توجيه ChatGPT لتعلم اللغة الصينية كلغة ثانية: دراسة مستويات الإطار الأوروبي المرجعي الموحد للغات (CEFR) والمعيار الأوروبي لتقييم اللغة الصينية (EBCL)

1. المقدمة

يمثل ChatGPT تقدمًا كبيرًا في فهم اللغة الطبيعية وتوليدها، حيث يقدم مساعدة متعددة الأوجه لمهام التواصل والتعلم. ويطرح استخدامه الواسع أسئلة جوهرية حول مدى ملاءمة روبوتات الدردشة لتعليم اللغات، وخاصة اللغة الصينية. تستكشف هذه الدراسة كيف يمكن للمتعلمين استخدام أوامر محددة للتفاعل مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) كروبوتات دردشة شخصية، بهدف استهداف مستويات لغوية بناءً على الإطار الأوروبي المرجعي الموحد للغات (CEFR) ومشروع المعيار الأوروبي لتقييم اللغة الصينية (EBCL)، مع التركيز تحديدًا على المستويات A1 وA1+ وA2.

2. الإطار النظري ومراجعة الأدبيات

يستند دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم، خاصة لتعلم اللغات، على عقود من تطور روبوتات الدردشة، من ELIZA إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديث.

3. المنهجية: هندسة الأوامر لاستهداف المستويات

تتضمن المنهجية الأساسية تصميم أوامر دقيقة لتقييد مخرجات نماذج اللغة الكبيرة لمستويات كفاءة محددة.

4. الإعداد التجريبي والنتائج

قامت سلسلة منهجية من التجارب بتقييم التزام ChatGPT بقيود الأوامر.

5. المناقشة: نماذج اللغة الكبيرة كمعلمين شخصيين

6. الفكرة الأساسية ومنظور المحلل

الفكرة الأساسية: هذا البحث لا يتعلق فقط باستخدام الذكاء الاصطناعي لتعلم اللغة؛ إنه مخطط رائد لتقييد الإبداع غير المحدود للذكاء الاصطناعي التوليدي ليتناسب مع الأطر التربوية. الابتكار الحقيقي هو التعامل مع الأمر ليس كاستعلام بسيط، ولكن كـ وحدة تحكم تربوية وقت التشغيل - مجموعة من التعليمات التي تقوم بتصفية المعرفة الواسعة لنموذج اللغة الكبيرة ديناميكيًا لتقديم محتوى مناسب للمستوى. هذا يتجاوز روبوت الدردشة كشريك محادثة إلى روبوت الدردشة كـ معلم مدرك للمنهج الدراسي.

التدفق المنطقي: تحدد الدراسة المشكلة الأساسية بشكل صحيح: نماذج اللغة الكغيرة غير المقيدة سيئة للمبتدئين لأنها تفتقر إلى حواجز تربوية مدمجة. حلها أنيق وبسيط: حقن تلك الحواجز عبر هندسة الأوامر. يتدفق المنطق من المشكلة (المخرجات غير الخاضعة للرقابة) إلى الآلية (قوائم EBCL كقيود) إلى التحقق (قياس الامتثال). إنه يعكس تقنيات في مجالات أخرى للذكاء الاصطناعي، مثل استخدام التكييف في النماذج التوليدية (على سبيل المثال، توجيه توليد الصور في نماذج مثل Stable Diffusion بواصفات محددة) لتوجيه المخرجات نحو توزيع مرغوب، يتم صياغته رسميًا على أنه تعلم الاحتمال الشرطي $P(\text{output} | \text{prompt, EBCL constraint})$.

نقاط القوة والضعف: تكمن القوة في منهجيته العملية والقابلة للتطبيق الفوري. يمكن لأي معلم تكرار هذا. ومع ذلك، فإن العيب هو تركيزه الضيق على الامتثال المعجمي. فهو يقيس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يستخدم الكلمات الصحيحة، ولكن ليس ما إذا كان يبني تسلسلات تربوية سليمة، أو يصحح الأخطاء بشكل فعال، أو يدرج التعقيد - وهي ميزات رئيسية للتدريس البشري. كما لوحظ في نظرية "منطقة التطور القريب" المؤثرة (فيغوتسكي)، فإن التدريس الفعال يتكيف ديناميكيًا مع حافة قدرة المتعلم. هندسة الأوامر الحالية ثابتة؛ الحد التالي هو التعديل الديناميكي الذي يقوده الذكاء الاصطناعي لهذه الأوامر نفسها بناءً على تفاعل المتعلم.

