دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز البحث اللغوي الإنجليزي: منظور قائم على المدونات اللغوية

اعداد : ا. م. د. نغم جعفر مجيد – دكتوراه في علم اللغة التطبيقي/ جامعة ديالى/ كلية التربية الأساسية/ قسم اللغة الإنكليزية

المركز الديمقراطي العربي : –

• مجلة المؤتمرات العلمية الدولية : العدد الخامس والعشرون أيلول – سبتمبر 2025– المجلد 7 – وهي مجلة دولية محكمة تصدر عن #المركز_الديمقراطي_العربي المانيا- برلين.
•  تُعنى بنشر الأبحاث ضمن جميع التخصصات الأكاديمية  ضمن مجالات التخصص العلوم التطبيقية مع التركيز على ( هندسة ,طب ) وايضا العلوم الإنسانية والعلوم الاجتماعية كما تُعنى بنشر الأبحاث من وقائع المؤتمرات العلمية في جميع التخصصات التي تنظم من قبل المراكز الجامعية والمخابر البحثية من مختلف الجامعات في الوطن العربي ضمن التخصصات الأكاديمية .

للأطلاع على البحث من خلال الرابط المرفق : –

https://democraticac.de/wp-content/uploads/2025/09/%D9%85%D8%AC%D9%84%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%A4%D8%AA%D9%85%D8%B1%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B9%D9%84%D9%85%D9%8A%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%AF%D9%88%D9%84%D9%8A%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%B9%D8%AF%D8%AF-%D8%A7%D9%84%D8%AE%D8%A7%D9%85%D8%B3-%D9%88%D8%A7%D9%84%D8%B9%D8%B4%D8%B1%D9%88%D9%86-%D8%A3%D9%8A%D9%84%D9%88%D9%84-%E2%80%93-%D8%B3%D8%A8%D8%AA%D9%85%D8%A8%D8%B1-2025.pdf

الملخص:

تتناول هذه الدراسة كيفية تعزيز الذكاء الاصطناعي في الدراسات اللغوية من خلال تطبيق المناهج القائمة على الدراسات و الابحات اللغوية. وتسلط الضوء على الكفاءة والأتمتة وقدرات تحليل البيانات اللغوية. كما انها تبين كيف تُستخدم أدوات محددة قائمة على الذكاء الاصطناعي، مثل Voyant Tools,  CLAWS POS Tagger, Sketch Engine    LLiAD Corpus,  ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs)  مثل GPT-4. تشير النتائج إلى أن أدوات الدراسات و الابحاث اللغوية المدمجة مع الذكاء الاصطناعي تعزز بشكل كبير قدرات البحث و خاصة بيئات البيانات واسعة النطاق ،توفر الأدوات المستخدمة مثل Sketch Engine التعرف على الأنماط وتفسيرها، مما يحول دور الباحث من مُرمِّز بيانات إلى مُفسِّر لها. علاوة على ذلك، تبرز الدراسة المكاسب الأكاديمية لدمج الذكاء الاصطناعي، مثل تحسين سرعة المعالجة، وزيادة دقة الترميز، والقدرة على التعامل مع المدخلات اللغوية متعددة اللغات وغير القياسية. ومع ذلك، فإنها تقيِّم أيضًا بشكل نقدي القيود، بما في ذلك انحياز البيانات، ونقص الشفافية، وخطر تقليص التحليل البشري النقدي. تستنتج الدراسة إلى أن التكامل المتوازن بين أدوات الذكاء الاصطناعي والخبرة اللغوية التقليدية يُمثل المسار الأكثر وعدًا لتعزيز البحث القائم على المدونات اللغوية. كما تؤكد على أهمية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في إطار أخلاقي وصارم أكاديميًا لتعظيم فوائدها دون المساس بنزاهة البحث اللغوي.

Abstract

This study examines how Artificial Intelligence (AI) improves linguistic studies through corpus-based approaches. It highlights AI’s role in enhancing efficiency, automation, and linguistic data analysis capabilities. It further reveals how specific AI-based tools, such as Sketch Engine, CLAWS POS Tagger, Voyant Tools, ILiAD Corpus, and Large Language Models (LLMs) like GPT-4, are used in this field and shows the extent to which they assist researchers in identifying linguistic patterns. The findings determine that the AI-integrated corpus tools significantly enhance research capacity, especially in large-scale data environments. Tools like Sketch Engine offer detailed syntactic and semantic insights, while LLMs contribute to advanced pattern recognition and interpretation, transforming the role of the researcher from data coder to data interpreter. Moreover, the study highlights the academic advantages of AI integration, for example, improved processing speed, higher annotation accuracy, and the ability to handle multilingual and non-standard linguistic inputs. Nevertheless, it also critically assesses the limitations, including data bias, lack of transparency, and the risk of diminishing critical human analysis. Ultimately, the study concludes that a balanced integration of AI tools and traditional linguistic expertise offers the most promising pathway for enhancing corpus-based research. The study emphasizes the importance of using AI tools within an ethically conscious and academically rigorous framework to maximize their benefits without compromising the integrity of linguistic inquiry.