Германские языки | Филологический аспект №05 (133) Май 2026

Лингводидактический потенциал нейросетевых технологий в обучении немецкому языку как второму иностранному на базе английского

Дурманова Екатерина Николаевна
старший преподаватель кафедры «Теория и практика перевода и зарубежная филология», РФ, г. Севастополь, y.yekaterina@mail.ru

Аннотация: В статье рассматриваются возможности использования нейросетевых технологий при обучении немецкому языку как второму иностранному на базе английского языка. Цель исследования — показать, как инструменты искусственного интеллекта могут помогать студентам использовать знания английского языка для более эффективного освоения немецкого. В работе анализируются способы применения нейросетей для создания адаптивных учебных материалов, предупреждения межъязыковой интерференции и организации самостоятельной речевой практики. Научная новизна исследования заключается в рассмотрении искусственного интеллекта как средства реализации сопоставительного подхода «немецкий через английский». В результате исследования определены наиболее эффективные способы применения ИИ для развития лексических, грамматических и фонетических навыков. Практическая значимость работы состоит в возможности использования предложенных методических решений в преподавании немецкого языка в вузе и при разработке цифровых образовательных курсов.
Ключевые слова: лингводидактика, искусственный интеллект, нейросети, немецкий как второй иностранный, интерлингвальный перенос, многоязычие, английский язык.

Durmanova Ekaterina Nikolaevna
Senior Lecturer, Department of Theory and Practice of Translation and Foreign Philology, Russian Federation, Sevastopol

Abstract: The article examines the possibilities of using neural network technologies in teaching German as a second foreign language based on English. The aim of the study is to demonstrate how artificial intelligence tools can help students use their knowledge of English to learn German more effectively. The paper analyzes the use of neural networks for creating adaptive teaching materials, preventing cross-linguistic interference, and organizing autonomous speaking practice. The scientific novelty of the research lies in considering artificial intelligence as a means of implementing the comparative approach of “German through English.” The study identifies the most effective ways of applying AI technologies to develop lexical, grammatical, and phonetic skills. The practical significance of the research is connected with the possibility of using the proposed methodological solutions in university-level German language teaching and in the development of digital educational courses.
Keywords: linguodidactics, artificial intelligence, neural networks, German as a second foreign language, interlingual transfer, multilingualism, English language.

Современное высшее образование переживает период глубокой цифровой трансформации, меняющей не только инструментарий педагогической деятельности, но и саму парадигму обучения. Технологический прогресс последних десятилетий последовательно переосмыслял роль преподавателя и студента: от внедрения мультимедийных средств и дистанционных форм обучения — к использованию адаптивных платформ и интеллектуальных систем поддержки учебного процесса [1]. Сегодня искусственный интеллект (ИИ) перестаёт быть предметом футурологических дискуссий и становится реальной частью образовательной среды.

Этот процесс ставит перед методической наукой принципиально новые вопросы — прежде всего о том, каким образом возможности ИИ могут быть осмыслены, систематизированы и целенаправленно использованы в конкретных дидактических контекстах. Одним из таких контекстов является языковое обучение. Инструменты на основе ИИ — генеративные языковые модели, интеллектуальные тьюторские системы — открывают качественно иные горизонты, так как способны имитировать живую коммуникацию, генерировать аутентичный материал и мгновенно адаптироваться к потребностям учащегося.

Параллельно с цифровизацией происходит переосмысление роли многоязычия. Владение английским языком (ИЯ1) перестаёт быть конкурентным преимуществом, становясь базовой нормой. В этих условиях система высшего образования всё активнее обращается к подготовке специалистов, владеющих вторым иностранным языком. Немецкий язык традиционно преподаётся в связке с уже освоенным английским. Подобная методическая модель — «немецкий на базе английского» — обладает выраженной дидактической спецификой, обусловленной типологическим родством двух языков и возможностями межъязыкового переноса [2]. Именно эта специфика делает рассматриваемый контекст особенно перспективным для применения инструментов ИИ.

Проблематика исследования находится на пересечении нескольких направлений. Вопросы цифровой лингводидактики разрабатываются достаточно интенсивно в работах Е. С. Полат, М. А. Бовтенко, А. Н. Щукина и других [6]. Ими сформирован понятийный аппарат компьютерно-опосредованного обучения языкам (CALL). Отдельный массив составляют исследования в области AI-assisted language learning. С появлением больших языковых моделей интерес к теме возрос: изучается их способность обеспечивать персонализированную практику и генерировать учебные задания [4]. Теория многоязычного обучения (Mehrsprachigkeitsdidaktik), представленная в трудах Б. Хуфайзена и Г. Нойнера, утверждает значимость положительного межъязыкового переноса. Однако конвергенция этих направлений — применение ИИ именно в условиях интерлингвального обучения немецкому языку на базе английского — остаётся недостаточно разработанной. Данный пробел и определяет научную проблему настоящего исследования.

