آموزش آیلتس : بررسی امکان‌ ادغام هوش مصنوعی ارتباطی در آموزش زبان

آموزش آزمون آیلتس به عنوان یکی از مهم‌ترین مراحل موفقیت در مسیر تحصیلی و مهاجرت به کشورهای انگلیسی‌زبان، همواره نیازمند روش‌های نوین و کارآمد است. در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار قدرتمند وارد حوزه آموزش زبان شده و تحول شگرفی در روند یادگیری ایجاد کرده است. استفاده از فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در آموزش آیلتس، این امکان را فراهم کرده تا فرآیند یادگیری شخصی‌سازی شود، بازخوردهای آنی و دقیق دریافت شود، و مهارت‌های زبان به صورت هدفمند و هوشمندانه تقویت گردد. به این ترتیب، هوش مصنوعی نه تنها به تسریع روند آموزش کمک می‌کند، بلکه تجربه یادگیری را برای زبان‌ آموزان آیلتس به سطحی کاملاً جدید می‌رساند.

افق جدید ارتباط انسان و کامپیوتر و ماهیت در حال تغییر آموزش زبان

این گزارش هوش مصنوعی زایشی (Generative AI یا GenAI) را از منظر آموزش زبان و آماده‌سازی برای آزمون زبان بررسی می‌کند. اگرچه بدنه‌ی قابل‌توجهی از پژوهش‌ها درباره GenAI و یادگیری زبان تاکنون انجام شده است، اما نقش «پرامپتینگ» – که به‌عنوان یک شکل نوین از ارتباط انسان و کامپیوتر در نظر گرفته می‌شود – مغفول مانده است. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) شکلی از هوش مصنوعی زایشی (Generative AI یا GenAI) هستند که با حجم عظیمی از داده‌های متنی استخراج‌شده از اینترنت آموزش دیده‌اند. این مدل‌ها قادرند طیف تقریباً نامحدودی از خروجی‌های متنی تولید کنند و در تعاملات زبانی طبیعی به شیوه‌ای تطبیقی و نوظهور شرکت کنند. مدل‌های زبانی، پایه و اساس عامل‌های مکالمه‌ای (chatbots) مانند ChatGPT هستند که از زمان انتشارش در سال ۲۰۲۲ شهرت جهانی پیدا کرده است؛ و همچنین ابزارهای مشابه مانند Gemini گوگل، CoPilot مایکروسافت، Claude آنتروپیک و از فوریه ۲۰۲۵ DeepSeek.

ظهور سریع و تحول‌ برانگیز GenAI در آموزش آیلتس

ظهور سریع و تحول‌آفرین GenAI باعث شد بحث‌های گسترده‌ای درباره نقش احتمالی آن در آموزش و پتانسیلش در یادگیری زبان شکل بگیرد (Xu & Li, 2023).
با بهبود مدل‌ها و نزدیک شدن آن‌ها به توانایی در استدلال پیچیده و خلاقیتی که پیش‌تر در انحصار انسان بود (Hubert et al., 2024؛ Rodrigues et al., 2024)، اجماع علمی در حال شکل‌گیری حول دو اصل کلیدی است که پیامدهای آموزشی زیادی دارند:

گذار از «تخصص در تولید» به «تخصص در ارزیابی» در آموزش آیلتس

مدل‌های هوش مصنوعی در وظایفی که می‌توان از طریق شناسایی الگوها در مجموعه‌داده‌های بزرگ آموخت – مانند ترجمه زبان، محاسبات ریاضی یا شناسایی الگوهای بصری – می‌توانند از انسان فراتر بروند. اما همچنان در کارهایی که نیازمند دانش زمینه‌ای و تخصص ارتباطی هستند، ضعف دارند.

به‌عنوان مثال، یک مدل زبانی هوش مصنوعی می‌تواند در گفتگوهایی شرکت کند که در جنبه‌های مختلف یادگیری زبان کمک‌کننده باشد، اما فاقد تجربه عملی و انسانی در مدیریت یک کلاس زبان است؛ جایی که روابط با زبان‌ آموزان به مرور زمان شکل می‌گیرد و استراتژی‌های تدریس تحت‌تأثیر پویایی‌های اجتماعی ظریف هستند. این نوع دانش ارتباطی و زمینه‌ای اکنون مهم‌تر از همیشه شده و برای ارزیابی دینامیک‌های فرایند یادگیری و خروجی‌های GenAI از نظر تناسب و کاربردی‌بودن ضروری است. به بیان دیگر، هرچه GenAI رایج‌تر می‌شود، شاهد سناریوهایی هستیم که انسان‌ها کمتر در تولید دانش نقش دارند و بیشتر وقت خود را صرف ارزیابی خروجی‌های GenAI و سازگار کردن آن با بافت خود می‌کنند (Bearman et al., 2024).

