مقالة بحثية

تحسين مطالبات DeepSeek لتعليم الكتابة باللغة الإنجليزية عبر الثقافات: دراسة تطبيقية للكفاءة الانتقالية

50 مشاهدة

⸱

DOI:

10.3791/71662

⸱

أغسطس 25, 2026

1Ningbo City College of Vocational Technology

في هذه المقالة

ملخص

تطوّر هذه الدراسة إطار عمل لتحسين المطالبات الطبقية استناداً إلى DeepSeek لتعزيز كفاءة نقل الكتابة باللغة الإنجليزية في السياقات عبر الثقافية. ومن خلال سلسلة مطالبات مكونة من ثلاث مراحل وتجربة شبه تجريبية شملت 60 طالباً من تخصص اللغة الإنجليزية، أظهرت النتائج تحسناً ملحوظاً في المجموعة التجريبية مقارنة بالمجموعة الضابطة.

الملخص

لمعالجة القصور في تعليم الكتابة باللغة الإنجليزية التقليدي الذي يهمل التنمية المنهجية لنقل اللغة، وفشل أطر التلقين (prompt frameworks) الحالية في ملاءمة التدريس الصفي، تقوم هذه الدراسة ببناء نظام تدريب هرمي للنقل يعتمد على نموذج DeepSeek يغطي أربعة مستويات متدرجة من المهام: الجملة، والفقرة، والخطاب، والثقافة، مع تعريف جميع المهام في شكل ثلاثي. وقد تم إنشاء مكتبة مهام خماسية الأبعاد تغطي النحو، والبنية، والثقافة، والسجل اللغوي، والمنطق، كما يتم توليد تلقينات مستهدفة تلقائياً من مسودات الكتابة الفعلية للطلاب. وبالتكامل مع بنية "خليط الخبراء" (MoE) الخاصة بالنموذج، تم تطوير سلسلة تلقينات متداخلة لتقسيم التكاليف المعقدة إلى ثلاث مراحل متسلسلة: إعادة التنظيم الدلالي، والمراجعة اللغوية، والتكيف الثقافي. ومن خلال اعتماد تصميم شبه تجريبي، استقطبت هذه الدراسة 60 طالباً من تخصص اللغة الإنجليزية في السنة الثانية من إحدى الجامعات، وتم توزيعهم على مجموعة تجريبية ومجموعة ضابطة تضم كل منهما 30 طالباً لمدة ثلاثة أسابيع من التدخل المرحلي عبر ثلاث جولات تدريبية. وكشفت نتائج ما بعد التجربة أن درجة النقل الثقافي للمجموعة التجريبية ارتفعت من 2.8 إلى 4.5، مقارنة بزيادة طفيفة قدرها 0.3 في المجموعة الضابطة؛ كما تحسن متوسط الدرجة التي قيمها المعلم من 59.1 إلى 74.4، مقارنة بزيادة المجموعة الضابطة من 60.1 إلى 64.9. وتجاوزت معظم معاملات الارتباط بين تقييم الذكاء الاصطناعي وتقييم المعلم 0.8، ووافق أكثر من 90% من المشاركين على وظائف إعادة الصياغة والتحسين الهيكلي بواسطة الذكاء الاصطناعي. ونظراً لصغر حجم العينة في هذه التجربة، فإن نهج التحسين هذا يعد قابلاً للتنفيذ في فصول كتابة اللغة الإنجليزية الجامعية.

المقدمة

في تدريس الكتابة باللغة الإنجليزية في سياق متعدد الثقافات، غالبًا ما يواجه متعلمو اللغة الإنجليزية غير الناطقين بها تحدي عدم كفاية القدرة على النقل أثناء انتقالهم من المعرفة اللغوية إلى التطبيق العملي1,2. وعلى الرغم من امتلاك الطلاب لأساس معين في القواعد والمفردات، إلا أنهم يجدون صعوبة في تحويل أنماط الجمل والبنى والتعبيرات الثقافية بفعالية إلى كتابة فعلية، مما يؤدي إلى مخرجات لغوية نمطية وتفكير محدود، وهو ما يؤثر بدوره على الجودة الشاملة للكتابة3. بالإضافة إلى ذلك، تزيد الاختلافات الثقافية في بنية اللغة والتنظيم المنطقي والمعايير التداولية من تعقيد عملية النقل في الكتابة4. وفي السنوات الأخيرة، قدمت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) دعمًا تقنيًا جديدًا لتدريس الكتابة5. وقد أظهرت أدوات الكتابة الذكية، مثل DeepSeek، قدرات قوية في توليد اللغة وإعادة صياغتها. ومع ذلك، فإن استخدامها في الممارسة التدريسية يقتصر في الغالب على التصحيح اللغوي السطحي، ولم يتم دمجها بعمق بعد في العملية التدريسية التي تركز على تنمية القدرة على النقل؛ إذ تفتقر هذه الأدوات إلى التوجه نحو الأهداف التعليمية والقدرة على التحكم في سلوك التوليد6,7. كما أن تطبيقات الكتابة المدعومة بالذكاء الاصطناعي السائدة تحصر وظائفها في الغالب في التصحيح السطحي للأخطاء القواعدية بدلاً من استهداف تنمية كفاءة النقل المنهجية، مما يؤدي إلى ضعف التحكم التعليمي في مخرجات النماذج.

تنقسم الأبحاث الحالية حول المساعدة في الكتابة لمتعلمي اللغة الإنجليزية كلغة ثانية (ESL) إلى ثلاث فئات رئيسية: التغذية الراجعة التقليدية الموجهة بالمطالبات، وتدخلات تحسين النصوص العامة بواسطة الذكاء الاصطناعي، والتدريب على النقل المتمحور حول الجهد اليدوي. أولاً، تعطي أبحاث هندسة المطالبات العامة الأولوية للتحسين التقني للإجابة على الأسئلة وإعادة صياغة النصوص دون مواءمتها مع أهداف التدريس الهرمية الخاصة بالنقل8,9. ثانياً، يركز تعليم ESL التقليدي القائم على ChatGPT على تحسين الدقة العامة في الكتابة بدلاً من تنمية النقل النحوي والتركيبي والعابر للثقافات بشكل متعدد الطبقات10. ثالثاً، تفتقر طرق تدريس النقل التقليدية التي تعتمد على المحاكاة والكتابة المقارنة إلى التغذية الراجعة ذات الحلقة المغلقة والمدعومة بالأدوات الذكية11. وبخلاف الدراسات السابقة، يقوم هذا البحث بتخصيص مطالبات هرمية موجهة نحو النقل تتماشى مع أهداف تدريسية متعددة المستويات، كما يبني سير عمل للتوليد التلقائي للمطالبات القائم على النماذج، مما يشكل آلية تدريب فريدة ذات حلقة مغلقة تجمع بين توليد النموذج وتغذية المعلم الراجعة ومراجعة الطالب.

تفترض الأدبيات السابقة وجود ارتباط محتمل يمتد عبر التباعد الثقافي اللغوي، والقيود الهيكلية المتأصلة في النماذج، والممارسات الصفية المفككة، ومع ذلك، فإن هذه السلسلة السببية لا تزال غير مثبتة تجريبياً بشكل كافٍ في الدراسات التجريبية الحالية، مما يجعلها فرضية البحث المركزية التي سيتم فحصها في هذا البحث12,13. أما بالنسبة للخصائص المتأصلة في DeepSeek المذكورة في هذا البحث، فقد تم توثيق واجهة التعليمات المفتوحة وتصميم توجيه الخبراء القائم على MoE في التقارير الفنية الحالية للنماذج وأبحاث اللغة التطبيقية. وبناءً على ميزات النموذج الموثقة هذه، تصمم هذه الدراسة سلاسل مطالبات متداخلة لتفكيك مهام النقل عبر الثقافات المعقدة، وتطور قواعد جدولة ديناميكية للنماذج الفرعية لمهام النقل المتمايزة. ومن خلال التركيز على تطوير قدرة النقل المهيكلة، يستكشف هذا العمل تحسيناً موجهاً لمطالبات DeepSeek، بهدف تحويل النماذج اللغوية الكبيرة من أدوات عامة لتحرير النصوص إلى أنظمة تدريب متخصصة في النقل لتدريس الكتابة باللغة الإنجليزية في الكليات.

لطالما كانت ظاهرة النقل موضوعاً محورياً في مجال أبحاث الكتابة بلغة ثانية14,15. وتركز نظرية النقل اللغوي التقليدية بشكل أساسي على تأثيرات النقل الإيجابية والسلبية للغة الأم على عملية اكتساب اللغة الهدف، مع تركيز خاص على الصوتيات والمفردات وبناء الجملة16. وقد أشار Mirzayev E إلى أن النقل السلبي من اللغة الأولى يظل عاملاً رئيسياً يحد من تطوير مهارات الكتابة لدى الطلاب في تعليم اللغة الإنجليزية كلغة ثانية (ESL)17. ومع توسع نطاق البحث، وسّع المجتمع الأكاديمي تدريجياً تركيزه ليشمل نقل بنية الكتابة18. وغالباً ما تتضمن الكتابة باللغة البينية أخطاءً لغوية وتحجراً لغوياً نتيجة عوامل متعددة19. وفي الوقت نفسه، حظيت نظرية النقل المعرفي باهتمام متزايد20، حيث تؤكد هذه النظرية على الاختلافات في التنظيم المعرفي وأنماط التعبير في عملية الكتابة. فعلى سبيل المثال، تؤكد الكتابة الغربية على الاستنتاج الخطي والمنطق الصريح، بينما يفضل التقليد الصيني النهج الحلزوني والغموض الدلالي، مما يخلق توتراً ملحوظاً بين الاثنين. وبناءً على ذلك، لا يتضمن النقل اللغوي مجرد تحويل الوحدات اللغوية فحسب، بل يشمل أيضاً تكييف وتحويل هياكل التفكير ومعايير التعبير الثقافي على مستوى أعمق، وهو ما يمثل تحدياً هاماً في تعليم الكتابة باللغة الإنجليزية حالياً21.

في ممارسات تنمية قدرة النقل، غالبًا ما تستخدم الدراسات الحالية استراتيجيات مثل الكتابة المحاكية22، والكتابة التقابلية23، والتدريب على الترجمة24 لتعزيز فهم المتعلمين لآلية نقل اللغة الهدف وتطبيقها. تساعد الكتابة المحاكية في بناء القدرة الخطابية الأساسية، ولكنها قد تؤدي بسهولة إلى جمود بنيوي؛ بينما يمكن للكتابة التقابلية تحسين الأسلوب اللغوي والوعي الثقافي، إلا أنها تفتقر إلى تقسيم المهام بشكل منهجي والتغذية الراجعة الشخصية؛ أما التدريب على الترجمة فيمكن أن يعزز التعرف على الاستعارات الثقافية، ولكن بدون توجيه، قد يؤدي بسهولة إلى انحراف دلالي أو عدم ملاءمة تداولية. تعتمد الاستراتيجيات المذكورة أعلاه بشكل أساسي على العرض اليدوي والتوجيه التجريبي25، وتفتقر إلى البناء الصريح لاستراتيجيات النقل وآليات التغذية الراجعة المنهجية، كما يصعب تكييفها مع الفروق الفردية في الكفاءة اللغوية والأنماط المعرفية. ورغم أن بعض الدراسات حاولت توسيع نطاق التدريب على النقل من خلال مهام كتابية متنوعة26,27، إلا أن العملية التعليمية لم تشكل بعد حلقة مغلقة من "هدف النقل-توليد اللغة-التغذية الراجعة للاستراتيجية"؛ مما جعل أثر استيعاب استراتيجيات النقل محدودًا، وظل تطوير قدرة الطلاب على النقل في مهام الكتابة الواقعية غير كافٍ28.

مع تطور تقنية النماذج اللغوية الكبيرة، حظرت إمكاناتها المساعدة في تدريس اللغات اهتماماً متزايداً29. وقد استُخدمت أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي التي يمثلها ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer)30 وDeepSeek31 على نطاق واسع في سيناريوهات مثل صقل النصوص، وإعادة صياغة اللغة، وتعديل اللغة. ووجد Diasamidze وآخرون أن طلاب اللغة الإنجليزية كلغة ثانية (ESL) الذين استخدموا ChatGPT تفوقوا على مجموعة التدريس التقليدية من حيث الدقة النحوية، وثراء المفردات، والقدرة على تنظيم النصوص32. ومع ذلك، تظل التطبيقات الحالية محدودة في الغالب في المعالجة اللغوية السطحية وتفتقر إلى التوجيه المنهجي بشأن أهداف النقل. وأشار Ranade إلى أن المشاريع القائمة على المطالبات في السيناريوهات التعليمية الحالية تعتمد في الغالب على قوالب عامة، ويفتقر المحتوى الناتج عن هذه العملية إلى التكيف السياقي والخصوصية في أداء المهام33. بالإضافة إلى ذلك، يعتمد تدريب النماذج السائدة على مجموعة نصوص مفتوحة ويفتقر إلى النمذجة العميقة للاختلافات في التعبيرات الثقافية الصينية والإنجليزية؛ مما يجعل النصوص المولدة عرضة لعدم الملاءمة الثقافية والافتقار إلى الطبيعية في التداولية34,35، وهو ما يحد من تطبيقها المتعمق في تدريس نقل الكتابة عبر الثقافات.

البروتوكول

الموافقة الأخلاقية

قبل البدء في التجربة، حصل المؤلفون على موافقة (رقم الموافقة: NBCC-ETH-2026-037) من الكلية وقاموا بتوزيع مستندات الموافقة المستنيرة على جميع الطلاب المشاركين. تم إبلاغ جميع الطلاب بوضوح بأهداف البحث، والإجراءات التجريبية، ولوائح استخدام البيانات. كانت المشاركة تطوعية، وكان بإمكان المشاركين الانسحاب من الدراسة في أي وقت. تم إخفاء هوية جميع البيانات الشخصية والأعمال المكتوبة لحماية الخصوصية واستخدمت فقط للتحليل الأكاديمي. وقع جميع المشاركين الـ 60 نموذج الموافقة قبل المشاركة في البحث. تم اختيار المشاركين من فصلين متوازيين لكتابة اللغة الإنجليزية لطلاب السنة الثانية في نفس الكلية المهنية العليا، وتم استقطابهم باستخدام أسلوب العينة الميسرة. شملت معايير الاشتمال: اجتياز اختبار CET-6 بدرجة > 425، وعدم وجود غيابات في هذا الفصل الدراسي، والحصول على درجات متوسطة في آخر اختبارين كتابيين للوحدات. أما معايير الاستبعاد فشملت: الاستخدام طويل الأمد لبرمجيات الكتابة باللغة الإنجليزية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي التجارية خارج الفصل الدراسي، والإصابة بعسر القراءة الشديد.

