هل انتهى عصر حضور الحصص الدراسية؟
الذكاء الاصطناعي لتعلم اللغات

تشهد أنواع الذكاء الاصطناعي تقدما كبيرا - والذي يمكن ملاحظته ليس فقط في زيادة شعبية برامج الحوار الإلكتروني مثل اليكسا. إلا أنه كي تكون قادراً على استبدال المعلمين الحقيقيين في تدريس اللغة فإن المعايير الحاسمة لذلك مفقودة: التلقائية والإبداع والمعرفة المشتركة.

من المفترض أن تقوم برامج الذكاء الاصطناعي (مع واجهة لغة مكتوبة أو شفهية) بتسهيل حياتنا اليومية في المستقبل. يمكن استخدام أنظمة مساعدة مثل سيري (Apple) أو  جلاكسي (Samsung)  على الهاتف الذكي باستخدام برنامج التعرف على الكلام والتخليق، في حين أن برنامج حوار أليكسا (Amazon)  سيسيطر قريباً على البيت الذكي: شركات Silicon Valley  تقدم رؤية للمستقبل تحاكي التفاعل اللغوي التلقائي مع شخص حقيقي.

ولا تستخدم برامج الذكاء الاصطناعي فقط لتشغيل الهاتف شفهيًا مثلا لإعطاء أمر أو تشغيل قائمة الموسيقى، ولكن في سيناريوهات أكثر تعقيدًا مثل الألعاب عبر الإنترنت والألعاب التفاعلية مع واجهات صوتية، مثل Mattel Hello Barbie ، أو كمعلمين افتراضيين في بيئات التعلم الإلكتروني (على سبيل المثال كمعلم افتراضي في برنامج Ed the Bot  التعليمي  من شركة SAP). لذلك فمن المنطقي جعل التقنيات المبتكرة قابلة للاستخدام في تدريس اللغات الأجنبية أيضا؛ ومن المقرر أن تجعل التعلم في أي مكان وفي أي وقت ممكنا. ولهذا الغرض تقوم المؤسسات التجارية وغير التجارية بتطوير التطبيقات وهي تتبع (وتدمج) أساليب فنية مختلفة تمامًا عن بعضها البعض. والنظرة العامة الناقدة التالية يمكن أن تسهم في توضيح ذلك.

المفاهيم الأساسية الفنية لبرامج تعلم اللغات

واجهة المستخدم المصورة الكلاسيكية (+ التعرف على الكلام): هنا ينقر متعلمو اللغة للتنقل بين المهام الرقمية التي تذكرنا بشكل كبير بكتب التمارين التقليدية. يتم استخدام عملية السحب والإفلات للجمع بين الصور وبين الكلمات المناسبة أو ملء النصوص الفارغة. وبالمعنى الدقيق للكلمة فإن بيئات التعلم هذه لا تندرج تحت مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي لأنها تستند إلى بيئة سطح المكتب الكلاسيكية.

من منظور نفسي تعليمي فإن المشكلة تكمن هنا في أنه يتم تحريك وحدات النص المعدة سلفًا بشكلٍ خاص هنا وهناك، إلا أن التكوين الخلاق والإبداعي لمساهمات المرء اللغوية لا يتم بالكاد التدرب عليه. العديد من التطبيقات التجارية لتعليم اللغات تعمل بهذه الطريقة - وفي بعض الأحيان تكون أحادية اللغة ((Rosetta Stone، وفي بعض الأحيان مع وجود ترجمة (Babbel). من ناحية طرق التدريس فإن قادة السوق من بين منجي مثل هذه التطبيقات يعتمدون أيضًا على مفاهيم عفا عليها الزمن مثل طريقة الترجمة أو التدريبات النمطية، وذلك لأن النماذج النمطية للغاية يمكن أن تكون نموذجًا أكثر سهولة في إنتاجه من الناحية التقنية.

