تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > A Linguistically Developed Pro...>الوصف

A Linguistically Developed Prompt Engineering Parameters Model for Enhancing AI’s Generation of Customized ESL Reading Texts

العنوان بلغة أخرى: نموذج معايير لهندسة الاستعلامات مطور لغوياً لتعزيز توليد الذكاء الاصطناعي لنصوص القراءة المخصصة في مجال تعليم اللغة الإنجليزية كلغة ثانية
المصدر: مجلة كلية التربية
الناشر: جامعة الإسكندرية - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: حجازي، هبة الله محمود محمد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Hegazy, Hebatollah M. M.
المجلد/العدد: مج34, ع3
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: يوليو
الصفحات: 501 - 566
ISSN: 1110-3922
رقم MD: 1546603
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
تكنولوجيا المعلومات | الذكاء الاصطناعي | العملية التعليمية | اللغة الإنجليزية
كلمات المؤلف المفتاحية:
هندسة الاستعلامات | النماذج اللغوية الكبيرة | الذكاء الاصطناعي التوليدي | النحو التوليدي التحويلي | اللغويات الوظيفية النظامية | الإنجليزيات العالمية | نصوص قراءة مخصصة في مجال تعلم اللغة الإنجليزية كلغة ثانية | Prompt Engineering | Large Language Models | Generative AI | Transformational Generative Grammar | Systemic Functional Linguistics | Global Englishes | Customized ESL Reading Materials
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: لقد أتاحت التطورات السريعة في مجال الذكاء الاصطناعي AI، وخاصة في مجال النماذج اللغوية الكبيرة LLMS، إمكانيات جديدة للتعلم الشخصي في مجال التعليم، وخاصة في مجال تعليم اللغة الإنجليزية كلغة ثانية ESL. وتستكشف هذه الدراسة إمكانات دمج هندسة الاستعلامات مع النظريات اللغوية لتحسين قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على توليد نصوص قراءة مخصصة في مجال تعلم اللغة الإنجليزية كلغة ثانية. تهدف الدراسة إلى تطوير وتقييم نموذج معرف مسبقا لمعايير هندسة الاستعلامات بإمكانه أن يوجه النماذج اللغوية الكبيرة لإنتاج نصوص دقيقة لغويا وسليمة من الناحية التربوية، وتلبي الاحتياجات المتنوعة لطلاب اللغة الإنجليزية كلغة ثانية. ومن خلال تبسيط هندسة الاستعلامات من خلال نموذج معرف مسبقا، تسعى الدراسة إلى تعزيز إمكانية استخدام المعلمين لتقنيات الذكاء الاصطناعي، بغض النظر عن مستوى خبرتهم. أما بالنسبة للإطار النظري، فقد تم تطوير نموذج شامل المعايير الاستعلامات، يدمج عناصر من ثلاث نظريات لغوية بارزة وهي: النحو التوليدي التحويلي TGG، واللغويات الوظيفية النظامية SFL، والإنجليزيات العالمية GEs، مع تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال المبادئ الأساسية لهندسة الاستعلامات. وتستخدم الدراسة منهجية مختلطة تجمع بين التحليل الكمي والكيفي للبيانات لتقييم فعالية النموذج. وتتضمن البيانات ستة نصوص قراءة مختلفة لطلاب اللغة الإنجليزية كلغة ثانية تستهدف مستويات لغوية مختلفة من الإطار المرجعي الأوروبي الموحد للغات CEFR وتغطي أنماطا مختلفة من النصوص، وقد تم توليد هذه النصوص بواسطة "مايكروسوفت كوبايلوت" Microsoft Copilot، وهو روبوت دردشة مدعوم بتقنيات النماذج اللغوية الكبيرة المتقدمة. وقد كشفت نتائج تحليل درجة سهولة قراءة النصوص المولدة، باستخدام مزيج من ثلاث مقاييس، إلى جانب التحليل الكيفي المفصل لكل نص، عن توافق عام بين النصوص المولدة ومستويات اللغة الخاصة بالإطار المرجعي الأوروبي الموحد للغات، والتزامها بمبادئ النظريات اللغوية المستخدمة، مما يدل على قدرة الذكاء الاصطناعي على تكييف تعقيد اللغة وفقا للمعايير المحددة، وعلى دمجه الفعال للخصائص اللغوية والعناصر الأسلوبية والأمثلة الحساسة ثقافيا المطلوبة في الاستعلامات المصممة. وهذا بدوره يظهر قدرة النموذج المطور لغوياً على إنتاج نصوص دقيقة لغويا وذات صلة وظيفيا وملائمة ثقافيا، وبالتالي إمكاناته في إثراء تدريس اللغة الإنجليزية كلغة ثانية، ويساهم أيضا في دعم دمج قوة الذكاء الاصطناعي مع رؤى النظريات اللغوية لمساعدة المعلمين في إنشاء تجارب تعليمية مخصصة ومثيرة للاهتمام وذات صلة ثقافيًا لطلاب اللغة الإنجليزية كلغة ثانية حول العالم.

The quick progression of artificial intelligence (AI), especially Large Language Models (LLMs) now offers unprecedented opportunities for creating personalized learning experiences in the education field, as in the field of teaching English as a Second Language (ESL). The present study investigates the integration of prompt engineering with linguistic theories as a means of guiding LLMs to produce customized ESL reading material that is both linguistically accurate and pedagogically sound, addressing the diverse needs of ESL learners via building a linguistically-informed and user-friendly model of prompt parameters. Through such model, the study seeks to benefit educators regardless of them being experienced enough in prompt engineering and generative AI. The theoretical framework of this study is based on developing a comprehensive model of prompt engineering that integrates elements from three well-known linguistic theories: Transformational Generative Grammar, Systemic Functional Linguistics, and Global Englishes, along with basic prompt engineering elements. Using a mixed-method approach of quantitative and qualitative analysis, the study evaluates the effectiveness of this model. To test the model, six reading texts at different levels of the Common European Framework of Reference for language proficiency (CEFR) are generated by an LLM chatbot named Microsoft Copilot. These texts serve a variety of purposes and are of different genres. The readability scores of the generated texts are analysed using a combination of three metrics. Alongside this, a detailed qualitative analysis of each text is also undertaken. Together, these have revealed a general alignment between the texts and the targeted CEFR levels as well as their adherence to elements of the employed linguistic theories as requested in the devised prompt for each generated text. This demonstrates the developed model's efficiency in enhancing the AI's ability to produce reading material that is responsive to the diverse language levels and needs of the ESL learners, hence contributing to both creating more suitable learning experiences within ESL pedagogy and endorsing the integration of generative AI with linguistic theories to help teachers satisfy such needs.
ISSN: 1110-3922

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.