تقييم دور الذكاء الاصطناعي في دعم المناهج القائمة على الاستخدام في دراسة النحو

المؤلفون

  • م.م. بتول عبدالمحسن ميري جامعة البصرة image/svg+xml ، College of Education-Qurna, University of Basrah

DOI:

https://doi.org/10.31185/eduj.Vol64.Iss1.5133

الكلمات المفتاحية:

متعلمو اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية ، تأثيرات التكرار، القياس، تحليل الأخطاء، التعلم البنائي، اللغة الوسيطة.

الملخص

تستقصي هذه الدراسة الاتجاهات النحوية في النصوص التي تُنتجها تطبيقات الذكاء الاصطناعي مقارنة بتلك التي يكتبها المتعلمون من البشر. تختبر الدراسة مبدأً أساسياً من مبادئ النحو القائم على الاستخدام (usage-based grammar)، والذي يفترض أن اللغة تُكتسب من خلال التعرض المتكرر للأنماط اللغوية. ولتحقيق ذلك، تم إجراء مقارنة مباشرة بين نصوص الذكاء الاصطناعي ومقالات متعلمي اللغة. تعتمد الدراسة على منهجيات كمّية (quantitative approaches) لعدّ الكلمات والجمل، ورصد الأخطاء النحوية. كما تستخدم مناهج نوعية (qualitative analysis) للكشف عن الاتجاهات العامة في بناء الجملة، وخصائص محددة مثل استخدام صيغة الماضي (past tense). الهدف الأساسي هو معرفة ما إذا كانت نماذج الذكاء الاصطناعي تلتزم بقواعد النحو القائم على الاستخدام، إضافة إلى مقارنة أنماط الأخطاء (mistake types) بين المجموعتين. تُظهر النتائج تبايناً واضحاً؛ فبينما يتسم إنتاج الذكاء الاصطناعي بثبات كبير، تميل النصوص البشرية إلى التنوع والتفاوت. وقد كشفت الدراسة عن خلُوّ نصوص الذكاء الاصطناعي تقريباً من الأخطاء النحوية، في المقابل، احتوت النصوص البشرية على أخطاء متوقعة مثل الحذف (omissions) والتعميم المفرط (overgeneralizations). كما تشير النتائج إلى أن الذكاء الاصطناعي يوظف بعض العناصر اللغوية، كصيغة الماضي وصيغ الجمع (plurals)، بشكل أكثر كثافة. تخلص هذه التحليلات إلى أن أداء الذكاء الاصطناعي يحاكي عملياً نتائج التعلّم القائم على الاستخدام. فنتائج تدريب هذه النماذج على كميات هائلة من البيانات تتسم بالاتساق والدقة. في المقابل، يعكس الإنتاج البشري الطبيعة المستمرة والمتطورة لعملية اكتساب اللغة. تستنتج الدراسة أن الذكاء الاصطناعي يمثل أداة قوية للتحقق من النظريات اللغوية القائمة على التكرار (frequency-based linguistic theory)، إلا أنه لا يمثل نموذجاً محاكياً للرحلة المعرفية البشرية. توصي الدراسة بإجراء أبحاث مستقبلية تتناول نماذج مختلفة من الذكاء الاصطناعي ومستويات متنوعة من كفاءة المتعلمين.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

Al –Kareem, S. (2025). The role of artificial intelligence technologies in the learning of students in colleges of education. Journal of College of Education, 59(2), 393-410. https://doi.org/10.31185/eduj.Vol59.Iss2.4329

Ambridge, B., Pine, J. M., Rowland, C. F., Chang, F., & Bidgood, A. (2013). The retreat from overgeneralization in child language acquisition: Word learning, morphology, and verb argument structure. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science, 4(1), 47-62. https://doi.org/10.1002/wcs.1207

Aslin, R. N., & Newport, E. L. (2012). Statistical Learning: From Acquiring Specific Items to Forming General Rules: From Acquiring Specific Items to Forming General Rules. Current Directions in Psychological Science, 21(3), 170-176. https://doi.org/10.1177/0963721412436806 (Original work published 2012)

Behrens, H. (2009). Usage-based and emergentist approaches to language acquisition. Linguistics, 47(2), 383-411. https://doi.org/10.1515/LING.2009.014

Behrens, H. (2017). The role of analogy in language processing and acquisition. The changing English language: Psycholinguistic perspectives, 215-239.

Biber, D. (1988). Variation across speech and writing. Cambridge University Press.

Biber, D., Gray, B., & Poonpon, K. (2011). Should we use characteristics of conversation to measure grammatical complexity in L2 writing development? TESOL Quarterly, 45(1), 5-35. https://doi.org/10.5054/tq.2011.244483

Brown, P. (1998). Conversational structure and language acquisition: The role of repetition in Tzeltal. Journal of Linguistic Anthropology, 8(2), 197-221. https://doi.org/10.1525/jlin.1998.8.2.197

Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in neural information processing systems, 33, 1877-1901.

Bybee, J. (2006). From usage to grammar: The mind's response to repetition. Language, 82(4), 711-733. https://doi.org/10.1353/lan.2006.0186

Bybee, J. (2008). Usage-based grammar and second language acquisition. In Handbook of cognitive linguistics and second language acquisition (pp. 226-246). Routledge.