يتم تحسين بعض التطبيقات من خلال برنامج للتعرف على الكلام، والذي يتعرف على الحلول التي ينطق بها المستخدم - أو ربما لا: في حالة النطق غير الصحيحة. ولا تحل هذه الخدمة بطبيعة الحال دروس علم الصوتيات لأن التحليل التقني للبيانات الصوتية يجعلها تحتاج إلى معايير مختلفة تمامًا، مثل التعرف على احتمال  وجود تتابع أصوات. وبالتالي يمكن أن يتأثر التعرف على الكلام بالنطق غير الواضح، أو بانخفاض الصوت أو وجود ضجيج في الخلفية أو أن يتم خداعه  عمدا من قبل المتعلمين.  بالإضافة إلى ذلك لا تقدم التطبيقات ردود فعل فردية على طريقة النطق. يؤدي تكرار محاولة الكلام مع ظهور إنذار فوري بوجود خطأ إلى الإحباط بدلاً من تحسين النطق.

واجهة الكلام مع وظيفة الحوار: هذه محاولة لمحاكاة التفاعل اللغوي الطبيعي مع معلم افتراضي، والذي يمكن أن يسمى بالمعنى الأدق ذكاء اصطناعي. تتبع أنظمة الحوار هذه مبدأ chatbots (ربوتات الدردشة التفاعلية) البسيطة، والتي تهدف إلى التواصل بشكل لغوي تلقائي وطبيعي. يمكن للمتعلمين إدخال المحادثات بحرية، وتقوم التقنيات بالتحقق من الكلمات الرئيسية المبرمجة مسبقًا فيها. إذا تم استخدام الكلمة الرئيسية الصحيحة فسيتم تحديد وإخراج مساهمة لغوية (رد) سابقة التصميم من المعلم الاصطناعي. يمكن إدخال الصوت وإخراجه كتابة أو شفاهة. فعللى سبيل المثال تعمل  نسخة اللغة الإنجليزية من تطبيق تعلم اللغة Duolingo باستخدام برنامج كلام  chatbot تحريري ويعمل كمعلم افتراضي.

تكمن المشكلة في ذلك في أن معظم الأنظمة تستجيب للكلمات الرئيسية البسيطة فقط ويكون لديها مشكلات كبيرة في تقييم مدى صحة النحو أو حتى مدى مناسبة ما يتم إدخاله للموقف. وتعمل أنظمة التدريس التفاعلية هذه في سيناريوهات محددة بوضوح مع حوارات يمكن التنبؤ بها ومصادر الخطأ المتوقعة. في هذه السياقات يمكنها نقل محتوى التعلُّم وطرح الأسئلة وتقديم التغذية الراجعة المُحددة سلفاً (في أفضل الأحوال عن طريق درجات محددة يمكن الاختيار من بينها). وفي تعليم اللغات الأجنبية نجد أن هذه التكنولوجيا بعيدة كل البعد عن التطبيق الذي تعد به إمكاناتها.وإن كانت تستخدم جزئيا بالفعل  في التعليم الجامعي، كما هو الحال في الدروس الإلكترونية لعلوم اللغويات الألمانية، وقواعد النحو والهجاء وذلك عن طريق المعلم الاصطناعي الساحر El Lingo في  جامعة لايبنتس بهانوفر.


بيئات التعلم الافتراضية مع أنظمة البرامج التعليمية الذكية: تمثل أنظمة الحوار مع الصور الرمزية المتقنة، بما في ذلك الإيماءات وتعبيرات الوجه (التجسيد) التطور الأكثر تقدما، فعلى سبيل المثال يتم في جامعة بيليفيلد تطوير البرنامج التعليميMax  كدليل متحف افتراضي. حيث يمكنك التحدث معه عن المعروضات - طالما كنت تتصرف بشكل تعاوني ولا تحيد عن نصوص الحوار المحددة بشكل واضح. الإشكالية بالنسبة لتدريس اللغة الأجنبية هي أن التفاعل مع البرنامج الذكي يعمل بسلاسة فقط عندما يدخل المتعلمون الأسئلة والأجوبة التي تَمكن مطورو النظام من توقعها، إذ لا يمكن التنبؤ بسلوك الناس إلا بشكل جزئي فقط. و خارج مناطق التطبيق المبرمجة مسبقا تكون الحوارات مع  برامج الحوار وأنظمة البرامج الذكية متقطعة وغير متماسكة وعرضة للفشل.وبالتالي لا يمكن أن تكون بمثابة نماذج يحتذى بها لمتعلمي اللغات الأجنبية.

