В современной лингводидактике возрастает интерес к интеграции технологий искусственного интеллекта в процесс освоения грамматического строя китайского языка, отличающегося изолирующей типологией, высокой контекстной зависимостью и отсутствием морфологических маркеров, что обусловливает особые когнитивные трудности для обучающихся из индоевропейской языковой среды. Анализ возможностей машинного обучения, обработки естественного языка, генеративных моделей и адаптивных систем демонстрирует их потенциал в создании персонализированных траекторий, автоматической диагностике ошибок и моделировании коммуникативных контекстов, однако эффективность таких инструментов существенно варьируется в зависимости от характера грамматических явлений. Для конструкций с четкой формализацией, таких как порядок слов и система счетных слов, точность распознавания ошибок приближается к экспертной (соответственно 89,6% и 91,4%), тогда как аспектуальные частицы и результативные комплементы вызывают значительные затруднения алгоритмов (74,2% и 78,9%), поскольку их употребление определяется прагматическими, дискурсивными и культурно обусловленными факторами, выходящими за пределы чисто синтаксического анализа. Экспериментальное сопоставление результатов обучения в группах с применением интеллектуальных платформ и в контрольных группах выявляет статистически значимое преимущество первых, выражающееся в приросте грамматической компетенции на 17,6 балла против 9,4 балла, с наибольшим эффектом именно в областях высокой алгоритмической надежности. Установлена нелинейная, перевернутая U-образная зависимость между интенсивностью взаимодействия с искусственным интеллектом и учебными достижениями: оптимальный диапазон составляет 40-80 обращений за семестр, обеспечивающий максимальные показатели, в то время как чрезмерная частота приводит к снижению самостоятельности грамматического мышления, напоминающему эффект зависимости от внешних подсказок. Различные категории инструментов – системы автоматической проверки, адаптивные тренажеры и разговорные интерфейсы – проявляют выраженную функциональную специализацию, демонстрируя наивысшую результативность соответственно в распознавании формальных нарушений, закреплении конструкций средней сложности и развитии продуктивных навыков в контекстном диалоге. Полученные данные подчеркивают, что искусственный интеллект занимает четко очерченную нишу, способствуя перераспределению педагогической нагрузки: автоматизация рутинных операций диагностики и тренировки высвобождает ресурсы для углубленной работы над прагматическими аспектами грамматики, требующими живого взаимодействия. Эффективная интеграция предполагает методически осознанное комбинирование инструментов, критическое отношение обучающихся к машинным рекомендациям и специальную подготовку преподавателей, ориентированную на дидактическое сопровождение технологических средств. Таким образом, рассмотрение перспектив применения искусственного интеллекта позволяет определить реальные границы и условия его продуктивного использования в методике преподавания китайской грамматики, открывая направления для дальнейшего совершенствования образовательных технологий в условиях растущей глобальной востребованности китайского языка.