ARAB TILINI O'QITISHDA INNOVATSION TEXNOLOGIYALAR VA SUN'IY INTELLEKT

115 ملا رثلأا مييقت :ةيبرعلا ةغللا ميلعت يف يعانطصلاا ءاكذلاو ةركتبملا تاينقتلا ،ةيوغللا تايدحتلا ،يجهن ةيقلاخلأا تارابتعلااو INNOVATIVE TECHNOLOGIES AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ARABIC LANGUAGE EDUCATION ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ПРЕПОДАВАНИИ АРАБСКОГО ЯЗЫКА ARAB TILINI O‘QITISHDA INNOVATSION TEXNOLOGIYALAR VA SUN’IY INTELLEKT Doktor/ Sayed Mohammad Ahmad Korayem Oʻzbekiston davlat jahon tillari universiteti Tarjimonlik fakulteti Arab tili tarjima nazariyasi va amaliyoti kafedrasi dotsenti Skorayem[email protected] صخلملا. ةيبرعلا ةغللا ملعت يف ةدعاصتملا ةيملاعلا ةبغرلا نيب يروحملا عطاقتلا نم ةساردلا هذه ةيمهأ زربت [1يعانطصلاا ءاكذلا يف لثمتملا يجولونكتلا لوحتلاو ] (AI) لماش ليلحت میدقت ىلإ ةساردلا فدهت .ةركتبملا تاينقتلاو ةريبكلا ةغللا جذامن لثم ،يعانطصلاا ءاكذلا تاقيبطتل يقيبطتلاو يجوغاديبلا رثلأل مكحُمو (LLMs) تاتوبورو هفلاو قطنلا ةقد ىلع زيكرتلا عم ،ةيبرعلا ةغللا يملعتمل عبرلأا ةیوغللا تاراهملا ریوطت يف ،ةشدردلا [ يوحنلا م2 ,3 .] ةغللاب ةصاخلا ةيفاقثلاو ةیوغللا تابلطتملاو ةيلاحلا ةمظنلأل ةينقتلا تاردقلا نيب ةمئاقلا ةوجفلا مييقت ىلإ ةساردلا ىعست امك يمزراوخلا زيحتلاب ةطبترملا ةيقلاخلأا تایدحتلا كلذ يف امب ،ةيبرعلا [4, 5]. ةطلتخم ةيجهنم ىلع ةساردلا دمتعت(Mixed Methods)، ةيجهنم ةعجارمو يليلحتلا يفصولا جهنملاب أدبت [ ةلصلا تاذ ةقباسلا تايبدلأل3 ,6 مييقتل ةيئاصحإ تاودأ مادختساب( يمكلا رثلأا سايق نيب عمجی ًايلمع ًاراطإ حرتقتو .] طأ مادختساو نيیوغللا ءاربخلا عم ةقمعتم تلاباقم ىلع دمتعی يذلا ،يمييقتلا يعونلا جهنملاو )ليصحتلا ةصصختم مييقت ر [ يبرعلا قايسلا يف ةيكذلا جذامنلل ةيقطنملاو ةيفاقثلا ةءافكلا نامضل7 ,8 ةريبك ةيلاعف جئاتنلا رهظُت نأ عقوتملا نم .] ةيفيكتو ةنرم ملعت تائيب ءاشنإ يف يعانطصلاا ءاكذلل (Adaptive Learning) ،ةيعفادلا ززعتو يوغللا قلقلا نم للقت وف ةعجار ةیذغت مدقتو [ ةصصخمو ةیر3 ةرورض اهزربأ ،ةيلكيه تایدحت نع ةساردلا فشكت نأ عقوتی ،كلذ عمو .] يفاقثلاو يقلاخلأا زيحتلا رطاخم روهظو ،ًايلآ يبرعلا يوغللا ديقعتلا ةجلاعم ةبوعصو ،ةروطتم ةينقت ةيتحت ةينب ريفوت [ ةيبرعلا ميقلاو ةیوهلا سكعت لا دق تانايب ىلع جذامنلا بیردت ةجيتن2, 4 ,5 رامثتسلاا نأ هدافم جاتنتساب ةساردلا متتخُت .] ةغللا ميلعت يف يعانطصلاا ءاكذلل ىوصقلا ةيلاعفلا قيقحتل يمتح رمأ ةيلاع ةيفاقث ةءافكب ةيبرع ةیوغل جذامن ریوطت يف ةيبرعلا [7]. ةيحاتفملا تاملكلا : ،يعانطصلاا ءاكذلا ،تاغللا ميلعت ،ةيبرعلا ةغللاةيعيبطلا ةغللا ةجلاعم ،ةركتبملا تاينقتلا (NLP) . Abstract. This study highlights the pivotal importance of the intersection between the rising global interest in learning Arabic [1] and the technological shift brought by Artificial Intelligence (AI) and