واقعیت مجازی در یادگیری زبان خارجی: مطالعهای بر انگیزه دانشجویان

1. مقدمه و پیشینه

قرن بیست و یکم با غوطه‌وری دیجیتال تعریف می‌شود. این پژوهش خود را در این بافت قرار می‌دهد و بر استفاده فراگیر از دستگاه‌های هوشمند و در نتیجه نیاز به تحول در روش‌های آموزشی تأکید می‌کند. با استناد به آمار منابعی مانند مرکز کارآفرینی و فناوری پانتاس و تینگ سوتارجا و استاتیستا، مقاله نشان می‌دهد که بخش قابل توجهی از جمعیت، از جمله نوجوانان و بزرگسالان، به طور عمیقی با زیست‌بوم‌های دیجیتال در ارتباط هستند. این واقعیت، ضرورت گذار از روش‌های تدریس کلاسیک به رویکردهای جذاب‌تر و یکپارچه با فناوری را ایجاب می‌کند، به ویژه در حوزه‌هایی مانند یادگیری زبان خارجی که مشارکت دانشجویان از اهمیت بالایی برخوردار است.

مسئله اصلی مورد بررسی، پتانسیل شبیه‌سازی‌های واقعیت مجازی (VR) برای ایفای نقش کاتالیزوری در افزایش انگیزه دانشجویان است - عاملی که در ادبیات موضوع (مانند F.G.E. Fandiño) به طور گسترده‌ای به عنوان عاملی حیاتی برای موفقیت در فراگیری زبان شناخته شده است. این مطالعه در پی اعتبارسنجی تجربی این فرضیه است.

2. روش‌شناسی پژوهش و طراحی آزمایش

این مطالعه از یک طرح آزمایشی برای اندازه‌گیری تأثیر مداخله واقعیت مجازی بر انگیزه دانشجویان استفاده کرد.

2.1. ویژگی‌های جمعیت‌شناختی شرکت‌کنندگان

گروه آزمایش شامل 64 دانشجوی سال اول از گروه علوم انسانی دانشگاه حمل و نقل دولتی روستوف، با تخصص در مدیریت هتلداری و مدیریت گردشگری بود. این نمونه از این جهت مرتبط است که این رشته‌ها اغلب مستلزم استفاده عملی از زبان در سناریوهای شبیه‌سازی شده دنیای واقعی هستند.

2.2. ابزار شبیه‌سازی "بازدید میدانی"

مداخله اصلی، یک شبیه‌سازی واقعیت مجازی با عنوان "بازدید میدانی" بود. اگرچه فایل PDF جزئیات نرم‌افزار خاصی را ارائه نمی‌دهد، اما بافت نشان می‌دهد که محیطی غوطه‌ورکننده بوده است که در آن دانشجویان می‌توانستند به صورت مجازی در یک مکان (مانند هتل، فرودگاه یا سایت گردشگری) حرکت کنند و با عناصر دیجیتال با استفاده از زبان خارجی هدف تعامل داشته باشند. این امر با نظریه یادگیری موقعیتی همسو است، که در آن دانش در بافت‌های اصیل ساخته می‌شود.

گردآوری داده‌ها شامل اجرای یک پرسشنامه برای شرکت‌کنندگان قبل و بعد از تجربه واقعیت مجازی بود. این پرسشنامه برای سنجش عوامل انگیزشی مختلف مرتبط با مطالعه زبان خارجی طراحی شده بود.

3. نتایج و تحلیل آماری

پژوهشگران گزارش می‌دهند که پس از ادغام شبیه‌سازی واقعیت مجازی در فرآیند یادگیری زبان، افزایشی که از نظر آماری معتبر است در انگیزه آموزشی مشاهده شده است.

3.1. معیارهای انگیزشی پیش‌آزمون و پس‌آزمون

اگرچه مقادیر آماری خاص (مانند مقادیر p، اندازه اثر) در بخش استخراج شده ارائه نشده است، اما مقاله صراحتاً بیان می‌کند که افزایش انگیزه "از نظر آماری معتبرسازی شده است". این امر دلالت بر استفاده از آزمون‌های آماری استنباطی (احتمالاً آزمون t یا ANOVA) برای مقایسه نمرات پیش‌آزمون و پس‌آزمون پرسشنامه انگیزه دارد. نتیجه مثبت نشان می‌دهد که تجربه واقعیت مجازی تأثیری قابل اندازه‌گیری و معنادار بر انگیزه دانشجویان برای یادگیری داشته است.