Объектом исследования является процесс обучения немецкому языку как второму иностранному, характеризующийся последовательностью языкового освоения и опорой на сформированную иноязычную компетенцию. Предметом выступают конкретные функции и методические условия применения ИИ в обучении немецкому языку на базе английского. Второй иностранный язык осваивается специфическим образом: учащийся располагает сформированными стратегиями учения и опытом работы с грамматическими категориями [5]. Английский выступает активным ресурсом, обеспечивающим пласт общей германской лексики и сходные синтаксические паттерны. Установление баланса между положительным переносом и интерференцией составляет ключевую методическую проблему, решение которой определяет стратегию применения ИИ.

В процессе преподавания немецкого языка на базе английского центральное место занимает методика контролируемого насыщения учебного материала этимологически родственными лексемами (когнатами). Вместо случайного подбора текстов, нейросетевые технологии позволяют реализовать стратегию лингвистического моделирования, при которой в генерируемом контенте сознательно увеличивается доля слов, имеющих прозрачные параллели в первом иностранном языке. Это создает эффект «семантической фасилитации», когда понимание общего смысла текста достигается за счет опоры на имеющийся языковой опыт, что существенно снижает когнитивный барьер [6].

Практическая реализация этого подхода заключается в том, что преподаватель при помощи запросов к нейросети регулирует уровень «прозрачности» текста. Нейросеть может составить описание, где опорные существительные и глаголы будут максимально созвучны английским аналогам. В таком тексте вместо потенциально сложных слов будут использованы такие пары, как der Park / the park, die Lampe / the lamp, das Haus / the house, schwimmen / to swim, finden / to find. В результате студент не тратит время на поиск каждого слова в словаре, а фокусируется на грамматической структуре предложения, воспринимая лексическую основу как уже знакомую.

Однако использование нейросетей не ограничивается лишь поиском сходств. Важнейшим аспектом является предотвращение межъязыковой интерференции, возникающей из-за «ложных друзей переводчика». Генетическое родство языков часто провоцирует студентов на ошибочный перенос значений. В этом случае ИИ выступает как аналитический инструмент, способный генерировать упражнения на сопоставительную дискриминацию смыслов. В качестве примера можно привести работу над разграничением немецкого глагола bekommen и английского become. Нейросеть способна мгновенно сгенерировать учебный диалог, в котором один субъект «становится врачом» (wird Arzt), а другой «получает рецепт» (bekommt ein Rezept). Подобная работа позволяет сформировать у учащегося устойчивую связь «слово — контекст — значение», специфичную именно для немецкой языковой системы.

 На этапе перехода к самостоятельному владению языком грамматическая компетенция студента претерпевает трансформацию: от механического воспроизведения структур к осознанному конструированию высказывания. В этом контексте нейросетевые технологии могут выступать в роли «интеллектуального тьютора», способного эксплицировать логику немецкого синтаксиса через систему межъязыковых параллелей с английским языком. Использование ИИ позволяет реализовать когнитивный подход, при котором правила встраиваются в уже существующую у студента германскую языковую матрицу [7].

Центральной проблемой является освоение синтаксической рамочной конструкции (Satzklammer). Нейросетевые модели позволяют визуализировать этот процесс. Например, нейросеть способна продемонстрировать, как английское предложение в Present Perfect ("I have seen this film") преобразуется в немецкий Perfekt ("Ich habe diesen Film gesehen"). В данном случае ИИ акцентирует внимание на фундаментальном синтаксическом различии — выносе причастия в абсолютный конец предложения. Такой сравнительный анализ помогает студенту осознать «логику ожидания», опираясь на структурную память из английского.

Аналогичный подход эффективен при изучении модальности. Нейросеть может объяснять нюансы употребления müssen и sollen через сопоставление с английскими must и should, проводя прямые аналогии с английской грамматической традицией. Это позволяет студенту не просто запомнить правило, а сформировать метаязыковую осведомленность [8].

Процесс формирования иноязычного произношения неизбежно сталкивается с феноменом устойчивой фонетической интерференции. Поскольку оба языка принадлежат к германской группе, наличие сходных фонем зачастую провоцирует учащихся на неосознанный перенос английских артикуляционных привычек. Это проявляется в избыточной аспирации согласных, неверной долготе гласных и специфическом акценте. В этой связи современные нейросетевые технологии открывают возможности для индивидуализации фонетического тренинга.