التحليل: ارتفعت كفاءة الذكاء الاصطناعي بشكل حاد في فترة قصيرة جدا، ومن أهم أسباب ذلك التوسع الهائل في تخزين البيانات. ويمكن الاستفادة من تحليل كميات كبيرة من الخوارزميات والبيانات والنماذج الإحصائية في تعليم اللغات الأجنبية أيضا، مثل مهام الترجمة وفي شكل القواميس القائمة على عينات نصية. وميزة العمل انطلاقا من مجموعات البيانات الكبيرة والتعبيرات التجريبية من الناطقين والمتحدثين الأصليين للغة الأجنبية هي أنه لا يتم تدريس اللغة الأجنبية كنظام مجرد، ولكن كما يتم استخدامها في الواقع. المشكلة الأخرى أنه عليك أن تعتمد في تقييم المعلومات على الخوارزميات المحددة مسبقا التي لا تفي دائما مخرجاتها بما تعد به. وتستخدم كميات كبيرة من البيانات أيضًا لتحسين أنظمة الحوار مثلWatson (IBM) . ولهذا الغرض تقوم الأنظمة بتسجيل كل حوار، حتى لو كان تصنيفه يندرج تحت  حماية البيانات، إذا كانت هناك احتمالية في المستقبل القريب أن يستخخدم في الحصص الدراسية.

إمكانات الذكاء الاصطناعي وحدوده

ما هي إمكانات وحدود  الذكاء الاصطناعي؟ مشكلة التفاعل هي أن الأنظمة مصممة بصورة محددة مسبقا، أي أنها تتبع برنامجًا ولا يمكنها الاعتماد إلا على موارد معرفية محدودة مثل المعرفة الاجتماعية أو الثقافية، في حين يعمل التواصل البشري الاتجاه الآخر، فنحن ننطلق من قدر كبير من المعرفة المشتركة، ونتواصل بكفاءة عالية فقط حول ما ندرك أنه ذو صلة بموقف تفاعلي معين.وعندها  يمكننا التصرف بشكل تلقائي وبمرونة.
 
لا تستطيع الأنظمة أن تفعل ذلك لأنها تفتقر إلى مقوِّم أساسي: الوعي المعرفي.  ونتيجة لذلك قد تحل تطبيقات التعليم الإلكتروني التي تحتوي على واجهة مستخدم مصورة محل الكتب المدرسية التناظرية في المستقبل، ولكن لن يتم في المستقبل المنظور استبدال المعلم الواقعي بتطبيقات الذكاء الاصطناعي، إذ لا يمكن أن تحل تطبيقات التعليم الإلكتروني E-Learnig  محل التدريس وجهاً لوجه ولكنها طريقة جديدة تمامًا للدراسة الذاتية. فتعلم المفردات بشكل تفاعلي باستخدام برنامج تعليمي ذكي أو ممارسة تمارين لغوية من خلال لعبة كمبيوتر ذات شخصيات افتراضية تعتبر سيناريوهات محفزة للغاية بالنسبة لنوعية معينة من الدارسين، بينما يتعلم آخرون بصورة أفضل عن طريق التفاعل الاجتماعي في مجموعة تعلم حقيقية وما يرتبط بها من التزامات مثل متابعة التقدم التعليمي عن طريق معلم حقيقي.

كما تعمل أنظمة تعلم اللغة التفاعلية بصورة جيدة على سد فجوة عندما لا يكون تقديم الدروس التقليدية متاحا، على سبيل المثال يمكن لمن يعملون وليس لديهم الوقت لحضور دورة تدريبية عادية استخدام تطبيقات التعلم الذكية لاكتساب مهارات لغوية بسيطة تساعدهم مثلا في فترات قضاء العطلات في الخارج،  أو يستطيع اللاجئون في حالات الأزمات اكتساب المفردات الأساسية من خلال تطبيقات تعلم اللغة الألمانية كلغة أجنبية  مثل التي يقدمها معهد جوته، عندما يكون عليهم مثلا الانتظار لفترات طويلة لحضور دورات الاندماج. لذلك تعد التقنيات الحديثة مناسبة للمبتدئين فقط كأداة تكميلية أو للإعداد للدراسة في فصل دراسي مع معلم بشري.