أظهرت الأبحاث أن التسجيل الآلي يمكن أن يعطي نتائج أكثر موثوقية وموضوعية من الفاحصين البشريين عند تقييم إتقان الشخص الإنجليزية. وذلك لأن نظام التسجيل الآلي محايد ، على عكس البشر ، الذين يمكن أن يتأثروا بعوامل غير ذات صلة مثل مظهر المتقدم للاختبار أو لغة جسده. بالإضافة إلى ذلك ، يعامل التسجيل الآلي اللهجات الإقليمية على قدم المساواة ، على عكس الفاحصين البشريين الذين قد يفضلون اللهجات التي هم أكثر دراية بها. يسمح التسجيل الآلي أيضا بتحليل الميزات الفردية للإجابة على سؤال الاختبار المنطوق أو الكتابي بشكل مستقل عن بعضها البعض ، بحيث لا يؤثر الضعف في أحد مجالات اللغة على تسجيل المناطق الأخرى.
تم إنشاء استجابة للطلب على اختبار أكثر دقة وموضوعية وأمانا وملاءمة الإنجليزية. يعد نظام التسجيل الآلي الخاص بنا سمة أساسية للاختبار ، وهو أمر حيوي لضمان تقديم نتائج دقيقة وموضوعية وذات صلة - بغض النظر عن هوية المتقدم للاختبار أو مكان إجراء الاختبار.
تم تطوير نظام التسجيل الآلي PTE Academicبعد بحث مكثف واختبارات ميدانية. تم تطوير اختبار أولي وإدارته لعينة من أكثر من 10000 متقدم للاختبار من 158 دولة مختلفة ، يتحدثون 126 لغة أصلية مختلفة. تم جمع هذه البيانات واستخدامها لتدريب محركات التسجيل الآلية لكل من العناصر PTE Academic المكتوبة والمنطوقة.
للقيام بذلك ، تقوم العديد من العلامات البشرية المدربة بتقييم كل إجابة. يتم استخدام هذه النتائج كمواد تدريبية لخوارزميات التعلم الآلي ، على غرار تلك المستخدمة من قبل أنظمة مثل بحث Google أو Siri من Apple. يقوم النموذج بتخمينات أولية فيما يتعلق بالدرجات التي يجب أن تحصل عليها كل إجابة ، ثم يستشير الدرجات الفعلية ليرى جيدا كيف فعلت ، ويضبط نفسه في اتجاهات قليلة ، ثم يمر بمجموعة التدريب مرارا وتكرارا ، ويعدل ويتحسن حتى يصل إلى حل صحيح إلى أقصى حد - حل يقترب بشكل مثالي من التنبؤ بمجموعة التصنيفات البشرية.
بمجرد التدريب والأداء على مستوى عال ، يتم استخدام هذا النموذج كخوارزمية وضع علامات ، قادرة على تسجيل استجابات جديدة تماما مثل العلامات البشرية. الارتباطات بين الدرجات التي يعطيها هذا النظام والعلامات البشرية المدربة عالية جدا. الخطأ المعياري في القياس بين نظام بيرسون ومقيم بشري أقل من الخطأ بين مقيم بشري وآخر - بعبارة أخرى ، فإن درجات الآلة أكثر دقة من تلك التي يقدمها زوج من المقيمين البشريين ، لأن الكثير من التحيز وعدم الموثوقية قد تم تقليصهما منها. بشكل عام ، يمكنك التفكير في نظام تسجيل الآلة على أنه نظام يأخذ أفضل الأشياء من التقييمات البشرية ، ثم يتصرف كعلامة بشرية مثالية.
تجري بيرسون دراسات التحقق من صحة الدرجات للتأكد من أن درجات الماكينة قابلة للمقارنة باستمرار مع التصنيفات التي يقدمها المقيمون البشريون المهرة. هنا ، يتم تسجيل مجموعة جديدة من استجابات المتقدمين للاختبار (لم ترها الآلة مطلقا) من قبل كل من المقيمين البشريين ونظام التسجيل الآلي. أظهرت الأبحاث أن تقنية التسجيل الآلي التي يقوم عليها PTE Academic تنتج درجات مماثلة لتلك التي تم الحصول عليها من خبراء بشريين دقيقين. وهذا يعني أن النظام الآلي "يتصرف" مثل المقيم البشري عند تقييم المهارات اللغوية للمتقدمين للاختبار ، ولكنه يفعل ذلك بدقة الآلة واتساقها وموضوعيتها.
