DOI: https://doi.org/10.5840/inquiryct202651544
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Olesia Pavlenko
الموضوع الرئيسي: محو الأمية ووسائل الإعلام والتعليم
نظرة عامة
تقدم الورقة إطار عمل CARE (نقد، توضيح، إعادة تأليف، تجربة) كنموذج تربوي شامل يهدف إلى تعزيز الوعي النقدي بالذكاء الاصطناعي بين متعلمي اللغة الإنجليزية (ELLs). مع تزايد انتشار تقنيات الذكاء الاصطناعي في الفصول الدراسية متعددة اللغات، يؤكد الإطار على ضرورة توجيه المعلمين للطلاب في تقييم المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل نقدي وإعادة تأليفه. مستندين إلى محو الأمية النقدية، والنظرية الاجتماعية الثقافية، والإدراك الموزع، ونظرية تحديد الذات، يقترح المؤلفون أن يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي كشريك حواري في عملية التعلم، مما يشجع المتعلمين على التفاعل مع مخرجات الذكاء الاصطناعي بشكل نقدي، وتحديد التحيزات، وإنتاج نصوص تعكس هوياتهم الفريدة وقدراتهم اللغوية.
في الختام، تدعو الورقة إلى تحول في تعليم اللغة الإنجليزية يركز على الاستفسار، والإبداع، والتفكير النقدي بدلاً من مجرد التخصيص والتفاعل مع الذكاء الاصطناعي. من خلال تصور الذكاء الاصطناعي كشريك تعاوني بدلاً من مجرد أداة لتوليد الإجابات، يمكن أن تتطور ديناميات الفصول الدراسية نحو تفسير أعمق ومراجعة هادفة للمحتوى. هذه المقاربة ضرورية بشكل خاص لمتعلمي اللغة الإنجليزية، الذين يجب عليهم التنقل بين التعقيدات اللغوية والثقافية المتأصلة في النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. يعالج إطار عمل CARE الفجوات الموجودة في البحث من خلال تعزيز الممارسات التي تعزز الوعي البلاغي ووكالة المتعلم، مما يضع في النهاية الوعي بالذكاء الاصطناعي كعنصر أساسي في تعليم اللغة بدلاً من مهارة تقنية ثانوية. يجادل المؤلفون بأن الإطار التربوي للذكاء الاصطناعي أمر حاسم، حيث يمكن أن يعزز بشكل كبير التفكير النقدي، ويعزز أصوات المتعلمين، ويعزز فرص الكتابة التعاونية في بيئات تعليمية متنوعة.
مقدمة
تسلط مقدمة الورقة البحثية الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على تعليم اللغة، وخاصة لمتعلمي اللغة الإنجليزية (ELLs). تسهل أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مثل ChatGPT وتطبيقات تعلم اللغة مثل Duolingo، التعلم التكيفي والتغذية الراجعة الفورية، مما يعزز التجارب التعليمية الموجهة ذاتياً. ومع ذلك، تثير هذه التقدمات أيضاً قضايا حاسمة تتعلق بالملكية الفكرية، والتحيز، ووكالة المتعلم، خاصةً حيث تعكس أنظمة الذكاء الاصطناعي غالباً المعايير الأحادية اللغة التي يمكن أن تهمش الهويات متعددة اللغات وتعزز الهيراركية اللغوية القائمة. تؤكد الورقة على ضرورة أن يتفاعل المتعلمون بشكل نقدي مع المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي للتنقل بفعالية عبر هذه التحديات.
لمعالجة هذه المخاوف، تقدم الورقة إطار عمل CARE، الذي يستند إلى تقاليد محو الأمية النقدية ويشمل وجهات نظر من التعلم الاجتماعي الثقافي، والإدراك الموزع، ونظرية تحديد الذات. يضع CARE الذكاء الاصطناعي كشريك حواري في الفصول الدراسية متعددة اللغات، مما يعزز التفاعل النقدي من خلال أربع ممارسات مترابطة: نقد، توضيح، إعادة تأليف، وتجربة. تشجع هذه الإطار المتعلمين على تحليل وتكييف اللغة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يعزز استقلاليتهم ووكالتهم التفسيرية في بيئات لغوية معقدة. يجادل المؤلفون بأن دمج محو الأمية النقدية للذكاء الاصطناعي في تعليم اللغة أمر ضروري في عصر تهيمن عليه التقنيات التوليدية، مما يوفر في النهاية نهجاً منظماً للمعلمين والباحثين للتنقل في الآثار التربوية للذكاء الاصطناعي في السياقات متعددة اللغات.
