طراحی تکالیف ارتباطی مبتنی بر تعارض در آموزش زبان چینی به کمک ChatGPT: تحلیل فرآیند

1. مقدمه

ظهور هوش مصنوعی در حال دگرگونی حوزه‌های مختلف، از جمله آموزش و یادگیری زبان است. کاربردهایی مانند ترجمه ماشینی (مانند DeepL)، تصحیح خطاهای دستوری (مانند Grammarly) و سنتز متن به گفتار (مانند TTSmaker) اکنون متداول شده‌اند. راه‌اندازی ChatGPT در اواخر سال 2022، دستیار مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی شرکت OpenAI، به دلیل قابلیت‌های چشمگیر پردازش اطلاعات، توجه قابل ملاحظه‌ای را به خود جلب کرده است. این بافتار، لزوم بررسی دقیق‌تر کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش زبان، به ویژه تأثیر آن بر فرآیندهای تدریس و یادگیری را ضروری می‌سازد.

این مقاله بر تحلیل فرآیند طراحی تکالیف ارتباطی مبتنی بر تعارض برای درس بیان شفاهی در سطح دانشگاه در آموزش زبان چینی به عنوان زبان خارجی با کمک ChatGPT متمرکز است. این مقاله از منظر پژوهشی توصیفی بهره می‌برد تا ویژگی‌های برجسته تعامل معلم و هوش مصنوعی را آشکار و تأثیرات آن را بر نهایی‌سازی طراحی برنامه آموزشی روشن کند.

2. بافتار و چارچوب پژوهش

2.1 بافتار مطالعه

این مطالعه در چارچوب توسعه یک برنامه آموزشی برای درس بیان شفاهی آموزش زبان چینی در سطح دانشگاه قرار دارد. استراتژی آموزشی محوری، طراحی تکالیف ارتباطی ریشه‌گرفته از سناریوهای تعارض برای تحریک پویایی تعاملی میان زبان‌آموزان و پرورش توانایی تعامل شفاهی است.

2.2 پرسش‌ها و روش‌شناسی پژوهش

این پژوهش توسط دو پرسش اصلی هدایت می‌شود:

1. استفاده از ChatGPT در فرآیند بسط تکالیف ارتباطی مبتنی بر تعارض چگونه نمود می‌یابد؟
2. این استفاده تا چه حد بر برنامه آموزشی نهایی تأثیر می‌گذارد؟

روش‌شناسی، کیفی و توصیفی است و پیکره تعاملات میان معلم-پژوهشگر و ChatGPT در مرحله طراحی تکلیف را تحلیل می‌کند. این تحلیل با هدف شناسایی الگوها، راهبردها و نقاط تصمیم‌گیری در این فرآیند طراحی مشارکتی انسان و هوش مصنوعی انجام می‌شود.

3. چارچوب نظری

3.1 تکالیف ارتباطی و نظریه تعارض

یک تکلیف ارتباطی به‌عنوان فعالیتی تعریف می‌شود که در آن معنا اولویت دارد، یک هدف ارتباطی برای دستیابی وجود دارد و موفقیت بر اساس نتیجه ارزیابی می‌شود. ادغام نظریه تعارض در طراحی تکلیف، عنصری از ناهماهنگی شناختی و اجتماعی—مانند اختلاف نظرها، دیدگاه‌های متفاوت یا سناریوهای حل مسئله—را معرفی می‌کند که زبان‌آموزان را وادار می‌سازد تا معنا را مذاکره کنند، نظرات خود را توجیه کنند و از زبان متقاعدکننده استفاده کنند و بدین ترتیب درگیری و بازده زبانی را عمیق‌تر می‌سازد.

3.2 معیارهای بسط تکلیف

معیارهای کلیدی مورد توجه در طراحی تکلیف عبارتند از:

• اصالت: سناریوی تعارض باید موقعیت‌های واقعی‌ای را که زبان‌آموزان ممکن است با آن مواجه شوند، منعکس کند.
• تناسب زبانی: تکلیف باید با سطح مهارت زبان‌آموزان (مانند B1/B2 چارچوب مرجع مشترک اروپایی) تنظیم شود.
• هدف تعاملی: هدف واضح برای تعامل (مانند دستیابی به سازش، متقاعد کردن، حل یک معضل).
• تقاضای شناختی: تعارض باید نیازمند تحلیل، ارزیابی و تفکر خلاق باشد.

