Искусственный интеллект и виртуальная реальность в обучении языковой идиоматике: когнитивно-цифровая модель и ее эффективность

Цель исследования состоит в разработке, теоретическом обосновании и эмпирической проверке когнитивно-цифровой модели обучения идиоматике иностранного языка, основанной на интеграции метафорического моделирования, генеративного искусственного интеллекта (ИИ) и виртуальной реальности (VR). Модель направлена на преодоление когнитивного разрыва между формой и культурно-детерминированным значением устойчивых выражений, что представляет собой значительную трудность для обучающихся. Исследование выполнено на примере испанских идиом в вузовской аудитории.

Материалы и методы исследования. Теоретическую основу составляет синтез когнитивной лингвистики (теория концептуальной метафоры), принципов воплощенного познания и социального конструктивизма. Разработана четырехэтапная методическая модель, включающая: 1) семантико-культурологическую деконструкцию с использованием генеративного ИИ (ChatGPT-4, DeepSeek) и специализированных промпт-шаблонов; 2) иммерсивную визуализацию историко-культурного контекста в доступных VR-средах (CoSpaces Edu, Google Cardboard); 3) контекстуализированную практику употребления идиом с адаптивными ИИ-инструментами (Character.AI для диалогов, DeepL Write для анализа текстов, ELSA Speak для фонетической отработки); 4) социально-рефлексивный перенос через театральный метод с цифровой рефлексией (Padlet, Mentimeter). Эмпирическая проверка осуществлена в ходе педагогического эксперимента с участием 60 студентов-лингвистов уровня А2, разделенных на контрольную и экспериментальную группы. Использовались методы преди пост-тестирования, сравнительного и корреляционного анализа, качественного анализа цифрового следа (логи взаимодействия с ИИ и VR), экспертной оценки видеозаписей театральных перформансов, триангуляции данных. 

Результаты исследования. Установлено статистически значимое превосходство экспериментальной группы над контрольной по всем измеряемым параметрам: узнаванию и пониманию идиом (p < 0,001, размер эффекта Коэна d = 1,80), прагматическому выбору уместного употребления (p < 0,001, d = 1,45) и, особенно, задаче на объяснение концептуальных основ идиом (p < 0,001, d = 2,30). Качественный анализ выявил положительные корреляции между структурой промптов к ИИ (r = 0,65), активным исследовательским поведением в VR-среде (r = 0,71) и глубиной усвоения культурного контекста. Модель доказала свою эффективность в формировании метафорической и культурной компетенций, обеспечивая переход от механического запоминания к осмысленному владению идиоматикой. 

Заключение. Предложенная когнитивно-цифровая модель, реализующая последовательную интеграцию метафорического моделирования, генеративного ИИ и VR, является эффективным инструментом для глубокого усвоения иноязычной идиоматики на примере испанского языка. Научная новизна заключается в теоретико-методологическом синтезе когнитивной лингвистики и цифровой педагогики, а также в разработке комплексной модели оценки на основе триангуляции данных. Практическая значимость состоит в создании адаптированных для уровней А2–В1 учебных модулей, промпт-шаблонов и VR-сценариев, готовых к внедрению в вузовскую практику. Выявленные ограничения (цифровая усталость, зависимость от качества промптов) указывают на необходимость педагогического сопровождения и предварительного формирования навыков работы с ИИ. Перспективы исследования связаны с разработкой интегрированной программной платформы, адаптацией модели для других языков и углубленным изучением оптимизации цифровой нагрузки.

1. Белова Е.Е., Тайкова О.Д. Работа с фразеологизмами на уроках иностранного языка // Психолого-педагогический журнал «Гаудеамус». 2022. № 21(1). С. 33–38. DOI: 10.20310/1810-231X-2022-21-1-33-38.

2. Korobkova O.K., Galchenko N.A., Orekhovskaya N.A., Drozdova E.A., Zakharova O.V., Lobuteva A.V. A scoping review of contemporary frameworks, challenges, and future directions on educational technology for digital generations // Contemporary Educational Technology. 2025. № 17(4). DOI: 10.30935/cedtech/17517.

3. Алимова Р.Р., Яковлева В.В. Активные метафорические модели в современном испанском медийном дискурсе // Филологические науки в МГИМО. 2021. № 7(5). С. 8–15. DOI: 10.24833/2410-2423-2021-5-29-8-15.