اهمیت پرامپت‌های زبان طبیعی برای یادگیری بهتر مفاهیم آیلتس

به‌وضوح مشخص شده است که کیفیت خروجی‌های GenAI به میزان زیادی به کیفیت پرامپت‌های زبان طبیعی که به‌عنوان ورودی وارد می‌شوند بستگی دارد.

این پرامپت‌ها سه نقش کلیدی دارند:

a) مقدمه‌ چینی و جهت‌دهی به مدل در ابتدای کار
b) هدایت و تعدیل خروجی‌ها در لحظه تعامل
c) ارائه بازخورد مثبت یا منفی برای کمک به بهبود و تنظیم دقیق مدل

پیامدها برای آموزش آیلتس و زبان انگلیسی

این دو اصل، مبنای بحث‌های کنونی درباره نقش بالقوه GenAI در آموزش زبان را تشکیل می‌دهند.
پژوهش‌های اولیه نشان می‌دهد که ابزارهای GenAI تأثیرات مثبتی بر مهارت‌های مختلف زبان مانند نوشتن، توانایی برقراری ارتباط و یادگیری واژگان دارند.

GenAI همچنین می‌تواند با ایجاد ابزارهای نمره‌دهی خودکار، طرح درس، و منابع آموزشی به تدریس و ارزیابی زبان کمک کند (Law, 2024).

اما در کنار این خوش‌بینی اولیه، هشدارهایی هم مطرح می‌شود.

⚠️ نگرانی‌ های مطرح‌ شده در آموزش آیلتس با کمک هوش مصنوعی

برای مثال، نگرانی‌هایی در مورد تأثیرات نابرابر هوش مصنوعی بر یادگیری در حال شکل‌گیری است:

• ممکن است عملکرد در برخی وظایف (مانند مقاله‌نویسی) بهبود یابد
• اما دانش ارزیابی (evaluative knowledge) رشد نکند

حتی ممکن است وابستگی زبان‌ آموزان به این فناوری جدید باعث «تنبلی فراشناختی (metacognitive laziness)» شود؛ تنبلی فراشناختی یعنی زبان‌ آموزان بیش از حد به کمک هوش مصنوعی وابسته می‌شوند، بار شناختی خود را به AI منتقل می‌کنند و فرآیندهای مهمی مثل برنامه‌ریزی، پایش و ارزیابی را ضعیف‌تر با وظایف یادگیری مرتبط می‌کنند (Fan et al., 2024).

این فرآیندها برای خود تنظیمی حیاتی‌اند. نگرانی دیگر این است که مرز بین عملکرد انسانی و عملکرد AI در ارزیابی‌ها مبهم می‌شود (Barrot, 2023).

هدف مطالعه حاضر در مورد نقش هوش مصنوعی در آموزش آیلتس

با توجه به این زمینه، مطالعه حاضر به دنبال این است که تا چه حد پرامپت‌دهی هدفمند به مدل‌های زبانی بزرگ می‌تواند به یادگیری زبان انگلیسی و ارزیابی آن کمک کند. در این مقاله، واژه «پرامپتینگ» به‌عنوان مفهوم اصلی بررسی شده است. ما از اصطلاح «پرامپتینگ» با دو تعریف مرتبط استفاده کرده‌ایم:

1. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering):

شکل تازه‌ای از تخصص فنی که شامل استراتژی‌هایی برای ساخت جملات ورودی به مدل‌هاست تا بهترین خروجی‌ها به دست آید (OpenAI, n.d).

این فرآیند به‌عنوان تعامل تکرارشونده و تعاملی – یک گفت‌وگوی مشترک بین انسان و AI برای خلق مشترک محتوا توصیف می‌شود (Oppenlaender et al., 2024).

2. سواد پرامپت (Prompt Literacy):

این مفهوم بیشتر در متون آموزشی به کار می‌رود و جنبه فنیِ «مهندسی» را کم‌رنگ می‌کند؛ به‌جای آن، تأکید می‌کند بر مهارت‌های ارتباطی و متنی جدیدی که حتی غیرمتخصصان (افرادی بدون آموزش رسمی درباره AI و LLMها) می‌توانند یاد بگیرند (Knoth et al., 2024).