رؤى قابلة للتنفيذ: بالنسبة لشركات تكنولوجيا التعليم: الثمرة المنخفضة هي بناء مكتبات أوامر لكل مستوى CEFR ومهارة (الاستماع، التعرف على الرموز). بالنسبة للباحثين: يجب أن يتحول الأولوية من الامتثال للقيود إلى التحقق من نتائج التعلم. إجراء اختبارات A/B مقارنة بين ممارسة الذكاء الاصطناعي الموجهة بالأوامر والأدوات الرقمية التقليدية. بالنسبة لواضعي السياسات: تقدم هذه الدراسة حجة ملموسة لتطوير مواصفات "واجهة برمجة تطبيقات تربوية" موحدة للذكاء الاصطناعي في التعليم بشكل عاجل - تنسيقات مشتركة لتوصيل أهداف التعلم والقيود إلى أي نموذج لغة كبيرة، على غرار معيار SCORM لمحتوى التعلم الإلكتروني.

7. التفاصيل التقنية والإطار الرياضي

يمكن صياغة استراتيجية الأمر كمشكلة تحسين حيث الهدف هو تعظيم احتمالية قيام نموذج اللغة الكبيرة بتوليد نص تربوي مناسب ($T$) بناءً على أمر ($P$) يشفر قيود EBCL ($C$).

الهدف الأساسي هو تعظيم $P(T | P, C)$، حيث يمثل $C$ مجموعة الرموز/المفردات المسموح بها للمستوى المستهدف (مثل A1). يعمل الأمر $P$ كسياق تكييف، يشبه التقنيات في توليد النص الخاضع للرقابة.

يمكن تعريف دالة تسجيل مبسطة $S(T)$ لتقييم امتثال المخرجات على النحو التالي:

$S(T) = \frac{1}{|T_c|} \sum_{c_i \in T_c} \mathbb{1}(c_i \in C)$

حيث $T_c$ هي مجموعة الرموز الفريدة في النص المُولد $T$، و$\mathbb{1}$ هي دالة المؤشر، و$C$ هي مجموعة قيود EBCL. تشير النتيجة 1.0 إلى الامتثال التام. تزيد الأوامر الفعالة في الدراسة من القيمة المتوقعة $E[S(T)]$.

هذا يرتبط بمفهوم إخفاء الاحتمال في محولات فك التشفير فقط (الهندسة المعمارية وراء نماذج مثل GPT)، حيث يتم تعيين احتمالات الرموز للرموز غير الموجودة في $C$ على الصفر قبل أخذ العينات.

8. النتائج والمخططات والنتائج التجريبية

النتيجة الأساسية: أدى تضمين قيود قائمة الرموز الصريحة في الأمر إلى انخفاض ذي دلالة إحصائية في استخدام الرموز خارج المفردات (OOV) في الحوارات والتمارين التي ولدها ChatGPT.

وصف مخطط افتراضي (بناءً على النتائج): سيظهر مخطط شريطي يقارن حالتين:

• الحالة أ (أمر عام): "اعمل كمعلم صيني لمبتدئ." يؤدي إلى معدل OOV مرتفع (مثل 25-40% من الرموز خارج قائمة A1)، حيث يستمد النموذج من مفرداته الكاملة.
• الحالة ب (أمر مقيد): "اعمل كمعلم صيني لمتعلم CEFR A1. استخدم فقط الرموز التالية في ردودك: [قائمة رموز A1]." يؤدي إلى انخفاض كبير في معدل OOV (مثل 5-10%)، مما يظهر امتثالًا فعالًا للقيود.

الرؤية الرئيسية من النتائج: قدرة النموذج على اتباع التعليمات المعقدة والمضمنة (قائمة الرموز) تؤكد جدوى استخدام هندسة الأوامر كـ "واجهة برمجة تطبيقات" خفيفة الوزن للتحكم التربوي، دون الحاجة إلى ضبط النموذج نفسه.

9. إطار التحليل: حالة مثال على الأوامر

السيناريو: توليد حوار بسيط لمتعلم A1 يتدرب على التحيات والسؤال عن الحال.

أمر ضعيف (يؤدي إلى مخرجات غير خاضعة للرقابة):
"أنشئ حوارًا قصيرًا باللغة الصينية بين شخصين يلتقيان."
المخاطرة: قد يستخدم النموذج مفردات وتراكيب تتجاوز بكثير مستوى A1.

أمر قوي ومقيد تربويًا (بناءً على منهجية الدراسة):

أنت معلم صيني ذكي متخصص في تعليم المبتدئين المطلقين في مستوى CEFR A1.