تم تسجيل التباين لجميع متغيرات النتائج المستمرة كمتوسط ± انحراف معياري (SD). وأجريت جميع التحليلات بحجم عينة قدره n = 30 مشاركاً لكل مجموعة (المجموعة التجريبية مقابل المجموعة الضابطة)، بإجمالي N = 60. وبالنسبة لبيانات القياسات المتكررة الطولية، استُخدم تحليل التباين للقياسات المتكررة (RM-ANOVA) لفحص التأثيرات الرئيسية للمجموعة والوقت، والتفاعل بين المجموعة والوقت. كما استُخدمت اختبارات t للعينات المستقلة لإجراء المقارنات الزوجية البعدية في نقاط زمنية فردية. تلقت المجموعة الضابطة تعليمات كتابة تقليدية بالإضافة إلى أداة كتابة عامة ومجانية وغير مخصصة تعتمد على الذكاء الاصطناعي (بدون مطالبات متدرجة، وبدون قوالب موجهة نحو النقل). وكانت ساعات التدريس، ومهام الكتابة، وتكرار التغذية الراجعة، ونصوص التدريب متطابقة مع تلك الخاصة بالمجموعة التجريبية، باستثناء غياب التدخل المتمثل في سلسلة المطالبات المتداخلة المخصصة ومكتبة المهام ذات المستويات الخمسة المستخدمة في هذه الدراسة. أما المجموعة التجريبية، فقد استخدمت تعليمات مبنية على نموذج DeepSeek لتحسين تعليم الكتابة، بما في ذلك توجيهات سلسلة المطالبات المتداخلة، ومخرجات التكيف عبر الثقافات، وآلية "التوليد-التأمل-إعادة التوليد". وفي المقابل، استخدمت المجموعة الضابطة طرق تدريس تقليدية أو أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي غير محسنة. ومن خلال مقارنة تأثيرات التدريس بين المجموعتين، تم التحقق من فعالية طريقة التدريب على النقل القائمة على النموذج اللغوي الكبير في تحسين قدرة الطلاب على نقل مهارات الكتابة.

الفكرة البحثية العامة

هدفت هذه الدراسة إلى تحسين قدرة الطلاب على نقل مهارات الكتابة باللغة الإنجليزية وتطوير طرق تصميم تعليمية فعالة، مع تركيز خاص على تطويع DeepSeek للاستخدام التعليمي. أولاً، اقترحت الدراسة استراتيجية لتحسين التعليمات لإعادة تصميم مطالبات النموذج (prompts). وقد أدى ذلك إلى تحسين مواءمة المخرجات المُولدة مع أهداف نقل متعددة في تعليم الكتابة، بما في ذلك البنية النحوية، ومنطق الفقرة، والتعبير الثقافي. ثانياً، تم تحويل مهام الكتابة الخاصة بالمعلمين إلى قوالب مطالبات مهيكلة وموجهة نحو أهداف محددة، ومن ثم تم إنشاء علاقة ربط بين المهام التدريسية وسلوكيات النموذج. وقد عزز ذلك من إمكانية التحكم في النموذج وضمن أن يكون المحتوى المُولد ذا صلة تربوية. وأخيراً، طورت الدراسة عملية تدريب نقل مغلقة الحلقة، وهي "التوليد–التأمل–إعادة الكتابة–إعادة التوليد". شجعت هذه العملية الطلاب على تحديد استراتيجيات النقل وصقل تعبيراتهم اللغوية بنشاط بدعم من النموذج. ومن خلال التكرارات المتتالية، تعززت قدرات الطلاب في نقل الكتابة عبر اللغات والثقافات بشكل مستمر. تظهر خطوات تحويل بنية الجملة في الشكل 1A–D.

لتوضيح منطق التشغيل الكامل لنظام التدريب على الكتابة المدعوم بالذكاء الاصطناعي وتحسين إمكانية التكرار، تم تلخيص سير عمل التنفيذ العام في الجدول 1، والذي يغطي الروابط الأساسية بما في ذلك المدخلات الأولية، وتدخلات المعلم، وتطبيق التوجيهات (prompts)، وأنشطة الطالب، والمخرجات النهائية، ومعايير التقييم المقابلة لها.

استراتيجية بناء المهام الموجهة للنقل

ركزت هذه الدراسة على تنمية القدرة على النقل في الكتابة باللغة الإنجليزية. حيث تم بناء مسار لمهام النقل يتدرج من المستوى السطحي إلى العميق، وذلك لتوجيه الطلاب بشكل منهجي في إتقان وممارسة استراتيجيات النقل اللغوي متعددة المستويات. ولوصف هيكل هذا المسار ككل، فقد تم تعريفه كمجموعة مهام مكونة من أربعة مستويات:

T = {T1,T2,T3,T4} (1)

T1 تمثل مهمة النقل على مستوى الجملة، والتي تركز على عمليات البنية القواعدية الأساسية، مثل توسيع الجمل القصيرة، وتغيير صيغة المبني للمعلوم والمجهول، واستبدال الجمل التابعة، لمساعدة الطلاب على إتقان طرق متنوعة في بناء الجملة. T2 هي مهمة النقل على مستوى الفقرة، والتي توجه الطلاب للاهتمام بتنظيم المعلومات وترابطها داخل الفقرة، وتدربهم على تحسين الوضوح الهيكلي وتماسك التعبير في الفقرة من خلال استخلاص الجملة الرئيسية وضبط المنطق بين الجمل. T3 تمثل المهمة على مستوى الخطاب، والتي تمتد بشكل أكبر إلى التخطيط المنطقي العام وإيقاع الحجج في الفصل، وتوجه الطلاب لبناء مقال باللغة الإنجليزية ذو نظام حجاجي كامل من خلال ضبط ترتيب الفقرات وتحسين علاقة التجاور الهيكلي. T4 هي مهمة النقل على المستوى الثقافي، والتي تتطلب من الطلاب تحديد خصائص التعبير الثقافي الضمنية في الكتابة باللغة الأم، مثل الصياغات الضمنية والتلميحات الدلالية، وتحويلها إلى تعبيرات مباشرة أو صيغ منطقية صريحة تتوافق مع ثقافة اللغة الهدف. وتظهر عملية تطورها في الشكل 2. ولتعزيز القابلية للتنفيذ والتقييم في تصميم المهام، حددت هذه الدراسة كل مستوى من المهام في شكل ثلاثي:

Ti = (Si,Gi,Ei) (2)

Sj تمثل عينة مدخلات المهمة، و Gi تمثل عملية النقل المستهدفة، و Ei تمثل معايير التقييم الداعمة. ومن خلال هذا التعبير المهيكل، تم ضمان بناء كل مستوى من مستويات المهمة على إتقان الاستراتيجية من المستوى السابق، وتزويده بالعينات المقابلة، وأوصاف الأهداف، ومعايير الأداء، مما وفر آلية للتقدم الثابت في مسار النقل. وفي عملية بناء نظام التدريب على النقل، ولتحقيق تغطية منهجية لأنواع المهام وإدارة فعالة لاستدعاءات التدريس، قامت هذه الدراسة ببناء مكتبة مهام مهيكلة تغطي خمسة أنواع من أهداف النقل بناءً على أبعاد تحويل اللغة الشائعة في نقل الكتابة. وقد تم التعبير عن مكتبة المهام رسميًا كما يلي:

M = {(Dj,TDj)∣j = 1,2,3,4,5} (3)

Dj  تعبر عن خمسة أبعاد للنقل: النقل النحوي، والنقل البنيوي، والنقل الثقافي، ونقل السجل اللغوي، والنقل المنطقي؛ وتمثل مجموعة المهام TDj  المرتبطة بكل بُعد مجموعة العمليات الفرعية الخاصة به. وفي عملية تطوير مكتبة المهام، قام المؤلفون أولاً بتلخيص وتصنيف صعوبات النقل الشائعة وأنواع الأخطاء اللغوية بناءً على عدد كبير من عينات كتابات الطلاب الفعلية، وبالدمج مع الاحتياجات التدريسية الفعلية ومعايير التقييم، تم تقسيم أنواع النقل المختلفة إلى مجالات وظيفية، وتحديد أهداف التدريب الأساسية وأنماط التشغيل لكل مهمة. وقد تم تمثيل كل مهمة بشكل تجريدي وفق البنية الثلاثية التالية:

Ti,j = (Si,j,Gi,j,Ci,j) (4)

Si,j تمثل عينة مدخلات المهمة، و Gi,j هي وصف هدف النقل للمهمة، و Ci,j هو بُعد التقييم والتحكم للمهمة. في مهمة النقل النحوي، صممت هذه الدراسة تسلسلاً لإعادة تنظيم الجمل يتدرج من البسيط إلى الصعب، بحيث يغطي ربط الجمل، وتداخل الجمل الفرعية، وتحويل المبني للمجهول، والمفاهيم ذات الصلة، وذلك بهدف تحسين قدرات الطلاب في توسيع الجمل والتحويل النحوي. ركزت مهمة النقل الهيكلي على تحسين منطق الفقرة، وتعزيز تنظيم المعلومات، وتطوير القدرة على البناء المنطقي من خلال إعادة كتابة الجملة الرئيسية، وترتيب الجمل الداعمة، وإعادة بناء علاقات السبب والنتيجة والأمثلة. استندت مهمة النقل الثقافي إلى مدونة لغوية عابرة للثقافات واستهدفت الانحرافات التداولية، مثل التعبيرات الضمنية والتلطف في العبارة؛ حيث صممت تحويلات تعبيرية قريبة من السياق الواقعي لتعزيز تطوير التكيف الثقافي. وجهت مهمة نقل السجل اللغوي الطلاب في تحويل التعبيرات الشفهية إلى لغة أكاديمية وإتقان استراتيجيات تبديل السجلات اللغوية. أما مهمة النقل المنطقي، فقد ركزت على بناء سلاسل الاستدلال وضمان وضوح التعبير، مع إجراء تدريب على استخدام أدوات الربط، وتوضيح العلاقات المنطقية، والانتقالات بين الفقرات.

بناءً على عينات كتابية فعلية للطلاب، طورت هذه الدراسة عملية لتوليد المطالبات مرتبطة ارتباطاً وثيقاً بمهام التدريس، وذلك بهدف تعزيز ملاءمة التعليمات وعملية المحتوى المولد. قاد المعلمون هذه العملية، حيث قاموا باختيار مقاطع نصية ممثلة للطلاب أثناء عملية التدريس، مع التركيز على مشكلات التحويل الشائعة مثل الجمل الزائدة، والهياكل الفوضوية، والتعبيرات الثقافية غير المناسبة. ثم قاموا بتصنيف العينات وفقاً لأنواع التحويل عبر واجهة النظام لتوضيح أهداف التدريب. وبعد استلام معلومات التصنيف، قام النظام بتفعيل وحدة تحديد مهمة التحويل تلقائياً، ثم طابق المدخلات مع مكتبة المهام المحددة مسبقاً ومكتبة قوالب المطالبات. وقد أخذت عملية المطابقة في الاعتبار عوامل مثل نوع التحويل، والسمات اللغوية، وبنية النص. وبناءً على هذه العوامل، اختار النظام القالب الأكثر ملاءمة وولد مطالبة أولية. كما دعم النظام معالجة تعزيز مهيكلة، حيث تم تحويل تصنيفات المعلمين إلى تنسيق معياري يمكن للنموذج تفسيره بسهولة، وتم دمج إشارات إرشادية ذات صلة في المطالبة لمساعدة النموذج على الفهم الدقيق لكل من نوايا المعلم وأسئلة الطالب. ولتحسين مرونة التعليمات وقابلية التحكم بها، تضمن النظام وحدة مساعدة للمعلم، سمحت هذه الوحدة للمعلمين بتنقيح المطالبات من خلال تعديل التوجيهات الإرشادية، وضبط إعدادات السياق، وتخصيص النبرة والأسلوب. ونتيجة لذلك، اكتسب المعلمون تحكماً أكبر في عملية التوليد وتمكنوا من تكييفها بشكل أفضل مع سيناريوهات التدريس المختلفة.

آلية تحسين الأوامر في Deepseek

بناءً على الاحتياجات العملية للتدريب على نقل الكتابة باللغة الإنجليزية، طورت هذه الدراسة خمسة أنواع من قوالب التوجيه الموجهة نحو النقل. صُممت هذه القوالب لتوجيه وتنظيم سلوك التوليد في النموذج اللغوي الكبير. ركز قالب النقل الهيكلي على تنظيم الفقرات وبنية الخطاب؛ حيث ساعد الطلاب على إعادة تنظيم النصوص من خلال اعتماد هياكل مثل (المقدمة-العرض-الخاتمة)، وعن طريق تحسين التدفق المنطقي للأفكار. أما قالب النقل النحوي فقد ركز على التعقيد على مستوى الجملة، وشجع على استخدام تراكيب قواعدية متنوعة، بما في ذلك صيغة المبني للمجهول، والتراكيب المتوازية، والجمل المعقدة، لتعزيز رقي التعبير الكتابي. وتناول قالب النقل الثقافي الملاءمة الثقافية في الكتابة، حيث وجه الطلاب لتكييف التعبيرات المتأثرة بلغتهم وثقافتهم الأم إلى صيغ أكثر طبيعية ومقبولية في السياقات الناطقة بالإنجليزية. بينما ركز قالب نقل السجل اللغوي على تكييف الأسلوب والتحكم في مستوى اللغة، مما ساعد الطلاب على ضبط استخدامهم للغة وفقاً لأغراض الكتابة، والجمهور، والأنواع الأدبية المختلفة. وهدف قالب النقل المنطقي إلى تعزيز التنظيم المنطقي، حيث عزز الاستخدام الفعال للعلاقات مثل السبب والنتيجة، والمقارنة والتباين، والتطوير المتوازي، مما أدى إلى تحسين التماسك والرصانة الحجاجية. وبشكل مجتمعي، غطت هذه القوالب الخمسة الأبعاد الرئيسية لنقل الكتابة، ووفرت دعماً تعليمياً مهيكلاً لكل من تصميم مهام التدريس وتوليد النصوص القائم على النماذج.