افق جدید ارتباط انسان و کامپیوتر و ماهیت در حال تغییر آموزش آیلتس و زبان

این گزارش «هوش مصنوعی زایشی» (Generative AI یا GenAI) را از منظر آموزش زبان و آماده‌سازی برای آزمون زبان بررسی می‌کند. اگرچه تحقیقات زیادی در زمینه هوش مصنوعی زایشی و یادگیری زبان انجام شده، نقش «پرامپتینگ» (prompting) – به عنوان شکلی نوین از ارتباط انسان و کامپیوتر – کمتر مورد توجه قرار گرفته است. برای پر کردن این خلأ، این مطالعه در دو بخش انجام شد.

در بخش نخست، یک مرور نظام‌مند (Scoping Review) انجام دادیم که تمرکز آن بر این بود که چگونه می‌توان با استفاده از پرامپت‌دادن به مدل‌های زبانی GenAI از یادگیری زبان انگلیسی و ارزیابی آن پشتیبانی کرد. مرور ما سه سناریوی کلیدی کاربرد پرامپت‌ها را شناسایی کرد: تولید متن، تولید آیتم‌های آزمون، و ارزیابی خودکار. در هر سناریو، بررسی کردیم پرامپت‌ها چگونه ساخته می‌شوند و تا چه حد قابلیت بازتولید دارند. علاوه بر این، اهمیت روزافزون «متاپرامپت‌ها» نیز برجسته شد؛ پرامپت‌هایی که برخلاف پرامپت‌های کاربرمحور، در پشت‌صحنه سیستم هوش مصنوعی عمل کرده و قابل مشاهده یا تغییر نیستند. ما همچنین دریافتیم که پرامپت‌های مؤثر می‌توانند تعاملات انسان و هوش مصنوعی را دقیق‌تر و پیشرفته‌تر کنند، اما خروجی‌های این تعاملات همچنان محدودیت‌هایی از نظر آگاهی بافتی، سوگیری، قابلیت اطمینان و ثبات عملکرد دارند.

در بخش دوم، پژوهش میدانی کیفی انجام شد تا بفهمیم پرامپتینگ به‌عنوان یک عمل ارتباطی در دنیای واقعیِ یادگیری زبان و آماده‌سازی برای آزمون زبان چگونه در حال شکل‌گیری است. برای این منظور، مصاحبه‌ها و مشاهده‌های میدانی در یک مدرسه زبان در یک شهر بزرگ استرالیا انجام شد. نتایج نشان داد که معلمان و دانشجویان درگیر شکل‌های بسیار متنی و بافت‌محور از درک و استفاده از پرامپت‌ها هستند و برداشت‌های غیررسمی و نظریه‌های شخصی درباره استفاده از GenAI و پرامپتینگ دارند. همچنین نوعی از پرامپتینگ در بین دانشجویان مشاهده شد که ما آن را «پرامپتینگ تاکتیکی» نامیدیم: پرامپت‌های ساده اما هدفمند که منعکس‌کننده اولویت‌ها و اهداف فوری یادگیری است.

در پایان، ما درباره اهمیت پرامپتینگ به‌عنوان یک ارتباط عمل‌گرایانه تأمل کرده و برخی پیامدها و مسیرهای پژوهشی آینده را پیشنهاد می‌کنیم.

 

این مطالعه توسط پروتا، کنوخ، سلوین و محمدی با حمایت «شرکای آیلتس» (British Council، IDP: IELTS Australia، و Cambridge University Press & Assessment) انجام شد و بخشی از برنامه پژوهشی مشترک آیلتس است. پژوهش‌های تأمین مالی‌شده توسط این برنامه از سال ۱۹۹۵ تاکنون بیش از ۲۰۰ مطالعه تجربی را شامل شده و به بهبود و اعتبارسنجی مداوم آزمون آیلتس کمک کرده است.

رشد سریع هوش مصنوعی زایشی (GenAI) علاقه گسترده‌ای را در حوزه‌های مختلف از جمله آموزش زبان دوم و ارزیابی زبان برانگیخته است. با وجود تحقیقات زیاد درباره کمک GenAI به یادگیری زبان، یک موضوع مهم مغفول مانده است: پرامپتینگ.

پرامپتینگ چیست و چه نقشی در آموزش زبان بخصوصی آیلتس دارد؟

• نوعی ارتباط جدید بین انسان و کامپیوتر است که نقش اساسی در شکل‌گیری تعاملات و خروجی‌های سیستم‌های هوش مصنوعی دارد.
• پیامدهای آموزشی و عملی آن تاکنون به اندازه کافی بررسی نشده است.