مناقشة
تؤكد قسم المناقشة في الورقة البحثية على تطور التفكير النقدي إلى محو الأمية النقدية، خاصة في سياق التعليم الذي يتوسطه الذكاء الاصطناعي. تركز التعريفات التقليدية للتفكير النقدي، كما أوضحها علماء مثل إنيس وفاسيوني، على المهارات المعرفية والميول اللازمة للحكم السليم. ومع ذلك، غالباً ما تتجاهل هذه الأطر تأثير الثقافة واللغة وديناميات القوة على صنع المعنى. يدعو المؤلفون إلى تحول نحو محو الأمية النقدية، مستندين إلى فريير وجانكس، والذي يشجع المتعلمين على استجواب المعتقدات والتحيزات الأساسية في النصوص، خاصة تلك التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. هذه المقاربة حاسمة للمتعلمين متعدد اللغات، الذين قد يجدون مخرجات الذكاء الاصطناعي غير متوافقة مع هوياتهم اللغوية وأهدافهم التواصلية.
علاوة على ذلك، تدمج الورقة وجهات نظر اجتماعية ثقافية، خاصة نظريات فيغوتسكي حول التعلم الوسيط، لوضع الذكاء الاصطناعي كشريك حواري في عملية التعلم. يجادل بأن أدوات الذكاء الاصطناعي يجب ألا تُعتبر مجرد مصادر للمعلومات ولكن كأطراف نشطة في النشاط المعرفي، مما يسهل صنع المعنى التعاوني. يُقترح إطار عمل CARE كنموذج تربوي يشجع المتعلمين على نقد، توضيح، وإعادة تأليف النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يعزز التفاعل النقدي والوكالة. يبرز المؤلفون أهمية مواءمة استخدام الذكاء الاصطناعي مع مبادئ نظرية تحديد الذات (SDT) لتعزيز الدافع والتنظيم الذاتي بين المتعلمين. بشكل عام، تؤكد المناقشة على الحاجة إلى استراتيجيات تربوية تعزز محو الأمية النقدية والانخراط التأملي مع الذكاء الاصطناعي، خاصةً للمتعلمين متعدد اللغات الذين يتنقلون في المناظر الثقافية واللغوية المعقدة.
القيود
تسلط قسم القيود الضوء على أوجه القصور في الأبحاث الحالية حول أنظمة تعلم اللغة المعتمدة على الألعاب، وخاصة تلك مثل Duolingo التي تستخدم ميزات الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد. أجرت شورت وآخرون (2023) مراجعة للدراسات من 2012 إلى 2020، كاشفة أنه بينما هناك أدلة كبيرة تدعم فوائد الممارسة المنظمة، وتشكيل العادات، وتطوير المفردات، لا يزال هناك فجوة كبيرة في فهم كيفية تفاعل المتعلمين مع الخيارات اللغوية التي تم اتخاذها داخل هذه المنصات ونقدها.
لقد أولت معظم الدراسات الحالية الأولوية لمقاييس مثل الدقة، والوظائف، ورضا المستخدم، مما أهمل الجوانب التفسيرية لتعلم اللغة. تؤكد هذه التركيزات على مقاييس الأداء على ضرورة وجود أطر تربوية تشجع المتعلمين على الانتقال من مجرد تمارين قائمة على التكرار، وتعزيز التحليل النقدي والمشاركة النشطة في عملية اكتسابهم للغة.
DOI: https://doi.org/10.5840/inquiryct202651544
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Olesia Pavlenko
Primary Topic: Literacy, Media, and Education
Overview
The paper presents the CARE framework (Critique, Annotate, Re-author, Experiment) as a comprehensive pedagogical model aimed at enhancing critical AI literacy among English language learners (ELLs). As AI technologies increasingly permeate multilingual classrooms, the framework emphasizes the necessity for educators to guide students in critically evaluating and re-authoring AI-generated content. Drawing from critical literacy, sociocultural theory, distributed cognition, and Self-Determination Theory, the authors propose that AI should be viewed as a dialogic partner in the learning process, which encourages learners to engage with AI outputs critically, identify biases, and produce texts that reflect their unique identities and linguistic capabilities.