innovative technologies. The study aims to provide a comprehensive and rigorous analysis of the pedagogical and applied impact of AI applications, such as Large Language Models (LLMs) and chatbots, on developing the four language skills of Arabic learners, with a focus on pronunciation accuracy and grammatical comprehension [2, 3]. It also seeks to evaluate the existing gap between the technical capabilities of current systems and the specific linguistic and cultural requirements of Arabic, including ethical challenges related to algorithmic bias [4, 5]. 116 The research employs a Mixed Methods approach, starting with a descriptiveanalytical methodology and a systematic literature review [3, 6]. It proposes a practical framework combining quantitative impact measurement (using statistical tools to assess achievement) and a qualitative evaluation method, relying on in-depth interviews with linguistic experts and specialized evaluation frameworks to ensure the cultural and logical competence of smart models in the Arabic context [7, 8]. Results are expected to demonstrate significant effectiveness of AI in creating flexible, Adaptive Learning environments that reduce language anxiety and enhance motivation, offering immediate and customized feedback [3]. However, the study is expected to reveal structural challenges, most notably the need for advanced technical infrastructure, difficulty in automated processing of Arabic linguistic complexity, and the emergence of ethical and cultural bias risks from training models on data that may not reflect Arabic identity and values [2, 4, 5]. The study concludes that investment in developing culturally competent Arabic language models is essential for maximizing AI’s effectiveness in Arabic language education [7]. Keywords: Arabic Language, Language Education, Artificial Intelligence (AI), Innovative Technologies, Natural Language Processing (NLP). Аннотация. Важность этого исследования обусловлена ключевым пересечением растущего мирового интереса к изучению арабского языка [1] и технологическим сдвигом, представленным искусственным интеллектом (ИИ) и инновационными технологиями. Целью исследования является предоставление всестороннего и строгого анализа педагогического и прикладного воздействия приложений ИИ, таких как большие языковые модели (LLMs) и чат-боты، на развитие четырех языковых навыков изучающих арабский язык, с акцентом на точность произношения и грамматическое понимание [2, 3]. Оно также стремится оценить существующий разрыв между техническими возможностями текущих систем و специфическими