Generative AI in Language Instruction: Personalization, Practice, and Proficiency. A Pedagogy-First Framework: الذكاء الاصطناعي التوليدي في تدريس اللغات: التخصيص والممارسة وإتقان اللغة. إطار عمل يركز على التربية

يوسف  عطيه

doi:10.33705/1111-019-001-002

المؤلفون

يوسف عطيه جامعة بلومينكتون، إنديانا، الولايات المتحدة الأمريكية

DOI:

https://doi.org/10.33705/1111-019-001-002

الكلمات المفتاحية:

الذكاء الاصطناعي التوليدي، تعليم اللغة، التخصيص، الممارسة، الكفاءة، اللغة العربية، تدخل المعلم، الوكالة الموزعة، ACTFL، ILR، التحيز الثقافي، اللغات الأقل شيوعًا

الملخص

دخل الذكاء الاصطناعي التوليدي مجال تعليم اللغات بسرعة غير مسبوقة، لكنّ أبعاده التربوية لا تزال غير محددة. ولفهم القيمة التعليمية للذكاء الاصطناعي التوليدي في تدريس اللغات؛ يرى المقال أن أفضل طريقة لذلك تتجلى من خلال ثلاثة عناصر مترابطة: التخصيص، والممارسة، والكفاءة. يشير التخصيص إلى القدرة على توليد مدخلات متنوعة، ودعامات تعليمية، وردود فعل على نطاق لا يستطيع عمل المعلم وحده عادةً أن يواكبه. وتشير الممارسة إلى توسيع فرص المحادثة والكتابة والمراجع. أما الكفاءة فتشير إلى الحاجة إلى ربط المهام المدعومة بالذكاء الاصطناعي بمعايير معترف بها لتحسين التواصل بدلاً من الطلاقة السطحية لمخرجات الآلة. يطور البحث هذه الالتزامات من خلال منظور يركز على التربية أولاً حيث ينشأ التعلم من التفاعل بين المتعلم والمعلم والآلة، لكن يظل المعلم هو المصمم الرئيسي والمنسق والمقيم لبيئة التعلّم. وتُستخدم اللغة العربية في هذا المقال كله كاختبار للتحمّل وليس كمثال جانبي. وباعتبارها لغة أقل شيوعًا في التدريس لكنها ذات أهمية استراتيجية، وتكشف اللغة العربية عن محدودية النماذج الحالية: التغطية اللهجية غير المتكافئة، والتحيز الثقافي، وتعقيد ثنائية اللغة، وقلة الأدلة على الآثار طويلة المدى في الفصول الدراسية.

يخلص المقال إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يوفر إمكانيات حقيقية لتعلم اللغة، ولكن فقط في ظل ظروف يتوسط فيها المعلم لحماية الأصالة، وكفاءة المتعلم، وصحة التقييم، والسلامة الثقافية.

المراجع

1. American Council on the Teaching of Foreign Languages. (2012). ACTFL proficiency guidelines 2012. Alexandria, VA: Author. https://www.actfl.org/educator-resources/actfl-proficiency-guidelines

2. Barrot, J. S. (2023). Using ChatGPT for second language writing: Pitfalls and potentials. Assessing Writing, 57, 100745. https://doi.org/10.1016/j.asw.2023.100745

3. Chen, X., Zou, D., Cheng, G., & Xie, H. (2021). Artificial intelligence-assisted personalized language learning: Systematic review and co-citation analysis. In 2021 IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT) (pp. 241-245). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICALT52272.2021.00079

4. Chiu, T. K. F. (2024). The impact of generative AI (GenAI) on practices, policies and research direction in education: A case of ChatGPT and Midjourney. Interactive Learning Environments, 32(10), 6187-6203. https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2253861

5. Dai, D. W., Suzuki, S., & Chen, G. (2025). Generative AI for professional communication training in intercultural contexts: Where are we now and where are we heading? Applied Linguistics Review, 16(2), 763-774. https://doi.org/10.1515/applirev-2024-0184

6. Godwin-Jones, R. (2022). Partnering with AI: Intelligent writing assistance and instructed language learning. Language Learning & Technology, 26(2), 5-24. https://doi.org/10125/73474

7. Godwin-Jones, R. (2024). Distributed agency in language learning and teaching through generative AI. Language Learning & Technology, 28(2), 5-31. https://doi.org/10125/73570

8. Interagency Language Roundtable. (n.d.). ILR skill level descriptions. https://www.govtilr.org/Skills/ILRscale2.htm

9. Khondaker, M. T. I., Waheed, A., Nagoudi, E. M. B., & Abdul-Mageed, M. (2023). GPTAraEval: A comprehensive evaluation of ChatGPT on Arabic NLP. In H. Bouamor, J. Pino, & K. Bali (Eds.), Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 220-247). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2023.emnlp-main.16

10. Kohnke, L., Moorhouse, B. L., & Zou, D. (2023). ChatGPT for language teaching and learning. RELC Journal, 54(2), 537-550. https://doi.org/10.1177/00336882231162868

11. Li, M., Wang, Y., & Yang, X. (2025). Can generative AI chatbots promote second language acquisition? A meta-analysis. Journal of Computer Assisted Learning, 41(4), e70060. https://doi.org/10.1111/jcal.70060

12. Lusin, N., Peterson, T., Sulewski, C., & Zafer, R. (2023). Enrollments in languages other than English in United States institutions of higher education, Fall 2021. Modern Language Association. https://www.mla.org/content/download/191324/file/Enrollments-in-Languages-Other-Than-English-in-US-Institutions-of-Higher-Education-Fall-2021.pdf

13. Lyu, B., Lai, C., & Guo, J. (2025). Effectiveness of chatbots in improving language learning: A meta-analysis of comparative studies. International Journal of Applied Linguistics, 35(2), 834-851. https://doi.org/10.1111/ijal.12668

14. Naous, T., Ryan, M. J., Ritter, A., & Xu, W. (2024). Having beer after prayer? Measuring cultural bias in large language models. In L.-W. Ku, A. Martins, & V. Srikumar (Eds.), Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) (pp. 16366-16393). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2024.acl-long.862

15. Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041

16. Tseng, W., & Warschauer, M. (2023). AI-writing tools in education: If you can't beat them, join them. Journal of China Computer-Assisted Language Learning, 3(2), 258-262. https://doi.org/10.1515/jccall-2023-0008

17. Yan, D. (2023). Impact of ChatGPT on learners in an L2 writing practicum: An exploratory investigation. Education and Information Technologies, 28, 13943-13967. https://doi.org/10.1007/s10639-023-11742-4