Каждую неделю разбираю новую тему для тех, кто застрял между «понимаю всё» и «говорю уверенно»: разборы ошибок, точная лексика, подготовка к IELTS и Cambridge. Подпишитесь на Telegram-канал «Английский без потолка», чтобы не пропустить.

Дальше в статье: почему ИИ-собеседник по умолчанию реагирует только на смысл фразы, какие ошибки закрепляются чаще всего именно на уровне B2-C1, и какие формулировки промптов реально заставляют нейросеть вас поправлять.

Что вообще значит, что ошибка «закрепилась»?

Коротко: фоссилизация - это когда неверная языковая форма закрепляется и не уходит, сколько бы вы ни занимались дальше. Термин ввёл лингвист Ларри Селинкер: механизм чаще срабатывает именно у продвинутых учеников, потому что они уже добились главного - их понимают, и мозг перестаёт следить за формой речи.

Звучит парадоксально, но так и есть: чем свободнее вы говорите, тем меньше причин у мозга исправлять мелкие неточности. Собеседник понял смысл - задача выполнена, внутренний контроль качества отключается. Свежий обзор исследований подтверждает: фоссилизация может возникнуть на любом уровне, но у продвинутых учеников она особенно устойчива именно из-за уже достигнутой беглости (Review of Research on Fossilization in Second Language Learning, ResearchGate, 2024).

Дело не в лени или недостатке занятий: мозг экономит ресурс и перестаёт чинить то, что и так работает.

Почему ИИ не исправляет вас сам?

Коротко: голосовой или текстовый ИИ-собеседник по умолчанию реагирует на содержание фразы - её форму он не отслеживает. Если он вас понял, разговор просто продолжается дальше: без пометки, что фраза звучала неточно, без объяснения, что порядок слов был не тот. Коррекция включается, только если вы попросите о ней явно, отдельным запросом в начале диалога.

Языковой методист Джанфранко Конти объясняет этот эффект через устройство рабочей памяти. «Function words, which carry considerably less meaning, will be relatively neglected by Working Memory's attentional systems» - «служебные слова, которые несут значительно меньше смысла, получают меньше внимания со стороны систем внимания рабочей памяти», - пишет он (gianfrancoconti.com). Предлог, артикль, неверное окончание для смысла не критичны. Поэтому и мозг человека, и языковая модель проходят мимо них.

Практики, которые тестировали голосовой режим ChatGPT для языковой практики по 30 дней подряд, описывают тот же эффект с другой стороны. «Ask ChatGPT if your sentence was correct and it will almost always say yes» - «спросите ChatGPT, правильно ли ваше предложение, и он почти всегда ответит "да"», - пишут авторы блога Talkio AI (talkio.ai). Там же - конкретный пример про произношение: «When an AI understands your mangled French "r" without comment, you never learn to fix it» - «когда ИИ понимает ваше исковерканное французское "r" без единого комментария, вы никогда не научитесь его исправлять».

Есть и вторая слепая зона, помимо грамматики - регистр речи. Блог HelloTalk формулирует это прямо: «AI often defaults to a flattened, average register and rarely flags these social missteps reliably» - «ИИ обычно скатывается к усреднённому, "плоскому" регистру речи и редко надёжно указывает на подобные социальные промахи» (hellotalk.com). Фраза может быть грамматически правильной, но звучать как из учебника. Или, наоборот, слишком фамильярной для деловой переписки - этого ИИ обычно не замечает вообще.

Какие ошибки на B2-C1 закрепляются чаще всего?

Коротко: на продвинутом уровне закрепляются самые незаметные ошибки - предлоги, артикли, порядок слов, согласование времени, идиоматика. Эти категории почти не влияют на понимание смысла, поэтому реже привлекают внимание и человека-собеседника, и ИИ. Отдельно от грамматики - регистр речи и интонация: обе категории ИИ различает ещё хуже, чем предлоги и артикли.

Корпусный анализ письменных работ студентов EFL показывает устойчивую картину. Артикли, предлоги, маркеры множественного числа и идиоматические выражения фоссилизируются заметно устойчивее прочих категорий - из-за влияния родного языка и ограниченного контакта с живой речью (Albelihi & Al-Ahdal, Asian-Pacific Journal of Second and Foreign Language Education, 2024).

  • Предлоги. Не критичны для смысла, интерференция родного языка. Пример: depend of вместо depend on.
  • Артикли. Отсутствуют в родном языке или употребляются иначе. Пример: пропуск the/a там, где носитель поставит артикль автоматически.
  • Порядок слов. Смысл понятен и при неверном порядке. Пример: I yesterday went вместо I went yesterday.
  • Согласование времени и лица. Мозг фокусируется на содержании, не на форме. Пример: she don't вместо she doesn't.
  • Регистр речи. Формально грамматически верно, но не соответствует ситуации. Пример: слишком разговорная фраза на деловой встрече.

