Аннотация

Бул изилдөөдө жасалма интеллект тарабынан түзүлгөн контент (AIGC) технологияларын экинчи тилди өздөштүрүү (SLA) принциптери менен интеграциялоо каралып, кытай тилин чет тил катары үйрөнгөндөр үчүн жекелештирилген окутууну жакшыртуу максаты коюлган. Изилдөө “Бир алкак – бир жол” демилгеси алкагында Кыргызстанга багытталган. Иш аралаш методдорго негизделип, үч платформанын (ChatGPT, DeepSeek жана Doubao) комплекстүү баалоосун, билим берүү адистери менен жарым структураланган маектерди жана белгилүү теорияларга (Крашендин киргизүү гипотезасы, Лондун өз ара аракеттенүү гипотезасы) таянган теориялык талдоону камтыды. Платформаларды баалоо алардын мүмкүнчүлүктөрү боюнча айырмачылыктарды көрсөттү, DeepSeek тилди иштетүү боюнча эң жогорку көрсөткүчтөрдү берди. Эксперттик маектер жекелештирилген окутуунун үч негизги механизмин аныктады: адаптивдүү контент түзүү, жеке прогрессти көзөмөлдөө жана дароо пикир кайтаруу. Бирок маданий адаптация олуттуу чакырык бойдон калууда, анткени ал социалдык-маданий контекстти толук эске алууда чектөөлөрдү ачып берди жана педагогикалык адистердин катышуусун талап кылат. Изилдөөдө техникалык инфраструктуранын жетишсиздиги, мугалимдердин даярдыктагы боштуктары жана экономикалык чектөөлөр сыяктуу негизги тоскоолдуктарды чечүүгө багытталган төрт фазалуу стратегиялык модель иштелип чыкты. Кытай тилинин окуу контентин жергиликтүү контексттер менен байланыштырган маданий көпүрө стратегиялары сунушталып, алар “Бир алкак – бир жол” демилгесинин ар түрдүү аймактары үчүн үлгү боло алат. Изилдөө AIGC технологиялары мугалимдерди алмаштырбай, тескерисинче, алардын ишин толуктай алаарын көрсөттү – интеллектуалдык контент жаратуу жана адаптивдүү окуу жолдору аркылуу. Методологиялык чектөөлөрдү (мисалы, үлгүнүн чакан көлөмү жана түздөн-түз окуучулардын жыйынтыктарынын жоктугу) эске алуу менен, алынган жыйынтыктар эл аралык кытай тили окутуусунда технологияларды туруктуу жана маданий жактан ылайык интеграциялоонун негизин түздү

Негизги сөздөр

тил үйрөнүү теориялары; AIGC технологиясы; кытай тилин окутуу; билим берүү моделин реформалоо; педагогикадагы технология