يتم تسجيل الجزء المنطوق من PTE Academic تلقائيا باستخدام تقنية Ordinate من app. نتائج تقنية التنسيق من سنوات من البحث في التعرف على الكلام والنمذجة الإحصائية واللغويات ونظرية الاختبار. تستخدم هذه التقنية نظام معالجة الكلام الخاص المصمم خصيصا لتحليل الكلام وتسجيله تلقائيا من الناطقين وغير الأصليين الإنجليزية.
يجمع نظام تسجيل الإحداثيات مئات المعلومات من الاستجابات المنطوقة للمتقدمين للاختبار بالإضافة إلى الكلمات فقط ، مثل السرعة والتوقيت والإيقاع ، بالإضافة إلى قوة صوتهم وتأكيدهم وتنغمهم ودقة نطقهم. يتم تدريبه على التعرف حتى على الكلمات التي يتم نطقها بشكل خاطئ إلى حد ما ، ويقيم بسرعة محتوى الاستجابة وأهميتها وتماسكها. على وجه الخصوص ، يتم تقييم معنى الاستجابة المنطوقة ، مما يجعل من الممكن لهذه النماذج تقييم ما إذا كان ما قيل يستحق درجة عالية أم لا.يتم تسجيل الجزء المكتوب من PTE Academic باستخدام مقيم™ المقالات الذكي (IEA) ، وهي أداة تسجيل آلية مدعومة بمحرك تقنيات™ تحليل المعرفة (KAT) المتطور من بيرسون. استنادا إلى أكثر من 20 عاما من البحث والتطوير ، يقوم محرك KAT تلقائيا بتقييم معنى النص ، مثل مقال كتبه طالب استجابة لمطالبة معينة. يقوم محرك KAT بتقييم الكتابة بدقة مثل المقيمين البشريين المهرة باستخدام تطبيق خاص للنهج الرياضي المعروف باسم التحليل الدلالي الكامن (LSA). تقوم LSA بتقييم معنى اللغة من خلال تحليل مجموعات كبيرة من النصوص ذات الصلة ومعانيها. لذلك ، باستخدام LSA ، يمكن لمحرك KAT فهم معنى النص مثل الإنسان.
التسجيل الكتابي |
التهديف المنطوق |
|---|---|
|
|
تعد اللغة المشتركة أمرا أساسيا للعديد من العائلات ، ويمكن أن يحمل هذا معنى إضافيا عندما يكبر أطفالك في بلد يتحدث لغة مختلفة. لا يتعلق الأمر فقط بالكلمات. يتعلق الأمر بالثقافة والهوية والاتصال. إذا كنت ترغب في تعليم أطفالك اللغة التي تحتل مكانة خاصة في قلبك ، فإليك بعض النصائح لتبدأ.
يحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في كل صناعة ، وتعلم اللغة ليس استثناء. يمكن أن توفر أدوات الذكاء الاصطناعي للطلاب وصولا غير مسبوق إلى أشياء مثل التعليقات في الوقت الفعلي والترجمة الفورية والنصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ، على سبيل المثال لا الحصر.
يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مفيدا للغاية لتعليم اللغة من خلال تعزيز عملية تعلم طلابنا ، بدلا من مجرد استخدامه من قبل الطلاب "لإظهار" منتج التعلم. ومع ذلك ، فإن قول هذا أسهل من فعله ، وبالنظر إلى أن الذكاء الاصطناعي هو أداة مبتكرة في الفصل الدراسي ، فمن الأهمية بمكان أن يساعد المعلمون الطلاب على الحفاظ على الأصالة في عملهم ومنع "الغش" بمساعدة الذكاء الاصطناعي. مع وضع ذلك في الاعتبار ، يعد تحقيق التوازن بين تكامل الذكاء الاصطناعي والنزاهة الأكاديمية أمرا بالغ الأهمية.