лингвистическими и культурными требованиями арабского языка, включая этические проблемы, связанные с алгоритмической предвзятостью [4, 5]. В исследовании используется смешанная методология, начинающаяся с описательно-аналитического подхода и систематического обзора соответствующей литературы [3, 6]. Предлагается практическая рамка, объединяющая количественное измерение воздействия (с использованием статистических инструментов для оценки успеваемости) و качественный оценочный метод, основанный на углубленных интервью с лингвистическими экспертами и специализированных оценочных рамках для обеспечения культурной و логической компетентности интеллектуальных моделей в арабском контексте [7, 8]. Ожидается, что результаты продемонстрируют значительную эффективность ИИ в создании гибких و адаптивных сред обучения, которые снижают языковую тревожность و повышают мотивацию, предлагая немедленную و персонализированную обратную связь [3]. Тем не менее, ожидается, что исследование выявит структурные проблемы, в первую очередь необходимость в развитой технической инфраструктуре، трудности с автоматизированной обработкой арабской лингвистической сложности و появление рисков этического و культурного смещения из-за обучения моделей на данных, которые могут не отражать арабскую идентичность ةيبرعلا ميقلاو [2, 4, 5]. Исследование завершается выводом о том, что 117 инвестиции в разработку арабских языковых моделей с высокой культурной компетентностью являются обязательными для достижения максимальной эффективности ИИ в преподавании арабского языка [7]. Ключевые слова: Арабский язык, Искусственный интеллект (ИИ), Инновационные технологии, Преподавание языков, Обработка естественного языка (НОЯ). Annotatsiya. Ushbu tadqiqot Arab tilini o‘rganishga bo‘lgan o‘sib borayotgan global qiziqish [1] va sun’iy intellekt (SI) va innovatsion texnologiyalar keltirib chiqargan texnologik o‘zgarishlarning chorrahasidagi asosiy ahamiyatni ta’kidlaydi. Tadqiqotning maqsadi: SI ilovalarining, masalan, Katta Til Modellarining (LLM) va chatbotlarning, arab tilini o‘rganuvchilarning to‘rtta asosiy til ko‘nikmalarini rivojlantirishdagi pedagogik va amaliy ta’sirini keng qamrovli va qat’iy tahlil qilish, bunda talaffuz aniqligi va grammatik tushunishga e’tibor qaratiladi [2, 3]. Shuningdek, u mavjud tizimlarning texnik imkoniyatlari va arab tilining o‘ziga xos lingvistik va madaniy talablari o‘rtasidagi mavjud bo‘shliqni, shu jumladan algoritmik tarafkashlik bilan bog’liq axloqiy muammolarni baholashga intiladi [4, 5]. Tadqiqot aralash usullarga asoslangan bo‘lib, deskriptiv-analitik