Скачать статью (PDF)

ИИ-инструменты в создании лингводидактического подкаста: переводческие решения

МОСТОВАЯ Кира Евгеньевна, ЕЛИСОВА Дарья Алексеевна, СТЕПАНОВА Марина Александровна

Авторы
  • МОСТОВАЯ Кира Евгеньевнастудент 4 курса бакалавриата, ФГБОУ ВО «Нижневартовский государственный университет»
  • ЕЛИСОВА Дарья Алексеевнастудент 2 курса магистратуры, ФГБОУ ВО «Нижневартовский государственный университет»
  • СТЕПАНОВА Марина Александровнакандидат филологических наук, доцент, зав. кафедрой филологии, лингводидактики и перевода, ФГБОУ ВО «Нижневартовский государственный университет»
Поступление в редакцию:
03.06.2026
Принятие в печать:
30.06.2026
Опубликовано:
02.07.2026
Аннотация и ключевые слова

Аннотация. В статье анализируются возможности применения цифровых инструментов на основе искусственного интеллекта (ИИ-инструментов) в создании образовательного подкаста для иностранцев как лингвокультурного стартапа. В работе приводятся определения понятий «подкаст», «искусственный интеллект», «ИИ-инструмент», описывается специфика подкаста как аудиовизуального лингводидактического средства, рассматриваются возможности и ограничения в использования ИИ-сервисов нейроперевода при разработке образовательного подкаста лингвокультурологической направленности. Проект предполагает создание специализированного контента в формате образовательного подкаста, ориентированного на изучение социально-культурных особенностей территории ХМАО – Югры: практические аспекты жизни региона (работа, образование, медицина), традиции коренных народов Севера, прикладные вопросы использования русского языка. Технологическое преимущество проекта – применение ИИ-инструментов (режимы нейроперевода и автоматического синтеза речи): подкаст-выпуски переводятся и озвучиваются на несколько языков международного и межнационального общения (английский, испанский, китайский языки, а также отдельные языки стран СНГ – азербайджанский, киргизский, таджикский языки). Иноязычные пользователи имеют возможность получить автоматически сгенерированный текстовый конспект подкаст-выпуска или персональный словарь ключевых терминов на родном языке. В рамках реализации подобных проектов допустимо использование ИИ-инструментов также на этапах разработки тематического плана подкаст-выпусков, разработки контент-схемы конкретного подкаст-выпуска, анализа пользовательского опыта. Результаты исследования позволяют определить перспективы интеграции ИИ-инструментов в образовательные медиапроекты и оценить их роль в формировании цифровой лингвокультурной среды. ИИ-инструментарий в значительной степени расширяет возможности создания информационно-справочных ресурсов просветительской направленности для иноязычных участников коммуникации, что способствует укреплению взаимопонимания и снижению общего уровня напряженности при межэтническом взаимодействии.

Ключевые слова: искусственный интеллект, ИИ-инструмент, ИИ-технологии, образовательный подкаст, машинный перевод, лингвокультурная адаптация, аудиоконтент, цифровое образование, медиапроект, межкультурная коммуникация.

Текст статьи

Введение

В условиях стремительной цифровизации образования наблюдается активное внедрение технологий искусственного интеллекта в процессы создания и адаптации учебных материалов. Параллельно с этим, по мнению ряда исследователей, набирают популярность различные видео- и аудиоформаты представления обучающего контента [1; 2]. Одним из таких перспективных направлений является подкастинг, позволяющий формировать и совершенствовать в инновационной форме коммуникативные навыки при изучении иностранного языка.

В современном медиапространстве подкасты представляют собой цифровые аудио- или видеозаписи, доступные для прослушивания или просмотра посредством различных сервисов в сети Интернет. Подкасты охватывают широкий спектр тем и форматов, предоставляя пользователям возможность выбирать контент в соответствии с личными интересами. Термин «подкаст» возник из сочетания лексем iPod (популярный медиаплеер) и broadcasting (эфирное вещание), репрезентируя концепцию персонифицированного радиовещания. С течением времени подкасты стали доступными на различных платформах и устройствах, что способствовало массовому распространению данного вещательного формата [2, с. 2-3]. При использовании специализированных площадок или подкаст-агрегаторов пользователь имеет возможность прослушать или просмотреть выбранный подкаст в сети или скачать выбранный файл на свой носитель. По продолжительности подкасты могут быть от нескольких минут до нескольких часов.

Особую ценность образовательный подкаст приобретает в контексте формирования коммуникативной и лингвокультурной компетенций, поскольку они позволяют воспроизводить естественные коммуникативные ситуации и передавать элементы речевого поведения, присущие носителям конкретной лингвокультуры. Отмечая лингводидактический потенциал применения подкастов при обучении иностранному языку, исследователи подчеркивают, что в процессе регулярной работы у обучающихся формируются и развиваются следующие умения:

– восприятие и понимание аутентичной иноязычной речи на слух; – развитие навыков продуктивной речевой деятельности (говорение, письмо); – самостоятельное планирование учебной деятельности [3].