جعلت أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT و Gemini من السهل أكثر من أي وقت مضى على الطلاب تحسين كتاباتهم وتطويرها. ومع ذلك ، فإن هذه الأدوات تثير أيضا مخاوف بشأن ما إذا كانت النصوص المقدمة من إنتاج الطلاب ، وإذا كان الأمر كذلك ، فإلى أي مدى. إذا اعتمد الطلاب على أدوات إنشاء النصوص بدلا من مهاراتهم الخاصة ، فقد لا يعكس فهمنا لقدرات طلابنا كفاءتهم الحقيقية.
هناك مشكلة أخرى وهي أنه إذا استمر الطلاب في استخدام الذكاء الاصطناعي لمهارة يمكنهم القيام بها بمفردهم ، فمن المحتمل أن يفقدوا هذه المهارة في النهاية أو يصبحون أسوأ بشكل ملحوظ فيها.
هذه النقاط تخلق معضلة أخلاقية كبيرة:
هناك العديد من الطرق التي يمكن للمعلمين من خلالها دمج الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول ، مع تشجيع المتعلمين لدينا على القيام بذلك أيضا.
لا يمكن لأي مهمة أن تكون "مقاومة تماما لمواجهة الذكاء الاصطناعي" ، ولكن هناك طرقا يمكن للمدرسين من خلالها تكييف مهام الكتب الدراسية أو الاستلهام من الأنشطة لجعلها أقل عرضة للإكمال باستخدام الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال:
اعتمادا على السياسات في مؤسستك ، إذا كان بإمكانك استخدام الذكاء الاصطناعي في الفصل الدراسي مع طلابك ، فسيرون أنك تعرف أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة ومخرجاتها. تتمثل الفكرة المفيدة في إنشاء نص كفصل دراسي ، وجعل الطلاب يحللون بشكل نقدي النص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. ما الذي يعتقدون أنه تم بشكل جيد؟ ما الذي يمكن تحسينه؟ ماذا كانوا سيفعلون بشكل مختلف؟
يمكنك أيضا مناقشة الآثار الأخلاقية لمنظمة الذكاء الاصطناعي في التعليم (والصناعات الأخرى) مع طلابك ، لفهم وجهة نظرهم فيه ومعرفة المواقف التي قد يرون فيها الذكاء الاصطناعي كمساعدة أو عائق بشكل أفضل.
في بعض الأحيان ، قد يلجأ الطلاب إلى الذكاء الاصطناعي إذا كانوا لا يعرفون من أين يبدأون بمهمة أو يفتقرون إلى الثقة في قدراتهم اللغوية. مع وضع ذلك في الاعتبار ، من المهم مساعدة طلابك على فهم مكان قدراتهم اللغوية وما الذي يعملون من أجله ، مع دليل ملموس على التعلم. هذا هو المكان الذي يمكن أن تساعد فيه أهداف التعلم GSE .
يوفر Global Scale of English (GSE) أهدافا مفصلة ومحددة بالمهارات في كل مستوى من مستويات الكفاءة ، من 10 إلى 90. يمكن استخدامها لتقسيم المهارات المعقدة إلى خطوات قابلة للتحقيق ، مما يسمح للطلاب برؤية ما يحتاجون إلى القيام به بالضبط لتحسين قدراتهم اللغوية على مستوى دقيق.
قامت كيرستي موراي بالتدريس الإنجليزية لمدة عام في كلية (المكافئ الفرنسي لمدرسة ثانوية) في فيلير-كوتيريتس: بلدة في شمال فرنسا تشتهر بكونها مسقط رأس ألكسندر دوما. قامت بتدريس مجموعات ذات قدرات مختلطة من الأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين 11 و 16 عاما ، مع فصول تتراوح أحجامها من 10 إلى 35 طالبا. هنا ، تشارك الدروس الخمسة التي تعلمتها من التجربة.
