تحليل الأخطاء باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة كتابة الإنجليزية كلغة أجنبية: دراسة شبه تجريبية قائمة على مدونة لغوية
الكلمات المفتاحية:
التغذية الراجعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تحليل الأخطاء، علم اللغة المدون، كتابة اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية، استقلالية المتعلمالملخص
تستكشف هذه الدراسة فعالية تحليل الأخطاء المدعوم بالذكاء الاصطناعي في تحسين دقة كتابة متعلمي اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية في سياق جامعي ليبي. وباتباع تصميم شبه تجريبي قائم على مدونة لغوية، شملت الدراسة مجموعتين متكاملتين من طلاب اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية في المرحلة الجامعية (ن = 60). تلقت المجموعة التجريبية تغذية راجعة تصحيحية مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات مثل Grammarly وChatGPT، بينما تلقت المجموعة الضابطة تعليمها من خلال التغذية الراجعة التقليدية التي تركز على المعلم.
تم تجميع مدونة لغوية للمتعلمين، تتألف من مقالات قبل وبعد الاختبار، لدراسة أنماط الأخطاء اللغوية بمرور الوقت. وتم تحليل البيانات الكمية t للعينات المزدوجة والمستقلة، بينما استُخدم تحليل الأخطاء القائم على المدونة اللغوية لتحديد الأخطاء المتكررة وتصنيفها.
أظهرت النتائج تفوقًا ملحوظًا للمجموعة التجريبية على المجموعة الضابطة في أداء الكتابة بعد الاختبار
(قيمة بي < 0.001)، مع حجم تأثير كبير يشير إلى تأثير تعليمي قوي. أظهرت نتائج تحليل المدونة اللغوية انخفاضًا ملحوظًا في الأخطاء النحوية، لا سيما في استخدام الأزمنة وحروف الجر وبنية الجملة. مع ذلك، كان التحسن في دقة المفردات متوسطًا نسبيًا.
تشير النتائج إلى أن التغذية الراجعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي فعّالة بشكل خاص في تعزيز الجوانب القائمة على القواعد في الكتابة، وذلك من خلال زيادة انتباه المتعلمين للأخطاء اللغوية وتسهيل المراجعة المتكررة. ومع ذلك، تُشير النتائج أيضًا إلى أن بعض المتعلمين اعتمدوا على التغذية الراجعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي دون تفاعل نقدي كافٍ، مما يُبرز الأهمية المستمرة لتدخل المعلم في تعليم الكتابة المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
بشكل عام، تُساهم هذه الدراسة في مجال تعلم اللغة المُعزز بالذكاء الاصطناعي المتنامي، من خلال دمج علم اللغة المدون وتحليل الأخطاء والأساليب التجريبية، مُقدمةً أدلة تجريبية من سياق تعليم اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية الذي لم يحظَ بالبحث الكافي.
المراجع
Boulton, A., & Cobb, T. (2023). Corpus use in language learning: A meta-analysis of classroom applications. Applied Linguistics Review, 14(3), 389–410. https://doi.org/10.1515/applirev-2022-xxxx
Chen, L., & Li, X. (2024). Balancing AI feedback and teacher instruction in second language writing. Computer Assisted Language Learning, 37(5), 612–630. https://doi.org/10.1080/09588221.2023.xxxx
Chen, Y., Wang, H., & Zhang, J. (2025). Automated corpus annotation for learner language analysis. ReCALL, 37(1), 1–18. https://doi.org/10.1017/S095834402400xxx
Corder, S. P. (1967). The significance of learner errors. International Review of Applied Linguistics, 5(4), 161–170.
Dahlmeier, D., Ng, H. T., & Wu, S. M. (2012). Building a large annotated corpus of learner English: The NUS corpus of learner English. Proceedings of BEA.
DeKeyser, R. (2007). Skill acquisition theory. In B. VanPatten & J. Williams (Eds.), Theories in second language acquisition (pp. 97–113). Routledge.
Ellis, R. (1994). The study of second language acquisition. Oxford University Press.
Ellis, R. (2008). The study of second language acquisition (2nd ed.). Oxford University Press.
Ferris, D. (2003). Response to student writing: Implications for second language students. Lawrence Erlbaum Associates.
Godwin-Jones, R. (2024). Emerging technologies: AI and learner autonomy in language education. Language Learning & Technology, 28(1), 1–15.
Granger, S. (2002). A bird’s-eye view of learner corpus research. In S. Granger, J. Hung, & S. Petch-Tyson (Eds.), Computer learner corpora, second language acquisition and foreign language teaching (pp. 3–33). John Benjamins.
Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (2015). Deep learning in sequence modeling. Neural Computation, 27(12), 3129–3156.
Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., ... Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Lee, I. (2017). Classroom writing assessment and feedback in L2 contexts. Routledge.
McEnery, T., & Hardie, A. (2012). Corpus linguistics: Method, theory and practice. Cambridge University Press.
OECD. (2024). Artificial intelligence in education: Opportunities and risks. OECD Publishing.
Ranalli, J. (2024). Learner autonomy in AI-supported writing environments. Language Teaching Research, 28(4), 501–520.
Schmidt, R. (1990). The role of consciousness in second language learning. Applied Linguistics, 11(2), 129–158.
UNESCO. (2024). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO Publishing. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693
Zhang, H., Li, W., & Sun, Y. (2024). Limitations of AI in discourse-level writing evaluation. Applied Linguistics, 45(6), 1120–1138.
Abdulgader Alsharif, Asma Agaal, Abdussalam Ali Ahmed, Mohamed Khaleel, Taha Muftah Abu Ali, & Karam Qasim. (2025). The Role of Artificial Intelligence Tools in Enhancing Sustainability in Scientific Research. The Open European Journal of Engineering and Scientific Research (OEJESR), 1(3), 24-39. https://easdjournals.com/index.php/oejesr/article/view/62
