Аннотация
В работе рассматривается, как искусственный интеллект (ИИ) может поддерживать персонализированное обучение в преподавании иностранных языков и переводоведении, и где проходят его разумные пределы. Эмпирическая база включает опрос 100 респондентов (70 студентов и 30 преподавателей) и сравнительную проверку качества Google Translate, DeepL и ChatGPT на учебных текстах: оценивались адекватность передачи смысла, контекстуальная точность и стилистическая уместность. Опрос проводился по пятибалльным шкалам с двумя открытыми вопросами; после пилотажа согласование критериев между оценщиками было уточнено.Результаты показывают, что ИИ помогает настраивать траектории обучения под уровень студента, ускоряет работу с лексикой и корпусами, берет на себя рутинные операции (черновой перевод, терминологический поиск, первичное постредактирование) и экономит время на занятиях. Вместе с тем выявлены существенные ограничения. У части обучающихся снижается привычка к критическому чтению: готовые подсказки подталкивают к поверхностным решениям. Машинный перевод периодически «теряет» культурные отсылки, терминологию по специальности и подтекст; встречаются стилистические провисания и «уверенные ошибки». Зависимость от инструментов выше у начинающих и снижается по мере роста языковой компетенции. ИИ стал массовой практикой и воспринимается как ускоритель типовых операций и персонализации; при этом значимая часть аудитории фиксирует когнитивные издержки. Автоматизированный перевод полезен в технических/научных жанрах, но не заменяет человека в содержательно и культурно насыщенных текстах; следовательно, для учебных задач ключевы критическая проверка и постредактирование результатов.