4. بحث و پیامدها

این مطالعه نتیجه می‌گیرد که فناوری واقعیت مجازی، که توسط شبیه‌سازی "بازدید میدانی" نمایندگی می‌شود، به طور مؤثری انگیزه دانشجویان را در یادگیری زبان خارجی افزایش می‌دهد. این یافته از فراخوان گسترده‌تر برای نوسازی رویکردهای آموزشی حمایت می‌کند. پیامدهای این یافته برای طراحان برنامه درسی و مربیان در آموزش عالی، به ویژه در رشته‌هایی مانند گردشگری و مهمان‌نوازی که تمرین عملی و غوطه‌ورکننده زبان از ارزش بالایی برخوردار است، قابل توجه است. این امر نشان می‌دهد که سرمایه‌گذاری در زیرساخت واقعیت مجازی می‌تواند به صورت افزایش مشارکت دانشجویان و به طور بالقوه بهبود نتایج یادگیری، بازدهی داشته باشد.

5. بینش کلیدی تحلیلگر: یک تجزیه چهارمرحله‌ای

بینش کلیدی: این مقاله صرفاً درباره واقعیت مجازی در آموزش نیست؛ بلکه یک اعتبارسنجی تاکتیکی از فناوری غوطه‌ورکننده به عنوان یک راه‌حل مستقیم برای کمبود مزمن مشارکت در آموزش زبان سنتی است. نویسندگان به درستی انگیزه را نه به عنوان یک موضوع حاشیه‌ای، بلکه به عنوان موتور مرکزی فراگیری شناسایی می‌کنند و واقعیت مجازی را به عنوان شمع جرقه‌زن آن قرار می‌دهند.

جریان منطقی: استدلال مستقیم و مستحکم است: (1) غوطه‌وری دیجیتال خط پایه جدید انسانی است (با استناد به آمارهای خارجی محکم در مورد وابستگی به دستگاه). (2) بنابراین، آموزش باید سازگار شود یا بی‌ربط گردد. (3) انگیزه گلوگاه اصلی است. (4) واقعیت مجازی، با ارائه یادگیری تجسم‌یافته و بافت‌محور (یک "بازدید میدانی")، مستقیماً آن گلوگاه را هدف می‌گیرد. (5) آزمایش ما اثبات می‌کند که این روش مؤثر است. این یک روایت علت و معلولی تمیز است که برای مدیرانی که به دنبال توجیهات مبتنی بر داده برای سرمایه‌گذاری فناوری هستند، طنین‌انداز است.

نقاط قوت و ضعف: نقطه قوت در رویکرد متمرکز و تجربی آن بر روی یک گروه خاص (دانشجویان گردشگری/مهمان‌نوازی) نهفته است که یافته‌ها را برای دپارتمان‌های مشابه بسیار قابل اجرا می‌سازد. استفاده از یک آزمایش کنترل‌شده قابل تحسین است. با این حال، از منظر دقت پژوهشی، نقاط ضعف آشکار هستند. عدم افشای جزئیات آماری (مقادیر p، اندازه اثر، معیارهای پایایی پرسشنامه) یک پرچم قرمز بزرگ است که امکان تأیید مستقل را غیرممکن می‌سازد. حجم نمونه (n=64) کافی اما قوی نیست، و این مطالعه احتمالاً از اثرات تازگی رنج می‌برد - هیجان اولیه استفاده از واقعیت مجازی که ممکن است انگیزه بلندمدت را حفظ نکند. همچنین این مطالعه به طور کامل از تحلیل هزینه-فایده، که یک عامل حیاتی برای پذیرش در دنیای واقعی است، چشم‌پوشی می‌کند.

