Об авторе: Диана Белан, лингвист, кандидат филологических наук, основатель Центра языков и развития способностей «PROИнтеллект» в Троицке.
Массовые продукты (открытые курсы, бесплатные приложения) дают свободный доступ к обучению, но не обеспечивают устойчивое запоминание и применение знаний. Люди проходят уроки, например, на платформе Duolingo, но в итоге вместо свободного владения языком получают лишь относительно приятный вид досуга.
На популярных платформах есть геймификация, бесплатный доступ, возможность заниматься регулярно, но уроки подготовлены заранее и редко предполагают персонализацию: единая логика для всех и нет адаптации к когнитивным способностям. Но современные технологии уже близки к тому, чтобы полностью заменить все известные инструменты изучения языков.
Что происходит с рынком языкового обучения
Еще несколько лет назад языковые приложения казались почти идеальным ответом на запрос рынка: обучение стало доступным, мобильным, недорогим и геймифицированным. В 2025 году более 26 млн человек занимались языками регулярно по дороге на работу, перед сном, между делами.
Но массовость так и не решила проблему языкового барьера и запоминания на долгое время: пользователи действительно стали чаще открывать приложения, но лексикон и практический навык разговора остались на прежнем уровне.
Поэтому индустрия начинает переходить к следующему этапу — от обычных приложений с упражнениями к когнитивным ассистентам, которые работают не только с контентом, но и с памятью, вниманием, эмоциями и жизненным контекстом пользователя.
По данным HolonIQ и Statista, мировой рынок цифрового языкового обучения продолжает расти за счет ИИ-инструментов, мобильного обучения и корпоративного сегмента. Но сам запрос аудитории постепенно переходит от «где учить язык» к тому, как запоминать быстрее и реально использовать язык в жизни.
Три главные проблемы современных приложений и языковых платформ
Игнорирование физиологии памяти
У человеческой памяти есть ряд особенностей, поэтому исследователи все чаще приходят к выводу, что проблема изучения языков не в объеме материала, а в механике его закрепления.
Например, есть понятие «кривая забывания»: чтобы полученная информация была усвоена, ее нужно повторять с определенными интервалами (через 20 минут, через восемь часов, через 24 часа, через две недели, через два месяца). Если контент не встроен в логику такого повторения, новые слова остаются на уровне ознакомительной информации. Исследование The Learning Scientists в 2025 году показало, что интервальное повторение при изучении английского как иностранного языка повышает удержание лексики примерно на 25% по сравнению с традиционными подходами.
Перегрузка внимания
Сегодня языковые приложения конкурируют уже не только друг с другом, но и с короткими видео в социальных сетях и другим быстрым контентом. Пользователь заходит в приложения после работы, между уведомлениями и бесконечной лентой контента. Поэтому ученики быстро теряют концентрацию от однотипных упражнений. У пользователя сегодня есть запрос на короткие циклы обучения, понятный результат и ощущение прогресса без усталости.
Более того, приложения в попытке улучшить дизайн и добавить коммерческие элементы игнорируют теорию когнитивной нагрузки Джона Свеллера: мозг плохо усваивает материал в условиях перегруженного интерфейса, длинных однотипных заданий и избытка конкурирующей информации.
Разрыв между пассивом и активом
Главная проблема популярных платформ и традиционного образования в том, что пользователь понимает текст и может выбрать правильный вариант в тесте, но теряется в живом разговоре. Причина в том, что большинство платформ до сих пор тренируют «узнавание слов», а не использование языка в реальной жизни.
Куда движется индустрия иностранных языков
- Первым этапом ее развития была цифровизация. Она завершилась, когда учебники и курсы переехали в приложения и на онлайн-платформы.
- Сейчас происходит второй этап — персонализация. Платформы начинают учитывать уровень пользователя, интересы, частоту ошибок и поведенческие паттерны.
- И третий этап — индивидуальный ИИ-тьютор. Именно к нему рынок придет в ближайшие три—пять лет.
Фактически это переход от модели «одна программа для всех пользователей» к динамической системе, когда обучение собирается под конкретного человека — так же, как алгоритмы социальных сетей создают персональную ленту контента.
Как технологии станут управлять процессом
Главная идея ближайших лет — технологии начнут управлять не только контентом, но и самим процессом обучения. Современные инструменты позволяют учесть тип памяти, скорость усвоения, поведение пользователя и предпочитаемые тематики.
Когнитивные ассистенты
Когнитивный ассистент (интеллектуальный помощник на основе ИИ внутри приложения или в формате отдельного чат-бота) будет учитывать скорость забывания, тип памяти, эмоциональные реакции пользователя, темы интереса и даже время суток, в которое человек лучше усваивает лексику. А главное — интегрировать иностранный язык в повседневную жизнь. Например, в приложении Praktika.AI уже есть такой ИИ-помощник, причем вы можете даже выбрать его личность.
