Algorithms for performing interpreting exercises in the Chinese-Russian language pair using artificial intelligence technologies

Abstract

The article is devoted to the theoretical substantiation and practical application of artificial intelligence (AI) in the training of interpreters for the Chinese-Russian language pair. The research aims to develop and describe algorithms for exercises using AI technologies within the framework of interpreter training. The article examines the theoretical basis and practical application of AI technologies in interpreting instruction and analyzes the functionality of neural networks in solving educational tasks. The scientific novelty of the study lies in the proposed classification of interpreting exercise types and the algorithms for their execution, illustrated with specific examples involving AI; furthermore, criteria for selecting applications were formulated, and a list of platforms available to users was identified. The study established that artificial intelligence is an effective and convenient system for conducting interpreting training exercises, helping to facilitate and streamline the learning process.

Research materials

1. Магистерская программа «Искусственный интеллект» // Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 2024. https://www.hse.ru/ma/mlds/
2. Факультет искусственного интеллекта МГУ. 2025. https://www.ai.msu.ru/#about
3. Caiwei Chen. Chinese universities wants students to use more AI, not less. 2025. https://www.technologyreview.com/2025/07/28/1120747/chinese-universities-ai-use/

References

1. Аликина Е. В. Эволюция ролей устного переводчика в современном мире // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Проблемы языкознания и педагогики. 2010. № 4.
2. Васильева В. Э., Мичева И. А. Некоторые сложности при обучении студентов факультетов иностранных языков устному переводу с английского языка // Мир науки, культуры и образования. 2022. № 6 (97).
3. Вацковская И. С. Этапы процесса устного последовательного перевода // Мир науки, культуры и образования. 2016. № 2 (57).
4. Дадыко А. В. Устный перевод онлайн: особенности и трудности // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Гуманитарные науки. 2024. № 5 (886).
5. Дроздов Д. А. Применение искусственного интеллекта при составлении УМК для студентов уровня бакалавриат (направление «лингвистика») // Современная высшая школа: инновационный аспект. 2024. № 3 (65).
6. Железнякова О. В. Комплекс упражнений для обучения студентов старших курсов языкового вуза устному последовательному переводу // Веснік Веснік Мазырскага дзяржаўнага педагагічнага ўніверсітэта імя И. П. Шамякіна. 2013. № 1 (38).
7. Железнякова О. В. Характеристика комплекса упражнений для обучения устной переводческой деятельности на старших курсах языкового вуза // Наука и социум: материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Новосибирск, 14-15 мая 2017 г.). Новосибирск: Сибирский институт практической психологии, педагогики и социальной работы, 2017. № 2.
8. Коваленко М. П., Серова Т. С. Типология упражнений в переводческом аудировании с учетом его специфических характеристик при обучении устному последовательному переводу // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Проблемы языкознания и педагогики. 2019. № 3.
9. Малик Н. Е. Методика работы с субтитрами в комплексном обучении иностранному языку // Многоязычие в образовательном пространстве. 2010. № 2.
10. Новикова Э. Ю., Хайрова С. Р. Дидактическая модель обучения устному переводу // Artium Magister. 2007. № 10.
11. Похолков Ю. П., Горянова Л. Н. Языковая среда: от понятия к принципам создания // Высшее образование в России. 2022. № 7.
12. Сулейбанова М. У., Гадаборшева З. И. Искусственный интеллект в образовательном процессе вуза: возможности и этические риски // Журнал прикладных исследований. 2026. Спецвыпуск.
13. Уланова Е. Э. Компетенции устного переводчика // Филология и человек. 2021. № 1.

Author information

About this article

Publication history

• Received: December 16, 2025.
• Published: February 27, 2026.

Keywords

• устный перевод
• искусственный интеллект в преподавании
• классификация упражнений
• функционал нейросетей
• алгоритмы выполнения упражнений
• interpreting
• artificial intelligence in teaching
• classification of exercises
• functionality of neural networks
• exercise execution algorithms

Copyright

© 2026 The Author(s)
© 2026 Gramota Publishing, LLC

User license

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)