Перспективы науки и образования. 2023. № 3 (63). С. 201-218. DOI: 10.32744/pse.2023.3.13.

17. Тивьяева И. В., Михайлова С. В., Казанцева А. А. Регламентирование использования средств генеративного искусственного интеллекта в выпускной квалификационной работе // Вестник МГПУ. Серия: Филология. Теория языка. Языковое образование. 2024. № 2 (54). С. 202-218. DOI: 10.25688/2076-913X.2024.54.2.15.

18. Тихонова Н. В., Ильдуганова Г. М. «Меня пугает то, с какой скоростью развивается искусственный интеллект»: восприятие студентами искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам // Высшее образование в России. 2024. Т. 33, № 4. С. 63- 83. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-4-63-83.

19. Тормышова Т. Ю., Рязанцева Т. Ю., Суханова Н. И. Обучение студентов-лингвистов написанию эссе на иностранном языке на основе работы с системой автоматизированной оценки Criterion // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29, № 1. С. 99-108. DOI: 10.20310/1810-0201-2024-29-1-99-108.

20. Федоров А. В. Угрожает ли искусственный интеллект когнитивной безопасности? // Caspium Securitatis: журнал каспийской безопасности. 2024. Т. 4, № 3. С. 21-36.

21. Харламенко И. В. Искусственный интеллект в помощь учителю иностранного языка при работе над лексическими навыками // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 55-60.

22. Adamopoulou E., Moussiades L. An overview of Chatbot technology // Artificial Intelligence Applications and Innovations. 2020. Vol. 584. Pp. 373-383. DOI: 10.1007/978-3-030-49186-4_31.

23. Baidoo-Anu D., Ansah L. O. Education in the era of generative artificial intelligence (AI): Understanding the potential benefits of ChatGPT in promoting teaching and learning // Journal of AI. 2023. Vol. 7, no. 1. Pp. 52-62. DOI: 10.61969/jai.1337500.

24. Barrot J. S. Using automated written corrective feedback in the writing classrooms: Effects on L2 writing accuracy // Computer Assisted Language Learning. 2023. Vol. 36, no. 4. Pp. 584-607. DOI: 10.1080/09588221.2021.1936071.

25. Baykasoğlu A., Özbel B. K., Dudaklı N., Subulan K., & Şenol M. E. Process mining based approach to performance evaluation in computer-aided examinations // Computer Applications in Engineering Education. 2018. Vol. 26. Pp. 1841–1861. DOI: 10.1002/cae.21971.

26. Beck S. W., Levine S. R. Backtalk: ChatGPT: A powerful technology tool for writing instruction // Phi Delta Kappan. 2023. Vol. 105, no. 1. Pp. 66-67. DOI: 10.1177/00317217231197487.

27. Caulfield J. University Policies on AI Writing Tools. Overview & List. Amsterdam: Scribbr, 2023. Available at: https://www.scribbr.co.uk/using-ai-tools/chatgpt-university-policies-uk/ (accessed: 11.01.2025).

28. Dinscore A. Plagiarism prevention through pedagogy: an instructional design approach // Public & Access Services Quarterly. 2022. Vol. 18, no. 4. Pp. 271-292. DOI: 10.1080/15228959.2022.2065404.

29. Eager B., Brunton R. Prompting higher education towards AI-Augmented teaching and learning practice // Journal of University Teaching & Learning Practice. 2023. Vol. 20, no. 5. Pp. 1-21. DOI: 10.53761/1.20.5.02.

30. Ethical guidelines on the use of artificial intelligence (AI) and data in teaching and learning for educators // Publications office of the European Union. Available at: https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/d81a0d54-5348-11ed-92ed-01aa75ed71a1/language-en (accessed: 19.01.2025).

31. George B., Wooden O. Managing the strategic transformation of higher education through artificial intelligence // Administrative Sciences. 2023. Vol. 13, no. 9. P. 196. DOI: 10.3390/admsci13090196.

32. Giray L. Prompt engineering with ChatGPT: a guide for academic writers // Ann Biomed Eng. 2023. Vol. 51, no. 12. Pp. 2629-2633. DOI: 10.1007/s10439-023-03272-4.

33. Habibzadeh F. GPTZero Performance in Identifying Artificial Intelligence-Generated Medical Texts: A Preliminary Study // Journal of Korean medical science. 2023. Vol. 38 (38). P. e319. DOI: 10.3346/jkms.2023.38.e319.

34. Halaweh M. ChatGPT in education: strategies for responsible implementation // Contemporary Educational Technology. 2023. Vol. 15, no. 2. P. ep421. DOI: 10.30935/cedtech/13036.

35. Halbert J. D., DiMatteo-Gibson D., Cabrera M., Mazurowski T., Ingram M. Artificial Intelligence’s Role in Student Plagiarism: A Graduate University’s Model of Best Practices // Journal of Leadership, Accountability and Ethics. 2024. Vol. 21, no. 3. DOI: 10.33423/jlae.v21i3.7208.

36. Huang X., Zou D., Cheng G., Chen X., Xie H. Trends, research issues and applications of artificial intelligence in language education // Educational Technology & Society. 2023. Vol. 26, no. 1. Pp. 112-131.

37. Imran M., Almusharraf N. Analyzing the role of ChatGPT as a writing assistant at higher education level: A systematic review of the literature // Contemporary Educational Technology. 2023. Vol. 15, no. 4. P. ep464. DOI: 10.30935/cedtech/13605.

38. Kooli C., Yusuf N. Transforming educational assessment: Insights into the use of ChatGPT and large language models in grading // International Journal of Human-Computer Interaction. 2025. Vol. 41, no. 5. DOI: 10.1080/10447318.2024.2338330.

39. Kshenoskaya U. L. Artificial Neural Networks for Language Education in Web 3.0 Paradigm // Topical issues of philology and methods of foreign language teaching. 2024. Vol. 18, no. 1. Pp. 159-164.

40. Lametti D. AI could be great for college essays // State. 2022. Available at: https://slate.com/technology/2022/12/chatgpt-college-essay-plagiarism.html (accessed: 19.01.2025).

41. Malik M. A., Amjad A. I. AI vs AI: How effective are Turnitin, ZeroGPT, GPTZero, and Writer AI in detecting text generated by ChatGPT, Perplexity, and Gemini? // Journal of Applied Learning & Teaching. 2025. Vol. 8, no. 1. Pp. 1-11. DOI: 10.37074/jalt.2025.8.1.9.

42. McGlinchey A. C., Barclay P. J. Using Machine Learning to Distinguish Human-written from Machine-generated Creative Fiction // Computer Science. Computation and Language. 2024. Available at: https://arxiv.org/abs/2412.15253 (accessed: 19.01.2025).

43. Padakanti S., Kalva P., Kommidi V. R. AI in Scientific Research: Empowering Researchers with Intelligent Tools // International Journal of Scientific Research in Computer Science Engineering and Information Technology. 2024. Vol. 10, no. 5. Pp. 416-422. DOI: 10.32628/CSEIT241051012.

44. Tingelhoff F., Brugger M., Leimeister L. M. A Guide for Structured Literature Reviews in Business Research: The State-of-the-Art and How to Integrate Generative Artificial Intelligence // Journal of Information Technology. 2024. Vol. 40, no. 1. DOI: 10.1177/02683962241304105.

45. Toker S., Akgun M. The Role of Task Complexity in Reducing AI Plagiarism: A Study of Generative AI Tools // Computer Science. Human-Computer Interaction. 2024. Available at: https://arxiv.org/abs/2412.13412 (accessed: 19.01.2025).