metodologiyadan va tegishli adabiyotlarning tizimli tahlilidan boshlanadi [3, 6]. U miqdoriy ta’sirni o‘lchashni (yutuqlarni baholash uchun statistik vositalardan foydalanish) و lingvistik ekspertlar bilan chuqur intervyularga tayanadigan sifat baholash usulini birlashtirgan amaliy asosni taklif qiladi, bu esa arab kontekstida aqlli modellarning madaniy va mantiqiy kompetentsiyasini ta’minlashga qaratilgan [7, 8]. Natijalar, SI ning til tashvishini kamaytiradigan va motivatsiyani oshiradigan, shuningdek, tezkor va shaxsiylashtirilgan fikr-mulohazalarni taqdim etadigan moslashuvchan o‘quv muhitlarini yaratishda sezilarli samaradorligini ko‘rsatishi kutilmoqda [3]. Biroq, tadqiqot strukturaviy muammolarni, eng avvalo, rivojlangan texnik infratuzilma zarurligini, arab tilining lingvistik murakkabligini avtomatlashtirilgan qayta ishlashdagi qiyinchiliklarni و modellarni arab o‘ziga xosligi va qadriyatlarini aks ettirmaydigan ma’lumotlar asosida o‘qitish natijasida kelib chiqadigan axloqiy va madaniy tarafkashlik xavflarini aniqlashi kutilmoqda [2, 4, 5]. Tadqiqot, arab tilini o‘qitishda SI ning maksimal samaradorligiga erishish uchun yuqori madaniy kompetentsiyaga ega arab til modellarini ishlab chiqishga sarmoya kiritish zarur degan xulosaga keladi [7]. Kalit so‘zlar: Arab tili, Sun’iy intellekt (SI), Innovatsion texnologiyalar, Til ta’limi, Tabiiy tilni qayta ishlash (TTE). ةمدقملا (Introduction) 101 ماعلا قايسلاو ةساردلا ةيفلخ ةوقك ةيبرعلا ةغللا ةيمهأ دیازتت بيلاسأ ریوطت ىلإ ةجاحلا نم دیزی امم ،يملاعلا ىوتسملا ىلع ةیداصتقاو ةيفاقث [ اهريغب نيقطانلل اهميلعتل ةركتبمو ةلاعف1 ,2 ةطقن هل ةبحاصملا تاينقتلاو يعانطصلاا ءاكذلا لثمی ،قايسلا اذه يف .] ،ةدعاسم ةادأ درجم ايجولونكتلا دعت مل .ةيميلعتلا تاسرامملا يف ةیرذج لوحت ةلقن ثادحإ يف ًامساح ًارصنع تحبصأ لب [ ينورتكللإا ملعتلا تاصنم يف ةيعون9يديلوتلا يعانطصلاا ءاكذلا روهظ عم قوبسم ريغ ًلاوحت ملاعلا دهش دقل .] (Generative AI)، ةريبكلا ةغللا جذامن ًادیدحتو (LLMs)، اًمِّظنُم حبصتل ىوتحملا ءاشنإ ةفيظو تزواجت يتلا رمتسم يلعافت راوح يف ملعتملا كراشی ً لااعف اًيفرعم [10]. 118 ةنورمو اًحاحلإ رثكأ ملعتلاو سیردتلا ةيلمع لعجو يساردلا لصفلا ءاوجأ نيسحت ىلإ فدهی تاينقتلا هذه جمد نإ [11مييقت میدقتو تانايبلا نم ةمخض تايمك ليلحت ىلع يعانطصلاا ءاكذلا ةردق ،جمدلا اذه دئاوف زربأ نم .] يدرف [ تاظحلاملا میدقتو تارابتخلاا حيحصت لثم ،نيملعملا تقو كلهتست يتلا ةیرادلإا ماهملا ةتمتأ ىلإ ةفاضإ ،يروف2 , 11 ةغللا ميلعت يف ةحاتملا ةيجولونكتلا تاودلأا رامثتسا عقاول ًاينأتم ًامييقت بلطتی ةينقتلا لاجم يف لصاحلا روطتلا اذه .] ةيبرعلا [1]. 1.2. ا ةلكشمثحبل (Research Problem Formulation) يعانطصلاا ءاكذلاو ةركتبملا تاينقتلا فيظوت ةيفيكل قمعم ليلحت ىلإ ةحلملا ةجاحلا لوح ثحبلا ةلكشم روحمتت رودلا نم مغرلا ىلع .