DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-025-13457-0
تاريخ النشر: 2025-03-05
المؤلف: Simin Xu وآخرون
الموضوع الرئيسي: التفسير والتواصل في الرعاية الصحية
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة انخراط طلاب الماجستير في الترجمة مع التعليقات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي من ChatGPT خلال عمليات المراجعة الخاصة بهم، باستخدام نهج مختلط يجمع بين التحليلات الكمية والنوعية. تكشف النتائج عن علاقات معقدة بين الأبعاد المعرفية والعاطفية والسلوكية التي تؤثر على كيفية تفاعل الطلاب مع تعليقات الذكاء الاصطناعي. ومن الجدير بالذكر أنه بينما وجد الطلاب التعليقات مفهومة واستثمروا جهدًا معرفيًا كبيرًا في مراجعاتهم، كانت رضاهم العاطفي معتدلاً، وكانت استجاباتهم السلوكية مشكّلة من عوامل معرفية وعاطفية، على الرغم من وجود بعض التناقضات.
تسلط الأبحاث الضوء على الإمكانات التحويلية لدمج التعليقات التي تم إنشاؤها بواسطة ChatGPT في تعليم الترجمة، مما يشير إلى أنها يمكن أن تخفف من أعباء طرق التعليقات التقليدية بينما تعزز جودة وفورية الرؤى المقدمة للطلاب. كما تؤكد على ضرورة تطوير إطار عمل قوي للانخراط يأخذ في الاعتبار الجوانب المعرفية والعاطفية والسلوكية لتخصيص التعليقات بشكل فعال وفقًا لاحتياجات التعلم الفردية. ومع ذلك، تعترف الدراسة بالقيود، مثل الاعتماد على جودة المطالبات واستخدام ChatGPT 3.5، مما يشير إلى أن الأبحاث المستقبلية يجب أن تستكشف التأثيرات طويلة المدى لتعليقات الذكاء الاصطناعي، وتقارنها بالتعليقات البشرية، وتقيّم قابليتها للتطبيق عبر مجموعة متنوعة من المتعلمين.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على الدور الحاسم للتعليقات في الممارسات التعليمية، لا سيما في تدريس الترجمة، حيث تؤثر بشكل كبير على إنجاز الطلاب. غالبًا ما تكون طرق التعليقات التقليدية، التي تتطلب من المعلمين الرد يدويًا على أعمال الطلاب، مستهلكة للوقت ومرهقة. يقدم ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي (AI)، مثل ChatGPT، فرصة لتعزيز كفاءة المعلم وتقديم تعليقات عالية الجودة وشخصية. بينما ركزت الدراسات الحالية بشكل أساسي على الكتابة، هناك نقص في الأبحاث حول تطبيق ChatGPT في تعليم الترجمة.
علاوة على ذلك، تتأثر فعالية التعليقات ليس فقط بجودتها ولكن أيضًا بانخراط الطلاب، الذي يشمل الأبعاد المعرفية والعاطفية والسلوكية. على الرغم من هذا الفهم، هناك أبحاث محدودة حول كيفية تفاعل المتعلمين مع التعليقات التي تم إنشاؤها بواسطة ChatGPT في سياقات الترجمة. تهدف هذه الدراسة إلى معالجة هذه الفجوة من خلال فحص كيفية تفاعل طلاب الماجستير في الترجمة مع تعليقات ChatGPT عبر هذه الأبعاد الانخراطية، مما يسهم في تقدم بيداغوجيا الترجمة والدمج الفعال لأدوات الذكاء الاصطناعي في الممارسات التعليمية.
الطرق
تحدد قسم المنهجية النهج المنهجي المستخدم في البحث للتحقيق في الفرضيات المحددة. استخدمت الدراسة مزيجًا من الطرق الكمية والنوعية، بما في ذلك التجارب المضبوطة والاستطلاعات، لجمع بيانات شاملة. تم اختيار المشاركين من خلال أخذ عينات طبقية لضمان التمثيل عبر الفئات الديموغرافية الرئيسية، وشمل عملية جمع البيانات أدوات موحدة لتعزيز الموثوقية والصلاحية.
