استكشاف قدرات نماذج اللغة الكبيرة المحفزة في التطبيقات التعليمية والتقييمية

في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI)، يقدم دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) فرصًا غير مسبوقة للابتكار في مجال التعليم الحديث. نبدأ في استكشاف نماذج اللغة الكبيرة المحفزة ضمن سياق التطبيقات التعليمية والتقييمية لكشف إمكاناتها. من خلال سلسلة من الأسئلة البحثية المصممة بعناية، نحقق في فعالية تقنيات التحفيز في توليد أسئلة مفتوحة من كتب دراسية على مستوى المدارس، ونقيّم كفاءتها في توليد أسئلة مفتوحة من كتب دراسية تقنية على مستوى الجامعات، ونستكشف جدوى استخدام نهج تحفيز متعدد المراحل مستوحى من سلسلة التفكير لتوليد أسئلة اختيار من متعدد (MCQ) مستقلة عن اللغة. بالإضافة إلى ذلك، نقيم قدرة نماذج اللغة الكبيرة المحفزة لتعلم اللغات، موضحين ذلك من خلال دراسة حالة للغة الهندية البنغالية منخفضة الموارد، لشرح الأخطاء النحوية في البنغالية. كما نقيّم إمكانات نماذج اللغة الكبيرة المحفزة لتقييم نصوص المقابلات المنطوقة في مجال موارد بشرية. من خلال موازنة قدرات نماذج اللغة الكبيرة مع خبرات الإنسان عبر مهام ومجالات تعليمية متنوعة، نهدف إلى تسليط الضوء على إمكانات وحدود هذه النماذج في إعادة تشكيل الممارسات التعليمية.