Лингводидактический потенциал нейросетей реализуется через способность проводить сравнительный анализ артикуляционных паттернов в режиме реального времени. На начальных этапах студенты часто испытывают трудности с немецкими огубленными гласными (ü, ö), которые отсутствуют в английской системе. Интеллектуальные алгоритмы способны сравнивать спектрограмму голоса студента с эталонной моделью, указывая на отклонения. Например, система может зафиксировать, что студент произносит немецкое Sohn с дифтонгизацией, характерной для английского soon, и предложить корректирующее упражнение. Особое значение приобретает работа над просодикой — ритмико-интонационным рисунком фразы, где нейросети позволяют визуализировать движение тона и корректировать типичную «певучую» английскую интонацию в немецких предложениях.

Одной из задач исследования является поиск способов организации речевой практики в условиях ограниченного аудиторного времени. Нейросети позволяют моделировать диалоговые ситуации, где ИИ выступает в роли терпеливого собеседника, готового повторять и перефразировать реплики в соответствии с лингвистическими возможностями учащегося. Это обеспечивает безопасное пространство для апробации новых грамматических и лексических структур без страха совершить ошибку.

Несмотря на очевидную лингводидактическую ценность, внедрение нейросетевых технологий в процесс обучения немецкому языку на базе английского требует взвешенного анализа сопутствующих рисков и ограничений. Безусловные достоинства ИИ, такие как доступность в режиме «24/7», масштабируемость образовательных решений и высокая степень адаптивности под конкретный уровень владения языком, уравновешиваются рядом проблем системного характера. Одной из наиболее острых проблем остается риск формирования и закрепления устойчивых языковых ошибок. Нейросетевые модели, будучи вероятностными системами, могут генерировать грамматически верные, но стилистически неуместные или фактически неточные конструкции. Для студентов уровней А2–В1, чья языковая компетенция еще находится в стадии формирования, распознавание таких «галлюцинаций» ИИ представляется крайне сложной задачей.

Дополнительную сложность создает отсутствие у искусственного интеллекта подлинной коммуникативной интенции. Диалог с нейросетью, при всей его внешней естественности, лишен прагматической глубины и социального контекста, характерных для человеческого общения. Это накладывает определенные ограничения на развитие социокультурной и дискурсивной компетенций. Кроме того, массовое внедрение ИИ актуализирует вопросы академической честности и этики использования технологий. Существует опасность подмены самостоятельной когнитивной работы студента механическим генерированием ответов, что ведет к атрофии навыков аналитического мышления и снижению глубины усвоения материала.

Методическая неподготовленность части педагогического сообщества также выступает сдерживающим фактором. Переход к работе в ИИ-насыщенной среде требует от старшего преподавателя владения навыками «промпт-инжиниринга» — умения формулировать точные и методически обоснованные запросы к системе. В этой новой дидактической реальности роль преподавателя претерпевает существенную трансформацию: он перестает быть единственным источником знаний и становится экспертом-верификатором и модератором образовательного процесса. На уровнях А2–В1 именно педагог должен осуществлять финальный контроль генерируемого нейросетью контента, выявлять случаи интерференции и направлять студента, предотвращая автоматическое усвоение некорректных языковых моделей. Только при условии жесткой методической фильтрации и сохранения центральной роли преподавателя использование искусственного интеллекта может стать эффективным катализатором процесса освоения немецкого языка как второго иностранного.

 Роль искусственного интеллекта в обучении немецкому языку на базе английского заключается в том, что технологии становятся эффективным «посредником» в учебном процессе. Нейросети позволяют студентам использовать уже накопленный опыт в английском языке как готовую опору для понимания немецкой грамматики и лексики. Благодаря способности ИИ мгновенно сравнивать два языка и указывать на различия, процесс обучения становится более осознанным и индивидуальным. В конечном итоге, использование возможностей нейросетей помогает преподавателю создать современную среду, в которой освоение второго иностранного языка происходит быстрее и качественнее.

1. Hufeisen B., Neuner G. Mehrsprachigkeitsdidaktik: Konzepte — Tertiärsprachen — Deutsch nach Englisch. — Strasbourg: Council of Europe Publishing, 2021.
2. Maldonado-Gea J. Generative AI in the Language Classroom // Educational Technology & Society. — 2023. — Vol. 26. — № 4. — P. 112–124.
3. Kasneci E., Sessler K., Küchemann S. et al. ChatGPT for Good? On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education // Learning and Individual Differences. — 2023. — Vol. 103.
4. Holmes W., Tuomi I. State of the Art and Practice in AI in Education // European Journal of Education. — 2022. — Vol. 57. — № 4. — P. 542–570.
5. Бовтенко М. А. Цифровая лингводидактика и искусственный интеллект в обучении иностранным языкам // Иностранные языки в школе. — 2023. — № 6. — С. 15–22.

Список источников
6. Полат Е. С. Новые педагогические и информационные технологии в системе образования. — М.: Академия, 2020.
7. Гальскова Н. Д., Гез Н. И. Теория обучения иностранным языкам: лингводидактика и методика. — М.: Академия, 2022.
8. Щукин А. Н. Методика преподавания иностранных