Использование больших языковых моделей в подготовке текстов диктантов

Аннотация

Большие языковые модели активно внедряются в образовательный процесс, однако их способность генерировать качественные учебные тексты, соответствующие строгим методическим и лингвистическим требованиям, остается недостаточно изученной. Целью работы является оценка возможностей больших языковых моделей при создании и редактировании текстов диктантов для студентов-филологов, а также определение роли преподавателя в этом процессе. В статье приводится описание лингвистического эксперимента, проведенного в три этапа с использованием четырех моделей: DeepSeek, ChatGPT, Alice AI и GigaChat. На первом этапе модели генерировали тексты по детальному промпту, на втором – редактировали текст по конкретным критериям, на третьем – выполненные правки оценивались экспертом-филологом. Оценка проводилась по формальным, структурным и ориентированным на выявление ошибок критериям, максимально возможная оценка составляла 140 баллов. Наиболее успешными в генерации текстов стали ChatGPT (до 99 баллов) и Alice AI (до 94 баллов). Модели хорошо справляются с формальными требованиями (объем, лексика, синтаксис), но допускают фактические, речевые и грамматические ошибки. При редактировании текста ни одна модель не выполнила все задачи безупречно; наилучший результат показал ChatGPT (+4 балла из 10). Экспертная правка выявила необходимость ручной доработки для обеспечения смысловой связности, стилистической чистоты и устранения ошибок. Большие языковые модели являются эффективным инструментом для создания черновиков учебных текстов, но не могут гарантировать их качество без участия человека. Рекомендуется гибридный вариант работы: генерация текста моделью с последующей экспертной проверкой и правкой филолога. Такой подход позволяет сочетать продуктивность моделей и профессиональные знания в области лингвистики.