| المستخلص: |
مع نمو الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر تطورا، هناك إمكانية كبيرة في تأثيره على مجال تدريس اللغة الإنجليزية كلغة ثانية. الغرض من هذه الورقة هو مساعدة الباحثين في التعليم وصانعي السياسات في الأوساط الأكاديمية والحكومية في اكتساب فهم أعمق لفوائد وقيود تنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال تدريس اللغة الإنجليزية.... تبدأ الورقة بتقديم لمحة عامة عن الذكاء الاصطناعي ثم تتوسع في التعاريف والخصائص المميزة لمختلف تطبيقات الذكاء الاصطناعي تسهل هذه المعلومات استكشاف الآثار المحتملة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مجال تدريس اللغة الإنجليزية والتنبؤ بها من حيث التحيزات والأساليب التعليمية وتقييم التدريس والكفاءة التكنولوجية وتقييم اللغة. على الرغم من أن البعض قد يعتقد أن الذكاء الاصطناعي المعلمين قد يسرع الاتجاه نحو التعلم بدون معلم، إلا أنه من المعروف إن عملية تعلم اللغة، التي تهدف إلى تحسين الطلاقة، تتأثر بالعوامل الاجتماعية المعرفية التي تنطوي على التفاعل بين العمليات الإدراكية منخفضة المستوى والمعرفة عالية المستوى والمعرفة الاستراتيجية. تمكن هذه المكونات المتعلمين من فهم مصادر المعلومات، وفهم سياق المحادثة، وإنشاء وتقييم الخطط المعجمية والنحوية، ومراقبة وتصحيح مخرجات اللغة لتكون مفهومة للأخرين. الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تصحيح الأخطاء المعجمية والنحوية وإنشاء محادثات آلية. ومع ذلك، فإن المحادثات التي ينتجها الذكاء الاصطناعي محدودة بالحالة الراهنة للتكنولوجيا، توفر فوائد في نطاق التصميم المسبق وكذالك محكومة بطبيعتها الثابتة...
As artificial intelligence (AI) grows more advanced, there is potential for its use in English teaching as a second language (TESL). The purpose of this paper is to aid scholars in education and policymakers in academia and government in gaining a deeper understanding of the benefits and limitations of implementing AI in TESL. The paper begins by offering an overview of AI and then elaborates on the definitions and distinctive characteristics of various AI applications. This information facilitates the exploration and prediction of the potential impacts of utilizing AI in TESL in terms of biases, educational methods, assessment of teaching, technological proficiency, language evaluation, and speech interfaces. Although some might believe that AI tutors could potentially accelerate the trend towards teacherless learning,it is argued that the language learning process, aimed at improving fluency, is influenced by socio-cognitive factors that involve the interaction between low-level perceptual operations, high-level cognitive knowledge, and strategic knowledge. These components enable learners to comprehend information sources, grasp the context of a conversation, create and assess lexical and syntactic plans, and monitor and rectify language output to be understandable to others. AI has the ability to correct lexical and syntactic errors and generate automated conversations. However, AI conversations are limited by the current state of technology, offering benefits within its predetermined design structure while also being restricted by its fixed nature.
|