Цель и материал исследования Особую значимость при создании мультилингвального образовательного подкаст-контента приобретает применение инструментов искусственного интеллекта, поскольку данная технология способствует снижению ресурсозатратности при решении некоторых принципиальных технических задач, возникающих в процессе создания подкаста. В частности, запись аудиотреков, в том числе на иностранных языках.

Основная цель исследования состоит в проведении комплексного анализа возможностей, вероятных рисков и ограничений применения цифровых инструментов на основе искусственного интеллекта в создании образовательного подкаста, ориентированного на иноязычную аудиторию.

В соответствии с ГОСТ Р 59895–2021 «Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология» под искусственным интеллектом (ИИ) понимается «комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, как минимум сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека» [4]. Исходя из этого, к ИИ-инструментам относят программы или приложения на базе алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, предназначенные для автоматизации интеллектуальных задач в различных областях [6]. В связи с этим применение ИИ-технологий в создании и мультиязычной адаптации подкаст-контента требует отдельного анализа, поскольку автоматизация процессов генерации текста и перевода может оказывать значительное влияние на качество материала и на сохранение его культурной особенности.

Анализ практики использования ИИ-инструментов при создании образовательного подкаста осуществлялся в процессе разработки дидактического подкаста лингвокультурологической направленности «Yugra Life | Жизнь в Югре». Проект предполагает создание специализированного контента в формате образовательного подкаста, ориентированного на изучение социально-культурных особенностей конкретного российского региона – территории Ханты-Мансийского автономного округа – Югры: практические аспекты жизни региона (работа, образование, медицина), традиции коренных народов Севера, прикладные вопросы использования русского языка.

Технологическое преимущество проекта – применение ИИ-инструментов (режимы нейроперевода и автоматического синтеза речи): подкаст-выпуски переводятся и озвучиваются на несколько языков международного и межнационального общения (английский, испанский, китайский языки, а также отдельные языки стран СНГ – азербайджанский, киргизский, таджикский языки). Иноязычные пользователи имеют возможность получить автоматически сгенерированный текстовый конспект подкаст-выпуска или персональный словарь ключевых терминов на родном языке.

Результаты

При реализации указанного выше проекта в процессе перевода подкаст-контента использовались наиболее популярные сетевые сервисы, предлагаемые разработчиками для нейроперевода с русского языка. Ниже в таб. 1 приводятся сравнительные данные по техническим возможностям данных ИИ-сервисов.

Таблица 3. Перевод географических наименований Оригинал Перевод ИИ-инструменты Нижневартовск, Нижневартовцы, Река Обь На… — см. PDF статьи.

Системы DeepL, Google Translate и Yandex Translate последовательно используют транслитерацию, в переводе сервиса Reverso обнаруживаются грубые ошибки идентификации: название города Нижневартовск подменяется названием Nizhny Novgorod (Нижний Новгород), жители именуются через псевдоэтимологическую кальку the Lower Varangian people (люди, живущие ниже по течению реки *Варанг), а название реки искажается до несуществующего географического названия Obus river. Эти случаи свидетельствуют о системном сбое механизмов распознавания имен собственных, что ведет к критическому искажению лингвокультурной информации в содержании подкаста.

Таблица 4. Перевод лингвокультурных реалий (семантическое поле “Магазин”) Оригинал Перевод ИИ-инструменты Торговые сети… — см. PDF статьи.

Сервис Reverso предлагает использовать прием калькирования, что порождает не имеющие в данном контексте смысловые варианты, разрушающие функцию опознавательного знака. Таким образом, для названий торговых сетей в информационно-справочном материале использование приема транслитерации выступает обязательным, а не факультативным вариантом переводческого решения.

Таблица 5. Перевод лингвокультурных реалий (семантическое поле “Студенческий кампус”) Оригинал Перевод ИИ-инструменты Ва… — см. PDF статьи.

При переводе соответствующей информации для лексемы «общежитие» всеми системами, за исключением сервиса Yandex Translate, применялся стандартный эквивалент «dormitory». Однако сервисом Yandex Translate предложен вариант «hostel», что семантически не совсем точно, поскольку основное значение лексической единицы «hostel» реализуется семой «временное размещение туристического типа» (см., например В целом удачной прагматической адаптацией можно считать передачу глагольного словосочетания «разобрать вещи» конкретизирующей лексемой «unpack», вместо формально-описательного сочетания «sort out your things», предлагаемого сервисом Yandex Translate, что более точно отражает ситуацию заселения в студенческий кампус.