تم إجراء تحليلات إحصائية باستخدام أدوات البرمجيات لتقييم العلاقات بين المتغيرات. تم حساب مقاييس رئيسية، مثل الفروق المتوسطة ومعاملات الارتباط، لتقييم دلالة النتائج. بالإضافة إلى ذلك، تم تحليل البيانات النوعية موضوعيًا لتقديم رؤى أعمق حول تجارب المشاركين وإدراكاتهم. كان الهدف من الصرامة المنهجية هو ضمان أن تكون النتائج قوية وقابلة للتعميم على السكان الأوسع.
النتائج
يحدد قسم النتائج هيكل وصيغة تعليقات ChatGPT المستخدمة في الدراسة، والتي تعتبر حاسمة لفهم النتائج اللاحقة حول الانخراط. حدد التحليل ثلاثة مكونات رئيسية للتعليقات التي تم إنشاؤها بواسطة ChatGPT: (1) ترجمة مرجعية، (2) تعليقات واقتراحات، و(3) درجة. يوفر هذا النهج المنظم إطارًا شاملاً لتقييم فعالية التعليقات في تعزيز الانخراط عبر الأبعاد الثلاثة التي تم استكشافها في البحث. يمكن العثور على مزيد من التفاصيل في الملحق 2.
المناقشة
في قسم المناقشة، يسلط البحث الضوء على الدور الحاسم للتعليقات في تعلم اللغة والترجمة، مؤكدًا على أهميتها للتقييم الذاتي وتطوير المهارات. أثبتت الأبحاث السابقة فعالية أنواع مختلفة من التعليقات، مثل التعليقات التصحيحية المكتوبة وتعليقات الأقران، في تعزيز أداء الطلاب. ومع ذلك، أدت المطالب المتزايدة على المعلمين بسبب زيادة حجم الفصول إلى البحث عن حلول تعليقات آلية، حيث برز ChatGPT كأداة واعدة. بينما استكشفت الدراسات تعليقات ChatGPT في سياقات الكتابة، لا يزال تطبيقها في تعليم الترجمة غير مدروس بشكل كافٍ، لا سيما فيما يتعلق بإدراكات الطلاب وانخراطهم مع مثل هذه التعليقات.
تهدف الدراسة إلى سد هذه الفجوة من خلال التحقيق في كيفية تفاعل الطلاب مع تعليقات ChatGPT عبر الأبعاد المعرفية والعاطفية والسلوكية. باستخدام نهج مختلط، تشمل الأبحاث عينة من 29 طالب ماجستير في الترجمة والتفسير الذين تفاعلوا مع تعليقات تم إنشاؤها بواسطة ChatGPT على ترجماتهم. تشير النتائج إلى أن الطلاب أظهروا انخراطًا معرفيًا عاليًا، على الرغم من أن بعضهم واجه صعوبة في فهم بعض جوانب التعليقات. كانت الاستجابات العاطفية عمومًا إيجابية، حيث شعر الطلاب بالتشجيع من التعليقات وتحفيزهم لتحسين ترجماتهم. تؤكد الدراسة على الحاجة إلى مزيد من الاستكشاف لانخراط الطلاب مع التعليقات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في مهام الترجمة، فضلاً عن التعقيدات المرتبطة بتفسير وتطبيق مثل هذه التعليقات بشكل فعال.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-025-13457-0
Publication Date: 2025-03-05
Author(s): Simin Xu et al.
Primary Topic: Interpreting and Communication in Healthcare
Overview
This study explores the engagement of Master’s students in translation with AI-generated feedback from ChatGPT during their revision processes, employing a mixed-methods approach that integrates both quantitative and qualitative analyses. The findings reveal intricate relationships among cognitive, affective, and behavioral dimensions that influence how students interact with AI feedback. Notably, while students found the feedback comprehensible and invested significant cognitive effort in their revisions, their affective satisfaction was moderate, and their behavioral responses were shaped by both cognitive and emotional factors, albeit with some inconsistencies.