Моделирование памяти пользователя
Следующий шаг — моделирование памяти пользователя. Алгоритмы начинают учитывать не только ошибки, но и паттерны внимания, типы ассоциаций и особенности удержания информации. Они создают макет памяти и предлагают слова в нужный момент, когда мозг может отложить их в долгую память с учетом «кривой забывания». К примеру, британское мобильное приложение Memrise прямо заявляет, что прогнозирует момент, когда слово начнет выпадать из долговременной памяти, и назначает его повторение. Если пользователь ошибается, слово возвращается в более частый цикл повторений.
Все изменения, о которых мы говорим, возможны благодаря развитию IT-инструментов и, конечно, искусственного интеллекта. На базе ML-инженерии и модели предсказаний система предвосхищает, какие слова пользователь выучил, а какие скоро забудет. Ассистент строит модель на основе экранного времени, ошибок и повторений, а затем определяет нужную траекторию обучения.
Генеративный ИИ
Вместо того чтобы показывать карточку со словом, ИИ генерирует уникальные связки для запоминания (персональные ассоциации) через эмоциональное кодирование информации.
Подход опирается на теорию двойного кодирования Алана Пайвио: если одновременно задействованы визуальный (зрение) и вербальный (речь) каналы, то информация запоминается значительно лучше. Большую роль играют короткие мультимодальные форматы: микровидео, ритмические аудиофрагменты, абсурдные визуальные ассоциации и эмоциональные микроистории. Они позволяют снизить когнитивное сопротивление и быстрее перевести слово из краткосрочной памяти в долговременную.
Например, вместо механического заучивания слова пользователь увидит короткую абсурдную сцену с ритмическим джинглом и рифмой, связанную со звучанием иностранного слова. Для мозга такая информация оказывается гораздо более яркой, чем карточка с переводом.
На логике визуальных мнемотехник сейчас строится часть новых российских разработок. В частности, бесплатное приложение DICARDZ использует сочетание мнемотехник, генеративного видео, адаптивного повторения и игровых механик.
Игрофикация
Следующий этап геймификации — мотивационные драйверы. Ощущение прогресса, коллекционирования, социального взаимодействия, любопытства, непредсказуемости и личного авторства. Это те же принципы, которые часами удерживают подростков в компьютерных играх.
С помощью мотиваторов приложения станут процессом, в который хочется возвращаться. Особенно этот пункт актуален для детей. Пользователь не просто проходит уроки, он начинает строить собственную языковую среду: собирать коллекции слов, персонализировать пространство, видеть визуальный рост прогресса и взаимодействовать с другими участниками. Например, каждая выученная колода слов = ресурс для развития игрового пространства: пользователь улучшает свою планету, открывает новые объекты и персонажей.
VR-моделирование
Еще одно направление ближайших лет — VR и иммерсивные языковые среды. VR позволяет выполнять не абстрактные упражнения, а проживать языковую ситуацию внутри симуляции: пройти собеседование, выступить на конференции, заказать кофе или поговорить с виртуальным собеседником.
Главное преимущество — снижение языкового барьера. Человек начинает использовать язык не как школьный предмет, а как инструмент.
Несмотря на то что VR появился давно, раньше VR-сцены были только по скрипту и с ограниченными диалогами. С приходом LLM стали возможны бесконечные разговоры, адаптивные сценарии, динамический словарь и персонализация. Например, вам смоделируют ситуацию в кафе, где ИИ-официант использует 50% знакомых слов и перефразирует вопрос нужным образом, если вы затруднились ответить.
Вместе с VR инструменты GenAI также создают контент под конкретного человека — например, в стилистике его любимых фильмов и сериалов. В итоге приложения генерируют персональные ассоциации и легче удерживают внимание пользователя.
Контекстное обучение в реальном времени
ИИ понимает контекст пользователя и интегрируется с любыми сервисами через API. Теперь после изучения новых слов некий ИИ-тьютор сделает замечания в других приложениях при общении на иностранным языке. API-интеграции могут быть с календарем, браузером, играми или мессенджерами.
Какие риски останутся
Притом что личный ИИ-тьютор — это возможность быстро и просто выучить язык, технологии накладывают свои ограничения.
Во-первых, чем глубже система знает пользователя (его привычки, поведение, эмоциональные реакции и когнитивные особенности), тем важнее становится защита информации. Но образовательные приложения далеко не всегда готовы вкладываться в безопасность данных.
Во-вторых, риск чрезмерной зависимости от цифрового ассистента: если система слишком хорошо адаптируется под человека, она может превратиться не только в учебный инструмент, но и в эмоционального спутника. Как и случилось с ChatGPT.
Остается важный вопрос — где проходит граница между эффективной стимуляцией внимания и постоянной дофаминовой перегрузкой?
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.