Генеративный искусственный интеллект (GAI) предоставляет новые возможности для реформирования преподавания английского языка, однако его внедрение сопровождается устойчивыми практическими затруднениями. Цель статьи – на основе анализа научной литературы и теоретического моделирования системно описать трудности применения GAI в обучении английскому языку на четырех уровнях (технологическом, педагогическом, этико-институциональном и уровне развития преподавателя и обучающихся) и предложить интегрированную стратегию их преодоления. Показано, что ключевые проблемы связаны с ограничениями понимания контекста и точности обратной связи, зависимостью результатов от качества запросов, сложностями изменения профессиональной роли преподавателя и интеграции инструментов GAI в учебные программы, рисками академической недобросовестности и утечки данных, а также угрозой снижения самостоятельности, критического мышления и качества живого взаимодействия. В качестве решения предлагается четырехконтурная модель оптимизации технологии – педагогика – этика – развитие, включающая повышение AI-грамотности и навыков формулирования запросов, перестройку учебных сценариев и оценивания, разработку этических регламентов и механизмов защиты данных, а также поддержку профессионального роста преподавателей и развитие субъектности студентов. Полученные выводы могут быть использованы при проектировании курсов, разработке локальных нормативных документов и организации повышения квалификации педагогов.
Generative artificial intelligence (GAI) offers new opportunities to reform English language teaching by accelerating lesson preparation, supporting personalized learning, and expanding feedback and assessment practices. However, classroom implementation reveals persistent practical challenges. This paper aims to systematize these challenges across four levels – technological, pedagogical, ethical-institutional, and learner/teacher development – and to propose an integrated optimization framework. The analysis shows that major obstacles include limited sensitivity to context and communicative intent, strong dependence of output quality on prompt formulation, difficulties in redefining the teacher’s role and embedding GAI into curricula, risks of academic misconduct and data privacy breaches, potential bias and unequal access, and the danger of reduced learner autonomy and critical thinking when GAI is used without clear boundaries. As a solution, the paper proposes a four-track optimization model – technology, pedagogy, ethics, and development – covering AI literacy and prompting skills, redesigned learning tasks and assessment with process evidence and protected components, transparent institutional rules for acceptable use and data protection, and targeted professional development for teachers alongside strategies to foster learner agency and reflective use of GAI.