اتبع كل نوع من القوالب تنسيقاً موحداً لضمان شموليتها وقابليتها للتكيف عبر مختلف المواقف التعليمية. احتوى القالب على أربعة عناصر أساسية: الأول هو هدف التعليم، والذي حدد بوضوح مهمة النقل المطلوبة؛ والثاني هو المدخلات النموذجية، التي زودت الطلاب بقطع لغوية حقيقية لتكون أساس المتن لفعالية التعليم؛ والثالث هو المخرجات المستهدفة، والتي أظهرت النمط المعياري للمخرجات اللغوية المثالية بعد عملية النقل لكي يقوم الطلاب بمقارنتها واستخدامها في ضبط النموذج؛ والرابع هو مقترح الاستخدام، الذي شرح المستوى اللغوي، ونوع النص، واستراتيجية الاستخدام القابلة للتطبيق على القالب، كما قدم إرشادات لمعلمات قابلة للتعديل لتعزيز التحكم في التوليد وتأثير التوجيه التعليمي.

لمزيد من التوضيح لمنطق التصميم والتطبيق العملي لقوالب المطالبات، تُعرض أدناه أمثلة نموذجية لخمس مطالبات موجهة للنقل. التزمت جميع القوالب بالإطار الموحد، الذي تألف من هدف التعليمات، ومدخلات عينة، والمخرجات المستهدفة، ومقترح الاستخدام. تم توجيه الطلاب لتوسيع الجمل البسيطة، وتحويل صيغ الجمل، ودمج الجمل التابعة لإثراء التنوع النحوي. على سبيل المثال، وبالنظر إلى مسودة الطالب "I study English writing. It is very important for cross-cultural communication"، كانت المخرجات المُحسّنة هي "Learning English writing plays a vital role in improving learners’ ability of cross-cultural communication". كانت هذه المطالبة مناسبة للتدريب على مستوى الجملة لطلاب تخصص اللغة الإنجليزية في السنة الثانية بمستوى صعوبة متوسط، مع التركيز على إعادة البناء النحوي الأساسي وتحويل الصيغة. استهدفت نوعية أخرى من المطالبات النقل الثقافي، بهدف تحديد تعبيرات "Chinglish" المتأثرة بالتفكير الثقافي الأصلي وإعادة كتابة الجمل إلى تعبيرات براغماتية إنجليزية طبيعية تتوافق مع المعايير الثقافية الغربية. وبأخذ جملة الطالب "Many people think you must work hard if you want to succeed" كمثال، كانت النسخة المنقحة هي "People generally believe that diligence is the key to success". طُبقت هذه المطالبة في التدريب على النقل على المستوى الثقافي، مع التركيز على القضاء على أنماط التفكير الصينية الضمنية وتعزيز التعبير الصريح في السياق الإنجليزي.

طورت هذه الدراسة أيضاً سلسلة مطالبات متداخلة مكونة من ثلاث مراحل، اعتمدت مسودات فقرات الطلاب كمدخلات موحدة وعملت في مراحل متتابعة. تمثلت المرحلة الأولى في إعادة التنظيم الدلالي، حيث تطلبت المطالبة من المشارك إعادة ترتيب جمل الفقرة المعطاة، وتحسين الترتيب المنطقي للأفكار، وتكوين فقرة كاملة بجمل افتتاحية واضحة. وكانت المرحلة الثانية هي المراجعة اللغوية، والتي طلبت إعادة كتابة الفقرة المنقحة بلغة إنجليزية أكاديمية رسمية، واستبدال الكلمات العامية، واستخدام الجمل المعقدة وبنى المبني للمجهول بشكل مناسب. أما المرحلة الثالثة فكانت التكيف الثقافي، حيث وجهت المطالبة المستخدمين للتحقق من التعبيرات الثقافية التداولية في النص، وإزالة التداخل الثقافي للغة الأم، وصقل المحتوى ليتناسب مع اتفاقيات الكتابة الإنجليزية العابرة للثقافات. وقد أظهرت الأمثلة المذكورة أعلاه بشكل كامل أنماط التشغيل لنماذج المطالبات المفردة وسلاسل المطالبات المتداخلة. وبناءً على ذلك، صممت الدراسة سلسلة مطالبات مرحلية كاملة مدمجة مع بنية MoE الخاصة بـ DeepSeek.

للتغلب على قيود المطالبات أحادية الجولة من حيث التحكم في التوليد وعمق الاستجابة للمهام، صممت هذه الدراسة بنية سلسلة مطالبات متداخلة ذات خصائص مرحلية ومستمرة، مما يتيح توجيهاً هرمياً وتوليداً تدريجياً لمهام النقل المعقدة. وعملت هذه الآلية على تفكيك مهمة نقل كاملة إلى عدة أهداف فرعية، مع تصميم قوالب مطالبات مقابلة لكل هدف فرعي، رُبطت على التوالي وفق الترتيب المنطقي لإعادة البناء الدلالي، وتعديل الأسلوب اللغوي، والتكيف التداولي الثقافي، مما شكل سلسلة توليد تعتمد على السياق. وقد نفذت هذه الدراسة تحسيناً لسلسلة المطالبات المتداخلة لنموذج DeepSeek عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) المفتوحة القياسية الخاصة به. اعتمد نموذج DeepSeek أصلاً بنية خليط الخبراء (MoE) المزودة بنظام توجيه خبراء خلفي تلقائي، والذي يعمل كوحدة استدلال داخلية متأصلة ومستقلة عن المطالبات الخارجية. واقتصرت المطالبات المخصصة متعددة المراحل على تعديل خصائص محتوى مدخلات النموذج. وبناءً على المتطلبات الدلالية والأسلوبية والثقافية المضمنة في المدخلات المحسنة، قامت آلية توجيه MoE الأصلية في النموذج بتنشيط وحدات الخبراء الأكثر ملاءمة ذاتياً أثناء توليد النص. إن تصميم المطالبات ثلاثي المراحل الذي يركز على إعادة التنظيم الدلالي، والتعديل الأسلوبي، والتكيف الثقافي قد عمل فقط على تنقيح النصوص المدخلة ولم يتدخل في منطق اختيار وتوزيع الخبراء الداخلي للنموذج.

من حيث العملية التشغيلية، استقبل النظام نصوص الطلاب التي رفعها المعلمون، ونقل التعليقات التوضيحية المستهدفة، وحدد تلقائيًا ما إذا كان سيتم تفعيل بنية السلسلة المتداخلة. وفي حال تفعيلها، نفذ النظام ثلاث مراحل بالتسلسل: كانت المرحلة الأولى هي إعادة التنظيم الدلالي، حيث تم استدعاء قالب نقل البنية لتحسين تنظيم الفقرات والروابط المنطقية؛ وكانت المرحلة الثانية هي ضبط أسلوب اللغة، باستخدام قالب اللغة لتحويل التعبيرات العامية إلى لغة أكاديمية مكتوبة؛ أما المرحلة الثالثة فكانت التكيف الثقافي، عبر استدعاء قالب النقل الثقافي لتحديد واستبدال التعبيرات التي لا تتوافق مع ثقافة اللغة المستهدفة، مما أدى إلى توليد نص أكثر أصالة.

استغلت كل جولة توليد مخرجات الجولة السابقة كمدخلات، مع الاحتفاظ بذخيرة متجه السياق لضمان التماسك الدلالي. وقام المعلمون بتخصيص بنية سلسلة المطالبات في واجهة النظام، بما في ذلك اختيار القالب، وتعديل التعليمات، وضبط التسلسل. كما دعم النظام وظيفة "حزمة دمج القوالب"، والتي سهلت على المعلمين إعادة استخدام المهام أو تعيينها في مجموعات. بالإضافة إلى ذلك، تميز النظام بآلية مدمجة للمقاطعة الديناميكية والتغذية الراجعة توفر نتائج مرحلية بعد كل عملية توليد؛ حيث قام المعلمون بتدوين ملاحظاتهم أو تعديل التعليمات اللاحقة في الوقت الفعلي، مما شكل حلقة تعليمية مغلقة قائمة على "التوليد-التعديل-إعادة التوليد".

توليد النموذج وتقييمه

في عملية توليد النصوص وتقييمها استناداً إلى نموذج DeepSeek، صممت هذه الدراسة آلية تصحيح تلقائية متعددة الأبعاد لتحليل النصوص المولدة بشكل منهجي وتقييمها كمياً من ثلاثة جوانب: التعقيد النحوي، والنمطية الهيكلية، وتماسك الخطاب. استخدمت هذه الدراسة محلل التبعية spaCy ووحدة ملحق حل المراجع Coreferee لاستخراج سمات النص والتقييم التلقائي. قام محلل التبعية spaCy بتحليل البنية النحوية للنص الإنجليزي، واستخراج مؤشرات رئيسية مثل متوسط طول الجملة وعدد الجمل المتداخلة، مما أتاح إجراء تحليل كمي للتعقيد النحوي. أما وحدة ملحق حل المراجع Coreferee، التي تعمل ضمن إطار عمل spaCy، فقد قامت بشكل أساسي بتحديد العلاقات المرجعية الداخلية في النص وتقييم تماسك المراجع في الخطاب، مما وفر دعماً تقنياً للتسجيل التلقائي لجودة الكتابة. وبسبب قيود الشبكة، تعذر الوصول إلى المواقع الإلكترونية مفتوحة المصدر الخارجية المذكورة سابقاً.

أولاً، قام النظام بتقييم التعقيد النحوي؛ حيث استخلص سمات مثل متوسط طول الجملة، وعمق تضمين الجمل الفرعية، وتنوع الجمل. وقد تم الحصول على هذه السمات من خلال تحليل التبعية ونمذجة شجرة النحو العميق. وبناءً على النتائج، قيّم النظام ما إذا كان الطلاب قد انتقلوا بنجاح من أنماط الجمل البسيطة إلى هياكل أكثر تعقيداً. ثانياً، قيّم النظام تنظيم الفقرات؛ حيث دمج تمثيلات النصوص القائمة على BERT مع نماذج التصنيف لتحديد العناصر الأساسية للفقرة، بما في ذلك الجملة الافتتاحية (الموضوع)، والجمل الداعمة، والجمل الختامية. بعد ذلك، تم إنشاء خريطة لبنية الفقرة لتحديد ما إذا كان التنظيم يتوافق مع اصطلاحات الكتابة الأكاديمية الإنجليزية. ثالثاً، قيّم النظام التماسك النصي؛ حيث فحص استخدام الروابط المنطقية، والاتساق الدلالي بين الجمل، وجودة الروابط المرجعية في جميع أنحاء النص. واستُخدمت هذه المؤشرات لتقييم وضوح التطور المنطقي والسلاسة في تسلسل الأفكار. ولقياس اتساق الموضوع، حساب النظام التشابه الدلالي باستخدام التمثيلات القائمة على المتجهات. كما تم تقييم التماسك المرجعي من خلال تقنيات حل المراجع المشتركة، مما ساعد في تقليل الفجوات الدلالية والمراجع الغامضة. وفي النهاية، دُمجت الدرجات من جميع الأبعاد في متجه تسجيل موحد. وتم توحيد النتائج لتشكيل نظام تقييم شامل، مما يتيح إجراء مقارنة موثوقة بين عينات كتابية مختلفة.

في مرحلة التقييم اليدوي، طورت هذه الدراسة نظام تسجيل ثلاثي الأبعاد لتدريب نقل الكتابة، يشمل وضوح سلوك النقل، وطبيعية التعبير، والتكيف الثقافي، وذلك لتعزيز صلة تقييم المعلم وفعالية التغذية الراجعة التدريسية. ودمج النظام وظائفه المساعدة لتحقيق مزيج عضوي بين التسجيل الكمي والتعليقات النوعية. وفي بُعد سلوك النقل، حكم المعلمون على استخدام الطلاب لاستراتيجيات النقل في إعادة كتابة النصوص بناءً على أهداف المهام المحددة مسبقاً. وقد وفر النظام عرضاً للمقارنة جنباً إلى جنب بين النص الأصلي والنسخة المُنشأة لمساعدة المعلمين في تحديد ما إذا كانت العمليات، مثل تعديل الجمل وإعادة البناء الهيكلي، قد عكست بشكل فعال نوع النقل المطلوب.

ركز تقييم التعبير الطبيعي على طلاقة وموثوقية المخرجات اللغوية. وقد استخدم المعلمون المؤشرات اللغوية التي أنتجها النظام لتقييم مدى توافق الجمل مع عادات التعبير لدى المتحدثين الأصليين باللغة الإنجليزية، وللحكم على ما إذا كان التركيب النحوي، وتلازم الكلمات، وإيقاع الجملة طبيعيًا ومناسبًا. كما قاموا بتحديد المشكلات واقتراح تعبيرات بديلة من خلال التعليقات التوضيحية. أما بُعد التكيف الثقافي فقد ركز على ملاءمة البراغماتية عبر الثقافات؛ حيث تعين على المعلمين تحديد ما إذا كان النص يحتوي على تعبيرات غير مناسبة ناتجة عن تداخل ثقافة اللغة المصدر، مثل الغموض الدلالي، أو التضاربات البلاغية، أو الأحكام القيمية المبهمة. وقد قدم النظام أمثلة على كلمات شائعة تسبب انحرافاً ثقافياً، ودعم المعلمين في شرح أسس التعديل ومتطلبات السياق الثقافي في التعليقات، مما وجه الطلاب نحو تحسين وعيهم بالنقل الثقافي ودقة التعبير. وقد تم تسجيل الدرجات لكل بُعد وفق مقياس مكون من 5 نقاط، وتضمن ذلك وحدات للتعليقات التوضيحية الحرة والمقترحات التكميلية. وعُرضت نتائج التقييم النهائية في شكل مخطط راداري.