Колдонулган булактар

  1. Aini, Y., Lan, S., & Wei, N. (2025). Leveraging Natural Language Processing (NLP) and machine learning in task-based language teaching: Enhancing Chinese language acquisition with AI-driven feedback systems. Journal of Education and Educational Policy Studies, 3(2), 46-50. doi: 10.54254/3049-7248/2025.22204.
  2. Aljabr, F.S., & Al-Ahdal, A.A.M.H. (2024). Ethical and pedagogical implications of AI in language education: An empirical study at Ha’il University. Acta Psychologica, 251, article number 104605. doi: 10.1016/j.actpsy.2024.104605.
  3. American Sociological Association’s Code of Ethics. (2018, June). Retrieved from https://www.asanet.org/wp-content/uploads/asa_code_of_ethics-june2018a.pdf.
  4. Arif, M., Ismail, A., Aqib, M., Shaoan, M.R., Ali, W., & Okafor, M.U. (2025). The impact of AI-driven tools on foreign students’ Chinese language acquisition: A case study at Southwest University. Language, Technology, and Social Media, 3(1), 150-168. doi: 10.70211/ltsm.v3i1.165.
  5. Betal, A.K. (2023). Enhancing second language acquisition through artificial intelligence (AI): Current insights and future directions. Journal for Research Scholars and Professionals of English Language Teaching, 7(39). doi: 10.54850/jrspelt.7.39.003.
  6. Bonner, E., Lege, R., & Frazier, E. (2023). Large language model-based artificial intelligence in the language classroom: Practical ideas for teaching. Teaching English with Technology, 23(1), 23-41. doi: 10.56297/BKAM1691/WIEO1749.
  7. Brown, H.D. (2007). Principles of language learning and teaching (5th ed.). London: Pearson Longman.
  8. Chen, C., & Gong, Y. (2025). The role of AI-assisted learning in academic writing: A mixed-methods study on Chinese as a second language students. Education Sciences, 15(2), article number 141. doi: 10.3390/educsci15020141.
  9. Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264-75278. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988510.
  10. Ellis, R. (2015). Understanding second language acquisition (2nd ed.). Oxford: Oxford University Press.
  11. Godwin-Jones, R. (2022). Partnering with AI: Intelligent writing assistance and instructed language learning. Language Learning & Technology, 26(2), 5-24. doi: 10.64152/10125/73474.
  12. Holmes, W., & Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. European Journal of Education, 57(4), 542-570. doi: 10.1111/ejed.12533.
  13. Jiang, S., & He, J. (2025). Research on the digitalization of international Chinese language education (2000-2023): A bibliometric analysis from a global perspective. Journal of Macau University of Science and Technology (Humanities and Social Sciences), 19(2), 203-234. doi: 10.58664/mustjournal.2025.06.009.
  14. Kasneci, E., et al. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, article number 102274. doi: 10.1016/j.lindif.2023.102274.
  15. Lai, Y. (2024). ChatGPT in international Chinese language education: Opportunities, potential problems, and solution strategies. World Journal of Educational Studies, 2(2), 48-53. doi: 10.61784/wjesv2n2102.
  16. Li, B., Tan, Y.L., Wang, C., & Lowell, V. (2025). Two years of innovation: A systematic review of empirical generative AI research in language learning and teaching. Computers and Education: Artificial Intelligence, 9, article number 100445. doi: 10.1016/j.caeai.2025.100445.
  17. Lightbown, P.M., & Spada, N. (2021). How languages are learned (5th ed.). Oxford: Oxford University Press.
  18. Liu-Schuppener, X. (2023). Artificial intelligence and digitalization in China’s education system: A systematic analysis of the policy framework and underlying strategies. Working Papers on East Asian Studies, 136. doi: 10.17185/DUEPUBLICO/78369.
  19. Ramana, P.V., Mohanty, D.S., Ngullie, D.Y., Rajeswari, D.T.S., Abinaya, D., Sharma, S., & Sunalini, K.K. (2024). Exploring AI-powered chatbots in English language learning: A study on effectiveness, user experience, and future directions. Nanotechnology Perceptions, 20(S14), 2168-2175. doi: 10.62441/nano-ntp.vi.3079.
  20. Richards, J.C., & Rodgers, T.S. (2014). Approaches and methods in language teaching (3rd ed.). Cambridge: Cambridge University Press. doi: 10.1017/9781009024532.
  21. Riznyk, V., & Riznyk, N. (2024). Methodological aspects of using artificial intelligence in the preparation of future vocational education specialists. Professional Education: Methodology, Theory and Technologies, 10(2), 103-114. doi: 10.69587/pemtt/2.2024.103.
  22. Song, F., Guo, J., & Qu, C. (2023). The application system and practice of ChatGPT in teaching Chinese as a foreign language. Journal of Beijing International Studies University, 45(6), 110-128. doi: 10.12002/j.bisu.491.
  23. Stockwell, G. (Ed.). (2012). Computer-assisted language learning. Cambridge: Cambridge University Press. doi: 10.1017/CBO9781139060981.
  24. Tan, X., Cheng, G., & Ling, M.H. (2025). Artificial intelligence in teaching and teacher professional development: A systematic review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, article number 100355. doi: 10.1016/j.caeai.2024.100355.
  25. Tu, J. (2020). Learn to speak like a native: AI-powered chatbot simulating natural conversation for language tutoring. Journal of Physics: Conference Series, 1693(1), article number 12216. doi: 10.1088/1742-6596/1693/1/012216.
  26. Wang, C., Karabalaeva, G., Zhao, R., Zhou, X., & Ding, Q. (2024). Cooperation in the field of education between China and Kyrgyzstan within the framework of the “One Belt, One Road” initiative. Scientific Herald of Uzhhorod University. Series “Physics”, 55, 1751-1760. doi: 10.54919/physics/55.2024.175yl1.
  27. Xia, J., Ge, Y., Shen, Z., & Najar, D.M.R. (2024). The auxiliary role of artificial intelligence applications in mitigating the linguistic, psychological, and educational challenges of teaching and learning Chinese language by non-Chinese students. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 25(3), 116-133. doi: 10.19173/irrodl.v25i3.7680.
  28. Xie, L., & Gunaban, M.G. (2024). Contribution of digital approaches in the international Mandarin education and its affecting factors. American Journal of Linguistics, 10(2), 15-22. doi: 10.5923/j.linguistics.20241002.01.
  29. Xie, Y., Ryder, L., & Chen, Y. (2019). Using interactive virtual reality tools in an advanced Chinese language class: A case study. Techtrends, 63(3), 251-259. doi: 10.1007/s11528-019-00389-z.
  30. Xu, B. (2024). Technology integration into Chinese as a foreign language learning in higher education: An integrated bibliometric analysis and systematic review (2000-2024). Language Teaching Research. doi: 10.1177/13621688241277911.
  31. Yu, S., Jiang, X., & Zhu, L. (2025). AI-driven personalized learning path design for Chinese language learners. In Proceedings of the 2024 international conference on big data mining and information processing (pp. 297-301). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/3735014.3735916.
  32. Zhang, C. (2024). AI in education: Opportunities, challenges, and pathways for equitable learning. Journal of Education, Humanities and Social Sciences, 45, 723-728. doi: 10.54097/kfgp6j07.
  33. Zhang, W., & Dou, H. (2025). Generation and evaluation of international Chinese teaching resources by generative artificial intelligence. In Proceedings of the 2024 2nd international conference on information education and artificial intelligence (pp. 187-192). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/3724504.3724537.
  34. Zhypar, S. (2024). Research on the current situation of Chinese language teaching in Kyrgyzstan. Mandarinable: Journal of Chinese Studies, 3(1), article number 1. doi: 10.20961/mandarinable.v3i1.967.