Отдельная, ещё более трудноуловимая категория - интонация, сарказм и ирония. Распознавание и корректная передача сарказма остаются нерешённой задачей для языковых моделей в целом: они ловят поверхностные языковые паттерны, но не считывают противоречие между буквальным и подразумеваемым смыслом так, как это делает человек в разговоре.

Хотите понять, где именно у вас застряло - в предлогах, в регистре или в чём-то ещё, - быстрее пройти бесплатный PDF-тест «Вы уже на C1 или ещё нет?» в Telegram-боте, чем гадать по ощущению.

Ловушка ИИ-собеседника: что я вижу на своих занятиях

Коротко: раз в неделю мне пишет кто-то из учеников с одним и тем же вопросом - почему после месяцев ежедневной голосовой практики с нейросетью разница в разговоре не чувствуется. Ответ один и тот же: беглость растёт, а точность нет, потому что практика идёт без запроса на коррекцию.

Голосовой чат с ИИ стал обычной частью практики за последний год: доступно в любое время, не нужно стесняться живого собеседника. Я сама советую такую практику - но с одной оговоркой, которую редко проговаривают вслух. В обычном разговорном режиме нейросеть не переключается в режим «поправляю вас» сама, если не попросить её об этом отдельно.

По моим наблюдениям за учениками: несколько месяцев такой практики без запроса на коррекцию прокачивают свободу речи, а точность нет. На реальном экзамене или в разговоре с носителем разница всё равно слышна - IELTS Speaking и Cambridge CAE/CPE оценивают именно точность и разнообразие лексики как отдельный критерий, не только беглость.

Голосовой ИИ отлично годится, чтобы снять страх говорить. Чтобы поднять уровень выше плато, нужен либо явный запрос на коррекцию в диалоге с ИИ, либо кто-то, кто услышит не только смысл, но и то, как фраза звучит.

ИИ-фидбек эффективнее человеческого или нет?

Коротко: однозначного ответа нет, и это хорошо видно из самих исследований последних лет. ИИ выигрывает у человека там, где нужна многократная, терпеливая точечная коррекция одного и того же паттерна ошибки. Человек выигрывает там, где нужна глубокая переработка ошибки и понятное объяснение, почему именно было неправильно.

Исследование 2025 года сравнило прямую коррекцию ошибок учителем и переформулировку от ИИ на выборке из 32 студентов. Прямая коррекция вызывает более глубокую когнитивную переработку материала, чем мягкая ИИ-переформулировка. Это сказывается не только на немедленном результате, но и на переносе навыка в новые задания письма (Fujisawa & Shintani, System, 2025, DOI 10.1016/j.system.2025.103765).

Похожий вывод даёт квазиэксперимент на 44 студентах-бакалаврах EFL про фоссилизированные ошибки произношения: фидбек учителя оказался значимо эффективнее для общей точности произношения, а ИИ-фидбек - ценнее именно для повторяющихся точечных ошибок (ResearchGate).

Здесь и находится нерешённое противоречие. Исследование 2026 года прямо в заголовке формулирует претензию к ИИ-переформулировке: «From "Nativelike" to Practical» - переформулировка от ИИ тяготеет к слишком гладкой, «нейтивоподобной» версии текста, тогда как коррекция человека практичнее и понятнее ученику (Nakai & Shintani, RELC Journal, 2026). Но экспериментальная система AI Twin с той же конференции CHI 2026 показывает обратную сторону: слишком явная, настойчивая коррекция может прерывать разговор и снижать мотивацию продолжать практику (arXiv 2601.11103).

  • Доступность. ИИ - круглосуточно, без ограничения по времени. Человек - ограничен расписанием.
  • Терпение. ИИ - бесконечное, можно повторять один и тот же паттерн сколько угодно раз. Человек - ограничено.
  • Точечные повторяющиеся ошибки. ИИ хорошо ловит один и тот же тип ошибки. Человек тоже ловит, но не так системно.
  • Глубина объяснения «почему неправильно». У ИИ слабее - чаще просто даёт готовый вариант. У человека сильнее - объясняет правило и контекст.
  • Общая точность произношения и регистра. У ИИ слабее, у человека сильнее.
  • Мотивация продолжать разговор при частой коррекции. У ИИ может снижаться при слишком явной коррекции. У человека зависит от подачи, но живой контакт обычно держит вовлечённость.

На своих занятиях я вижу ровно эту картину: ученики, которые тренируют с ИИ один и тот же повторяющийся оборот, действительно перестают его путать. А вот регистр, интонацию и живой отклик на собеседника ИИ им так и не поставил - это приходится разбирать со мной отдельно. Из этих данных не следует ни «ИИ хуже», ни «ИИ лучше»: ИИ-фидбек и фидбек человека решают разные задачи, и заменить один другим полностью не получится.