لتحسين كفاءة التقييم ودعم الاستخدام العملي داخل الفصول الدراسية، طورت هذه الدراسة آلية تقييم تعاونية تجمع بين التصحيح القائم على الذكاء الاصطناعي وتقييم المعلم. قام النظام أولاً بإجراء تقييم متعدد الأبعاد للنص الذي أنتجه DeepSeek، حيث تم تقييم الجوانب الرئيسية مثل التعقيد النحوي، وتنظيم الفقرات، والتماسك النصي من خلال وحدة التصحيح التلقائي. ثم عُرضت نتائج التصحيح في الوقت الفعلي على واجهة المعلم، حيث راجع المعلمون الدرجات التفصيلية لكل بُعد وقاموا بتعديلها عند الضرورة بناءً على حكمهم المهني وفهمهم لأداء الطلاب في نقل التعلم. كما أضاف المعلمون تعليقات موجهة مباشرة على النص لتقديم ملاحظات ومقترحات تعليمية قد لا يتم رصدها عبر التصحيح التلقائي. اعتمد كل بُعد من أبعاد التقييم مقياس تقدير مكوناً من خمس نقاط. وتضمنت الواجهة أيضاً وحدات لتدوين الملاحظات النصية الحرة وتقديم التوصيات لتسهيل تقديم ملاحظات مخصصة. تم تمثيل نتائج التقييم بصرياً من خلال مخطط راداري، مما أتاح للمعلمين تحديد نقاط القوة والضعف لدى الطلاب بسرعة عبر مختلف أبعاد نقل التعلم.

بالإضافة إلى ذلك، أتاح النظام للمعلمين تعديل أوزان أبعاد محددة أو الدرجات الإجمالية لتتماشى مع الأهداف التعليمية. وقد ضمنت هذه الميزة أن يعكس التقييم النهائي أداء الطلاب الفعلي واحتياجاتهم التعليمية بشكل أكثر دقة. وبعد الانتهاء من المراجعة اليدوية، قام النظام تلقائياً بدمج بيانات التقييم الناتجة عن الآلة وتلك التي أعدها المعلم، ثم أصدر تقريراً مرئياً للتغذية الراجعة. تضمن التقرير مخطط رادار لأداء النقل ومخططاً لتتبع الإصدارات. وقد أوضحت هذه التمثيلات المرئية بشكل جلي التغييرات في قدرات النقل لدى الطلاب عبر جولات متعددة من توليد النصوص ومراجعتها، مما أتاح المراقبة المستمرة للتقدم في التعلم.

عملية التدريب الانتقالي

صممت هذه الدراسة عملية تدريب متكاملة على النقل. أولاً، حدد المعلم مهام كتابة محددة باللغة الإنجليزية بناءً على الأهداف التعليمية والمستوى الفعلي للطلاب، مع توضيح نوع النقل ومحور التدريب. بعد ذلك، قام النظام تلقائياً بتوليد تعليمات توجيهية مقابلة بناءً على المهام التي وضعها المعلم، واستدعى نموذج DeepSeek لإنتاج مسودة أولى للكتابة، لتكون بمثابة المادة الأساسية لإعادة الكتابة والتدريب على النقل من قبل الطلاب. وبعد استلام المسودة الأولى، تعين على الطلاب تحديد سمات النقل المتجسدة في النص بفعالية، وإعادة كتابة المحتوى بطريقة مستهدفة، باستخدام استراتيجيات النقل التي تعلموها لتحسين ملاءمة البنية النحوية، وتنظيم الفقرات، والتعبير الثقافي. وعقب الانتهاء من إعادة الكتابة، قدم المعلم مراجعة تفصيلية للنص الذي قدمه الطالب، مسلطاً الضوء على فعالية استراتيجية النقل ومقدماً مقترحات محددة للتحسين وإرشادات للكتابة. وبناءً على ملاحظات المعلم، تمت إعادة استدعاء نموذج DeepSeek لإنتاج نسخة محسّنة، مما قدم مزيداً من الدعم للطلاب في تنقيح نصوصهم وتعميق ممارستهم لاستراتيجيات النقل. وفي الختام، أتم الطالب تسليم المسودة النهائية، وملأ جدول الإدراك النقلي، وأجرى تقييماً ذاتياً، ولخص طرق النقل وآثارها، مما ساهم في تعزيز القدرة على ما وراء المعرفة واستيعاب مهارات النقل في الكتابة. ويظهر جدول الإدراك النقلي المصمم لهذه الدراسة في جدول ٢.

اعتمدت جميع البنود مقياس تقييم من 1 إلى 5، يتراوح من 1 (عدم الإتقان) إلى 5 (الإتقان التام). جُمعت بيانات التقييم الذاتي بعد ثلاث جولات من التدريب المتسلسل؛ وتشير معايير تسجيل الدرجات إلى معايير عمليات النقل المحددة مسبقاً في مكتبة المهام خماسية الأبعاد.

النتائج

تدريس تصميم التجارب

استخدمت هذه الدراسة الإصدار الأساسي مفتوح المصدر من DeepSeek، بالاعتماد على واجهة API المفتوحة للمنصة لإجراء استدعاءات البرنامج. وقد جُمعت المجموعة الكاملة المكونة من خمسة نصوص لقوالب التلقين، وأربعة مستويات من مدخلات أمثلة المهام، وعلامات فئات التعليق التوضيحي للنقل، وقواعد مطابقة قوالب أخطاء الكتابة في الملحق التكميلي. كان للنظام معاملات استدعاء ثابتة: معامل درجة حرارة قدره 0.7، مع تحديد طول النص المولد ديناميكيًا بناءً على نوع سؤال الكتابة. واتبع النظام بدقة تسلسلاً ثابتاً من إعادة البناء الدلالي > التعديل الأسلوبي > التكيف الثقافي، من خلال تنفيذ استدعاءات متسلسلة ومتداخلة للتلقين. وقد قام المعلم باختيار مخرجات النموذج يدويًا للحصول على نصوص فعالة للاستخدام في التدريس الصفي.

استعانت هذه الدراسة بثلاثة مدرسين بدوام كامل في كتابة اللغة الإنجليزية على المستوى الجامعي، لديهم خبرة تزيد عن 5 سنوات، للمشاركة في عملية التصحيح اليدوي. تلقى جميع المصححين تدريباً موحداً قبل بدء التصحيح الرسمي، حيث تعرفوا على أبعاد التقييم، ونظام التصحيح المكون من 5 نقاط، والنقل الثقافي، وبنية الجملة، والخطاب، وتفاصيل التصحيح الأخرى، كما أتموا عملية معايرة ما قبل التصحيح. تم تصحيح جميع مقالات الطلاب بشكل مستقل من قبل مدرسين اثنين بنمط تصحيح تعمية مزدوجة. وفي حال تجاوز الفرق بين درجات المصححين نقطة واحدة (من أصل 5 نقاط)، يقوم مدرس ثالث أقدم بالتحكيم في التصحيح، وتُعتمد متوسط الدرجتين الصحيحتين كدرجة يدوية نهائية لتلك العينة. شاركت مجموعتان من المقيمين في مرحلة التقييم لأغراض بحثية مختلفة؛ حيث قام ثلاثة مدرسين بدوام كامل في كتابة اللغة الإنجليزية الجامعية بخبرة تدريس تزيد عن 5 سنوات بإجراء تصحيح تعمية مزدوج لجميع عينات كتابة الطلاب في التجربة الرسمية، وعمل مدرس ثالث أقدم كمحكم عندما تتجاوز الفروقات في التصحيح نقطة واحدة على مقياس الـ 5 نقاط. وفي المقابل، شارك خمسة مقيمين في اختبار الموثوقية بين المقيمين باستخدام معامل الارتباط داخل الفئات (ICC)، والذي أُجري بشكل منفصل للتحقق من اتساق معايير التقييم بين المقيمين. ويعود الاختلاف في عدد المقيمين إلى متطلبات وظيفية متميزة: فقد ضمن المدرسون الثلاثة الأساسيون التصحيح العملي للبيانات التجريبية، بينما وفرت لجنة المقيمين الخمسة الموسعة أدلة أكثر قوة على موثوقية نظام التقييم بأكمله.

يتم تقدير التعقيد النحوي، ودرجة بنية النص باستخدام BERT، والتشابه الدلالي ضمن نطاق يتراوح من 0 إلى 5 نقاط. وقد تم تحديد أوزان كل بُعد وفقاً لمعايير تدريس وأبحاث كتابة اللغات الأجنبية: النحو 0.35، وبنية النص 0.35، والمنطق والثقافة 0.3. واستندت قيم الأوزان إلى أنظمة تقييم كمية ناضجة للكتابة في المجال ذاته. كما تمت معايرة وحدة التصحيح التلقائي بالذكاء الاصطناعي باستخدام عتبات مستمدة من 15 مقالاً نموذجياً مصنفة مسبقاً. أما التصحيح البشري فقد اتبع مقياس تقدير موحد من خمس نقاط. وقد تم دمج التصحيح الآلي والمعايرة البشرية لإجراء تحقق ما قبل التجربة قبل التقييم الرسمي.

نُفذت المهمة التعليمية بناءً على أهداف نقل معرفي ثلاثية المستويات تشمل "البنية النحوية-الهيكل-الثقافة"، وذلك عبر ثلاث جولات من التدريب استغرقت كل منها أسبوعاً واحداً. تضمنت الجولة الأولى إعادة صياغة على مستوى الجملة لتحسين التنوع النحوي ودقة التعبير؛ وشملت الجولة الثانية إعادة بناء هيكلية على مستوى الفقرة لتعزيز تنظيم الفقرات والترابط المنطقي؛ بينما ركزت الجولة الثالثة على النقل على المستوى الثقافي لتعزيز الوعي التداولي عبر الثقافات والقدرة على التكيف في التعبير. ونظراً لجمع قياسات متكررة من نفس المشاركين خلال الاختبار القبلي، وجولات التدريب الثلاث المتتالية، والاختبار البعدي، اعتُمد تحليل التباين للقياسات المتكررة (RM-ANOVA) كمنهج إحصائي أساسي لفحص التأثيرات الرئيسية للمجموعة (التجريبية مقابل الضابطة)، والتأثيرات الرئيسية لوقت الاختبار، بالإضافة إلى تأثير التفاعل بين المجموعة والوقت، والذي يعكس ما إذا كانت التغيرات في الدرجات عبر فترات التدريب قد اختلفت بين المجموعتين. تم التحقق من افتراض الكروية عبر اختبار Mauchly؛ وطُبق تصحيح Greenhouse–Geisser في حال انتهاك شرط الكروية. كما خُصصت اختبارات t للعينات المستقلة فقط للمقارنات الزوجية البعدية بين المجموعات في نقاط زمنية محددة، بينما استُخدم ارتباط Pearson ومعامل Cohen’s d لتقييم اتساق الدرجات وقياس حجم التأثير على التوالي.

تم تحديد جميع التحليلات الإحصائية مسبقاً قبل جمع البيانات. واعتُمِدت اختبارات t للعينات المستقلة لمقارنة مؤشرات الكتابة قبل وبعد التجربة بين مجموعتين، مع افتراض فرضية عدمية أساسية بعدم وجود فروق بين المجموعات في أداء نقل مهارات الكتابة. واستُخدِم تحليل ارتباط بيرسون لقياس الارتباط الخطي بين التصحيح التلقائي المعتمد على الذكاء الاصطناعي وتقييمات المعلمين اليدوية، كما حُسِب معامل Cohen’s d كحجم تأثير معياري للمقارنات بين المجموعات. وحُدِّد عتبة الدلالة عند α = 0.05 لجميع اختبارات الفرضيات، وحُسِبَت فترات ثقة 95% إلى جانب جميع الإحصائيات الاختبارية. واستُخدِم برنامج SPSS 26.0 لإجراء جميع الحسابات الإحصائية. ولم تكن هناك بيانات مفقودة في درجات اختبارات الطلاب ومجموعات بيانات الاستبيانات، حيث أتم جميع المشاركين التدريب الكامل المكون من ثلاث جولات والتقييمات ذات الصلة؛ وبناءً عليه، لم تكن هناك حاجة لإجراء أي تعويض أو حذف للحالات بسبب القيم المفقودة.

بناء نظام مؤشر التقييم

لتقييم أداء الطلاب بشكل شامل في التدريب على نقل مهارات الكتابة باللغة الإنجليزية، صممت هذه الدراسة نظام تقييم متعدد الأبعاد يغطي أهداف النقل على ثلاثة مستويات هي "البنية النحوية-الهيكل-الثقافة"، ودمج القدرة اللغوية، والاستجابة للنموذج، والتغذية الراجعة التدريسية، والإدراك الذاتي، كما وضعت ستة مؤشرات أساسية. أولاً، كان "مؤشر نقل الكتابة" مؤشراً تقييمياً شاملاً يغطي التنوع النحوي، ووضوح الهيكل، والتكيف الثقافي، حيث جمع بين التصحيح التلقائي للنظام والتصحيح اليدوي للمعلم لإجراء التحليل الكمي. واستخدم "درجة التعقيد النحوي" تقنية معالجة اللغات الطبيعية لاستخراج سمات مثل متوسط طول الجملة، وعدد مستويات تداخل الجمل، وتكرار استخدام العبارات الفعلية لتقييم ثراء وتعقيد جمل الطلاب. وفحص تحليل "مطابقة الأسلوب الأكاديمي" نسبة استخدام المبني للمجهول ونسبة المفردات الرسمية، استناداً إلى نموذج NLP (معالجة اللغات الطبيعية)، لتحديد مدى التزام النص بمعايير أسلوب الكتابة الأكاديمية الإنجليزية. بالإضافة إلى ذلك، أدخلت الدراسة بُعداً للتقييم الذاتي، حيث تم جمع ملاحظات حول قبول وعملية الاقتراحات التي يولدها النموذج من خلال استبيانات للمعلمين لتقييم التأثير الفعلي للتدريس المدعوم بالذكاء الاصطناعي. وعكست "التغيرات في درجات مراجعة المعلم" تأثير التدريس المدعوم بالذكاء الاصطناعي على تحسين جودة الكتابة من خلال مقارنة درجات المعلمين لمقالات الطلاب قبل التجربة وبعدها. وأخيراً، استخدم "التقييم الذاتي للطلاب لقدرة النقل" جدول إدراك النقل لتوجيه الطلاب في التقييم الذاتي لإتقانهم للهيكل، والنحو، والثقافة، والأبعاد الأخرى، مما عزز وعيهم بما وراء المعرفة وقدراتهم على التأمل. وتظهر الأوصاف المحددة ومصادر البيانات لكل مؤشر في الجدول 3.

