هوش مصنوعی مبتنی بر عواطف انسانی در آموزش زبان : رویکردهای هیبریدی

پیشرفت های اخیر در حوزه هوش مصنوعی و استفاده از آن در مدیریت هیجانات، امکانات گسترده ای به منظور بهبود آموزش زبان فراهم کرده است. این مقاله مروری جامع و کامل بر سیستم های هیبریدی هوش مصنوعی ارائه می دهد که با تلفیق فیلترهای عاطفی که در واقع همان موانع عاطفی هستند و تحلیل داده های چند بعدی چهره، صدا، متن و بیومتریک یا زیست سنجی زبان آموزان، هیجانات زبان آموزان را در محیط های یادگیری ترکیبی مدیریت می کنند. یافته ها نشان می دهند که این سیستم ها اضطراب را تا ۳۰٪ کاهش داده، انگیزه را ۲۵٪ افزایش داده و عملکرد زبانی را بهبود می بخشند. با این حال چالش هایی مانند سوگیری های فرهنگی، محدودیت های فنی و نگرانی های اخلاقی و حتی نگرانی های شغلی همچنان مانع پذیرش گسترده این فناوری ها هستند. این مقاله با بررسی مکانیسم ها، شواهد تجربی و کاربردهای عملی، رویکردی چند بعدی پیشنهاد می دهد که هوش مصنوعی، بینش انسانی و نگرش های حساس فرهنگی را برای بهبود نتایج یادگیری زبان تلفیق می کند. جهت گیری های آینده شامل استفاده از هوش مصنوعی توضیح پذیر یا قابل توصیف و فناوری های واقعیت مجازی برای توسعه روش های یادگیری فعال می باشد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی هیجان ، آگاه یادگیری ، زبان فیلترهای ، عاطفی ، سیستم های هیبریدی ، اضطراب ، زبان آموزی ، انگیزه