Викладач англійської мови в епоху генеративного ШІ: нові функції та моделі взаємодії
Анотація
У статті досліджено трансформацію ролі викладача англійської мови в закладах вищої освіти в умовах стрімкої інтеграції генеративного штучного інтелекту (ШІ) у навчальний процес. Актуальність розвідки зумовлена необхідністю адаптації традиційних педагогічних моделей до інноваційного цифрового середовища та подолання консервативних підходів у лінгводидактиці. Обґрунтовано перехід від традиційної бінарної схеми «викладач – студент» до інноваційної тріадичної моделі «студент – інтелектуальний асистент (ШІ) – викладач» та визначення її дидактичного потенціалу для підготовки майбутніх філологів-перекладачів. Доведено, що функція викладача еволюціонує від транслятора знань до дизайнера навчального досвіду та модератора когнітивної взаємодії. Особливу увагу приділено стратегії «ШІ як опонент», яка реалізується через механізми «лінгвістичної дуелі» та контраргументації, що сприяє розвитку критичного мислення та фахової рефлексії майбутніх перекладачів. У процесі дослідження використано методи педагогічного моделювання дискурсивних стратегій взаємодії з генеративними мовними моделями (Gemini, NotebookLM) та метод кейс-стаді (case-study) для впровадження інноваційних завдань у підготовку магістрів. Представлено систему авторських навчальних кейсів для відпрацювання навичок аргументації власних філологічних інтерпретацій на основі багаторівневого промпт-інжинірингу (chain-of-thought, role-based, context layering, style-shift) та моделювання реальних перекладацьких викликів у режимі Deep Research. Доведено, що використання ШІ як інтелектуального тренажера дозволяє трансформувати лінійну генерацію тексту на багаторівневий процес експертного моделювання. У висновках підкреслено, що впровадження тріадичної моделі забезпечує формування спільної субʼєктності людини та алгоритму, де студент і викладач виступають фінальними експертами. Запропоновані принципи технологічної прозорості та стимуляції когнітивного конфлікту дозволяють зберегти інтелектуальну незалежність майбутнього фахівця в епоху ШІ.
Завантаження
Посилання
Bykov, V.Yu., Liashenko, O.I., Lytvynova, S.H. ets. (2023). Scientific and methodological provision of digitalization of education in Ukraine: status, problems, prospects. Kyiv, 2022 [in Ukrainian].
Lytvynova, S.H. (2026). Mobile Applications for Teaching Primary School Students in Crisis Conditions. Annual Research Conference of the Institute of Education Digitalization of the National Academy of Educational Sciences of Ukraine. Digital Transformation of Scientific and Educational Environments under Martial Law: Proceedings of the Scientific and Practical Conference. Kyiv, pp. 146-150 [in Ukrainian].
Spirin, O.M. (2021). Information and communication technologies (ICT) in education. In Encyclopedia of Education. Kyiv, pp. 426-427 [in Ukrainian].
Bowker, L., Buitrago Ciro, J. Machine Translation and Global Research: Towards Improved Machine Translation Literacy in the Scholarly Community. Bingley: Emerald Publishing, 2019. https://doi.org/10.1108/9781787567214
Holmes, W., Bialik, M., Fadel, C. (2023). Artificial intelligence in education. In Data ethics: Building trust – How digital technologies can serve humanity. Globethics Publications, pp. 621-653. https://doi.org/10.58863/20.500.12424/4276068
Godwin-Jones, R. (2023). AI-assisted language learning: Opportunities and challenges. Language Learning & Technology. Vol. 27(2), pp. 1-15. Available at: https://godwinjones.com/godwin-jones_AI_in_languag_learning.pdf [Accessed 21 Jan. 2026].
Holmes, W., Bialik, M., Fadel, C. (2022). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Boston: Center for Curriculum Redesign.
International Task Force on Teachers for Education 2030. Teacher Policy Development Guidelines. Paris: UNESCO.
Moorkens, J. (2022). Ethics and machine translation. In D. Kenny (Ed.). Machine Translation for Everyone: Empowering Users in the Age of Artificial Intelligence. Berlin: Language Science Press, pp. 121-140. https://doi.org/10.5281/zenodo.6759984
OECD. (2021). Digital Education Outlook 2021: Pushing the Frontiers with AI. Paris: OECD Publishing.
Penet, J.C., Moorkens, J., Yamada, M. (eds.). (2023). Prompt Engineering: A Practical Guide. Madrid: Universidad Politécnica de Madrid. Available at: https://oa.upm.es/84328/1/book_english_version.pdf [Accessed 21 Jan. 2026].
UN High-Level Panel on the Teaching Profession. (2024). Report of the UN High-Level Panel on the Teaching Profession. New York: United Nations.
UN Special Rapporteur on the Right to Education. (2023). Report on Artificial Intelligence and the Right to Education (A/79/520). Geneva United Nations Human Rights Council. UN Special Available at: https://www.ohchr.org/en/documents/thematic-reports/a79520-artificial-intelligence-education-report-special-rapporteur-right [Accessed 21 Jan. 2026].
UNESCO. (2023). 5C Framework for Digital Transformation of Education. Paris: UNESCO. Available at: https://www.unesco.at/fileadmin/ Redaktion/Bildung/2023GEM-Report_Tech_in_Ed_long.pdf [Accessed 21 Jan. 2026].
Xie, H. et al. (2021). Editorial Note: From Conventional AI to Modern AI in Education: Re-examining AI and Analytic Techniques for Teaching and Learning. Educational Technology & Society. Vol. 24(3), pp. 85-88. Available at: https://www.jstor.org/stable/27032857 [Accessed 21 Jan. 2026].
Zhang, H. (2023). AI as Opponent: Rethinking Translation Pedagogy in the Age of Generative Models. Journal of Translation Studies. Vol. 45(1), pp. 10-25. https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.11806
Zou, D., Xie, H., Wang, F. (2023). Effects of technology enhanced peer, teacher and self-feedback on studentsʼ collaborative writing, critical thinking tendency and engagement in learning. Journal of Computing in Higher Education. Vol. 35, pp. 166-185. https://doi.org/10.1007/s12528-022-09337-y