Нейродидактические технологии могут применяться разнообразными способами и позволяют наиболее продуктивно изучать иностранный язык. Еще в 2011 появилась статья B. Sabitzer, в которой он утверждал, что дидактические возможности нейросетей обуславливаются основным императивом нейропедагогики, который известен как создание шаблона и категоризации [Sabitzer, 2011]. В этом контексте целесообразно упомянуть работы некоторых российских и зарубежных авторов таких, как Go E., Sundar S. S.; Gillespie N., Lockey S., Curtis C.; Randall; Левин Б. А., Пискунов А. А., Поляков В. Ю., Савин А. В., изучающих дидактические возможности искусственного интеллекта [Go, Sundar, 2019; Gillespie, Lockey, Curtis, 2021; Randall, 2020; Levin, Piskunov, Poliakov, Savin, 2022]. Опираясь на ряд трудов данных исследователей, можно выделить следующие возможности искусственного интеллекта: осваивать, проверять и анализировать колоссальные объемы информации по той или иной проблеме или дисциплине; разрабатывать индивидуальную траекторию для каждого обучающегося, позволяющую реализовывать принцип адаптированного обучения; создавать оптимальную персонализированную среду для реализации творческого и креативного потенциала обучающегося [Дагген, 2020; Gillespie, Lockey, Curtis, 2021; Randall, 2020; Hill, Ford, Farreras, 2015].

Поскольку искусственный интеллект ассоциируется с использованием роботов в дидактическом процессе, несколько лет назад появился термин роботизированное обучение иностранным языкам (Robot-Assisted Language Learning (RALL) [Randall, 2020]. Если в 2020 году создание и программирование подобных роботизированнных помощников являлось комплексной задачей, то появление в 2022 году чат-бота ChatGPT значительно ускорит процессы интеграции технологий искусственного интеллекта в учебный процесс. Первичный анализ показывает, что технология вызывает значительный интерес у обучающихся [Ruby, 2023]. За 5 дней с момента запуска нейросети в 2022 году в чат-боте зарегистрировалось более 1 миллиона пользователей. Этому способствовало и то, что нейросеть, на которой функционирует чат-бот, способна воспринимать информацию на более чем 95 языках, включая русский и китайский. Многочисленные пользовательские запросы помогают нейросети постоянно обучаться и исправлять свои ошибки в последующих ответах в зависимости от получаемой реакции человека. Открытый API нейросети дает возможность любому желающему использовать нейронную сеть в своих проектах, как, например, это сделал китайский разработчик, создав себе виртуального помощника для практики китайского языка [Немчинова, 2023]. Компания Майкрософт в начале 2023 года уже интегрировала нейросеть в LMS Teams, чтобы система управления обучением сама создавала заметки и выделяла ключевые этапы встречи.

В ближайшее время мы будем наблюдать взрывной рост использования нейросетей во всех сферах жизни. Так, в начале 2023 Google запустил помощника для создания письменных текстов различных жанров – от письма до создания бизнес-проекта, чат-бот WritingMate.ai, работающий на базе GTP-4. К концу 2023 года генеративную нейронную сеть YaLM 2.0 интегрирует во все свои сервисы Яндекс [Кодачигов, 2023]. На основе первой версии этой нейронной сети уже работает генератор текстов Балабола, который умеет создавать тексты на русском и английском языках. То, что нейросети уже успешно создают тексты любого жанра, включая научный, по любой тематике, означает, что перед высшим образованием возникают новые вызовы по разработке новых форм контроля, оценивания, итоговой аттестации [Дрожащих, Белякова, 2022].