Developing prompt engineering skills in the pre-service training of foreign language educator
- 作者: Evstigneev M.N.1, Evstigneeva I.A.1
-
隶属关系:
- Derzhavin Tambov State University
- 期: 卷 30, 编号 4 (2025)
- 页面: 795-813
- 栏目: THEORY AND METHODS OF FOREIGN LANGUAGE TEACHING
- URL: https://journal-vniispk.ru/1810-0201/article/view/328007
- DOI: https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-4-795-813
- ID: 328007
如何引用文章
全文:
详细
Importance. The integration of artificial intelligence technologies into the educational process is one of the key areas of digital transformation of education in Russia. In the context of the rapid development of AI technologies, there is an urgent need for pre-service educators to develop prompt engineering skills that allow them to formulate requests for generative AI to solve specific methodological problems. The formulation of high-quality prompt makes it possible to improve the quality of feedback from generative AI and optimize the processes of pedagogical planning, the development of educational and control materials, the adaptation of the learning content to the individual characteristics of students, etc. Ignoring this aspect of pre-service educators training now can lead to a professional backlog of graduates and their lack of competitiveness in the labor market in the future. In this regard, prompt engineering training should be considered an imperative of modern education. The purpose of this study is to identify the effectiveness of the prompt engineering skills development methodology for pre-service foreign language educators.Research Methods. Theoretical methods were used such as the study of scientific and methodological literature on research issues, analysis, generalization and classification of information. In order to test the effectiveness of the proposed methodology, an experimental training was conducted aimed at developing the skills of prompt engineering among pre-service foreign language educators. 52 students of the 1st-4th courses of the Institute of Pedagogy, studying bachelor’s degrees in the fields of “Pedagogical Education (English Language profile)” and “Linguistics (Theory and Methodology of Teaching Foreign Languages and Cultures" profile)” at Derzhavin Tambov State University, took part in the pilot training. The object of control was the nomenclature of prompt engineering skills of a foreign language educator, represented by ten skills reflecting the specifics of teaching a foreign language.Definition of Concepts. The main concept in the study is prompt engineering or prompting. The paper describes in detail the basic and advanced prompting techniques aimed at obtaining highquality feedback from generative AI.Results and Discussion. The methodology for the developing prompt engineering skills in the pre-service training of foreign language educators has been tested during experimental training. Obvious progress is observed in the following controlled parameters: the skill to formulate prompt for organizing speech communication in a foreign language (t = 9.8 at p < 0.001), the skill to formulate prompt in order to find the necessary information, translate or explain complex educational material (t = 6.2 at p < 0.001), the skill to formulate prompt for developing a plan or lesson fragment (t = 10.1 at p < 0.001), the skill to formulate suggestions for developing training exercises for developing lexical and grammatical skills (t = 7.3 at p < 0.001), the skill to formulate prompt for text generation (t = 5.5 at p < 0.001), the skill to formulate prompt for text adaptation (t = 5.8 at p < 0.001). The following parameters remained without significant progress: the skill to formulate prompt for creating technological lesson maps (t = 7.3 at p > 0.05), the skill to formulate prompt for developing control and measuring materials (t = 1.1 at p > 0.05), the skill to formulate prompt for conducting a comparative analysis of two or more texts (t = 0.9 at p > 0.05), the skill to formulate suggestions for evaluating written creative work (t = 0.6 at p > 0.05).Conclusion. Prompt engineering plays a significant role in the system of linguistic and methodological training of pre-service foreign language educators based on AI technologies, as it allows them to master modern techniques of interaction with generative AI. For junior students, it is advisable to focus on the basic skills of interacting with generative AI, and for senior students – on solving specific methodological tasks. Prompt engineering training should be continuous and start from the first year, integrating into the learning process through individual disciplines, for example, through “Introduction to Artificial Intelligence” or minors, so that senior students can apply their knowledge to solve more complex cognitive tasks. The technique of autoprompting allows students to visually study the anatomy of high-quality prompt and at the same time develop critical thinking by analyzing and refining AI-generated prompt. The perspective of the study is to observe the effectiveness of the autoprompting technique in the pre-service training of foreign language educators. The results obtained can be used in further research on the study of prompt engineering techniques for educators or students of pedagogical training areas, for the development of author's methods of teaching prompt engineering to educators, as well as in the methodology of teaching a foreign language.
作者简介
M. Evstigneev
Derzhavin Tambov State University
Email: maximevstigneev@bk.ru
ORCID iD: 0000-0003-2664-9134
Cand. Sci. (Education), Associate Professor, Associate Professor of Linguistics and Linguodidactics Department
俄罗斯联邦, 33 Internatsionalnaya St., Tambov, 392000, Russian FederationI. Evstigneeva
Derzhavin Tambov State University
编辑信件的主要联系方式.