تَمَّ حساب المؤشرات النحوية والأسلوبية تلقائيًا عبر تحليل التبعية والتصنيف القائم على نموذج BERT، حيث تراوحت الدرجات المُطبعة من 0 إلى 5؛ بينما اعتمد التقييم اليدوي مقياسًا مكونًا من 5 نقاط. واستخدمت صيغ حساب التعقيد النحوي إجمالي عدد الكلمات/عدد الجمل كقاسم أساسي. مصدر البيانات الخام: موضوعات الكتابة في الاختبارين القبلي والبعدي لجميع الطلاب الستين المسجلين.

النتائج التجريبية والتحليل

لعرض الفروق الشاملة في أداء الطلاب في الأبعاد الثلاثة المتمثلة في النقل النحوي، والنقل الهيكلي، والنقل الثقافي بشكل بديهي، قارن الشكل 3 متوسط مؤشر نقل الكتابة لدى الطلاب في المجموعة التجريبية والمجموعة الضابطة قبل التجربة وبعدها: أظهر الشكل 3 الفرق في متوسط الدرجات بين المجموعة التجريبية والمجموعة الضابطة في الأبعاد الثلاثة للنقل النحوي، والنقل الهيكلي، والنقل الثقافي. وأظهرت المجموعة التجريبية تحسناً ملحوظاً في قدرة النقل في كل بُعد بعد التجربة، وكانت الدائرة الخارجية للمخطط الراداري أكبر بكثير من الدائرة الداخلية، مما يشير إلى أن طريقة تحسين التعليمات المستندة إلى نموذج DeepSeek لها تأثير إيجابي في تعزيز تطوير قدرة الطلاب على نقل الكتابة باللغة الإنجليزية. وفي المقابل، ظلت مختلف مؤشرات قدرة النقل للمجموعة الضابطة دون تغيير نسبياً قبل التجربة وبعدها، وكان التحسن العام محدوداً، مما يشير إلى أن طرق التدريس التقليدية أو الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي لم يتم تحسين تعليمات نظامها لها دور محدود في تدريب النقل. لقد كان من الصعب تحفيز إمكانات التعلم لدى الطلاب بشكل فعال في النقل اللغوي متعدد الأبعاد.

كانت متوسطات مؤشرات النقل الكتابي للمجموعة التجريبية في أبعاد النقل النحوي، والنقل البنيوي، والنقل الثقافي قبل التجربة 3.0 و2.9 و2.8 على التوالي، والتي ارتفعت إلى 4.3 و4.1 و4.5 بعد التجربة، بزيادات قدرها 1.3 و1.2 و1.7 على التوالي، مما يشير إلى أن طريقة التدريس كان لها تأثير تدخلي جيد على مستويات النقل المختلفة. أما درجات المجموعة الضابطة قبل التجربة فقد كانت 3.0 و3.0 و2.9، وبعد التجربة ارتفعت القيم إلى 3.4 و3.3 و3.2 على التوالي، وهي أقل بكثير من درجات المجموعة التجريبية. ومن الجدير بالذكر بشكل خاص أنه في بُعد النقل الثقافي، أظهرت المجموعة التجريبية التحسن الأكثر ملحوظاً، حيث ارتفعت من 2.8 إلى 4.5، بزيادة قدرها 1.7 نقطة، وهي أعلى بكثير من زيادة المجموعة الضابطة التي بلغت 0.3 نقطة. وأشارت هذه النتيجة إلى أن طريقة التدريس المقترحة تلعب دوراً هاماً في مساعدة الطلاب على تحديد ومعايير التعبير الثقافي الإنجليزي والتكيف معها. ولم ينعكس ذلك في تعديلات شكل اللغة فحسب، بل انعكس أيضاً في تعزيز الوعي التداولي عبر الثقافات لدى الطلاب وعمق فهمهم لعادات التعبير الثقافي في اللغة الهدف. وقد انعكس النقل اللغوي بشكل أساسي في التعقيد النحوي، والتكيف مع أسلوب اللغة، وجوانب أخرى. واستخدمت الدراسة تقنية NLP المؤتمتة لإجراء تحليل متعمق لنصوص كتابات الطلاب، واستخراج السمات اللغوية الرئيسية، ودمج درجات المعلمين لتقييم التغيرات في قدرة الطلاب على النقل اللغوي بشكل منهجي عبر ثلاث جولات من المهام.

التعقيد النحوي والأسلوب اللغوي

من حيث التعقيد النحوي، سجلت الدراسة متوسط طول الجملة وعدد مستويات تداخل الجمل في النصوص التي أنتجها الطلاب بعد إكمال مهمة الكتابة المحددة في كل جولة من المهام. وقد استُخدم هذان المؤشران على نطاق واسع لقياس تعقيد التعبير اللغوي؛ حيث عكسا بفعالية مستوى تطور الطلاب في تنوع الجمل والقدرة على التنظيم الهيكلي، كما هو موضح في الشكل 4.

في التطور الطولي للتعقيد النحوي، أظهرت المجموعة التجريبية اتجاهاً تصاعدياً واضحاً عبر جولات المهام الثلاث، مما يعكس التعزيز الفعال لتدريب النقل على قدرة الطلاب في التعبير عن بنيتهم اللغوية. ومن منظور متوسط طول الجملة، ارتفعت المجموعة التجريبية من 12.5 كلمة في المهمة 1 إلى 16.1 كلمة في المهمة 3، وهو ما يمثل زيادة قدرها 3.6 كلمة، وكانت هذه الزيادة أعلى بكثير من زيادة المجموعة الضابطة التي بلغت 0.9 كلمة فقط في الفترة نفسها (من 12.4 إلى 13.3). وبالمثل، من منظور بُعد التعقيد البنيوي، والذي تم قياسه بعدد طبقات تداخل الجمل، ارتفعت المجموعة التجريبية من 1.8 طبقة إلى 2.7 طبقة، بينما ارتفعت المجموعة الضابطة من 1.7 إلى 1.9 طبقة، مع زيادة بطيئة نسبياً. وللتحقق بشكل أكبر مما إذا كان الفرق في التعقيد النحوي بين مجموعتي الطلاب ذا دلالة إحصائية، استخدمت الدراسة اختبارات t للعينات المستقلة لتحليل متوسط طول الجملة وعدد مستويات تداخل الجمل في المراحل الثلاث للمهمة. وأظهرت النتائج وجود فرق معنوي بين المجموعة التجريبية والمجموعة الضابطة من حيث متوسط طول الجملة، t(58) = 4.23, p < 0.001, Cohen’s d = 0.98؛ كما كان هناك فرق معنوي في عدد مستويات تداخل الجمل، t(58) = 3.15, p = 0.002, Cohen’s d = 0.78. وأظهرت هذه المقارنة أن تدريب النقل الممنهج لم يحسن قدرة الطلاب على بناء جمل معقدة فحسب، بل عزز أيضاً إتقانهم لاستراتيجيات التنظيم النحوي. وبوجه خاص، خلال المرحلة الثالثة من المهمة، أظهر الطلاب في المجموعة التجريبية مرونة أكبر في استخدام الجمل متعددة الطبقات وبنيات الجمل المعقدة. وقد عكس ذلك تحولاً ملحوظاً في نقلهم اللغوي من المستوى "الوظيفي" إلى مستوى أكثر "استراتيجية". وقد أدى مسار التدريب الموجه نحو النقل إلى تعزيز مهارات النقل النحوي لدى الطلاب باستمرار، مما ساهم في التغلب بفعالية على قيود كتابة الجمل المفردة وأنماط التعبير الثابتة التي غالباً ما تُلاحظ في التدريس التقليدي. وفيما يتعلق بالتكيف مع الأسلوب اللغوي، استخرجت الدراسة نصوص كتابات الطلاب قبل التجربة وبعدها، واستخدمت نموذج NLP لتحديد نسبة المفردات الرسمية وتكرار استخدام صيغة المبني للمجهول كمؤشرات أساسية لتقييم مطابقة أسلوب اللغة الأكاديمية. وعكست هذه المؤشرات ما إذا كان لدى الطلاب الوعي اللغوي والقدرة التعبيرية للتكيف مع الأسلوب المستهدف في الكتابة باللغة الإنجليزية. وتظهر النتائج ذات الصلة في الشكل 5.

يوضح الشكل 5 التغيرات في مطابقة الأسلوب الأكاديمي للمجموعة التجريبية والمجموعة الضابطة قبل المهمة وبعدها، مع التركيز بشكل أساسي على المؤشرين الجوهريين: نسبة المفردات الرسمية وتكرار استخدام صيغة المبني للمجهول. وبشكل عام، تحسنت قدرة المجموعة التجريبية على التكيف مع الأسلوب الأكاديمي بشكل ملحوظ بعد إتمام التدريب التحويلي القائم على نموذج DeepSeek، مما يثبت فعالية هذه الطريقة التدريسية في تنمية وعي الطلاب بالمعايير اللغوية وقدرتهم على التكيف مع الأساليب الأكاديمية. وفيما يتعلق بنسبة المفردات الرسمية، ارتفعت في المجموعة التجريبية من 0.42 قبل المهمة إلى 0.56 بعدها، وهي زيادة ملحوظة نسبيًا. وفي المقابل، زادت المجموعة الضابطة بشكل طفيف فقط، من 0.43 إلى 0.48، مما يشير إلى تحسن محدود. وأظهرت هذه النتيجة أنه بعد تلقي توجيهات منهجية في صياغة الأوامر (prompts) والتغذية الراجعة من النموذج، أصبح طلاب المجموعة التجريبية أكثر ميلًا لاستخدام مفردات رسمية تلبي متطلبات الأسلوب الأكاديمي أثناء عملية الكتابة، واقترب أسلوبهم اللغوي تدريجيًا من معايير الكتابة الأكاديمية باللغة الإنجليزية. أما من حيث تكرار استخدام صيغة المبني للمجهول، فقد ارتفعت في المجموعة التجريبية بشكل ملحوظ من 0.18 قبل المهمة إلى 0.27 بعدها، وهو ما يمثل زيادة قدرها 0.09؛ بينما زادت المجموعة الضابطة بمقدار 0.02 فقط.

للتحقق بشكل أكبر مما إذا كانت التغييرات المذكورة أعلاه ذات دلالة إحصائية، أجرت الدراسة اختبار t للعينات المستقلة على البيانات قبل المهمة وبعدها. وأظهرت النتائج أن المجموعة التجريبية حققت تحسناً ملحوظاً في نسبة المفردات الرسمية، t(58) = 3.89, p < 0.001, Cohen's d = 0.92؛ كما كانت الزيادة في تكرار استخدام صيغة المبني للمجهول ملحوظة أيضاً، t(58) = 4.56, p < 0.001, Cohen’s d = 1.05. وأظهر ذلك أن الطلاب في المجموعة التجريبية قد أحرزوا تقدماً جوهرياً في تكييف الأسلوب اللغوي، وأن هذا التقدم لم يكن عرضياً، بل كان نتيجة للتأثير المشترك للتوجيه المنهجي عبر المطالبات والتغذية الراجعة من النموذج.

التحقق الإحصائي

بالإضافة إلى ذلك، وللمزيد من التحقق من موثوقية المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي في الممارسة التدريسية، قارنت الدراسة أيضًا متوسط درجات المحتوى المُنشأ بواسطة الذكاء الاصطناعي والمحتوى المُنشأ بواسطة المعلم تحت أنواع مختلفة من المطالبات. وتم تقييم الاتساق بين الاثنين عن طريق حساب معامل ارتباط بيرسون. وتظهر نتائج المقارنة ذات الصلة في الجدول 4. يوضح الجدول 4 مدى اتساق المحتوى المُنشأ بواسطة الذكاء الاصطناعي مع درجات المعلمين في خمسة أنواع من المطالبات الموجهة نحو النقل. ومن منظور متوسط الدرجات، كانت درجة الذكاء الاصطناعي أقل قليلاً من درجة المعلم بشكل عام. ومع ذلك، كانت الفجوة ضمن نطاق معقول في معظم أنواع المهام، مما يشير إلى أن نموذج DeepSeek يتمتع باستقرار عالٍ وقيمة مرجعية في تقييم مهام نقل الكتابة. وتحت مطالبة النقل النحوي، كان متوسط درجة المعلم 4.1، بينما كانت درجة الذكاء الاصطناعي 4.0، بفارق 0.1 فقط بين الاثنين. وفي مطالبات النقل الهيكلي والمنطقي، كانت درجة الذكاء الاصطناعي أقل بـ 0.1 نقطة فقط من درجة المعلم، مما يشير إلى أن النموذج يمكنه محاكاة معايير تقييم المعلم بشكل أفضل في هذه المهام، التي تتضمن درجة عالية من البنية اللغوية وقواعد واضحة. وفي المقابل، كانت انحرافات تسجيل الدرجات تحت مطالبات النقل الثقافي ونقل السجل اللغوي واضحة نسبيًا، حيث بلغت درجات الذكاء الاصطناعي 3.6 و3.7 على التوالي، وهي أقل بـ 0.2 من درجات المعلمين، مما يعكس أن الذكاء الاصطناعي لا يزال يواجه قيودًا معينة عند التعامل مع المهام ذات الذاتية العالية، مثل الدلالات المعنوية والتداولية الثقافية. تم تقييم الموثوقية بين المقيمين عبر ICC (عدد المقيمين n = 5). وكان إجمالي ICC للتسجيل اليدوي 0.86، وتراوحت قيم ICC لكل بعد من 0.82 إلى 0.89، مما يشير إلى اتفاق مرضٍ بين المقيمين.