Bybee, J.L. (2006). From Usage to Grammar: The Mind's Response to Repetition. Language 82(4), 711-733. https://dx.doi.org/10.1353/lan.2006.0186.

Chen, J., Wang, S., Qi, Z., Zhang, Z., Wang, C., & Zheng, H. (2024, November). A Combined Encoder and Transformer Approach for Coherent and High-Quality Text Generation. In 2024 International Conference on Image Processing, Computer Vision and Machine Learning (ICICML) (pp. 536-541). IEEE.

Chomsky, N. (1965). Aspects of the theory of syntax. MIT Press.

Choshen, L., Hacohen, G., Weinshall, D., & Abend, O. (2021). The grammar-learning trajectories of neural language models. arXiv preprint arXiv:2109.06096. https://doi.org/10.48550/arXiv.2109.06096

Cordes, A.-K. (2017). The roles of analogy, categorization, and generalization in entrenchment. In H.-J. Schmid (Ed.), Entrenchment and the psychology of language learning: How we reorganize and adapt linguistic knowledge (pp. 269–288). American Psychological Association; De Gruyter Mouton. https://doi.org/10.1037/15969-013

Creswell, J. W. (2012). Educational research: Planning, conducting, and evaluating quantitative and qualitative research (4th ed.). Boston, MA: Pearson.

Diessel, H. (2017, July 27). Usage-Based Linguistics. Oxford Research Encyclopedia of Linguistics. Retrieved 3 Feb. 2026, from https://oxfordre.com/linguistics/view/10.1093/acrefore/9780199384655.001.0001/acrefore-9780199384655-e-363.

Diessel, H., Dabrowska, E., & Divjak, D. (2019). Usage-based construction grammar. Cognitive linguistics, 2, 50-80. https://doi.org/10.1515/9783110626452

Dong, C., Li, Y., Gong, H., Chen, M., Li, J., Shen, Y., & Yang, M. (2022). A survey of natural language generation. ACM Computing Surveys, 55(8), 1-38. https://doi.org/10.1145/3554727

Du, H., Xing, W., & Pei, B. (2023). Automatic text generation using deep learning: providing large-scale support for online learning communities. Interactive Learning Environments, 31(8), 5021–5036. https://doi.org/10.1080/10494820.2021.1993932

Dunn, J. (2022). Natural language processing for corpus linguistics. Cambridge University Press.

Ellis, N. C. (2002). Frequency effects in language processing: A Review with Implications for Theories of Implicit and Explicit Language Acquisition. Studies in Second Language Acquisition, 24(2), 143–188. doi:10.1017/S0272263102002024

Ellis, N. C. (2008). The dynamics of second language emergence: Cycles of language use, language change, and language acquisition. The Modern Language Journal, 92(2), 232-249. https://doi.org/10.1111/j.1540-4781.2008.00716.x

Elman, J.L. Distributed representations, simple recurrent networks, and grammatical structure. Mach Learn 7, 195–225 (1991). https://doi.org/10.1007/BF00114844

Eskildsen, S. W. (2012). L2 negation constructions at work. Language learning, 62(2), 335-372. https://doi.org/10.1111/j.1467-9922.2012.00698.x

Fischer, O. (2018). Analogy: Its role in language learning, categorization, and in models of language change such as grammaticalization and constructionalization. In New trends in grammaticalization and language change (pp. 75-104). John Benjamins Publishing Company.

Goldberg, A. E. (1995). Constructions: A construction grammar approach to argument structure. University of Chicago Press.

Goldberg, A., & Suttle, L. (2010). Construction grammar. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science, 1(4), 468-477. https://doi.org/10.1002/wcs.22

Goldberg, Y. (2017). Neural network methods in natural language processing. Morgan & Claypool Publishers.

Goncharenko, S., & Krasniuk, S. (2024). Innovative architecture of large language models. In Лінгвістичні та методологічні аспекти викладання іноземних мов професійного спрямування. Національний авіаційний університет.

Grice, H. P. (1975). Logic and conversation. In P. Cole & J. L. Morgan (Eds.), Syntax and semantics, Vol. 3: Speech acts (pp. 41-58). Academic Press.

Gries, S. T. (2008). Corpus-based methods in analyses of second language acquisition data. In Handbook of cognitive linguistics and second language acquisition (pp. 416-441). Routledge.

Hart, B., & Risley, T. R. (1995). Meaningful differences in the everyday experience of young American children. Paul H. Brookes Publishing.

Hasan, S. (2025). The Impact of Artificial Emotional Intelligence on English Language Interaction: A Neurolinguistics and Pragmatic Approach. Journal of College of Education, 61(1), 525-538. https://doi.org/10.31185/eduj.Vol61.Iss1.4454

Hu, L., Liu, Z., Zhao, Z., Hou, L., Nie, L., & Li, J. (2023). A survey of knowledge enhanced pre-trained language models. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 36(4), 1413-1430. doi: 10.1109/TKDE.2023.3310002.

