توظيف التعلم العميق في تعليمية اللغة العربية حاسوبيا بإدراج مخرجات الذكاء الاصطناعي

Abstract

دخل الذكاء الاصطناعي في كافة المجالات المعرفية بصور متباينة، ومن بين هذه العلوم الهندسة اللغوية؛ التي تعمل على بناء نسق تعليمي وفق نماذج مدروسة سلفا، ويمكن تحديد توصيفات لسانية لمعالجة وضعيات تعليمية بطريقة آلية، ويتم ذلك لكون الذكاء الاصطناعي نتاج استثمار المنطلقات اللسانية العرفانية، في مجال معالجة اللغات الطبيعية بطريقة آلية، وتوظيف النتائج المتحصل عليها في مجالات عديدة، منها تعليمية اللغات بطريقة آلية. ومن المقاربة الإجرائية لتعليمية اللغات في كافة صورها سواء مكتوبة على شكل نصوص، أو مسموعة على شكل كلام منقول، أو مقروءة على شكل نص منطوق؛ كل ذلك يتم بشكل آلي، بغية الوصول إلى التعلم العميق، ولا يحدث ذلك إلا بتوظيف الشبكات العصبية الاصطناعية في كتابة الخوارزميات المضبوطة؛ والتي توظف آليتي التحليل، والتوليد المنطقي والمعالجة الآلية للغة المتعلمة بشكل حاسوبي، فما هي الآليات الدقيقة لمعالجة اللغات الطبيعية عموما؟ خصوصا في مجال نمذجة اللغة العربية حاسوبيا، ومن بين هذه البرامج تحليل المشاعر آليا، وتصنيف النصوص الكترونياً، وهل توصلت برامج حوسبة اللغة العربية آليا إلى مرادها؟ وختمت الورقة البحثية بضبط العلاقة بين التعلم الذاتي والتعلم العميق، مع إضافة بعض التوصيات التي من شأنها نجاعة تعليمية اللغة العربية وفق معطيات الذكاء الاصطناعي. الكلمات المفتاحية: التوصيف، الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، الشبكات العصبية، التعلم العميق Artificial intelligence enters all fields of knowledge in different ways, and among these sciences is linguistic engineering. Which works to build an educational system according to pre-studied models, and linguistic descriptions can be determined to address educational situations in an automated manner. This is done because artificial intelligence is the result of investing in cognitive linguistic principles in the field of processing natural languages in an automated manner, and employing the results in many fields, including language teaching in an automated manner. From the procedural approach to teaching languages in all their forms, whether written in the form of texts, heard in the form of transmitted speech, or read in the form of spoken text; all of this is done automatically, in order to achieve deep learning, and this can only be done by employing artificial neural networks to write precise algorithms. Which employs the mechanisms of analysis and logical generation of the learned language in a computer-based manner? What are the precise mechanisms for processing natural languages? Especially in the field of computer modeling of the Arabic language, automatic sentiment analysis, and in electronic text classification? How did Arabic language computing programs automatically achieve their goal? This is what the research paper seeks to understand.