4. تحلیل تعامل معلم و ChatGPT

4.1 نمودهای استفاده از ChatGPT

معلم از ChatGPT به عنوان شریک طراحی مشارکتی استفاده کرد. دستورها (پرامپت‌ها) به این صورت ساختاردهی شدند:

1. ایده‌پردازی: «5 سناریوی تعارض برای زبان‌آموزان متوسط چربی در مورد اشتراک‌گذاری یک آپارتمان پیشنهاد دهید.»
2. پالایش زبان: «این دستورالعمل تکلیف را بازنویسی کنید تا برای دانشجویان واضح‌تر شود.»
3. توسعه محتوا: «یک نمونه دیالوگ برای این سناریوی «سوءتفاهم فرهنگی در یک شام» ارائه دهید.»
4. ارزیابی و نقد: «این طرح کلی تکلیف را مرور کنید و نقاط ضعف بالقوه برای درگیری دانشجویان را شناسایی کنید.»

تعامل تکراری بود، به طوری که معلم خروجی‌های ChatGPT را هدایت، فیلتر و تطبیق می‌داد.

4.2 تأثیر بر برنامه آموزشی نهایی

تأثیر ChatGPT در موارد زیر مشاهده شد:

• افزایش تنوع ایده‌ای: هوش مصنوعی دامنه وسیع‌تری از سناریوهای تعارض را نسبت به آنچه ابتدا توسط معلم به تنهایی تصور می‌شد، پیشنهاد داد.
• شتاب در نمونه‌سازی اولیه: تولید سریع پیش‌نویس‌های تکلیف و مواد آموزشی، زمان طراحی اولیه را کاهش داد.
• داربست‌زنی زبانی: قطعات واژگانی و الگوهای جمله‌ای آماده مرتبط با مذاکره تعارض را فراهم کرد.
• پتانسیل برای خروجی‌های کلی: برخی پیشنهادها فاقد ویژگی فرهنگی یا ظرافت آموزشی بودند و نیازمند مداخله قابل توجه معلم برای بافتارمندسازی بودند.

5. جزئیات فنی و چارچوب تحلیلی

چارچوب تحلیلی برای ارزیابی فرآیند طراحی کمک‌شده توسط هوش مصنوعی را می‌توان از طریق یک مدل ورودی-فرآیند-خروجی با حلقه بازخورد مفهوم‌سازی کرد.

سنجه ارزیابی فرآیند: می‌توان از یک مکانیسم امتیازدهی ساده برای ارزیابی سودمندی هر تعامل هوش مصنوعی استفاده کرد. فرض کنید $U_i$ نمایانگر سودمندی خروجی i-ام ChatGPT باشد که توسط معلم در مقیاسی از 1- (مخرب) تا 1+ (بسیار مفید) امتیازدهی شده است. سودمندی متوسط $\bar{U}$ برای یک جلسه طراحی به این صورت است:

$$\bar{U} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} U_i$$

که در آن $n$ تعداد تعاملات معنادار هوش مصنوعی است. یک $\bar{U}$ مثبت نشان‌دهنده کمک خالص مثبت است.

طبقه‌بندی الگوی تعامل: تعاملات به این صورت کدگذاری شدند:

1. ایده‌پردازی واگرا (DI): هوش مصنوعی امکانات را گسترش می‌دهد.
2. پالایش همگرا (CR): هوش مصنوعی به مشخص‌سازی و بهبود کمک می‌کند.
3. تولید زبانی (LG): هوش مصنوعی نمونه‌های زبانی تولید می‌کند.
4. نقد آموزشی (PC): هوش مصنوعی ساختار تکلیف را ارزیابی می‌کند (محدود).

6. نتایج و بحث

توضیح نمودار (فرضی): یک نمودار میله‌ای با عنوان «فراوانی انواع تعامل ChatGPT در طول طراحی تکلیف» توزیع را نشان می‌دهد. ایده‌پردازی واگرا (DI) و تولید زبانی (LG) پرتکرارترین انواع تعامل هستند که نشان‌دهنده نقش اصلی ChatGPT به عنوان یک طوفان فکری و منبع زبانی است. نقد آموزشی (PC) کم‌تکرارترین است که محدودیت فعلی هوش مصنوعی در تحلیل عمیق آموزشی را برجسته می‌کند.

تحلیل نشان داد که ChatGPT به طور مؤثرترین به عنوان یک کاتالیزور و کتابخانه منابع عمل کرد، اما نه به عنوان یک متخصص آموزشی. نقش معلم در تضمین اصالت فرهنگی، همسو کردن تکالیف با اهداف یادگیری و به کارگیری اصول فراگیری زبان دوم مرکزی باقی ماند. برنامه نهایی از نظر تنوع سناریو غنی‌تر بود اما نیازمند گردآوری دقیق برای حفظ انسجام آموزشی بود.