Email: ilona.frolkina@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1198-0695
Cand. Sci. (Education), Associate Professor, Head of Methodology and Technology of Professional Education Department
俄罗斯联邦, 33 Internatsionalnaya St., Tambov, 392000, Russian Federation参考
-
Гриншкун В.В., Суворова Т.Н. Особенности подготовки педагогов в условиях цифровой трансформации системы образования // Вестник Московского университета. Серия 20: Педагогическое образование. 2024. Т. 22. № 1. С. 95-110. https://doi.org/10.55959/lpej-24-05, https://elibrary.ru/bcerxq Сысоев П.В., Евстигнеев М.Н., Сорокин Д.О. Структурная модель подготовки будущих учителей на основе технологий искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. 2025. № 3 (75). С. 139-155. https://doi.org/10.32744/pse.2025.3.9, https://elibrary.ru/flenno Сысоев П.В., Евстигнеев М.Н. Интеграция технологий искусственного интеллекта в лингвометодическую подготовку будущих учителей иностранного языка // Язык и культура. 2025. № 69. С. 204- 219. https://doi.org/10.17223/19996195/69/10, https://elibrary.ru/guzvbi Титова С.В., Харламенко И.В. Подготовка педагогических кадров к использованию искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам // Вестник Московского университета. Серия 19: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2025. № 1. С. 66-84. https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-28-1-5, https://elibrary.ru/froxrr Евстигнеев М.Н. Модель лингвометодической подготовки будущих учителей иностранного языка на основе технологий искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 5. С. 1222-1238. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-5-1222-1238, https://elibrary.ru/ipnyou Клочихин В.В., Поляков О.Г. Технологии искусственного интеллекта: инструменты корпусного анализа в обучении иностранному языку // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 24-30. https://elibrary.ru/bdttfe Сысоев П.В., Ивченко М.И. Формирование иноязычных фонетических навыков речи обучающихся на основе инструментов искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. 2025. № 2 (74). С. 600-614. https://doi.org/10.32744/pse.2025.2.38, https://elibrary.ru/jrddjj Лобеева П.И. Дидактический потенциал использования чат-ботов при изучении фразовых глаголов английского языка // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 6. С. 1467-1476. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-6-1467-1476, https://elibrary.ru/fmyeoc Четырина Н.В. Организационно-педагогические условия обучения студентов иноязычному письменному взаимодействию на основе практики с чат-ботами // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 6. С. 1590-1607. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-6-1590-1607, https://elibrary.ru/egfqym Авраменко А.П., Буланова Е.Р. Перспективы развития самостоятельной работы студентов в контексте интеграции технологий искусственного интеллекта в иноязычное образование // Rhema. Рема. 2024. № 1. С. 79-91. https://doi.org/10.31862/2500-2953-2024-1-79-91, https://elibrary.ru/brxmbj Боголепова С.В., Жаркова М.Г. Исследование потенциала генеративных моделей для оценивания эссе и обеспечения обратной связи // Отечественная и зарубежная педагогика. 2024. Т. 1. № 5. С. 123-137. https://doi.org/10.24412/2224-0772-2024-101-123-137, https://elibrary.ru/mhusof Евстигнеев М.Н., Сысоев П.В., Евстигнеева И.А. Компетенция педагога иностранных языков в области искусственного интеллекта // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 90-96. https://elibrary.ru/auprsp Сысоев П.В. Компетенция современного педагога в области искусственного интеллекта: структура и содержание // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 6. С. 58-79. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-6-58-79, https://elibrary.ru/zjmqfd Титова С.В., Харламенко И.В. Структура профессиональной компетенции педагога иностранных языков в области использования искусственного интеллекта // Язык и культура. 2025. № 69. С. 220-246. https://doi.org/10.17223/19996195/69/11, https://elibrary.ru/eceboi Сысоев П.В., Филатов Е.М., Сорокин Д.О. Обратная связь в обучении иностранному языку: от информационных технологий к искусственному интеллекту // Язык и культура. 2024. № 65. С. 242-261. https://doi.org/10.17223/19996195/65/11, https://elibrary.ru/plzyov Yong G., Jeon K., Gil D., Lee G. Prompt engineering for zero‐shot and few‐shot defect detection and classification using a visual‐language pretrained model // Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering. 2023. Vol. 38. № 11. P. 1536-1554. https://doi.org/10.1111/mice.12954 Lee U., Jung H., Jeon Y., Sohn Y., Hwang W., Moon J., Kim H. Few-shot is enough: exploring ChatGPT prompt engineering method for automatic question generation in English education // Education and Information Technologies. 2024. Vol. 29. № 9. P. 11483-11515. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12249-8 Wei J., Wang X., Schuurmans D., Bosma M., Xia F., Chi E., Le Q.V., Zhou D. Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models // Advances in Neural Information Processing Systems. 