Kovács, L., Csépányi-Fürjes, L., Tewabe, W. (2024). Transformer Models in Natural Language Processing. In: Moldovan, L., Gligor, A. (eds) The 17th International Conference Interdisciplinarity in Engineering. Inter-ENG 2023. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 929. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-54674-7_14

Labov, W. (1972). Sociolinguistic patterns. University of Pennsylvania Press.

Langacker, R. W. (1987). Foundations of cognitive grammar: Volume I: Theoretical prerequisites (Vol. 1). Stanford university press.

Langacker, R. W. (2011). A usage-based model. In Topics in cognitive linguistics (pp. 127-164). John Benjamins Publishing Company.

Li, C., Xing, W. Natural Language Generation Using Deep Learning to Support MOOC Learners. Int J Artif Intell Educ 31, 186–214 (2021). https://doi.org/10.1007/s40593-020-00235-x

Liang, X., Wang, H., Wang, Y., Song, S., Yang, J., Niu, S., ... & Li, Z. (2024). Controllable text generation for large language models: A survey. arXiv preprint arXiv:2408.12599. https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.12599

Lieven, E. (2010). Input and first language acquisition: Evaluating the role of frequency. Lingua, 120(11), 2546-2556. https://doi.org/10.1016/j.lingua.2010.06.005

Mirchandani, S., Xia, F., Florence, P., Ichter, B., Driess, D., Arenas, M. G., ... & Zeng, A. (2023). Large language models as general pattern machines. arXiv preprint arXiv:2307.04721. https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.04721

Mohammed, S. Y., & Aljanabi, M. (2024). Advancing translation quality assessment: Integrating AI models for real-time feedback. EDRAAK, 2024, 1-7. https://doi.org/10.70470/EDRAAK/2024/001

Paris, C. L., Swartout, W. R., & Mann, W. C. (Eds.). (2013). Natural language generation in artificial intelligence and computational linguistics (Vol. 119). Springer Science & Business Media.

PINE, J. M. (2005). TOMASELLO, M., Constructing a language: a usage-based theory of language acquisition. Cambridge, MA: Harvard University Press, 2003. Pp. 388. Hardback, £29.95. ISBN 0-674-01030-2. Journal of Child Language, 32(3), 697–702. doi:10.1017/S0305000905237066

Rescorla, L. A. (1980). Overextension in early language development. Journal of Child Language, 7(2), 321–335. doi:10.1017/S0305000900002658

Romberg, A. R., & Saffran, J. R. (2010). Statistical learning and language acquisition. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science, 1(6), 906-914. https://doi.org/10.1002/wcs.78

Slobin, D. I. (1996). From "thought and language" to "thinking for speaking." In J. J. Gumperz & S. C. Levinson (Eds.), Rethinking linguistic relativity (pp. 70-96). Cambridge University Press.

Tan, K. H., & Shojamanesh, V. (2019). Usage-based and universal grammar-based approaches to second language acquisition. Active Learning-Theory and Practice.

Tomasello, M. (2003). Constructing a language: A usage-based theory of language acquisition. Harvard University Press.

Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press.

Wang, A., Song, L., Xu, G., & Su, J. (2023, December). Domain adaptation for conversational query production with the rag model feedback. In Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023 (pp. 9129-9141). https://doi.org/10.18653/v1/2023.findings-emnlp.612

Wang, H., Li, J., Wu, H., Hovy, E., & Sun, Y. (2023). Pre-trained language models and their applications. Engineering, 25, 51-65. https://doi.org/10.1016/j.eng.2022.04.024

Wei, J., Yang, M., & Xiang, K. (2025). Unraveling overgeneralization in second language acquisition: a usage-based perspective on transitive and intransitive constructions in Chinese EFL learners. Language Learning and Development, 1-26. https://doi.org/10.1080/15475441.2025.2560814

Zarrieß, S., Voigt, H., & Schüz, S. (2021). Decoding methods in neural language generation: A survey. Information, 12(9), 355. https://doi.org/10.3390/info12090355

Zhang, H., Song, H., Li, S., Zhou, M., & Song, D. (2023). A survey of controllable text generation using transformer-based pre-trained language models. ACM Computing Surveys, 56(3), 1-37. https://doi.org/10.1145/3617680

Zou, D., Wang, M., Xie, H., Cheng, G., Wang, F. L., & Lee, L. K. (2021). A comparative study on linguistic theories for modeling EFL learners: facilitating personalized vocabulary learning via task recommendations. Interactive Learning Environments, 29(2), 270-282. https://doi.org/10.1080/10494820.2020.1789178

Zyzik, E. (2009). The role of input revisited: Nativist versus usage-based models. L2 Journal: An Open Access Refereed Journal for World Language Educators, 1(1). https://doi.org/10.5070/l2.v1i1.9056

التنزيلات

منشور

2026-08-10

إصدار

القسم

Articles

كيفية الاقتباس

م.م. بتول عبدالمحسن ميري. (2026). تقييم دور الذكاء الاصطناعي في دعم المناهج القائمة على الاستخدام في دراسة النحو. مجلة كلية التربية, 64(1), 683-698. https://doi.org/10.31185/eduj.Vol64.Iss1.5133