4. Дубровская В.В., Кабанова И.Н., Ромашкина Т.С. Метафорические модели, репрезентирующие концепт ЛЮБОВЬ в английском и испанском песенном дискурсе // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2023. № 8(16). С. 2577–2582. DOI: 10.30853/phil20230404.

5. Хорева Л.Г. Метафора как базисная константа испанского художественного дискурса // Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики. 2021. № 2. С. 262–271. DOI: 10.29025/2079-6021-2021-2-262-271.

6. Rodríguez P.R. La metáfora como recurso didáctico fraseológico en el aula de ELE: un enfoque cultural y lingüístico contrastivo // Normas. 2024. № 14(1). DOI: 10.7203/Normas.v14i1.27899.

7. Сулавко А.Ю. Фразеологические единицы как этноспецифический сегмент картины мира (на материале испанского языка) // Проблемы истории, филологии, культуры. 2013. № 3(41). С. 276–282.

8. López Castillo L.A., Arreola R.S., Lázaro Hernández J.A., Alvarado E. La metaforización en el aprendizaje de lenguas // El papel de la cultura en la competencia metafórica. Revista Lengua y Cultura. 2021. № 3(5). С. 88–99. DOI: 10.29057/lc.v3i5.7850.

9. Zhukova T.A., Dronova S.Y., Zvereva E.V., Chernyshkova N.V., Shaburova E.A. Grammatical precision in early and late Russian English bilinguals: Focusing on past simple and present perfect // International Journal of English Language and Literature Studies. 2025. № 14(3). С. 352–365. DOI: 10.55493/5019.v14i3.5629.

10. Pérez M.A., Civarolo M.M. La metáfora como estrategia de enseñanza en el aula del siglo XXI // Revista Chilena de Pedagogía. 2020. № 2(1). С. 25. DOI: 10.5354/2452-5855.2020.60555.

11. Montoro D.F., Baz A.A. Expresiones idiomáticas para el aprendizaje de la cultura en la clase de ELELanguage Expressions for Learning Culture in the ELE Class // Revista sobre investigaciones léxicas. 2024. № 7(3). DOI: 10.17561/rilex.7.3.9085.

12. Paivio A. Mental Representations: A Dual Coding Approach. Oxford: Oxford University Press, 1986. 322 c.

13. Ureña Tormo C. Aportaciones de la lingüística cognitiva al ámbito de ELE: la enseñanza-aprendizaje de las metáforas lingüísticas // Foro de profesores de E/LE. 2023. № 19. С. 85–103. DOI: 10.7203/foroele.19.27539.

14. Hernando Álvarez M.S. Conceptual metaphors in the learning of lexical collocations // Lenguaje y textos. 2023. № 57. С. 65–76. DOI: 10.4995/lyt.2023.19383.

15. León Palacios B.V., Malave Valdez R.J., Acosta Fuentes K.L., Cabezas Galarza F.A. Las nuevas herramientas digitales en el aprendizaje en línea. Una revisión sistemática // RECIMUNDO. 2025. № 9(1). С. 809–823. DOI: 10.26820/recimundo/9.(1).enero.2025.809-823.

16. Azamatova А.Kh., Bekeeva N.Zh., Sadibekov А.К. Digitalization of Language Education in Higher Education Institutions // Iasaýı ýnıversıtetіnіń habarshysy. 2024. № 133(3). С. 206–220. DOI: 10.47526/2024-3/2664-0686.87.

17. Конколь М.М., Марьина Е.Д. Методологические основания системы метацифровой компетентности (на примере языкового образования) // Образование и наука. 2025. № 27(9). С. 9–29. DOI: 10.17853/1994-5639-2025-9-9-29.

18. Капранова Л.Д. Цифровая трансформация общества и уровень жизни населения // Экономика. Налоги. Право. 2025. № 18(3). С. 81–91. DOI: 10.26794/1999-849X-2025-18-3-81-91.

19. Al-Kaisi A.N., Arkhangelskaya A., Rudenko-Morgun O. The didactic potential of the voice assistant “Alice” for students of a foreign language at a university // Education and Information Technologies. 2021. № 26(6). С. 715–732. DOI: 10.1007/s10639-020-10277-2.

