تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > بحث>مقارنة تقنية التصحيح الآلي في...>الوصف

مقارنة تقنية التصحيح الآلي في التعبير الكتابي في اختبارات اللغة العربية لغة ثانية

المصدر: مجلة كلية دار العلوم
الناشر: جامعة القاهرة - كلية دار العلوم
المؤلف الرئيسي: الصغير، منى علي (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الدامغ، خالد بن عبدالعزيز (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع152
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2024
التاريخ الهجري: 1446
الشهر: سبتمبر
الصفحات: 891 - 918
ISSN: 1110-581X
رقم MD: 1543882
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: AraBase
مواضيع:
الذكاء الصناعي | التعبير الكتابي | القواعد النحوية | معالجة اللغة | التصحيح الإلكتروني
كلمات المؤلف المفتاحية:
التصحيح الآلي | معالجة اللغات الطبيعية | التحليل الإملائي والأسلوبي | الذكاء الاصطناعي في الاختبارات | Automated Correction | Arabic Language | BERT | ChatGPT | Natural Language Processing "NLP" | Artificial Intelligence | Text Evaluation
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

3

حفظ في:
المستخلص: هذا البحث يهدف إلى مقارنة أداء أداتي BERT وChatGPT في معالجة النصوص العربية، مع التركيز على التحديات الأسلوبية والإملائية. تعتبر المقارنات المباشرة بين هذه الأدوات في سياق اللغة العربية نادرة، مما يجعل هذه الدراسة مهمة لسد هذه الفجوة. تم استخدام عينة من 40 نصًا عربيًا لتحليل أداء الأداتين، حيث أظهرت النتائج أن BERT تتفوق في معالجة السياقات النحوية والإملائية بفضل قدرتها على التحليل العميق للنصوص، بينما تبرز ChatGPT في السرعة والفعالية، مما يجعلها مثالية للاستجابات السريعة. بالإضافة إلى ذلك، تم تحليل البيانات باستخدام الأداتين ونتائج التحليل الإحصائي تم إجراؤها عبر لغة البرمجة Python. تؤكد الدراسة على أهمية تطوير قواعد بيانات تدريبية شاملة لتحسين الأداء العام لأدوات التصحيح الآلي، وتوجيه المطورين والمعلمين نحو اختيار الأداة الأكثر ملاءمة لاحتياجاتهم. بناءً على النتائج، توصي الدراسة باستخدام BERT في المؤسسات التي تتطلب دقة لغوية عالية، بينما يمكن للتطبيقات التي تتطلب ديناميكية عالية الاستفادة بشكل أكبر من ChatGPT.

This study compares the performance of two advanced automated correction tools, BERT and ChatGPT, in handling Arabic texts. It addresses the gap in previous research that rarely offers direct comparisons between these technologies, especially for Arabic. Using a sample of 40 texts from Arabic language learners in Saudi Arabia, the study evaluates the effectiveness, consistency, and error-handling capabilities of both tools. Results show that BERT excels in understanding grammatical and spelling contexts due to its deep text analysis, making it highly accurate for linguistic complexities. ChatGPT, however, demonstrates superior speed and effectiveness, suitable for applications requiring immediate interaction. The study highlights the need for comprehensive and diverse training datasets to improve tool performance. It recommends BERT for institutions needing high linguistic accuracy, while ChatGPT is better for applications needing quick responses.
ISSN: 1110-581X

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.