ةيبرعلاب ةصاخلا ةيفاقثلاو ةیوغللا تایدحتلا رابتعلاا يف ذخلأا عم ،ةيلاعفب ةيبرعلا ةغللا ميلعت يف كلا ةيكذلا فتاوهلا تاقيبطت نيب طبرت يتلا تاساردلا لازت لا ،ةفاك ةايحلا تلااجم يف يعانطصلاا ءاكذلا هیدؤی يذلا ريب [ ًادج ةليلق لاجملا اذه يف يعانطصلاا ءاكذلاو )ةغللا ميلعتل ةادأك(1 تاساردلا ةردن يف ًادیدحت ةيثحبلا ةلكشملا لثمتتو .] دل ةددحم تايجيتارتسا مدقت يتلا هرود ىلع ديكأتلا عم ،اهريغب نيقطانلل ةيبرعلا ةغللا ميلعت يف يعانطصلاا ءاكذلا جم هنع ًلایدب سيلو ملعملل دعاسمك [3]. ديقعتلا ةجلاعم يف ةبوعص هجاوت ةيكذلا ةمظنلأاف .ةيبرعلا ةغلل دیرفلا يوغللا ديقعتلا ببسب ةلكشملا هذه مقافتت يبرعلا تاجهللا ددعتو يوحنلاو يفرصلا ًايلآ ةيبرعلا ةغللا ةجلاعم يف ةلاعف يعانطصا ءاكذ ةمظنأ ریوطت قيعی امم ،ة [4 ,12[ ةيصوصخلاو زيحتلاب ةطبترملا ةيقلاخلأا ایاضقلا ىلإ ةفاضلإاب ،ةيجهنملا ةیوغللا تایدحتلا هذه .]4 ,9 لكشت ,] تاينقتلا هذه نم ىوصقلا ةدافتسلاا قيقحت مامأ ًاقئاع. 1.3. ثحبلا فادهأ سیةيلاتلا فادهلأا قيقحت ىلإ ثحبلا اذه ىع: ىدل عبرلأا ةیوغللا تاراهملا ةيمنت ىلع يعانطصلاا ءاكذلا تاقيبطتل يجوغاديبلاو يجهنملا رثلأا مييقتو دیدحت وغللا ليصحتلا( ةيبرعلا ةغللا يملعتم [3]. ایرظنب يعانطصلاا ءاكذلا تايمزراوخ طبری يذلا لماكتملا يرظنلا راطلإا ليصأت ةيفرعملا تاغللا ملعت ت ةيئانبلاو ةيكولسلاو [10]. يف يعانطصلاا ءاكذلا قيبطتب ةطبترملا ةينقتلاو ةيفاقثلاو )زيحتلاو ةيصوصخلا( ةيقلاخلأا تایدحتلا ليلحت ةيبرعلا ةغللا ميلعت تائيب [5, 9]. ةيعيبطلا ةغللا ةجلاعم ةمظنأ ةءافك زیزعتل نيصتخملل ةهجوم ةيلمع تايصوت میدقت ةءافكلا نامضو ةيبرعلا ةيكذلا جذامنلل ةيفاقثلا [7, 8]. 1.4. ثحبلا ةيمهأ ريیاعم قفو ةيبرعلا ةغللا ميلعت يف ةيكذلا تاينقتلا مييقتل لمع راطإ ريفوت يف ثحبلا اذهل ةيجهنملا ةيمهلأا نمكت [ ةيميلعتلا ةيلمعلا ةءافك عفر يف مهسی امم ،ةمراص ةيمیداكأ13حبلا مدقی امك .] تایدحتلا قيثوت للاخ نم ًايقيبطت ًاماهسإ ث [ ةيمقرلا ةيتحتلا ةينبلا صقن لثم ،ةيجوغاديبلاو ةينقتلا4 صوصخب نيملعملاو رارقلا عانصل ةيلمع تايصوت ريفوتو ,] [ يمقرلا رصعلا تابلطتم عم قفاوتی امب ملعتلا تائيبو جهانملا ریوطت13 ,14 ةيمهأ ثحبلا زربی ،كلذ ىلع ةولاع .] عم ةغللاب ةقلعتملا تايبدلأا يف يفكی امب اهلوانت متی مل ةساسح ایاضق يهو ،يفاقثلا قايسلاو يمزراوخلا زيحتلا ةجلا ةيبرعلا [5]. III. تايبدلأا ةعجارم (Literature Review) 2.1. تاغللا ميلعت يف تاقيبطتو ميهافم :يعانطصلاا ءاكذلا یيعانطصلاا ءاكذلا ريش (AI) ىلإ [ اًیرشب ًءاكذ ًةداع بلطتت ماهم ءادأ اهنكمی يتلا رتويبمكلا ةمظنأ15 ربتعی .] يللآا ملعتلا (Machine Learning - ML) نم ملعتلا نم ةزهجلأا نّكمی ،يعانطصلاا ءاكذلا نم ةيعرف ةعومجم [ ةحیرص ةجمرب نود تانايبلا15ةيعيبطلا ةغللا ةجلاعم دعتو .] (Natural Language Processing - NLP) ملاكلا ىلع فرعتلا لثم تاينقتو (Speech Recognition) ملاكلا مهفو (Speech Understanding) جاتنإو