#Ученичество

| #Ученичество. 2026. Вып. 3 | #Apprenticeship. 2026. Issue 3 6 © Федотова А. А. 2026 © Fedotova A. A. 2026 Последние несколько лет развитие и интеграция генеративных языковых моделей становятся одними из наиболее заметных факторов изменения современного высшего образования. Изначально технологии искусственного интеллекта (далее ИИ) использовались в большей степени для автоматизации поиска и обработки информации, сегодня большие языковые модели (LLM) участвуют в создании учебного материала и сопровождении образовательной деятельности обучающихся, ведь «ИИ изменил образовательную реальность практически так же, как её изменило появление Интернета и поисковых систем» [1, с. 16]. Особый интерес представляет использование возможностей ИИ в системе подготовки лингвистов-переводчиков. Профессиональную деятельность современного переводчика уже сложно рассматривать вне цифровой среды, сегодня наряду с традиционными словарями и справочными ресурсами специалисты используют системы автоматизированного перевода, терминологические базы данных, средства постредактирования и инструменты машинного обучения. В связи с этим одной из актуальных задач обучения будущих переводчиков становится формирование у них навыков критического и осознанного взаимодействия с ИИ-технологиями. В настоящее время особую значимость и интерес вызывает использование доступных отечественных платформ YandexGPT (Яндекс) и GigaChat (Сбер), которые доступны без ограничений и соответствующих требований к информационной безопасности, действующим во всех российских вузах. По данным ВШЭ в 2023 году лишь 10 % российских вузов активно применяли ИИ в учебном процессе, что свидетельствует о неполной реализации потенциала данных сервисов [2]. Однако современная методика обучения переводу должна всегда рассматривать ИИ не как абсолютную альтернативу традиционной подготовке, а как дополнительный образовательный ресурс, эффективность которого определяется четкостью проектирования учебного процесса и уровнем критической рефлексии самих обучающихся. В данной статье мы рассмотрим варианты использования российских ИИ- инструментов для разработки учебных заданий дисциплины «Научно-технический перевод» для студентов IV курса факультета иностранных языков Тульского государственного педагогического университета им. Л.Н. Толстого, обучающихся по специальности «Лингвистика». Сегодня обучение научно-техническому переводу строится на концепции многокомпонентной переводческой компетенции. Л. К. Латышев и А. Л. Семёнов подчёркивают, что в структуре переводческой деятельности важны как целевые установки переводчика, так и способы их реализации: «умение осуществлять действие предполагает видение цели будущего результата и владение необходимыми операциями» [3, с. 161]. И. С. Алексеева подчёркивает, что профессиональная подготовка переводчика предполагает поддержание высокого уровня компетентности «в сферах языка оригинала, языка перевода, техники перевода и тематики текста» [4, с. 7]. В большинстве случаев освоение курса научно-технического перевода предполагает развитие как минимум четырёх компонентов: терминологической грамотности, жанровой компетенции, основных переводческих трансформаций и навыков самокоррекции. Сегодня российскому пользователю (преподавателю) доступны в свободном и бесплатном формате две российские модели ИИ. YandexGPT 5 Pro основана на