20. Козловцева Н.А. Потенциал применения VR-технологий в обучении русскому языку как иностранному // МНКО. 2024. № 1(104). С. 65–67.

21. Rzanova S., Yushchik E., Markova S., Sergeeva A. Impact of virtual reality technologies in the context of the case method on engineering students’ competencies // Education and Information Technologies. 2024. № 29(6). С. 7341–7359. DOI: 10.1007/s10639-023-12123-7.

22. Khoudri I. Revolutionizing English Language Learning with AI: Boosting Student Receptive and Productive Skills // Pakistan Journal of Life and Social Sciences. 2024. № 22(2). С. 1660–1670. DOI: 10.57239/PJLSS-2024-22.2.00115.

23. Al-Smadi O., Ab Rashid R., Saed H., Zrekat Y., Abdullah Kamal S.S.L., Gaforov I.U. Artificial Intelligence for English Language Learning and Teaching: Advancing Sustainable Development Goals // Journal of Language Teaching and Research. 2024. № 15(6). С. 1835–1844. DOI: 10.17507/jltr.1506.09.

24. Vasbieva D.G. On the use of modern digital technologies in teaching a foreign language at a university // Humanities and Social Sciences Bulletin of the Financial University. 2023. № 13(2). С. 24–31. DOI: 10.26794/2226-7867-2023-13-c-24-31.

25. Baguzina E. Teaching Foreign Languages at University: New Online Formats for Digital Generation Students // The Proceedings of the Conference The Magic of Innovation. 2024. № 6(2). DOI: 10.24833/2949-6357.2024.BEI.2

26. Murrugarra-Retamozo B.I. Aprendizaje de idiomas extranjeros con apps basadas en inteligencia artificial: perspectivas de jóvenes universitarios // Revista de Ciencias Sociales Aplicadas. 2024. № 4(2). С. 11–33. DOI: 10.47190/rcsaw.v4i2.113.

27. García Fernández M. Inteligencia artificial y léxico: Una propuesta con ChatGPT para niveles B1 y B2 en la enseñanza del español como lengua extranjera // RILEX Revista sobre investigaciones léxicas. 2024. № 7(3). С. 27–45. DOI: 10.17561/rilex.7.3.9111.

28. Ishmuratova I.I., Chistyakov A.A., Brodskaya T.A., Kosarenko N.N., Savchenko N.V., Shindryaeva N.N. Latent profiles of AI learning conditions among university students: Implications for educational intentions // Contemporary Educational Technology. 2025. № 17(2). DOI: 10.30935/cedtech/15907.

29. Vorobyeva K.I., Belous S., Savchenko N.V., Smirnova L.M., Nikitina S.A., Zhdanov S.P. Personalized learning through AI: Pedagogical approaches and critical insights // Contemporary Educational Technology. 2025. № 17(2). DOI: 10.30935/cedtech/16108.

30. Гнедых Д.С., Бордовская Н.В., Кошкина Е.А., Посохова С.Т., Хромова М.А., Исхакова М.П. Развитие субъектности студентов при взаимодействии с генеративным искусственным интеллектом: систематизация научных представлений // Образование и наука. 2025. № 27(8). С. 9–34. DOI: 10.17853/1994-5639-2025-8-9-34.

31. Lakoff G., Johnson M. Metaphors We Live By. Chicago: The University of Chicago Press, 2003. 193 c. DOI: 10.7208/chicago/9780226470993.001.0001.

32. Mayer R.E. Multimedia learning. 2nd ed. New York: Cambridge University Press, 2009. DOI: 10.1017/cbo9780511811678.

33. Rogach O.V., Frolova E.V., Kuznetsov Y.V. Control Student Knowledge in the Context of Digitalization of Education: New Problems and Risks // European Journal of Contemporary Education. 2024. № 13(1). С. 222–233. DOI: 10.13187/ejced.2024.1.222.

34. Тихонова Н.В., Сабирова Д.Р. Грамотность педагога в области искусственного интеллекта: теоретический анализ понятия // Образование и наука. 2025. № 27(6). С. 180–206. DOI: 10.17853/1994-5639-2025-6-180-206.

35. Ревенко Л.С., Ревенко Н.С. Искусственный интеллект: современные подходы к многостороннему регулированию // Экономика. Налоги. Право. 2025. № 18(5). С. 165–177. DOI: 10.26794/1999-849X-2025-18-5-165-177.