بینش‌های قابل اجرا: برای مربیان: یک ماژول هدفمند واقعیت مجازی را برای مهارت‌های زبانی رویه‌ای با بافت بالا (مانند دیالوگ‌های پذیرش، راهنمایی تور) به صورت آزمایشی اجرا کنید. سعی نکنید کل برنامه درسی را جایگزین کنید. برای مؤسسات: این را به عنوان یک مطالعه آزمایشی ببینید، نه یک حکم نهایی. گام بعدی باید یک مطالعه طولی با گروه‌های کنترل، معیارهای دقیق و تمرکز بر حفظ بلندمدت و انتقال مهارت فراتر از محیط واقعیت مجازی باشد. با دپارتمان‌های علوم شناختی همکاری کنید تا همبستگی‌های عصبی مشارکت را اندازه‌گیری کنید. فرصت واقعی فقط در اثبات افزایش انگیزه توسط واقعیت مجازی نیست، بلکه در بهینه‌سازی تجربه واقعیت مجازی بر اساس چگونگی تحریک منحصربه‌فرد علوم اعصاب انگیزشی است، همان‌طور که در پژوهش‌های مؤسساتی مانند آزمایشگاه تعامل انسان مجازی استنفورد بررسی شده است.

6. چارچوب فنی و مدل‌سازی ریاضی

اگرچه مقاله یک مدل رسمی ارائه نمی‌دهد، اما مفهوم زیربنایی را می‌توان با استفاده از یک تابع انگیزشی ساده‌شده قالب‌بندی کرد. می‌توانیم فرض کنیم که انگیزه پس از مداخله $M_{post}$ تابعی از انگیزه پایه $M_{pre}$، کیفیت غوطه‌ورکنندگی تجربه واقعیت مجازی $I_{VR}$، و ارتباط درک‌شده با اهداف دانشجو $R$ است.

$M_{post} = M_{pre} + \alpha I_{VR} + \beta R + \epsilon$

که در آن $\alpha$ و $\beta$ ضرایب وزنی هستند که به ترتیب تأثیر غوطه‌وری و ارتباط را نشان می‌دهند، و $\epsilon$ یک جمله خطا است. فرضیه مطالعه این است که $\alpha > 0$ و معنادار است. شبیه‌سازی "بازدید میدانی" در پی بیشینه‌سازی $I_{VR}$ از طریق وفاداری حسی و تعاملی، و $R$ از طریق همسویی با بافت‌های گردشگری/مهمان‌نوازی است.

یک مدل پیشرفته‌تر می‌تواند مدل شناختی-عاطفی یادگیری غوطه‌ورکننده (CAMIL) (Makransky & Petersen, 2021) را دربرگیرد، که غوطه‌وری را به حضور و عاملیت تجزیه می‌کند و آن‌ها را به پیامدهای شناختی و عاطفی مانند انگیزه و انتقال دانش پیوند می‌دهد.

7. چارچوب تحلیل: یک مثال موردی غیرکدنویسی

سناریو: یک دپارتمان زبان دانشگاهی می‌خواهد یک شبیه‌ساز مکالمه واقعیت مجازی جدید برای انگلیسی تجاری را ارزیابی کند.

1. تعریف معیارها: به جای صرفاً "انگیزه"، آن را تجزیه کنید. از مقیاس‌های معتبر مانند پرسشنامه انگیزش درونی (IMI) که علاقه/لذت، شایستگی درک‌شده و تلاش را اندازه می‌گیرد، استفاده کنید. همچنین، معیارهای رفتاری را ردیابی کنید: زمان داوطلبانه سپری‌شده در شبیه‌ساز، تعداد تلاش‌های دیالوگ.
2. ایجاد خط پایه: پرسشنامه IMI را اجرا کنید و یک آزمون نقش‌آفرینی استاندارد (پیش‌آزمون) با یک گروه کنترل (روش‌های سنتی) و یک گروه آزمایشی (واقعیت مجازی + روش‌های سنتی) انجام دهید.
3. اجرای مداخله: گروه آزمایشی از شبیه‌ساز واقعیت مجازی برای 3 جلسه راهنمایی‌شده در طول 2 هفته، برای تمرین جلسات با مشتری استفاده می‌کند.
4. پس‌آزمون و تحلیل: پرسشنامه IMI و یک آزمون نقش‌آفرینی جدید و معادل را مجدداً اجرا کنید. تحلیل آماری (مانند ANCOVA با کنترل نمرات پیش‌آزمون) را برای مقایسه تغییرات در انگیزه و عملکرد گفتاری بین گروه‌ها انجام دهید.
5. لایه کیفی: مصاحبه‌های پیگیری را با زیرمجموعه‌ای از شرکت‌کنندگان انجام دهید تا بفهمید چرا واقعیت مجازی انگیزشی بود یا نبود (مانند "احساس واقعی بودن داشت"، "از اشتباه کردن نمی‌ترسیدم").