وكشف المزيد من تحليل معامل ارتباط بيرسون (Pearson correlation coefficient) أن اتساق الدرجات تحت مختلف المطالبات كان بمستوى عالٍ، مما يشير إلى أن درجة الذكاء الاصطناعي لم تكن قريبة من تقدير المعلم من حيث القيمة فحسب، بل أظهرت أيضاً علاقة خطية جيدة في اتجاه التقييم. ومن بين هذه المطالبات، كان معامل الاتساق لمطالبة النقل النحوي هو الأعلى حيث بلغ 0.87، بينما بلغ لمطالبتي النقل الهيكلي والنقل المنطقي 0.83 و 0.85 على التوالي، مما يشير إلى أن نتائج تقييم الذكاء الاصطناعي من حيث التعقيد النحوي، وتنظيم الفقرات، والتماسك المنطقي تتسق بدرجة كبيرة مع تقدير المعلم. وقد يعود ذلك إلى أن هذه المهام لها أهداف واضحة وسمات لغوية قابلة للقياس، مما سهل عملية التعرف من قبل النموذج وأدى إلى استقرار التقييم. أما معامل الارتباط لمطالبة النقل المجالي فهو 0.81، وبالرغم من انخفاضه قليلاً، إلا أنه لا يزال يظهر قدرة تقييم قوية، مما يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يمتلك درجة معينة من التقدير على مستوى التكيف الأسلوبي. ومع ذلك، كان معامل الاتساق لمطالبة النقل الثقافي 0.79 فقط، وهو أقل من الأنواع الأخرى، ولكنه لا يزال ضمن النطاق المقبول.

لفحص مدى قابلية تطبيق أنواع مختلفة من المطالبات في الممارسة التدريسية ودرجة قبول المعلمين لها، تم تصميم استبيان لمدى الرضا عن استجابة المطالبة. دُعي خمسة معلمين للغة الإنجليزية (مرقمين من T1 إلى T5) لتقييم مقترحات التوليد لخمسة أنواع من المطالبات باستخدام مقياس مكون من خمسة مستويات (من غير راضٍ تماماً إلى راضٍ تماماً)، كما هو موضح في الشكل 6: تباينت درجات المعلمين الخمسة حول أنواع المطالبات الخمسة إلى حد ما، ولكن التقدير العام كان مرتفعاً. ومن بينها، سجلت مطالبات "النقل النحوي" و"النقل الثقافي" أعلى الدرجات بمتوسط 4.0، مما يعكس عملية تطبيقية وقدرة عالية على التكيف في التدريس. وفي المقابل، كانت درجات مطالبة "نقل السجل اللغوي" منخفضة نسبياً، بمتوسط 2.4 فقط، وقد منح بعض المعلمين، مثل T4 وT5، أدنى الدرجات، مما يشير إلى أن توجيهاتها وقابليتها للتكيف في التطبيقات التدريسية لا تزال بحاجة إلى تحسين.

على المستوى الفردي، كانت هناك فروق واضحة في ميول المعلمين نحو وضع الدرجات؛ حيث كانت الدرجة الإجمالية للمعلم T1 إيجابية، مما يشير إلى درجة عالية من قبول الكتابة بمساعدة الذكاء الاصطناعي، بينما كانت درجات المعلم T5 منخفضة في أبعاد متعددة للمطالبات (Prompt)، لا سيما في "نقل السجل اللغوي" و"نقل المنطق". وقد يعود هذا الاختلاف إلى الخبرة التدريسية للمعلمين، أو تفضيلاتهم اللغوية، أو مدى إلمامهم بأدوات الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى أن تصميم المطالبات في المستقبل يحتاج إلى مراعاة آليات تكييف شخصية لتعزيز قبول المجموعات المختلفة من المعلمين. وللتحقق بشكل أكبر من التأثير الفعلي للتدريس بمساعدة الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة كتابة الطلاب، قارنت الدراسة التغيرات في الدرجات الإجمالية للمجموعة التجريبية والمجموعة الضابطة، وفقاً لتقييم المعلمين، قبل التجربة وبعدها. وتظهر نتائج المقارنة في الشكل 7.

كما هو موضح في الشكل 7، أظهرت الدرجات الإجمالية للمجموعة التجريبية والمجموعة الضابطة، وفقاً لتقييم المعلمين قبل التجربة وبعدها، فروقاً ذات دلالة إحصائية. وبشكل عام، أظهرت الدرجة الإجمالية للمجموعة التجريبية اتجاهاً تصاعدياً ملحوظاً بعد التدخل التعليمي القائم على تحسين التعليمات المستند إلى نموذج DeepSeek. وفي المقابل، كان التغير في درجات المجموعة الضابطة طفيفاً نسبياً. حيث بلغ متوسط درجة المعلمين للمجموعة التجريبية قبل التجربة 59.1 نقطة، وارتفع المتوسط بعد التجربة بشكل ملحوظ ليصل إلى 74.4 نقطة، وهو ما يمثل زيادة قدرها 15.3 نقطة. ويشير ذلك إلى أن التدريس المدعوم بالذكاء الاصطناعي كان له تأثير إيجابي على جودة كتابة الطلاب. ومن خلال المخطط الصندوقي، لوحظ أيضاً توسع في نطاق توزيع درجات المجموعة التجريبية؛ وبشكل خاص، أصبح الصندوق الخاص بالدرجات بعد التجربة أعلى بكثير مما كان عليه قبلها، كما ارتفعت القيم القصوى العليا والدنيا السفلى، مما يشير إلى تحسن ملحوظ في المستوى العام للطلاب. في المقابل، كانت التغيرات في درجات المجموعة الضابطة محدودة نسبياً، حيث كان متوسط الدرجات قبل التجربة 60.1 نقطة، وأصبح بعد التجربة 64.9 نقطة، وهو ما يمثل زيادة قدرها 4.8 نقطة. وكانت هذه الزيادة أقل بكثير من زيادة المجموعة التجريبية، كما لم يتغير صندوق درجات المجموعة الضابطة كثيراً قبل التجربة وبعدها، مما يشير إلى أن طرق التدريس التقليدية أو أدوات الذكاء الاصطناعي غير المحسنة لها تأثير محدود في تحسين جودة الكتابة.

بالإضافة إلى ذلك، استخدمت هذه الدراسة جدول الإدراك الانتقالي لتوجيه الطلاب من خلال ثلاث جولات من التقييم الذاتي حول تطور قدراتهم في التعديل الهيكلي، وتحويل الجمل، والتعبير الثقافي، من بين مجالات أخرى، وذلك لعكس اتجاه التغير في الوعي الميتا-معرفي للطلاب وإتقانهم لاستراتيجيات النقل. تظهر النتائج في الشكل 8. وفقاً لبيانات المخطط الراداري للتقييم الذاتي للطلاب حول قدرة النقل الموضحة في الشكل 8، أظهر التقييم الذاتي للطلاب في الأبعاد الخمسة للنقل الهيكلي، والنقل النحوي، والنقل الثقافي، ونقل السجل اللغوي، والنقل المنطقي عبر جولات المهام الثلاث اتجاهاً تصاعدياً مستمراً، مما يشير إلى أنه في ظل التدخل التعليمي لتحسين التدريس القائم على نموذج DeepSeek، تحسنت قدرة الطلاب على استخدام استراتيجيات النقل بشكل ملحوظ. في الجولة الأولى من المهام، كانت درجات التقييم الذاتي للطلاب منخفضة بشكل عام؛ فمن بين الأبعاد الخمسة، سجل "النقل الهيكلي" و"النقل المنطقي" 3.2 و3.0 على التوالي، بينما سجل "النقل الثقافي" و"نقل السجل اللغوي" 2.5 و2.7، مما يشير إلى أن الطلاب كانوا لا يزالون غير ناضجين في تحديد واستخدام استراتيجيات النقل. وبحلول الجولة الثانية من المهام، تحسنت درجات كل بند، حيث ارتفع "النقل الهيكلي" إلى 3.8، و"النقل النحوي" إلى 3.5، و"النقل المنطقي" إلى 3.7. وأظهر ذلك أنه بتوجيه المعلمين ودعم ملاحظات النموذج، أتقن الطلاب تدريجياً النقاط الرئيسية لعمليات النقل الأساسية وبدأوا في تطبيقها أولياً في الكتابة الفعلية. وفي الجولة الثالثة من المهام، زادت درجات التقييم الذاتي للطلاب بشكل كبير، حيث وصل "النقل الهيكلي" و"النقل المنطقي" إلى 4.5 و4.3 على التوالي، كما استقرت الأبعاد الأخرى فوق 4.0 نقاط، مما يظهر التأثير المستمر لجولات متعددة من التدريب على النقل في تحسين قدرة الطلاب على التحكم في الشكل اللغوي وبناء النص. في هذه المرحلة، شكل الطلاب حلقة معرفية مغلقة أساسية بين الفهم والتنفيذ والتأمل في استراتيجيات النقل. وبالإضافة إلى ملاحظات المعلمين، وزعت الدراسة أيضاً استبياناً لقياس الرضا حول وظيفة الكتابة بمساعدة الذكاء الاصطناعي على جميع الطلاب في المجموعة التجريبية، وتم جمع ما مجموعه 30 استبياناً صالحاً. وقيم الاستبيان أداء الذكاء الاصطناعي في ثلاث وحدات وظيفية هي: مقترحات إعادة الصياغة، والتحسين الهيكلي، والإرشادات الثقافية، وتطلب من الطلاب اختيار الخيارات وفقاً لخمس مستويات من المعايير. تظهر النتائج في الجدول 5.

وفقاً لنتائج استطلاع رضا الطلاب حول وظائف الكتابة المدعومة بالذكاء الاصطناعي الموضحة في الجدول 5، أبدى الطلاب في المجموعة التجريبية عموماً تعليقات إيجابية حول أداء الذاء الاصطناعي في الوحدات الوظيفية الثلاث: مقترحات إعادة الصياغة، والتحسين الهيكلي، والموجهات الثقافية، مما يظهر آفاق التطبيق الجيدة لأنظمة الكتابة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تحسين كفاءة التدريب على الكتابة وجودة الدعم التعليمي. وبشكل عام، أعرب أكثر من 90% من الطلاب عن كونهم "راضين جداً" أو "راضين" في البندين الوظيفيين "مقترحات إعادة الصياغة" و"التحسين الهيكلي"، حيث سجلت "مقترحات إعادة الصياغة" أعلى نسبة رضا وصلت إلى 91%، مما يشير إلى تقدير الطلاب العالي لقدرة الذكاء الاصطناعي على إعادة البناء النحوي وصقل اللغة. وفي المقابل، كان الرضا عن وظيفة "الموجهات الثقافية" أقل نسبياً، ومع ذلك فقد وصل إلى 83%، مما يشير إلى أنه على الرغم من وجود تعقيد وذاتية معينة في الذكاء الاصطناعي عند توجيه التعبير العابر للثقافات، إلا أن دوره في مساعدة الطلاب على تحديد وتعديل التداخل الثقافي للغة الأم كان محل تقدير من معظم الطلاب. أما فيما يتعلق بعدم الرضا، فقد كانت نسبة الطلاب الذين اختاروا "غير راضٍ" أو "غير راضٍ تماماً" عبر الوظائف الثلاث أقل من 5%، مما يشير إلى أن الوظائف المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتمتع بقابلية استخدام وقبول جيدين في معظم سيناريوهات التطبيق. ومن الجدير بالذكر أن نسبة الطلاب الذين قيموا "متوسط" في بند "الموجهات الثقافية" كانت مرتفعة نسبياً، مما يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي الحالي قد لا يلبي توقعات الطلاب بشكل كامل عند التعامل مع قضايا التكيف الثقافي، وأنه لا يزال هناك مجال للتحسين. ويكشف التحليل الشامل أن طريقة تحسين التعليمات القائمة على DeepSeek قد نالت اعترافاً واسعاً من الطلاب، لا سيما في دعمها للشكل اللغوي.

تحليل التباين للقياسات المتكررة (RM-ANOVA)

أُجري تحليل تباين للقياسات المتكررة ثنائي الاتجاه (RM-ANOVA) لفحص تأثيرات المجموعة (عامل بين المجموعات: المجموعة التجريبية مقابل المجموعة الضابطة) والوقت (عامل داخل المجموعات: الاختبار القبلي، المهمة 1، المهمة 2، المهمة 3، الاختبار البعدي)، بالإضافة إلى التفاعل بينهما على أداء الطلاب في نقل مهارات الكتابة باللغة الإنجليزية. وأشار اختبار ماوكلي (Mauchly’s test) إلى انتهاك فرضية الكروية (p < 0.05)، لذا تم تطبيق تصحيح غرين هاوس-جايسر (Greenhouse–Geisser) لضبط درجات الحرية للتأثيرات داخل المجموعات. استندت جميع التحليلات إلى n = 30 مشاركاً في كل مجموعة. وتظهر النتائج في الجدول 6:

أشارت نتائج تحليل التباين للقياسات المتكررة (ANOVA) مع تصحيح Greenhouse–Geisser إلى وجود تأثيرات رئيسية ذات دلالة إحصائية للمجموعة، والزمن، والتفاعل بين المجموعة والزمن عبر جميع الأبعاد المقاسة (p < 0.001). وبالنسبة لمؤشر النقل الإجمالي، لوحظ تأثير معنوي للمجموعة (F(1,58) = 76.32)، إلى جانب تأثير معنوي للزمن (F(2.14,124.12) = 92.75) وتفاعل معنوي بين المجموعة والزمن (F(2.14,124.12) = 68.49)، مما يشير إلى أن التغيرات في أداء النقل الإجمالي بمرور الوقت اختلفت بشكل كبير بين المجموعات.