Заключение

Анализ практики применения ИИ-инструментов показывает, что использование подобного рода технологических инноваций целесообразно в случае принципиального масштабирования проекта при необходимости сокращения временных и финансовых затрат. Важно отметить, что несмотря на целый ряд преимуществ использование систем нейроперевода при передаче лингвокультурных реалий, а также особенностей идиостиля спикера может привести к возникновению существенных искажений в тексте перевода.

Таким образом, реализация проекта позволяет прийти к следующему выводу: использование технологий искусственного интеллекта в процессе создания образовательных лингвокультурных медиапродуктов существенно облегчает процесс разработки мультилингвальных информационно-образовательных материалов и позволяет сэкономить значительные ресурсы как на этапе генерации содержания подкаст-выпусков, так и при решении комплексных задач по переводу и озвучиванию текстовых фрагментов с использованием технологий нейроперевода и синтеза речи. Однако вполне очевидно, что применение ИИ-инструментов требует дополнительной экспертной верификации произведенного контента в аспекте обеспечения эквивалентности перевода для принимающей лингвокультуры.

В процессе реализации проектов по созданию лингводидактических подкастов особое внимание следует уделять практике применения ИИ-сервисов, предназначенных для нейроперевода. При передаче на иностранный язык лингвокультурных реалий принципиально недо- пустимой является некорректная передача названий географических объектов, а также лексических единиц, которые представляют собой наименования объектов, имеющих ориентирующую функцию (названия локально значимых топонимических объектов). Сравнительный анализ результатов применения ИИ-инструментов показывает, что наименьшее количество погрешностей в переводе отмечается при использовании систем нейроперевода DeepL и Google Translate: первая превосходит прочие в стилистической адаптации, вторая – в точности передачи языковых единиц, репрезентирующих фактуальную информацию.

Список литературы

  1. Хакимова Е. М. Русскоязычные подкасты как современная дискурсивная практика и предмет исследования / Е. М. Хакимова // Вестник Томского государственного университета. Филология. – 2023. – № 84. – С. 72–95.
  2. Ускова С. В. Подкаст как новый феномен образовательной коммуникации: общий анализ факторов содержания, формы и адресата / С. В. Ускова, Д. А. Казаков // Сибирский филологический форум. – 2025. – № 2(31). – С. 56–70.
  3. Рахимова Р. Э. Подкаст как средство интерактивной коммуникации в обучении иностранному языку / Р. Э. Рахимова // ORIENSS. – 2022. – № Special Issue 20. – С.297-306.
  4. ГОСТ Р 59895–2021. Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология: национальный стандарт Российской Федерации / утверждён и введён в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 26.11.2021 № 1617-ст. // Росстандарт. – URL: https://rst.gov.ru:8443/fileservice /file/load/1682520552039 (дата обращения: 26.02.2026).
  5. Сысоев П. В. Матрица инструментов искусственного интеллекта в лингвометодической подготовке будущих учителей иностранного языка / П. В. Сысоев, Е. М. Филатов, М. Н. Евстигнеев // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. – 2024. – Т. 29, № 3. – С. 559–588.
  6. Сысоев П. В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности / П. В. Сысоев // Высшее образование в России. – 2023. – Т. 32, № 10. – С. 9–33.
  7. Титова С. В. Технологические решения на базе искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам / С. В. Титова // Вестник Московского университета. Серия 19: Лингвистика и межкультурная коммуникация. – 2024. – № 2. – С. 18–37.
  8. Козловцева Н. А. Искусственный интеллект в обучении русскому языку как иностранному: опыт финансового университета / Н. А. Козловцева // Мир науки, культуры, образования. – 2023. – № 6(103). – С. 28–31.
  9. Вавилова Д. Д. Оценка потенциала масштабирования инструментов искусственного интеллекта в высшем образовании: российский и зарубежный опыт / Д. Д. Вавилова, Е. В. Касаткина, Р. В. Файзуллин // Образование и наука. – 2025. – Т. 27, № 9. – С. 128–157.
  10. Авраменко А. П. Опыт интеграции технологий искусственного интеллекта в иноязычное высшее образование: от цифровизации к автоматизации / А. П. Авраменко, В. А. Фадеева, В. В. Терновский // Вестник Московского университета. Серия 19: Лингвистика и межкультурная коммуникация. – 2024. – № 2. – С. 55–67.