**المهمة:** أنشئ حوارًا تدريبيًا لمتعلم.

**القيود الصارمة:**
1. **المفردات/الرموز:** استخدم فقط الرموز من قائمة رموز EBCL A1 الرسمية (المقدمة أدناه). لا تستخدم أي رموز خارج هذه القائمة.
   [القائمة: 你, 好, 我, 叫, 吗, 很, 呢, 什么, 名字, 是, 不, 人, 国, 哪, 里, 的, 了, 有, 在, 和, ...]
2. **القواعد:** استخدم فقط جمل SVO البسيطة ونقاط القواعد لمستوى A1 (مثل جملة 是، أسئلة 吗).
3. **الموضوع:** يجب أن يكون الحوار حول "التحيات والسؤال عن حال شخص ما."
4. **تنسيق المخرجات:** أولاً، قدم الحوار الصيني مع البينيين فوق كل رمز. ثم قدم الترجمة الإنجليزية.

**ابدأ الحوار.**

يمثل هذا الأمر نهج الدراسة من خلال تضمين الإطار التربوي (CEFR A1، قائمة EBCL) مباشرة في مجموعة التعليمات، مما يحول نموذج اللغة الكبيرة من مولد نصوص عام إلى مساعد تعليمي مستهدف.

10. التطبيقات المستقبلية واتجاهات البحث

• التعديل الديناميكي للأوامر: تطوير أنظمة حيث يقوم الذكاء الاصطناعي نفسه بتعديل معلمات القيد (مثل إدخال رموز A2 تدريجيًا) بناءً على التقييم الفوري لأداء المتعلم، والتحرك نحو معلم حقيقي في منطقة التطور القريب.
• التكامل متعدد الوسائط: الجمع بين توليد النص المقيد وتوليد الصور بالذكاء الاصطناعي (مثل DALL-E، Stable Diffusion) لإنشاء وسائل مساعدة بصرية مخصصة للمفردات والحوارات المُولدة، مما يعزز الفهم للرموز الرمزية.
• تصحيح الأخطاء وحلقات التغذية الراجعة: هندسة أوامر تمكن نموذج اللغة الكبيرة ليس فقط من توليد المحتوى ولكن أيضًا تحليل مدخلات المتعلم (مثل الجمل المكتوبة، نصوص الكلام المنطوق) وتقديم ملاحظات تصحيحية مخصصة لمستوى المتعلم.
• التوحيد والقابلية للتشغيل البيني: إنشاء معايير مفتوحة لـ "أوامر تربوية" أو بيانات وصفية يمكن قراءتها بواسطة أي أداة ذكاء اصطناعي تعليمية، على غرار معايير اتحاد IMS العالمي للتعلم. وهذا سيسمح بمشاركة سلسة للأنشطة التعليمية الخاصة بالمستوى عبر المنصات.
• دراسات الفعالية الطولية: الاتجاه الأكثر أهمية هو إجراء دراسات طويلة المدى لقياس ما إذا كان التعلم مع معلمي الذكاء الاصطناعي المقيدين بالأوامر يؤدي إلى تقدم أسرع، واستبقاء أفضل، وكفاءة أعلى مقارنة بالطرق التقليدية أو ممارسة الذكاء الاصطناعي غير المقيدة.

11. المراجع

1. Adamopoulou, E., & Moussiades, L. (2020). An overview of chatbot technology. Artificial Intelligence Applications and Innovations, 584, 373-383.
2. Council of Europe. (2001). Common European Framework of Reference for Languages: Learning, teaching, assessment. Cambridge University Press.
3. European Benchmarking Chinese Language (EBCL) Project. (n.d.). Official documentation and character lists.
4. Glazer, K. (2023). AI in language education: A review of current tools and future potential. Journal of Educational Technology Systems, 51(4), 456-478.
5. Huang, W. (2022). The impact of generative AI on second language acquisition. Computer Assisted Language Learning, 35(8), 1125-1148.
6. Imran, M. (2023). Personalized learning paths through adaptive AI tutors. International Journal of Artificial Intelligence in Education.
7. Li, J., et al. (2024). ChatGPT and its applications in educational contexts: A systematic review. Computers & Education: Artificial Intelligence, 5, 100168.
8. Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.
9. Wallace, R. S. (2009). The anatomy of A.L.I.C.E. In Parsing the Turing Test (pp. 181-210). Springer.
10. Wang, Y. (2024). A meta-analysis of the effectiveness of chatbots in language learning. Language Learning & Technology, 28(1), 1-25.
11. Weizenbaum, J. (1966). ELIZA—a computer program for the study of natural language communication between man and machine. Communications of the ACM, 9(1), 36-45.
12. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 2223-2232). (مذكور كمثال على إطار تكييف في الذكاء الاصطناعي التوليدي).