وبالمثل، أظهر النقل النحوي تأثيرات معنوية للمجموعة (F(1,58) = 52.18)، والزمن (F(2.11,122.38) = 71.26)، والتفاعل بين المجموعة والزمن (F(2.11,122.38) = 45.73)، مما يشير إلى وجود أنماط تطور متباينة في قدرة النقل النحوي عبر المجموعات ونقاط القياس. أما بالنسبة للنقل البنيوي، فقد تم تحديد تأثيرات معنوية للمجموعة (F(1,58)=48.65)، والزمن (F(2.09,121.22) = 67.81)، وتأثيرات التفاعل (F(2.09,121.22) = 41.36)، وهو ما يعكس تحسنات مستمرة بمسارات تعتمد على المجموعة. ومن الملاحظ أن النقل الثقافي أظهر أقوى التأثيرات، مع تأثير معنوي للمجموعة (F(1,58) = 81.44)، وتأثير واضح للزمن (F(2.07,119.96) = 98.52)، وتفاعل قوي بين المجموعة والزمن (F(2.07,119.96) = 79.27)، مما يشير إلى نمط النمو الأكثر جوهرية وتمايزاً في هذا البعد. وبشكل عام، تُظهر جميع المؤشرات تأثيرات ذات دلالة إحصائية، مما يؤكد أن التدخل قد أحدث تأثيراً مستقراً ومتمايزاً على تطور النقل بمرور الوقت.

توافر البيانات:

جميع البيانات التي تم إنتاجها أو تحليلها خلال هذه الدراسة مدرجة في هذا المقال. أما بيانات التقييم الأولية فقد تم توفيرها في الجدول التكميلي 1.

استراتيجيات ونتائج إعادة صياغة الجمل لتحسين التواصل عبر الثقافات؛ للاستخدام التعليمي.
الشكل 1: خطوات تحويل بنية الجملة. (أ) استراتيجيات دمج وتقوية الأفعال لتحسين بنية الجملة. (ب) تحويلات بديلة للفاعل، بما في ذلك الفاعل بصيغة اسم الفاعل (gerund)، والمصدر (infinitive)، والفاعل الاسمي. (ج) استخدام العبارات غير المحدودة (non-finite phrases) لتعزيز تنوع الجمل وإيجازها. (د) أمثلة على النسخ النهائية المنقحة التي توضح تحسناً في الأسلوب الأكاديمي والتعبير الإنجليزي عبر الثقافات. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

مخطط شجرة تطور المهام؛ عمليات النقل على مستوى الجملة والفقرة والخطاب والمستوى الثقافي.
الشكل 2: مخطط شجرة تطور المهام. يوضح البنية التصاعدية لمهام النقل ذات المستويات الأربعة، والتي تتدرج من مستوى الجملة، ثم الفقرة، ثم الخطاب، وصولاً إلى المستوى الثقافي. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

مخطط راداري يقارن بين المجموعة التجريبية والضابطة، يوضح نتائج الاختبار القبلي والبعدي.
الشكل 3: مقارنة لقدرة نقل الكتابة قبل التجربة وبعدها. يوضح المخطط الراداري درجات الاختبار القبلي والبعدي للمجموعة التجريبية والمجموعة الضابطة في أبعاد النقل النحوي، والبنوي، والثقافي. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

رسم بياني لطول الجملة ومستويات التداخل مقابل جولة المهمة؛ اتجاهات بيانات المجموعة التجريبية ومجموعة الضبط.
الشكل 4: مخطط خطي لاتجاه التعقيد النحوي. يتم عرض التغيرات في متوسط طول الجملة وطبقات تداخل الجمل عبر ثلاث مهام تدريبية. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

رسم بياني شريطي يقارن بين استخدام المفردات الرسمية وصيغة المبني للمجهول قبل المهمة وبعدها في الدراسة التجريبية.
الشكل 5: مطابقة المصطلحات الأكاديمية. يوضح هذا الشكل التباينات في نسبة المفردات الرسمية وتكرار استخدام صيغة المبني للمجهول قبل التدخل وبعده. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

خريطة حرارية لتحليل عمليات النقل تمثل درجات الرضا عبر أنواع مختلفة من المطالبات وعمليات النقل.
الشكل 6: الخريطة الحرارية لمدى الرضا عن الاستجابة للمطالبات. يتم هنا تلخيص تقييمات خمسة أنواع من قوالب المطالبات المقدمة من المعلمين المشاركين. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

مخطط صندوقي يقارن درجات الاختبار للمجموعتين التجريبية والضابطة قبل التدخل وبعده.
الشكل 7: مخطط صندوقي للتغيرات في تقييمات المعلمين. يوضح المخطط الصندوقي توزيع والتغيرات الإجمالية لدرجات الكتابة التي قيمها المعلمون لمجموعتين قبل التجربة وبعدها. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

مخطط عنكبوتی يقارن بين النقل النحوي والتركيب والمنطقي والسجلي والثقافي عبر الجولات.
الشكل 8: مخطط راداري لقدرة الطلاب على النقل وفقاً لتقييمهم الذاتي. يوضح المخطط درجات التقييم الذاتي للطلاب عبر خمسة أبعاد للنقل في ثلاث جولات تدريبية. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

يرجى تقديم النص المصدر المراد ترجمته.تشغيل المعلمنوع المطالبةتشغيل الطالبالمخرجاتمعايير التقييم
مسودات الكتابة الأصلية للطلاب (جمل/فقرات/مقالات)1. تصنيف أنواع النقل ومستويات المهام 2. ضبط معاملات المطالبة إذا لزم الأمرمحفز نقل أحادي / سلسلة محفزات متداخلة ثلاثية المراحل١. تعلم استراتيجيات النقل ٢. مراجعة المسودات بناءً على ملاحظات الذكاء الاصطناعي ٣. إتمام التقييم الذاتيالنص المنقح بواسطة الذكاء الاصطناعي + المسودة النهائية المنقحة بواسطة الطالبالتعقيد النحوي، والعقلانية الهيكلية، والملاءمة الثقافية، والتماسك المنطقي، وتوحيد السجل اللغوي (مقياس 0-5)

الجدول 1: جدول ملخص سير العمل. يلخص هذا الجدول سير العمل التشغيلي الكامل للتدريب الانتقالي على الكتابة باللغة الإنجليزية بمساعدة الذكاء الاصطناعي، بما يشمل المواد المدخلة، وعمليات المعلم والطالب، وأنواع المطالبات، والمخرجات النهائية ومعايير التقييم المقابلة لها.

فئة المشروعالمحتويات
فهم أهداف المهمةيرجى وصف أهداف النقل لهذه الجولة من مهام الكتابة بإيجاز، مثل التعديل الهيكلي، والتكيف الثقافي، والتحويل اللغوي.
استراتيجية الهجرة المستخدمةيرجى ذكر استراتيجيات الهجرة التي اعتمدتها (يُسمح باختيار عدة خيارات):
التعديل الهيكلي 
تحويل الجمل  
تبديل اللغة  
المظهر الثقافي  
تعزيز الربط المنطقي
أخرى: _______
إعادة كتابة الأمثلة والتعليماتاختر جملة أو جملتين تمت إعادة صياغتهما، واعرض النسختين قبل وبعد إعادة الصياغة، مع توضيح أسباب التغييرات وأهداف النقل المرجوة.
الصعوبات والشكوك التي تمت مواجهتهاصف أي تحديات واجهتها أثناء عملية النقل أو أي تساؤلات كانت لديك بشأن تعبير محدد.
درجة التقييم الذاتي
(من أصل 5 نقاط)		يرجى تقييم إعادة صياغتك للنص بناءً على الجوانب الثلاثة التالية:
• دقة تطبيق الاستراتيجية (/5)
• طلاقة التعبير الطبيعية (5/)
• الملاءمة الثقافية (/5)
أهداف تحسين الكتابة المستقبليةصف بإيجاز قابلية النقل التي تود تعزيزها أو تحسينها في جولة التدريب القادمة

الجدول 2: جدول انتقال المعرفة. تم اعتماد مقياس تقييم من 1 إلى 5 (1 = عدم الإتقان، 5 = الإتقان التام) لتقييم الطلاب الذاتي لاستراتيجيات انتقال مهارات الكتابة.

اسم المؤشرالوصفمصدر البيانات
مؤشر نقل الكتابة (0-5)مؤشر كمي يقيس قدرة نقل اللغة بشكل شامل، ويغطي ثلاثة مستويات: بناء الجملة، والبنية، والثقافة.التصحيح التلقائي بواسطة النظام + التصحيح اليدوي بواسطة المعلمين
درجة التعقيد النحويبما في ذلك متوسط طول الجملة، وعدد تداخلات العبارات، وثراء العبارات الفعلية، وما إلى ذلك.التحليل التلقائي بمعالجة اللغات الطبيعية (NLP)
المطابقة بالأسلوب الأكاديميهل يتوافق مع معايير الكتابة الأكاديمية باللغة الإنجليزية؟تقييم نموذج معالجة اللغات الطبيعية
الرضا عن الاستجابة للمطالبةقبول المعلمين والتقييم العملي للمقترحات التي تولدها النماذجاستبيان المعلم
تغييرات درجات مراجعة المعلممقارنة درجات المعلمين قبل التجربة وبعدها لبيان التحسن في جودة الكتابةسجلات تقييم المعلمين
قدرة الطلاب على نقل التعلم وفقاً لتقييمهم الذاتييقوم الطلاب بتقييم ذاتي لمدى إتقانهم لأبعاد النقل المختلفةاملأ نموذج التوعية بالهجرة

الجدول 3: ملخص لمؤشرات التقييم والأوصاف ومصادر البيانات. يوضح هذا الجدول التعريفات وطرق القياس ومصادر البيانات الأصلية لكل مؤشر تقييم أساسي في هذه الدراسة.

نوع المطالبةمتوسط تقييم المعلمينمتوسط درجة الذكاء الاصطناعيمعامل ارتباط بيرسون
النقل الهيكلي43.90.83
النقل النحوي4.140.87
النقل الثقافي3.83.60.79
نقل السجلات3.93.70.81
النقل المنطقي4.24.10.85

الجدول 4: مقارنة الاتساق بين المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي وتقييمات المعلمين. تُظهر النتائج الاتساق بين المحتوى الذي أنشأه الذكاء الاصطناعي وتقييمات المعلمين عبر أنواع مختلفة من الأوامر (Prompts).

عناصر الوظائفراضٍ جداًراضٍبشكل عامغير راضٍغير راضٍ جداً
اقتراحات إعادة الصياغة66%25%7%1.50%0.50%
تحسين البنية60%30%7%2%1%
نصائح ثقافية55%28%12%3.50%1.50%

الجدول 5: إحصائيات استقصائية حول رضا الطلاب عن الوظائف المدعومة بالذكاء الاصطناعي. توضح الإحصائيات توزيع رضا الطلاب عن وظائف إعادة الصياغة بالذكاء الاصطناعي، والتحسين الهيكلي، والمطالبات الثقافية.

قياسالمجموعة F(df)الزمن F(df)جي جيالمجموعة × الزمن (df)Fجي جيp
مؤشر الانتقال الإجمالي76.32 (1, 58)92.75 (2.14, 124.12)68.49 (2.14, 124.12)<0.001
النقل النحوي52.18 (1, 58)71.26 (2.11, 122.38)45.73 (2.11, 122.38)<0.001
النقل الهيكلي48.65 (1, 58)67.81 (2.09, 121.22)41.36 (2.09, 121.22)<0.001
النقل الثقافي81.44 (1, 58)98.52 (2.07, 119.96)79.27 (2.07, 119.96)<0.001

الجدول 6: ملخص نتائج تحليل التباين للقياسات المتكررة (ANOVA). يعرض هذا الجدول نتائج تحليل التباين ثنائي الاتجاه للقياسات المتكررة للأداء العام لنقل الكتابة وأبعاده الفرعية الثلاثة، بما في ذلك التأثيرات الرئيسية للمجموعة، والوقت، والتفاعل بين المجموعة والوقت. الاختصارات: GG = تصحيح Greenhouse–Geisser.

الجدول التكميلي 1: تقييم البيانات الخام. يتضمن البيانات الخام المستخدمة في جميع التحليلات في هذه الدراسة.يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

المناقشة

يبني هذا البحث إطاراً لتحسين التعليمات متعدد المستويات يرتكز على بنية MoE الخاصة بـ DeepSeek لتدريس نقل الكتابة باللغة الإنجليزية عبر الثقافات. وبالتركيز على مهام تصاعدية مكونة من أربعة مستويات تتراوح من مستوى الجملة وصولاً إلى البعد الثقافي، ومكتبة مهام معيارية من خمس فئات، يحقق البحث توليداً تلقائياً للمطالبات بناءً على عينات حقيقية من كتابات الطلاب، كما يؤسس سلاسل مطالبات متداخلة من ثلاث مراحل لتفكيك مهام التكيف عبر الثقافات المعقدة. وبخلاف تصميم المطالبات العامة التقليدي المقتصر على تنقيح النصوص، يربط الحل المقترح تجميع المطالبات ارتباطاً وثيقاً بأهداف تدريس نقل اللغة، ويبني تدفقاً تعليمياً مغلق الحلقة يتكون من توليد النموذج، وتدوين المعلم، والمراجعة التكرارية للطالب. ومن منظور التقدم التخصصي، يوسع العمل الحالي الحدود التطبيقية لهندسة المطالبات في اكتساب اللغة الثانية، حيث يوفر مساراً لبناء قالب قابل للقياس للجمع بين خصائص معاملات النماذج اللغوية الكبيرة والتدريب الموجه في فصول تدريس اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية (EFL). كما يثري الأدلة التجريبية لأبحاث النقل التداولي عبر الثقافات في بيئة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يكمل نتائج الأبحاث الحالية التي تركز فقط على أخطاء النقل السلبي النحوي36,37.