The research highlights the transformative potential of integrating ChatGPT-generated feedback into translation education, suggesting that it can alleviate the burdens of traditional feedback methods while enhancing the quality and immediacy of insights provided to students. It emphasizes the necessity of developing a robust engagement framework that considers cognitive, affective, and behavioral aspects to tailor feedback effectively to individual learning needs. However, the study acknowledges limitations, such as the reliance on the quality of prompts and the use of ChatGPT 3.5, suggesting that future research should explore the long-term impacts of AI feedback, compare it with human feedback, and assess its applicability across diverse learner populations.
Introduction
The introduction highlights the critical role of feedback in educational practices, particularly in translation teaching, where it significantly influences student achievement. Traditional feedback methods, which require teachers to manually respond to student work, are often time-consuming and burdensome. The advent of artificial intelligence (AI) tools, such as ChatGPT, presents an opportunity to enhance teacher efficiency and deliver high-quality, personalized feedback. While existing studies have primarily focused on writing, there is a lack of research on the application of ChatGPT in translation education.
Furthermore, the effectiveness of feedback is influenced not only by its quality but also by student engagement, which encompasses cognitive, affective, and behavioral dimensions. Despite this understanding, there is limited research on how learners engage with ChatGPT-generated feedback in translation contexts. This study aims to address this gap by examining how Master’s students in translation interact with ChatGPT feedback across these engagement dimensions, thereby contributing to the advancement of translation pedagogy and the effective integration of AI tools in educational practices.
Methods
The methodology section outlines the systematic approach employed in the research to investigate the specified hypotheses. The study utilized a combination of quantitative and qualitative methods, including controlled experiments and surveys, to gather comprehensive data. Participants were selected through stratified sampling to ensure representation across key demographics, and the data collection process involved standardized instruments to enhance reliability and validity.
Statistical analyses were performed using software tools to evaluate the relationships between variables. Key metrics, such as mean differences and correlation coefficients, were calculated to assess the significance of the findings. Additionally, qualitative data were analyzed thematically to provide deeper insights into participant experiences and perceptions. The methodological rigor aimed to ensure that the results are both robust and generalizable to the broader population.
Results
The findings section outlines the structure and format of the ChatGPT feedback utilized in the study, which is crucial for understanding the subsequent results on engagement. The analysis identified three main components of the feedback generated by ChatGPT: (1) a reference translation, (2) comments and suggestions, and (3) a grade. This structured approach provides a comprehensive framework for evaluating the effectiveness of the feedback in enhancing engagement across the three dimensions explored in the research. Further details can be found in Appendix 2.
Discussion
In the discussion section, the paper highlights the critical role of feedback in language learning and translation, emphasizing its importance for self-assessment and skill development. Previous research has established the effectiveness of various feedback types, such as written corrective and peer feedback, in enhancing student performance. However, the increasing demands on educators due to larger class sizes have led to a search for automated feedback solutions, with ChatGPT emerging as a promising tool. While studies have explored ChatGPT’s feedback in writing contexts, its application in translation education remains under-researched, particularly concerning students’ perceptions and engagement with such feedback.
The study aims to fill this gap by investigating how students engage with ChatGPT feedback across cognitive, affective, and behavioral dimensions. Utilizing a mixed methods approach, the research involves a sample of 29 Master of Translating and Interpreting students who interacted with ChatGPT-generated feedback on their translations. The findings indicate that students exhibited high cognitive engagement, although some struggled with understanding certain feedback aspects. Affective responses were generally positive, with students feeling encouraged by the feedback and motivated to improve their translations. The study underscores the need for further exploration of student engagement with AI-generated feedback in translation tasks, as well as the complexities involved in interpreting and applying such feedback effectively.