7. مطالعه موردی: کاربرد چارچوب

سناریو: طراحی یک تکلیف برای زبان‌آموزان متوسط درباره «مذاکره در مورد مسئولیت‌های کاری».

1. دستور معلم (DI): «3 سناریوی تعارض بین دو همکار در محیط کاری چینی تولید کنید.»
2. خروجی ChatGPT: سناریوهایی درباره حجم کار نابرابر، از دست دادن مهلت‌ها و اعتبار ایده‌ها ارائه می‌دهد.
3. اقدام معلم (CR): سناریوی «حجم کار نابرابر» را انتخاب می‌کند و دستور می‌دهد: «5 عبارت کلیدی ماندارین برای شکایت مؤدبانه درباره حجم کار و 5 عبارت برای رد یک تکلیف فهرست کنید.»
4. خروجی ChatGPT (LG): عباراتی مانند «我最近工作量有点大…» و «我可能暂时接不了这个任务…» را ارائه می‌دهد.
5. ترکیب معلم: سناریو و عبارات را در یک کارت تکلیف ایفای نقش ادغام می‌کند و دستورالعمل‌های واضح و معیارهای موفقیت مبتنی بر اهداف آموزشی را اضافه می‌کند.

این مورد، استفاده تکراری و هدایت‌شده از ChatGPT را نشان می‌دهد، جایی که هوش مصنوعی محتوایی را تأمین می‌کند که معلم آن را در چارچوب آموزشی قرار می‌دهد.

8. کاربردها و جهت‌های آینده

• مربیان هوش مصنوعی تخصصی: توسعه مدل‌های زبانی بزرگ تنظیم‌شده بر اساس پژوهش‌های فراگیری زبان دوم و پیکره‌های زبانی خاص (مانند زبان میانجی زبان‌آموزان چربی) برای ارائه پیشنهادهای آموزشی مستدل‌تر.
• تولید تکلیف پویا: سیستم‌های هوش مصنوعی که می‌توانند تکالیف تعارض شخصی‌سازی‌شده را بر اساس پروفایل، علایق و شکاف‌های زبانی مشاهده‌شده زبان‌آموز تولید کنند.
• ادغام چندوجهی: ترکیب ChatGPT با هوش مصنوعی تولید تصویر/ویدیو (مانند DALL-E، Sora) برای ایجاد دستورهای تعارض مبتنی بر سناریوهای غوطه‌ورساز.
• تحلیل تعامل بلادرنگ: استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل ضبط‌های زبان‌آموزان در حین انجام تکالیف تعارض، ارائه بازخورد درباره راهبردهای تعاملی، نوبت‌گیری و توانش کاربردشناختی.
• چارچوب‌های اخلاقی و فرهنگی: ساخت محافظ‌ها و ماژول‌های فرهنگی در دستیاران هوش مصنوعی برای اطمینان از مناسب، سازنده و آگاه از فرهنگ بودن تعارض‌های تولیدشده.

9. منابع

1. Ellis, R. (2003). Task-based language learning and teaching. Oxford University Press.
2. Long, M. H. (2015). Second language acquisition and task-based language teaching. Wiley-Blackwell.
3. OpenAI. (2022). ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue. https://openai.com/blog/chatgpt
4. Pica, T., Kanagy, R., & Falodun, J. (1993). Choosing and using communicative tasks. In G. Crookes & S. M. Gass (Eds.), Tasks and language learning: Integrating theory and practice (pp. 9-34). Multilingual Matters.
5. Warschauer, M., & Healey, D. (1998). Computers and language learning: An overview. Language Teaching, 31(2), 57-71.
6. Zhao, Y. (2023). The AI-Powered Language Teacher: A Framework for Integration. CALICO Journal, 40(1), 1-25.

10. تحلیل اصلی و تفسیر تخصصی

بینش محوری: این مطالعه درباره جایگزینی معلمان توسط هوش مصنوعی نیست؛ بلکه درباره تقویت ابعاد خلاقانه و لجستیکی طراحی آموزشی توسط هوش مصنوعی است. داستان واقعی در اینجا ظهور «معلم به عنوان گردآورنده و مهندس دستور» است. ارزش در خروجی خام ChatGPT نیست که همانطور که مقاله اشاره می‌کند می‌تواند کلی باشد، بلکه در توانایی یک مربی ماهر برای قالب‌بندی دستورهایی است که مواد خام مفید آموزشی را استخراج و سپس پالایش می‌کند. این موضوع یافته‌های صنایع خلاق در استفاده از هوش مصنوعی را بازتاب می‌دهد، جایی که نقش انسان از خالق منفرد به کارگردان استراتژیک تغییر می‌کند (Ammanath, 2022).