2022. Vol. 35. P. 24824-24837. https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.11903 Lee D., Palmer E. Prompt engineering in higher education: a systematic review to help inform curricula // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2025. Vol. 22. № 1. P. 7. https://doi.org/10.1186/s41239-025-00503-7 Park J., Choo S. Generative AI prompt engineering for educators: Practical strategies // Journal of Special Education Technology. 2025. Vol. 40. № 3. P. 411-417. https://doi.org/10.1177/01626434241298954 Federiakin D., Molerov D., Zlatkin-Troitschanskaia O., Maur A. Prompt engineering as a new 21st century skill // Frontiers in Education. Frontiers Media SA, 2024. Vol 9. Art. 1366434. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1366434 Deshmukh N.D., Shrouty V.A. Prompt Engineering with ChatGPT – A Paradigm Shift in Education: A Guide for School teachers // Indian Journal of Educational Technology. 2025. Vol. 7. №. II. P. 207-228. https://doi.org/10.1007/s10439-023-03272-4 Heston T.F., Khun C. Prompt engineering in medical education // International Medical Education. 2023. Vol. 2. № 3. P. 198-205. https://doi.org/10.3390/ime2030019 Jeon S., Kim H.G. A comparative evaluation of chain-of-thought-based prompt engineering techniques for medical question answering // Computers in Biology and Medicine. 2025. Vol. 196. Art. 110614. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2025.110614 Чубов С.А. Педагогические условия, обеспечивающие эффективность применения средств искусственного интеллекта в процессе формирования профессиональной компетентности обучающихся по специальности 33.02.01 Фармация // Известия Тульского государственного университета. Педагогика. 2023. № 4. С. 112-118. https://elibrary.ru/kzwzlq Zambrano G. Case law as data: Prompt engineering strategies for case outcome extraction with large language models in a zero-shot setting // Law, Technology and Humans. 2024. Vol. 6. № 3. P. 80-101. https://doi.org/10.5204/lthj.3623 Сысоев П.В., Харин В.В., Гаврилов М.В. Методика обучения студентов-юристов составлению международных правовых документов на основе инструментов искусственного интеллекта в рамках интегрированного курса // Язык и культура. 2024. № 67. С. 272-289. https://doi.org/10.17223/19996195/67/15, https://elibrary.ru/rfqxpk Кирпичев А.Е. Промпты (запросы) для генеративного искусственного интеллекта в юридическом дискурсе // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Юридические науки. 2024. Т. 28. № 4. С. 906-918. https://doi.org/10.22363/2313-2337-2024-28-4-906-918, https://elibrary.ru/iloqxb Кропачев Н.М., Серков П.П., Севрюков С.Ю., Архипов В.В. Использование методов интеллектуальной обработки текстов и больших языковых моделей для анализа сведений о правоотношениях в нормативных правовых актах // Правоведение. 2025. Т. 69. № 1. С. 176-194. https://doi.org/10.21638/spbu25.2025.110195, https://elibrary.ru/cyrmmz Araújo J.L., Saúde I. Can ChatGPT enhance chemistry laboratory teaching? Using prompt engineering to enable AI in generating laboratory activities // Journal of Chemical Education. 2024. Vol. 101. № 5. P. 1858-1864. https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.3c00745 Tassoti S. Assessment of students use of generative artificial intelligence: Prompting strategies and prompt engineering in chemistry education // Journal of Chemical Education. 2024. Vol. 101. № 6. P. 2475-2482. Lu Y., Hu X., Zhang D. A Prompt Engineering Method for Generating Emotional Images for Psychological Research // Affective Science. 2025. P. 1-14. https://doi.org/10.1007/s42761-025-00315-y Лукинский И.С., Горшенева И.А. Промт-инжиниринг в образовательном процессе и научной деятельности или к вопросу о необходимости обучения работе с искусственным интеллектом // Психология и педагогика служебной деятельности. 2024. № 4. С. 148-154. https://doi.org/10.24412/2658-638X-2024-4-148-154, https://elibrary.ru/hicawx Иванищева О.Н. Применение чат-ботов при изучении русского языка как родного: проблемы и перспективы // Человек. Культура. Образование. 2025. № 1 (55). С. 162-177. https://doi.org/10.34130/2233-1277-2025-1-162, https://elibrary.ru/bnnbyr Isemonger I. Generative language models in education: Foreign language learning and the teacher as prompt engineer // TEFL Praxis Journal. 2023. Vol. 2. P. 3-17. https://doi.org/10.5281/zenodo.10402411 Захцер Е.М. Инженерия подсказок при обучении английскому языку: теория и практика // Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. 2025. Т. 15. № 2. С. 122-139. https://doi.org/10.26794/2226-7867-2025-15-2-122-139 Lin Z. Prompt Engineering for Applied Linguistics: Elements, Examples, Techniques, and Strategies // English Language Teaching. 2024. Vol. 17. № 9. P. 1-14. https://doi.org/10.5539/elt.v17n9p14 Emily S. Prompt Engineering as a 21st-Century Literacy: A K-12 Curriculum Design and Assessment Framework // Artificial Intelligence Education Studies. 2025. Vol. 1. № 2. P. 32-47. https://doi.org/10.6914/aiese.010203 Сысоев П.В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. №. 2. С. 31-53. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2024-33-2-31-53, https://elibrary.ru/vtaiuo Евстигнеев М.Н. Планирование учебного занятия по иностранному языку с помощью технологий генеративного искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 3. С. 617-634. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-3-617-634, https://elibrary.ru/ahylwe
补充文件