Откуда берётся иллюзия прогресса?

Коротко: гладкий, беглый вывод ИИ-систем повышает уверенность ученика без соразмерного роста реального владения языком. В академической литературе это уже получило отдельное название - «иллюзия беглости». Разговор течёт легко, ответы приходят мгновенно, а ошибки никто не подсвечивает - мозг считывает лёгкость диалога как доказательство собственного прогресса, хотя точность речи при этом может не меняться месяцами.

Именно это я слышу от учеников чаще всего: «я же каждый день разговариваю, значит, расту». Обзор 2026 года про влияние ChatGPT на учебный процесс вводит термин «fluency illusion» именно для этого разрыва: ощущение прогресса отрывается от факта прогресса (Information, MDPI, 2026, т. 17, вып. 3, ст. 299, doi.org/10.3390/info17030299). Проверить разрыв на себе просто: сравните запись своей речи месячной давности с сегодняшней - если на слух разница почти незаметна, скорее всего, дело именно в иллюзии беглости, а не в реальном застое.

Интересно, что похожий разрыв между ощущением и реальностью работает и в обратную сторону - когда ученики B2 и выше, наоборот, систематически занижают свой уровень и чувствуют себя хуже, чем есть на самом деле. Этот эффект я разбирала отдельно в статье про синдром самозванца в английском: там показано, как чем выше реальная компетентность, тем строже человек оценивает сам себя. С ИИ-практикой работает противоположный перекос - самооценка растёт быстрее, чем реальная точность речи. Оба перекоса объединяет одно: полагаться на субъективное ощущение прогресса без внешнего объективного ориентира ненадёжно в любую сторону.

Как заставить ИИ реально исправлять вас?

Коротко: без явно заданного формата и роли ИИ не переключается в режим коррекции сам. Чем конкретнее прописана структура ответа - «ошибка, исправление, почему», - тем стабильнее модель её держит на протяжении разговора. Ниже - два готовых промпта: один для разговорной практики, другой для построчного разбора письменного текста.

Просто попросить «исправляй меня» работает плохо: модель либо забывает про инструкцию через пару реплик, либо начинает придираться к мелочам, которые и так были в порядке. Рабочий вариант - задать роль и формат вывода явно, одним промптом в начале диалога.

Промпт для голосового или текстового разговора, если вам важна именно коррекция по ходу:

`text Act as a patient English-speaking partner for daily conversation practice. When my English sounds unnatural or unclear, give me a more natural version and briefly explain the key expression. Don't correct every small mistake. Focus on the most useful corrections. If a mistake makes my meaning unclear, correct it. If it is a small grammar issue, only mention it when it is useful for speaking. `

Для письменной практики, если нужен структурированный разбор ошибок построчно, подойдёт другой формат:

`text After each of my messages, add a CORRECTIONS section listing my mistakes with one-line explanations. For each mistake show: the original, the fix, the rule behind it, and one extra example of the rule. If I made no mistakes, write None. `

Важная деталь: при настройке промпта под явную коррекцию легко перегнуть в другую сторону. Практический гайд по промптам для разговорной практики предупреждает об этом прямо: «If you only say correct my mistakes, ChatGPT may correct small errors that do not really matter» - «если просто сказать "исправляй мои ошибки", ChatGPT может начать исправлять мелочи, которые на самом деле не важны» (alvinstudylab.com).

Совет. Меняйте промпт под задачу конкретного дня: один день просите коррекцию только по смыслу («correct it if a mistake makes my meaning unclear»), другой день - полный построчный разбор. Требовать от одного и того же диалога одновременно беглости и подробной коррекции не получится: это две разные задачи.

Когда одних промптов недостаточно?

Коротко: явный промпт решает проблему «ИИ молчит про ошибки», но не решает проблему приоритизации - ИИ не знает, какая из ваших ошибок на самом деле мешает вам больше всего прямо сейчас. Здесь нужен внешний ориентир: тест уровня или живой человек, который видит картину целиком, накопленную за много занятий.

ИИ-собеседник хорош как ежедневный тренажёр объёма: наговорить, напечатать, снять тревожность перед живым разговором. Но приоритизация - что из десятка типов ошибок чинить в первую очередь - задача, с которой ИИ без специальной настройки справляется хуже человека. Даже флагманский академический инструмент оценки речи Cambridge «Speak & Improve» строился на отдельном корпусе из примерно 315 часов речи учеников уровней A2-C1, часть которого вручную размечена с транскриптами и пометками ошибок (arXiv 2412.11986) - специально спроектированной инфраструктуре, которой у обычного чат-бота нет.