جریان منطقی و نقاط قوت: مقاله به درستی نقطه قوت هوش مصنوعی را شناسایی می‌کند: ایده‌پردازی واگرا و داربست‌زنی زبانی. با واگذاری بار شناختی تولید ایده‌های متعدد سناریو و واژگان مرتبط، معلم می‌تواند بر تکالیف آموزشی سطح بالاتر—ساختاردهی تعامل، تعیین اهداف مناسب و ادغام تکلیف در برنامه درسی گسترده‌تر—تمرکز کند. این موضوع با مفهوم «شناخت توزیع‌شده» همسو است، جایی که ابزارها وظایف شناختی معمول را مدیریت می‌کنند و هوش انسانی را برای حل مسئله پیچیده آزاد می‌سازند (Hutchins, 1995). روش‌شناسی توصیفی برای این حوزه نوپا مناسب است و نقشه‌ای کیفی غنی از عرصه تعامل ارائه می‌دهد.

نقاط ضعف و شکاف‌های انتقادی: تحلیل، اگرچه ارزشمند است، اما سطحی از فرآیند مهندسی دستور را مرور می‌کند. چه ساختارهای دستوری خاصی بهترین نتایج را به همراه داشتند؟ این اکنون شایستگی اصلی جدید برای مربیان است، مشابه مهارت یک برنامه‌نویس. مقاله همچنین فاقد یک تحلیل مقایسه‌ای است. فرآیند طراحی کمک‌شده توسط هوش مصنوعی از نظر کارایی، خلاقیت و نتیجه چگونه با یک فرآیند سنتی، تنها معلم یا مشارکتی معلم-همکار متفاوت بود؟ علاوه بر این، تأثیر نهایی—دستاوردهای یادگیری دانشجویان—غایب است. آیا تکالیف تعارض طراحی‌شده با هوش مصنوعی منجر به مهارت‌های تعامل شفاهی بهتری نسبت به آنهایی که بدون آن طراحی شده‌اند می‌شود؟ این پرسش حیاتی و بی‌پاسخ است. این مطالعه، مانند بسیاری در حوزه فناوری آموزشی، بر استفاده معلم از ابزار متمرکز است، نه بر تأثیر نهایی آن بر یادگیرنده، که یک دام رایج است که توسط پژوهشگرانی مانند Selwyn (2016) اشاره شده است.

بینش‌های قابل اجرا: برای گروه‌های زبان و مربیان: 1) در آموزش سواد دستوری سرمایه‌گذاری کنید. توسعه حرفه‌ای باید فراتر از استفاده پایه از هوش مصنوعی به تکنیک‌های پیشرفته برای استخراج محتوای آموزشی مستحکم حرکت کند. 2) کتابخانه‌های دستور مشترک توسعه دهید. یک مخزن از دستورهای بررسی‌شده و مؤثر برای طراحی تکلیف چربی ایجاد کنید (مانند: «یک ایفای نقش تعارض سطح B1 درباره [موضوع] تولید کنید که عباراتی برای [کارکرد] را دربرگیرد»). 3) یک گردش کار انتقادی و تکراری اتخاذ کنید. از هوش مصنوعی برای پیش‌نویس اولیه استفاده کنید، اما چندین دور بازبینی انسانی متمرکز بر ظرافت فرهنگی، همسویی آموزشی و اجتناب از سوگیری هوش مصنوعی یا زبان «صاف» اما غیراصیل را الزامی کنید. 4) مطالعات طولی را آغاز کنید. این حوزه باید از توصیف فرآیند به پژوهش مبتنی بر نتیجه حرکت کند. با دانشمندان یادگیری همکاری کنید تا کارایی مواد طراحی‌شده مشترک با هوش مصنوعی را بر معیارهای واقعی فراگیری زبان اندازه‌گیری کنید. آینده متعلق به معلمانی نیست که از هوش مصنوعی می‌ترسند، بلکه متعلق به کسانی است که یاد می‌گیرند آن را به عنوان یک کمک‌خلبان قدرتمند، اگرچه ناقص، در سفر پیچیده آموزش زبان به کار گیرند.