بنابراین، این تحقیق با هدف بررسی نقش پرامپتینگ در زمینه یادگیری زبان انگلیسی و آماده‌سازی برای آزمون‌های زبان (به‌ویژه آیلتس) انجام شد.

طراحی این پژوهش درباره آیلتس

این مطالعه ترکیبی (Mixed-methods) بود و در دو بخش انجام شد:

1. مرور ادبیات (Scoping Review):
بررسی نحوه استفاده از پرامپتینگ برای پشتیبانی از یادگیری و ارزیابی زبان. سه سناریوی اصلی شناسایی شد:

• تولید متن (Text generation)
• ساخت آیتم آزمون (Test item creation)
• ارزیابی خودکار (Automated assessment)

این مرور همچنین اهمیت «متاپرامپت‌ها» را نشان داد – دستوراتی پنهان که در بک‌اند مدل‌های هوش مصنوعی اجرا می‌شوند و بر رفتار سیستم اثر می‌گذارند.

2. مطالعه میدانی کیفی (Ethnographic fieldwork):
در یک مدرسه زبان در استرالیا انجام شد. هدف این بود که بفهمیم پرامپتینگ در شرایط واقعی آموزش زبان چگونه توسط معلمان و زبان‌ آموزان استفاده می‌شود. مصاحبه‌ها و مشاهدات نشان داد که معلمان و دانشجویان برای رسیدن به اهداف یادگیری، از پرامپتینگ به شیوه‌های ساده اما هدفمند استفاده می‌کنند.

یافته کلیدی:
پرامپتینگ تنها یک دستور فنی نیست، بلکه یک کنش ارتباطی است که باید در بستر فرهنگی، آموزشی و هدف کاربر دیده شود.

نتیجه‌ گیری  این مقاله آیلتس (Conclusion)

این مطالعه نشان می‌دهد GenAI و پرامپتینگ پتانسیل بالایی برای پشتیبانی از یادگیری زبان و آماده‌سازی آزمون دارند؛ از جمله در زمینه آزمون آیلتس.

اما محدودیت‌هایی همچنان پابرجاست:

• عدم ثبات و قابلیت اطمینان خروجی‌ها
• سوگیری زبانی و فرهنگی
• نبود آگاهی کامل از بافت آموزش

اگرچه پرامپتینگ می‌تواند بخشی از این مشکلات را کاهش دهد، اما مستلزم این است که نگاه ما به پرامپت از یک «دستور فنی» به یک عمل ارتباطی تغییر کند – عملی که توسط بافت، فرهنگ و نیت کاربر شکل می‌گیرد.

پیشنهادها و پیامدها:

• نیاز به رویکردی سواد-محور (literacy-based) برای آموزش پرامپتینگ وجود دارد.
•  باید روی تعاملات شخصی‌سازی‌شده بین انسان و AI تمرکز شود.
•  لازم است استفاده از AI در آموزش زبان، بازتاب‌دهنده واقعیت‌های متنوع زندگی و یادگیری زبان‌ آموزان باشد. 

دوره فشرده آیلتس دکتر آرین کریمی با هوش مصنوعی

در دنیای امروز، یادگیری زبان انگلیسی و موفقیت در آزمون آیلتس نیازمند بهره‌گیری از فناوری‌های نوین است. دوره فشرده آیلتس دکتر آرین کریمی با استفاده از هوش مصنوعی، تجربه‌ای بی‌نظیر و کاملاً شخصی‌سازی شده برای هر زبان‌ آموز فراهم می‌کند. این دوره با بهره‌گیری از الگوریتم‌های پیشرفته، نقاط ضعف و قوت شما را به دقت تحلیل کرده و برنامه‌ای هدفمند برای ارتقاء مهارت‌های ریدینگ، رایتینگ، اسپیکینگ و لیسنینگ تدوین می‌کند. بازخوردهای سریع، تمرین‌های تعاملی و شبیه‌سازی واقعی آزمون، همه و همه باعث می‌شود شما در کوتاه‌ترین زمان ممکن، به نمره دلخواه خود برسید.

با دکتر آرین کریمی، بهترین استاد آیلتس ایران و بیش از ۴۰۰۰ دانشجوی موفق، مسیر موفقیت آیلتس خود را هوشمندانه و حرفه‌ای طی کنید.

 

منبع : https://ielts.org/researchers/our-research/research-reports/exploring-the-possibilities-of-integrating-communicative-ai-into-the-ielts-test-preparation-process