Для сдачи экзамена или состязательного формата механика подготовки чуть отличается от повседневной практики: приоритеты по типам ошибок там задают критерии оценки конкретного формата. Отдельно я разбирала это на примере подготовки к олимпиадам по английскому языку.

Что делать вместо бесконечной болтовни с ботом?

Коротко: ИИ-практику не нужно бросать - нужно добавить к ней то, чего у неё нет по умолчанию: явный запрос на коррекцию, приоритизацию по реальным ошибкам и периодическую проверку у внешнего ориентира. Ниже - пять конкретных шагов, с которых можно начать уже сегодня, без смены инструмента.

  1. Задайте ИИ роль и формат вывода явно, одним из промптов выше - заново в начале каждого разговорного сеанса.
  2. Меняйте фокус коррекции по дням: один день - только смысловые ошибки, другой - построчный разбор, третий - вообще без коррекции, ради чистой беглости.
  3. Проверяйте прогресс по внешнему ориентиру - записи собственной речи с разницей в несколько месяцев, списку типичных ошибок B2-C1 или тесту уровня.
  4. Раз в несколько недель добавляйте живого собеседника или преподавателя - именно там всплывают регистр, интонация и сарказм, до которых ИИ по умолчанию не добирается.
  5. Не требуйте от одного и того же диалога одновременно беглости и подробной коррекции - это две разные задачи, и лучше разводить их по разным сессиям практики.

Если хочется добавить к тренировкам с ИИ живую практику - приглашаю на бесплатную встречу-знакомство. 20 минут онлайн, без давления и обязательств: просто чтобы понять, что происходит именно у вас, и наметить, что делать дальше. Написать: ВКонтакте, Telegram или Max.

Источники

  • Li, Y., & Ren, Y. A Review of Research on Fossilization in Second Language Learning. Lecture Notes in Education Psychology and Public Media, 2023, том 28, с. 43-48. https://www.researchgate.net/publication/376307290_A_Review_of_Research_on_Fossilization_in_Second_Language_Learning
  • Conti, G. Why Do Our Learners Often Get Prepositions, Articles and Verb Endings Wrong? gianfrancoconti.com. https://gianfrancoconti.com/2015/05/19/why-do-our-learners-often-get-prepositions-articles-and-verb-endings-wrong/
  • Talkio AI. I Used ChatGPT Voice Mode for Language Practice for 30 Days, Here Is What It Cannot Do. https://www.talkio.ai/blog/i-used-chatgpt-voice-mode-for-language-practice-for-30-days-here-is-what-it-cannot-do
  • HelloTalk Blog. AI Conversation vs Real Human Practice. https://www.hellotalk.com/en/blog/ai-conversation-vs-real-human-language-practice
  • Albelihi, H., & Al-Ahdal, A. Overcoming Error Fossilization in Academic Writing. Asian-Pacific Journal of Second and Foreign Language Education, 2024. https://link.springer.com/article/10.1186/s40862-024-00303-y
  • Fujisawa, K., & Shintani, N. Comparative Effects of Direct Written Corrective Feedback and AI-Generated Reformulation. System, 2025. https://doi.org/10.1016/j.system.2025.103765
  • Which Is More Effective in Addressing Fossilized Pronunciation Errors: AI-Supported or Teacher Feedback? ResearchGate, 2025. https://www.researchgate.net/publication/395935803_Which_Is_More_Effective_in_Addressing_Fossilized_Pronunciation_Errors_AI-Supported_or_Teacher_Feedback
  • Nakai, S., & Shintani, N. From "Nativelike" to Practical: Comparing Human and AI Reformulation as Written Feedback. RELC Journal, 2026, т. 57, вып. 1, с. 48-68. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/00336882251397735
  • Park et al. AI Twin. CHI 2026. https://arxiv.org/abs/2601.11103
  • Fluency Illusion: A Review on Influence of ChatGPT in Classroom Settings. Information (MDPI), 2026. https://doi.org/10.3390/info17030299
  • Cambridge University Press & Assessment. Speak & Improve Corpus 2025 (~315 часов речи учеников A2-C1, часть с ручной разметкой). https://arxiv.org/pdf/2412.11986
  • Alvin Study Lab. How to Write Clear ChatGPT Prompts for English Speaking Practice. https://alvinstudylab.com/write-ai-prompts-for-english-speaking-practice/

Наталья Боброва, преподаватель английского, 26 лет опыта. Полная картина по переходу с B2 на C1, включая работу над точностью и подготовку к IELTS и Cambridge, за один заход. Воркбук «Everyday English Unlocked»: Unit 1 бесплатно, без воды. Получить его и читать больше разборов, как этот, можно в Telegram-канале «Английский без потолка».