این چارچوب فراتر از یک بررسی ساده پیش/پس به یک ارزیابی کنترل‌شده و چندبعدی حرکت می‌کند.

8. کاربردهای آتی و جهت‌های پژوهشی

آینده در حرکت از "بازدیدهای میدانی" عمومی به محیط‌های غوطه‌ورکننده سازگار و مبتنی بر هوش مصنوعی نهفته است. تصور کنید یک پلتفرم واقعیت مجازی که یک مدل زبانی مانند GPT-4 را برای مکالمات پویا و بدون متن از پیش نوشته شده با شخصیت‌های مجازی یکپارچه می‌کند و بازخورد شخصی‌سازی شده در مورد دستور زبان، تلفظ و ظرافت فرهنگی ارائه می‌دهد. پژوهش باید موارد زیر را بررسی کند:

• مطالعات طولی: آیا افزایش انگیزه در طول یک ترم یا سال پایدار می‌ماند؟
• انتقال مهارت: آیا بهبودها در محیط واقعیت مجازی با عملکرد بهتر در مکالمات دنیای واقعی همبستگی دارد؟
• همبستگی‌های عصب‌شناختی: استفاده از EEG یا fNIRS برای اندازه‌گیری فعالیت مغزی مرتبط با مشارکت و یادگیری در محیط واقعیت مجازی در مقابل محیط‌های سنتی.
• محاسبات عاطفی: سیستم‌های واقعیت مجازی که ناامیدی یا سردرگمی کاربر را از طریق زیست‌سنجی (مانند ردیابی چشم، ضربان قلب) تشخیص می‌دهند و به طور پویا دشواری را تنظیم می‌کنند یا پشتیبانی ارائه می‌دهند.
• واقعیت مجازی اجتماعی: فضاهای یادگیری زبان چندکاربره که در آن فراگیران از سراسر جهان می‌توانند در سناریوهای زبان هدف تعامل و همکاری داشته باشند، و غوطه‌وری را با تعامل اجتماعی اصیل ادغام کنند.

همگرایی واقعیت مجازی، هوش مصنوعی و علم یادگیری، آینده‌ای را نوید می‌دهد که در آن فراگیری زبان نه تنها انگیزشی است، بلکه عمیقاً شخصی‌سازی شده، قابل اندازه‌گیری و به طور یکپارچه در آماده‌سازی حرفه‌ای و اجتماعی ادغام شده است.

9. منابع

1. داده‌های نمودار: وابستگی‌های عاطفی بزرگسالان به گجت‌ها (منبع به عنوان [1] در PDF ذکر شده، احتمالاً از مرکز کارآفرینی و فناوری پانتاس و تینگ سوتارجا).
2. مرکز کارآفرینی و فناوری پانتاس و تینگ سوتارجا. (2022). گزارش مصرف دستگاه دیجیتال.
3. Richter, F. (2021). فراوانی استفاده از اینترنت نوجوانان آمریکایی. Statista.com.
4. Fandiño, F.G.E., et al. (2019). Motivation as a key factor in second language acquisition. Language Learning Journal.
5. Woon, L.S., et al. (2020). A multidimensional model of learning motivation. Educational Psychology Review.
6. Makransky, G., & Petersen, G. B. (2021). The Cognitive Affective Model of Immersive Learning (CAMIL): A Theoretical Research-Based Model of Learning in Immersive Virtual Reality. Educational Psychology Review.
7. آزمایشگاه تعامل انسان مجازی دانشگاه استنفورد (VHIL). (2023). پژوهش در مورد حضور و یادگیری. https://vhil.stanford.edu/
8. Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2000). Intrinsic and Extrinsic Motivations: Classic Definitions and New Directions. Contemporary Educational Psychology. (مبنای پرسشنامه انگیزش درونی - IMI).