In conclusion, the paper advocates for a shift in English language education that prioritizes inquiry, creation, and critical reflection over mere personalization and engagement with AI. By conceptualizing AI as a collaborative partner rather than a mere tool for generating answers, classroom dynamics can evolve towards deeper interpretation and purposeful revision of content. This approach is particularly vital for ELLs, who must navigate both linguistic and cultural complexities inherent in AI-generated texts. The CARE framework addresses existing gaps in research by promoting practices that enhance rhetorical awareness and learner agency, ultimately positioning AI literacy as an essential component of language education rather than a secondary technical skill. The authors argue that the pedagogical framing of AI is crucial, as it can significantly enhance critical thinking, amplify learner voices, and foster collaborative writing opportunities in diverse educational settings.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the transformative impact of artificial intelligence (AI) on language education, particularly for English Language Learners (ELLs). Generative AI tools, such as ChatGPT and language learning applications like Duolingo, facilitate adaptive learning and immediate feedback, fostering self-directed educational experiences. However, these advancements also raise critical issues regarding authorship, bias, and learner agency, especially as AI systems often reflect monolingual norms that can marginalize multilingual identities and reinforce existing linguistic hierarchies. The paper emphasizes the necessity for learners to critically engage with AI-generated content to navigate these challenges effectively.
To address these concerns, the paper introduces the CARE framework, which is grounded in critical literacy traditions and incorporates perspectives from sociocultural learning, distributed cognition, and Self-Determination Theory. CARE positions AI as a dialogic partner in multilingual classrooms, promoting critical engagement through four interconnected practices: Critique, Annotate, Re-author, and Experiment. This framework encourages learners to analyze and adapt AI-generated language, thereby enhancing their autonomy and interpretive agency in complex linguistic environments. The authors argue that integrating critical AI literacy into language education is essential in an era dominated by generative technologies, ultimately providing a structured approach for educators and researchers to navigate the pedagogical implications of AI in multilingual contexts.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the evolution of critical thinking into critical literacy, particularly in the context of AI-mediated education. Traditional definitions of critical thinking, as outlined by scholars such as Ennis and Facione, focus on cognitive skills and dispositions necessary for sound judgment. However, these frameworks often overlook the influence of culture, language, and power dynamics on meaning-making. The authors advocate for a shift towards critical literacy, drawing on Freire and Janks, which encourages learners to interrogate the underlying beliefs and biases in texts, especially those generated by AI. This approach is crucial for multilingual learners, who may find AI outputs misaligned with their linguistic identities and communicative goals.
Furthermore, the paper integrates sociocultural perspectives, particularly Vygotsky’s theories on mediated learning, to position AI as a dialogic partner in the learning process. It argues that AI tools should not merely be seen as sources of information but as active participants in cognitive activity, facilitating collaborative meaning-making. The CARE framework is proposed as a pedagogical model that encourages learners to critique, annotate, and re-author AI-generated texts, thereby fostering critical engagement and agency. The authors highlight the importance of aligning AI use with Self-Determination Theory (SDT) principles to enhance motivation and self-regulation among learners. Overall, the discussion underscores the need for pedagogical strategies that promote critical literacy and reflective engagement with AI, particularly for multilingual learners navigating complex cultural and linguistic landscapes.
Limitations
The section on limitations highlights the shortcomings of current research on gamified language learning systems, particularly those like Duolingo that increasingly utilize AI features. Shortt et al. (2023) conducted a review of studies from 2012 to 2020, revealing that while there is substantial evidence supporting the benefits of structured practice, habit formation, and vocabulary development, there remains a significant gap in understanding how learners engage with and critique the linguistic choices made within these platforms.
Most existing studies have prioritized metrics such as accuracy, functionality, and user satisfaction, thereby neglecting the interpretative aspects of language learning. This emphasis on performance metrics underscores the necessity for pedagogical frameworks that encourage learners to move beyond mere drill-based exercises, fostering critical analysis and active participation in their language acquisition process.