Скачать

English summary

AI tools in building a linguodidactic podcast: translation strategies

MOSTOVAYA Kira Evgenievna, ELISOVA Daria Alekseevna, STEPANOVA Marina Aleksandrovna

Authors
  • MOSTOVAYA Kira Evgenievnafourth-year undergraduate student, Nizhnevartovsk State University
  • ELISOVA Daria Alekseevnasecond-year Master’s student, Nizhnevartovsk State University
  • STEPANOVA Marina AleksandrovnaCandidate of Philology, Associate Professor, Head of the Department of Philology, Linguodidactics and Translation, Nizhnevartovsk State University

Annotation. The article examines the potential of artificial intelligence tools (AI tools) in the creation of an educational podcast for foreign learners as a linguocultural startup-project. The paper also provides definitions of the concepts “podcast,” “artificial intelligence,” and “AI tool”, describes the specific features of a podcast as an audiovisual means of teaching Russian as a foreign language and its adaptation potential, analyzes the capabilities and limitations of AI-based machine translation services in the development of an educational podcast, and presents and discusses selected units and translation strategies employed by machine translation systems in adapting the script. The project involves the creation of specialized content in the format of an educational podcast focused on the study of the socio-cultural characteristics of the territory of Khanty–Mansi Autonomous Okrug – Yugra: practical aspects of the region’s life (work, education, medicine), traditions of the indigenous peoples of the North, applied issues of the use of the Russian language. The technological advantage of the project is the use of AI tools (modes of neural translation and automatic speech synthesis): the Podcast releases are translated and dubbed into several languages of international communication (English, Spanish, Chinese, as well as several languages of the CIS countries – Azerbaijani, Kyrgyz, Tajik). Foreign-speaking users have the opportunity to receive an automatically generated text summary of the podcast release or a personal dictionary of the key terms in their native language. As part of the implementation of such projects, it is permissible to use AI tools also at the stage of developing a thematic plan for podcast releases, while developing a content scheme for a specific podcast release, and analyzing the users’ experience. The results of the study make it possible to identify the prospects for integrating AI tools into educational media projects and to assess their role in shaping a digital linguocultural environment.

Key words: artificial intelligence, AI tools, AI technologies, educational podcast, machine translation, linguocultural adaptation, audio content, digital education, media project, intercultural communication.

References

  1. Khakimova E. M. Russian-language podcasts as a modern discursive practice and a subject of research / E. M. Khakimova // Bulletin of Tomsk State University. Philology. - 2023. - No. 84. - Pp. 72-95.
  2. Uskova S. V. Podcast as a new phenomenon of educational communication: a general analysis of the factors of content, form and addressee / S. V. Uskova, D. A. Kazakov // Siberian Philological Forum. - 2025. - No. 2 (31). - Pp. 56-70.
  3. R. E. Rakhimova Podcast as a means of interactive communication in teaching a foreign language / R. E. Rakhimova // ORIENSS. - 2022. - No. Special Issue 20. - Pp. 297-306.
  4. GOST R 59895–2021. Artificial Intelligence Technologies in Education. General Provisions and Terminology: National Standard of the Russian Federation / approved and put into effect by Order of the Federal Agency for Technical Regulation and Metrology dated November 26, 2021 No. 1617-st. // Rosstandart. – URL: https://rst.gov.ru:8443/fileservice /file/load/1682520552039 (date of access: February 26, 2026).
  5. Sysoev P. V. Matrix of Artificial Intelligence Tools in Lingvo-Methodological Training of Future Foreign Language Teachers / P. V. Sysoev, E. M. Filatov, M. N. Evstigneev // Bulletin of Tambov University. Series: Humanities. – 2024. – Vol. 29, No. 3. – P. 559–588.
  6. Sysoev P. V. Artificial Intelligence in Education: Awareness, Readiness, and Practice of Applying Artificial Intelligence Technologies in Professional Activities by Higher Education Teachers / P. V. Sysoev // Higher Education in Russia. – 2023. – Vol. 32, No. 10. – P. 9–33.
  7. Titova S. V. Technological Solutions Based on Artificial Intelligence in Teaching Foreign Languages / S. V. Titova // Bulletin of Moscow University. Series 19: Linguistics and Intercultural Communication. – 2024. – No. 2. – P. 18–37.
  8. Kozlovtseva N. A. Artificial Intelligence in Teaching Russian as a Foreign Language: The Experience of a Financial University / N. A. Kozlovtseva // The World of Science, Culture, and Education. - 2023. - No. 6 (103). - P. 28-31.
  9. Vavilova D. D. Assessing the Scaling Potential of Artificial Intelligence Tools in Higher Education: Russian and Foreign Experience / D. D. Vavilova, E. V. Kasatkina, R. V. Fayzullin // Education and Science. - 2025. - Vol. 27, No. 9. - P. 128-157.
  10. Avramenko A. P. Experience of Integrating Artificial Intelligence Technologies into Foreign Language Higher Education: From Digitalization to Automation / A. P. Avramenko, V. A. Fadeeva, V. V. Ternovsky // Bulletin of Moscow University. Series 19: Linguistics and Intercultural Communication. – 2024. – No. 2. – P. 55–67.

DOI: 10.24412/3034-4271-2026-3-59-65 · С. 59–65 · Научно-правовой журнал «Цифровое право» № 3 2026

Creative Commons Attribution 4.0 License Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.