Лингвопрагматические аспекты взаимодействия обучающихся с генеративным искусственным интеллектом в процессе создания академического текста (на материале студенческих научных работ)

Abstract

Статья посвящена лингвопрагматическому анализу нового коммуникативного феномена взаимодействия студента с генеративной нейросетью в процессе создания академического текста. Актуальность исследования обусловлена массовым использованием инструментов искусственного интеллекта (ИИ) обучающимися для написания научных работ (научных статей, курсовых и дипломных работ), что порождает дискуссии об этике и достоверности научных данных. В поле исследования настоящей статьи лежат лингвистические маркеры (языковые паттерны), характеризующие текст, созданный или отредактированный искусственным интеллектом, и отличающие его от аутентичного научного дискурса. На основе лингвопрагматического подхода был рассмотрен процесс генерации текста как специфическая форма диалога обучающегося с ИИ. В результате исследования был выявлен комплекс лингвистических и структурных маркеров, свидетельствующих о вмешательстве ИИ. Полученные результаты могут быть использованы для разработки учебно-методических материалов, направленных на формирование у студентов критического отношения и навыков анализа работы с ИИ, создания новых критериев оценивания академических текстов и переосмысления форм контроля исследовательской деятельности обучающихся в условиях цифровой трансформации образования. = The article is devoted to the linguopragmatic analysis of a new communicative phenomenon of student interaction with a generative neural network in the process of creating an academic text. The relevance of the study is due to the massive use of artificial intelligence (AI) tools by students for writing research papers (scientific articles, term papers, and theses), which generates discussions about ethics and reliability of scientific data. The field of research of this article lies in linguistic markers (language patterns) that characterize a text created or edited by artificial intelligence and distinguish it from authentic scientific discourse. Based on the linguopragmatic approach, the process of text generation was considered as a specific form of dialogue between the student and AI. As a result of the study, a set of linguistic and structural markers indicating AI intervention was identified. The results obtained can be used to develop educational and methodological materials aimed at developing students' critical attitude and skills in analyzing work with AI, creating new criteria for evaluating academic texts, and rethinking forms of control over students' research activities in the context of digital transformation of education.