تؤكد بيانات التجربة الشبه تجريبية التجريبية أن المجموعة التجريبية حققت تحسناً واضحاً عبر مؤشرات النقل النحوي والبنيوي والثقافي، ومع ذلك، هناك عدة قيود متأصلة تحد من إمكانية تعميم نتائج البحث. فبسبب ظروف البحث، اعتمدت الدراسة على تجميع غير عشوائي للفصول دون ترتيب لإخفاء هوية المقيمين، كما تم اختيار جميع العينات من تخصصات اللغة الإنجليزية في جامعة واحدة، مما يجعل من الصعب استبعاد التداخل الناتج عن دافعية التعلم الذاتي لدى المتعلمين وعادات التدريس طويلة الأمد للمعلم أثناء تباين الدرجات. بالإضافة إلى ذلك، استمر هذا التدخل لمدة ثلاثة أسابيع فقط، مما يجعله برنامجاً تدريبياً قصير المدى. وبالاقتران مع تصميم أخذ العينات من مركز واحد حيث تم استقطاب جميع المشاركين من كلية مهنية واحدة، فإن الآثار الإيجابية الملحوظة قد لا تكون مستقرة تماماً في ممارسة التدريس على المدى الطويل. وبناءً على ذلك، يجب تفسير نتائج البحث بحذر، ولا يكون من المناسب تعميم الاستنتاجات مباشرة على أنواع مختلفة من الكليات، أو دورات تدريسية أطول، أو مجموعات طلابية ذات كفاءات لغوية متفاوتة.

في سياق التطبيق التعليمي العملي، يظهر نظام تحسين التلقين الحالي المقترن بنموذج DeepSeek قيوداً ملحوظة وحالات فشل نمطية. ففيما يتعلق بمهام نقل الثقافة والسجل اللغوي، ينتج النموذج أحياناً تعبيرات غير ملائمة براغماتياً أو نتائج تحويل أسلوبية جامدة عند معالجة النصوص ذات الدلالات الثقافية الدقيقة والمتطلبات الأسلوبية المعتمدة على السياق38,39؛ كما يخفق في تحديد التفكير الثقافي الأصيل الضمني بدقة في الفقرات الطويلة والمعقدة، مما يؤدي إلى مراجعة غير مكتملة لتعبيرات "Chinglish". وفيما يخص التصحيح التلقائي، ينخفض اتساق تقييم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في العناصر البراغماتية الثقافية ذات الذاتية العالية، ولا يمكنه التمييز بفعالية بين الفروق الدقيقة في التعبير البلاغي والدلالات العابرة للثقافات. بالإضافة إلى ذلك، فإن سلسلة التلقين المتداخلة ذات المراحل الثلاث تكون عرضة للانحراف الدلالي في التوليد التكراري متعدد الجولات، حيث يتم توريث الأخطاء الناتجة عن المرحلة الأولى من إعادة التنظيم الدلالي وتضخيمها في خطوات المراجعة اللغوية والتكيف الثقافي اللاحقة40,41.

من حيث اتجاهات التطوير المستقبلية، يمكن إجراء تحسينات إضافية من ثلاثة أبعاد عملية. أولاً، توسيع نطاق مكتبة المهام من خلال جمع مدونة كتابية من غير المتخصصين في اللغة الإنجليزية ومن الطلاب ذوي مستويات الكفاءة اللغوية المختلفة لتعزيز توافق القوالب مع مجموعات المتعلمين المتنوعة. ثانياً، دمج الضبط الدقيق المستمر للوحدات الفرعية خفيفة الوزن من DeepSeek لتقليل الانحراف الموجود في تسجيلات النقل الثقافي بواسطة الذكاء الاصطناعي، والتي تبين أنها أقل اتساقاً مقارنة بتقييم المعلمين في الإحصائيات الحالية. ثالثاً، دمج نظام تحسين المطالبات بالكامل في منصات تعلم اللغات الأجنبية التقليدية عبر الإنترنت لتحقيق تراكم تلقائي للبيانات على المدى الطويل من أجل التحسين التكراري المستمر لقواعد المطالبات. ومع الإثراء المستمر لموارد المدونات الثقافية عابرة اللغات، من المتوقع أن يوسع الإطار التقني المقترح تطبيقاته لتشمل تدريس الترجمة ثنائية اللغة ودورات التواصل بين الثقافات في الأبحاث اللاحقة.

الإفصاحات

يقر المؤلفون بعدم وجود تضارب في المصالح المالية.

شكر وتقدير

تم دعم هذا العمل من قبل مشروع تخطيط التعليم بمقاطعة تشيجيانغ لعام 2026: بحث حول إعادة بناء إطار الكفاءة التدريسية واستراتيجيات تعزيز مدرسي التعليم المهني العالي في ظل التمكين الرقمي والذكي (رقم المشروع: ZWT26024؛ رقم الموافقة: 2026SCG360).

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
نموذج اللغة مسبق التدريب BERTجوجلhttps://github.com/google-research/bertيدعم كل من التمثيل النصي، والتعرف على بنية الفقرة، وحساب التشابه الدلالي، وتصنيف النصوص، عملية التصحيح الآلي لمحتوى الكتابة.
كوريفيري (Coreferee)الذكاء الاصطناعي الانفجاريhttps://github.com/explosion/corefereeيتم تحديد العلاقات المرجعية للنصوص، وتقييم التماسك المرجعي للخطاب للمساعدة في التصحيح التلقائي لجودة الكتابة.
نموذج DeepSeek اللغوي الكبيرديب سيك للذكاء الاصطناعي (DeepSeek AI)https://chat.deepseek.com/بناءً على بنية نموذج Mixture-of-Experts (MoE)، تم إجراء تحسين للتعليمات وتصميم لسلسلة الكلمات التحفيزية. يستخدم النموذج معلمات ثابتة: معامل درجة حرارة يبلغ 0.7، كما يتم تحديد طول النص المولد ديناميكياً وفقاً لنوع السؤال.
spaCyالذكاء الاصطناعي الانفجاريhttps://github.com/explosion/spaCyيتم تحليل بنية بناء الجملة التبعي للنص الإنجليزي، واستخراج مؤشرات مثل متوسط طول الجملة وعدد الجمل المتداخلة لقياس التعقيد النحوي كمياً.
SPSS 26.0IBMhttps://www.ibm.com/products/spss-statisticsتحليلات إحصائية مثل تحليل التباين للقياسات المتكررة (RM-ANOVA)، واختبار t للعينات المستقلة، وتحليل ارتباط بيرسون، وحجم التأثير (Cohen’د) وأُجريت الحسابات، واختبار الموثوقية (معامل الارتباط داخل الفئة - ICC).

المراجع

  1. Maqsood M, Zahid A, Asghar T, et al. Issues in teaching English in a cultural context. Migr Lett. 2024; 21(4): 1020–1027.
  2. Tran NT, Nguyen TT, Pham HH. Exploring the challenges of L1 negative transfer among Vietnamese English language learners: a qualitative study. rEFLections. 2024; 31(2): 837–857.
  3. Zhu P. Cultural dimensions as guidelines in handling language problems for effective written communication across cultures. Int J Linguist Lit Transl. 2023; 6(12): 85–95.
  4. Zeng Z, Nair SM, Wider W. A comparative study of Chinese EFL undergraduates' pragmatic competence in English letter writing between urban and suburban universities. World J Engl Lang. 2022; 12(6): 377–388.
  5. Litvinova TA, Mikros GK, Dekhnich OV. Writing in the era of large language models: a bibliometric analysis of the research field. Nauchnyi Rezultat Voprosy Teoreticheskoi i Prikladnoi Lingvistiki. 2024; 10(4): 5–16.
  6. Long M. Cultivating interdisciplinary foreign language talents through interdisciplinary synergy of on-campus teaching and off-campus practices under the new liberal arts. Educ Rev USA. 2025; 9(5): 520–526.
  7. Voss E, Cushing ST, Ockey GJ, et al. The use of assistive technologies including generative AI by test takers in language assessment: a debate of theory and practice. Lang Assess Q. 2023; 20(4-5): 520-532.
  8. Manyasa J. When language transfer is negative: analysis of morpho-syntactic interference errors by learners of French in Tanzanian higher learning institutions. J Foreign Lang. 2021; 13(1): 165-190.
  9. Fikri N. The study of language transfer in EFL students' translation work. J Pendidik Nonformal. 2023; 1(1): 9.
  10. Ahmat A, Yang Y, Ma B, et al. Cross-lingual prompting method with semantic-based answer space clustering. Appl Intell. 2025; 55(2): 1-17.
  11. Maity S, Deroy A, Sarkar S. Investigating large language models for prompt-based open-ended question generation in the technical domain. SN Comput Sci. 2024; 5(8): 1-32.
  12. Wu W, Cao Y, Yi N, et al. Detecting and reducing the factual hallucinations of large language models with metamorphic testing. Proc ACM Softw Eng. 2025; 2(FSE): 1432-1453.
  13. Kaganovich P, Münz-Manor O, Ezra-Tsur E. Style transfer of modern Hebrew literature using text simplification and generative language modeling. CEUR Workshop Proc. 2023; 1613: 73-95.
  14. Yuan Y. Influence of native language transfer on senior high school English writing. Theory Pract Lang Stud. 2021; 11(2): 170-176.
  15. Jiamin M. The influence of cultural factors on language transfer in second language acquisition. Res J Engl Lang Lit. 2024; 12(1): 186-195.
  16. Zhang L. Native language transfer in vocabulary acquisition: an empirical study from connectionist perspective. J Lang Teach Res. 2023; 14(2): 446-458.
  17. Mirzayev E. The influence of first language interference on ESL writing skills. EuroGlob J Linguist Lang Educ. 2024; 1(1): 33-39.
  18. Fujiwara Y, Iwao T, Ito H, et al. Exploring the transfer of topic-comment structures called unagi-sentences in Asian L2 Englishes: cross-proficiency-level and cross-varietal studies. Asian Englishes. 2025; 27(1): 25-40.
  19. Guo Q. Interlanguage and its implications to second language teaching and learning. Pac Int J. 2022; 5(4): 8-14.
  20. Vereeck A, Janse M, De Herdt K, et al. Why Plato needs psychology: proposal for a theoretical framework underpinning research on the cognitive transfer effects of studying classical languages. Psiholoska Obzorja. 2023; 32: 121-130.
  21. Zhang W. Study on the negative transfer of mother tongue on college students. Int J Front Sociol. 2023; 5(16): 164-171.
  22. Li C. A review of theories, pedagogies and vocabulary learning tasks of English vocabulary learning apps for Chinese EFL learners. J China Comput Assist Lang Learn. 2024; 4(2): 346-375.
  23. Nsengimana I, Niyibizi E, Ngabonziza JDA. The impact of language transfers on learners' writing skills in English learning among students in Mahama Refugee Camp, Rwanda. Afr J Empir Res. 2024; 5(3): 605-613.
  24. Jovein S K, Sharifabad E D, Yazdani M. On the relationship between university translator training programs and the translation market requirements: The case of English translation graduates and postgraduates of Imam Reza International University. Journal of Critical Studies in Language and Literature. 2024; 5(6): 1-13.
  25. Qin X. Collaborative inquiry in action: a case study of lesson study for intercultural education. Asian Pac J Second Foreign Lang Educ. 2024; 9(1): 66-91.
  26. Sun L, Asmawi A. The effect of WeChat-based instruction on Chinese EFL undergraduates’ business English writing performance. International Journal of Instruction. 2023; 16(1): 43-60.
  27. Moro G, Piscaglia N, Ragazzi L, et al. Multi-language transfer learning for low-resource legal case summarization. Artificial Intelligence and Law. 2024; 32(4): 1111-1139.
  28. Sun Y. A study of college English writing teaching based on dynamic assessment. Pac Int J. 2023; 6(1): 83-88.
  29. Jeon J, Lee S. Large language models in education: a focus on the complementary relationship between human teachers and ChatGPT. Educ Inf Technol. 2023; 28(12): 15873-15892.
  30. Kostka I, Toncelli R. Exploring applications of ChatGPT to English language teaching: opportunities, challenges, and recommendations. TESL-EJ. 2023; 27(3): n3-n22.
  31. Antara IMAR, Anggreni NPY. Analyzing grammatical errors in EFL students' opinion essays using DeepSeek AI: patterns and pedagogical implications. Stilistika. 2025; 13(2): 210-218.
  32. Diasamidze L, Tedoradze T. Enhancing ESL students' writing skills through natural language processing model ChatGPT. Eurasia Proc Educ Soc Sci. 2024; 35: 230-238.
  33. Ranade N, Saravia M, Johri A. Using rhetorical strategies to design prompts: a human-in-the-loop approach to make AI useful. AI Soc. 2025; 40(2): 711-732.
  34. Zhou W, Gao B. Construction and application of English-Chinese multimodal emotional corpus based on artificial intelligence. Int J Hum Comput Interact. 2025; 41(3): 1782-1793.
  35. Chen B, Bao L, Zhang R, et al. A multi-strategy computer-assisted EFL writing learning system with deep learning incorporated and its effects on learning: a writing feedback perspective. J Educ Comput Res. 2024; 61(8): 60-102.
  36. Jeon H. Designing teaching for transfer in English for academic purposes. RELC Journal. 2024; 55(2): 567-577.
  37. Pei Y J. Construction of a" Feedback-Revision" Teaching Model for Senior High School English Continuation Writing Based on Generative AI. International Journal of Educational Development. 2026; 3(1): 16-25.
  38. Holubnycha L, Kuznetsova O, Shchokina T, et al. AI-Powered Teaching: Literature Review of ChatGPT's Impact on University Educators. International Journal of Interactive Mobile Technologies. 2025; 19(15): 41.
  39. Almuhanna M A. Teachers' perspectives of integrating AI-powered technologies in K-12 education for creating customized learning materials and resources. Education and Information Technologies. 2025; 30(8): 10343-10371.
  40. Hastomo T, Mandasari B, Widiati U. Scrutinizing Indonesian pre-service teachers’ technological knowledge in utilizing AI-powered tools. Journal of education and learning (EduLearn). 2024; 18(4): 1572-1581.
  41. Cai H, Lu L, Han B, et al. Exploring pre-service teachers’ reflection mediated by an AI-powered teacher dashboard in video-based professional learning: a pilot study. Educational technology research and development. 2025; 73(2): 1129-1154.

إعادة الطباعة والأذونات

الوسوم

الكتابة عبر الثقافاتالنقل اللغوينظام التدريب الهرميخليط الخبراءسلسلة التلقينالتكيف الثقافيالمراجعة اللغوية
تواصل معنا
أوصِ به للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

حقوق الطبع والنشر © 2026 MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.