سد فجوة المهارات: تقييم جاهزية المعلمين، ومحو الأمية الرقمية، والدعم المؤسسي لدمج الذكاء الاصطناعي في تدريس اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية
DOI:
https://doi.org/10.37375/foej.v5i1.3845Keywords:
الذكاء الاصطناعي, تدريس اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية, الثقافة الرقمية, الدعم المؤسسي, فجوة المهاراتAbstract
قد تكون لنتائج دمج أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل ChatGPT، في تدريس اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية، من أجل التعلم الشخصي، والتغذية الراجعة الفورية، وأتمته المهام الإدارية، أهمية بالغة، وقد بدأ المجال التعليمي بالفعل في إدراك ذلك. ينبغي أن يكون دمج هذه الأدوات في أساليب التدريس أسهل مما هو عليه الآن. تشير الدراسات إلى أن غالبية المعلمين الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي أكبر بكثير (76%). مقارنةً بنسبة المعلمين الذين يشعرون بأنهم مدربون تدريباً كافياً لاستخدام أساليب التدريس التي تتضمن أدوات الذكاء الاصطناعي (20%). تسعى دراستنا إلى سد هذه الفجوة من خلال تقييم مستوى إعداد المعلمين ومعرفتهم الرقمية فيما يتعلق بالتكامل الأخلاقي والعملي للذكاء الاصطناعي. وتخلص هذه الدراسة، من خلال مراجعة الأدبيات، إلى ضرورة تطوير المؤهلات المهنية والتدريب التربوي المرتبط بها لتقليل الآثار السلبية للذكاء الاصطناعي وجعله مرناً وفعالاً.
هناك متطلبات مؤسسية دنيا محددة يجب استيفاؤها لضمان تحقيق أقصى استفادة من نتائج وحدة التعلم المُطبقة، وتشمل هذه المتطلبات أطر حوكمة واضحة المعالم، والإنصاف الرقمي، وحماية خصوصية البيانات، والقدرات الأساسية للبرمجيات والأجهزة. تدعو هذه الورقة إلى منهج دراسي مُدعّم بالذكاء الاصطناعي في تدريس اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية، ولجعله مقبولاً، تُعدّ برامج التدريب المُركّزة، وسياسات الإنصاف التعليمي، ومنهجية التدريس المتوازنة المُدعّمة بالذكاء الاصطناعي من المتطلبات الدنيا
References
• Aktay, S., Seçkin, G., & Uzunoğlu, D. (2023). ChatGPT in education. Türk Akademik Yayınlar Dergisi (TAY J), 7(2), 378–406.
• Bonner, E., Lege, R., & Frazier, E. (2023). Large language model‑based artificial intelligence in the language classroom: Practical ideas for teaching. Teach Engl Technol, 23(1), 23–41.
• Chen, X., Zou, D., Xie, H., Cheng, G., & Liu, C. (2022). Two decades of artificial intelligence in education. Educ Technol Soc, 25(1), 28–47.
• Jeon, J., & Lee, S. (2023). Large language models in education: A focus on the complementary relationship between human teachers and ChatGPT. Educ Inf Technol.
• Kohnke, L., Moorhouse, B., & Zou, D. (2023b). Exploring generative artificial intelligence preparedness among university language instructors: A case study. Comput Educ Artif Intell, 5, 100156. (link unavailable)
• Laupichler, M. C., Aster, A., Schirch, J., & Raupach, T. (2022). Artificial intelligence literacy in higher and adult education: A scoping review. Comput Educ Artif Intell, 3, 100101.
• Mizumoto, A., & Eguchi, M. (2023). Exploring the potential of using an AI language model for automated essay scoring. Res Methods Appl Linguist, 2(2), 100050.
• Mohamed, A. (2023). Exploring the potential of an AI‑based chatbot (ChatGPT) in enhancing English as a foreign language (EFL) teaching: Perceptions of EFL faculty members. Educ Inf Technol.
• Ray, P. P., & Das, P. K. (2023). Charting the terrain of artificial intelligence: A multidimensional exploration of ethics, agency, and future directions. Philos Technol, 36, 40.
• Roe, J., Renandya, W. A., & Jacobs, G. M. (2023). A review of AI‑powered writing tools and their implications for academic integrity in the language classroom. J Engl Appl Linguist, 2(1), 3.
• Schmidt‑Fajlik, R. (2023). ChatGPT as a grammar checker for Japanese English language learners: A comparison with Grammarly and ProWritingAid. AsiaCALL Online J, 14(1), 105–119.
• Selwyn, N. (2022). The future of AI and education: Some cautionary notes. Eur J Educ, 57(4), 620–631.
• Zhai, C., & Wibowo, S. (2023). A systematic review on artificial intelligence dialogue systems for enhancing English as foreign language students’ interactional competence in the university. Comput Educ Artif Intell, 4, 100134.
• Yan, D. (2023). Impact of ChatGPT on learners in a L2 writing practicum: An exploratory investigation. Educ Inf Technol.
