اللّغة العربية
Volume 28, Numéro 1, Pages 33-56
2026-03-15
كفاءة نماذج التوليد اللغوي Llms في اكتشاف الأخطاء النحوية لدى متعلمي اللغة العربية كلغة ثانية وتصويبها: نحو تصميم نظام قائم على تحليل الأخطاء المتكررة.
الكاتب : بريحة عثمان .
الملخص
ملخّص: تستكشف هذه الدراسة كفاءة النماذج اللغوية LLMs في اكتشاف الأخطاء النحوية لدى متعلمي اللغة العربية كلغة ثانية، وذلك من خلال تحليل دقيق لأنماط الأخطاء النحوية المتكررة. كما تهدف إلى تقييم أداء أحدث النماذج اللغوية في تحديد الأخطاء النحوية في نصوص متعلمي العربية كلغة ثنية، وتحليل أكثر الأخطاء تكرارًا وتحديد الأسباب الكامنة وراءها . ومن أبرز النتائج التي تم التوصل إليها أن بعض النماذج أظهرت تفوقا في رصد الأخطاء مثل Chatgpt وClaude وDeepseek قياسا بـــ Gemini وGrok مع ضعف عام في دقة التفسيرات النحوية، كما بينت أن جودة بيانات التدريب تؤثر بشكل كبير على أداء تلك النماذج. Abstract: This study investigates the efficiency of large language models (LLMs) in detecting grammatical errors among learners of Arabic as a second language, with a particular focus on analyzing recurrent error patterns. It further seeks to evaluate the performance of state of the art models in identifying such errors and to shed light on the underlying causes behind the most frequent ones. Findings reveal that certain models, notably ChatGPT, Claude, and Deepseek, demonstrated superior performance in error detection when compared to Gemini and Grok. However, the overall accuracy of syntactic explanations remains limited, indicating gaps in deeper grammatical anlysis. The study also highlights the decisive influence of training data quality on model performance, underscoring the need for tailored linguistic resources to enhance reliability in processing Arabic texts.
الكلمات المفتاحية
نماذج ; أخطاء ; متعلم ; لغة ; كفاءة ; تقييم
مقالات مماثلة
روابحية سناء
.
لوصيف طاهر
.
ص 994-1004.
نسالي طيب
.
ص 1-21.
اللحام يحيى
.
ص 34-76.
بيطام حواء
.
بوكعباش عبد الحميد
.
ص 13-23.