ملاكلا (Speech Synthesis) ةيعيبطلا ةغللا يكاحت يتلا ةيكذلا ةيميلعتلا ةمظنلأل ةيساسلأا تانوكملا نم [16]. ا نم لقتنا ثيح ،ًلائاه ًاروطت لاجملا اذه دهش دقل بوساحلاب موعدملا ملعتل (CALL) يفيكتلا ملعتلا ةمظنأ ىلإ (Adaptive Learning Systems) [9, 17]. يديلوتلا يعانطصلاا ءاكذلا روهظ لثمی(Generative AI)، ةريبكلا ةغللا جذامن ًادیدحتو (LLMs)، [ ةیرذج لوحت ةطقن10 تقولا يف ملعتملا كولس ليلحت عيطتست جذامنلا هذه .] ميلعتلا يف قوبسم ريغ اًصيصخت رفوی امم ،هتاجايتحاو هاوتسم عم بسانتی امب ىوتحملا راسم لیدعتو يقيقحلا [9,11] 119 2.2. ةيبرعلا ةغللا ميلعت يف يعانطصلاا ءاكذلا تاقيبطت ةيلاعف لاخ نم ،ةيبرعلا ةغللا ميلعت يف ةدعاو اًصرف رفوت يعانطصلاا ءاكذلا تاقيبطت نأ تاساردلا تتبثأ نيسحت ل ةركتبم قرطب بلاطلا تاراهم زیزعتو ملعتلا ةبرجت [2]. 2.2.1. لعافتلاو ةيعرفلا تاراهملا ريوطت ● دعاوقلاو قطنلا نيسحت: دعاوقلا حيضوتو حيحصلا قطنلا تاراهم ریوطت يف يعانطصلاا ءاكذلا مهاسی ةیذغت رفوی امم ،قيقد لكشب ةغللاو توصلا ليلحت للاخ نم ةیوحنلاةصصخمو ةیروف ةعجار [2, 18]. ● ةيعفادلاو يفيكتلا ملعتلا: ،نيملعتملا تاجايتحا عم فيكتت ةنرم ملعت تائيب يعانطصلاا ءاكذلا جمد قلخی [ لعافتلاو ةيعفادلا نم دیزیو يوغللا قلقلا نم للقی امم3 مهمامتهاو بلاطلا لعافت نم دیزی يروف مييقت میدقت نأ امك .] مهسفنأب مهتقث ززعیو [2]. ● ةشدردلا تاتوبور: ةشدردلا تاتوبور ترهظأ (Chatbots) ةیوغللا ةقلاطلا زیزعت يف ةريبك ةيلاعف [3 ليهستل ةطشنلا تايجهنملا قيبطت يف دعاستو ،صوصن ىلإ رماولأا لوحت ةيلعافت بیردت ةادأك مدختسُت اهنأ امك .] ريبعتلا ىلع ةردقلاو ةيعامتجلاا تاراهملا ملعت ``. 2.2.2. ىرخلأا ةركتبملا تاينقتلا رود لثم تاينقت ةيمهأ زربت ،ةیوغللا جذامنلا ىلإ ةفاضلإاب: ● ززعملا عقاولا (Augmented Reality): ةغللا يملعتم ىدل يعمسلا مهفلا نيسحتل همادختساب ىصوُیةيبرعلا [3]. ● ينواعتلا ملعتلا: ءاكذلاب موعدملا ينواعتلا ملعتلا معد نكمیةباتكلا تاراهم ریوطتل يعانطصلاا [3]. ● عيراشملا ىلع مئاقلا ملعتلا (Project-Based Learning): بناج ىلإ ،ةركتبملا بيلاسلأا هذه دعُتةيميلعتلا ةيلمعلا ةءافك عفرت ةثیدح تاهاجتا ،جمدملا ملعتلا [13]. 2.3. يبرعلا قايسلا يف ةينقتلاو ةيوغللا تايدحتلا یلإا نم مغرلا ىلعةیرهوج تایدحت ةيبرعلا ةغللا ميلعت يف يعانطصلاا ءاكذلا قيبطت هجاوی ،تايباج: ● ةيبرعلا ةغللا دعاوق ديقعت: ةيكذلا ةمظنلأا مامأ ًایدحت لكشی ىرخأ تاغلب ةنراقم ةيبرعلا ةغللا دعاوق ديقعت [2 نوكی دق ،ةمخض تانايب دعاوق دوجو عم ىتح ،ةيعيبطلا ةغللا ةجلاعم لاجم يف .] عيمج ةيطغت ليحتسملا نم ةغللا يف ةيفرصلاو ةیوحنلا بيكارتلاو تلاامتحلاا ``. ● يوغللا عونتلا: ءاكذ ةمظنأ ریوطتل ًايسيئر ًاقيعم ةيبرعلا تاجهللا نيب يوغللا عونتلا ةيلاكشإ دعُت ةيبرعلا ةغللا ةجلاعمل ةدحوم ةلاعف يعانطصا ``. ● ةيتحتلا ةينبلا صقن: یدحت لاجملا اذه هجاوی[ ةروطتملا ةيمقرلا ةيتحتلا ةينبلا صقنب قلعتت ةينقت تا2 , 4 تاينقتلا هذه ىلإ لوصولا صرف نم دحی امم ،ةیرضحلاو ةيفیرلا قطانملا نيب ةيمقرلا ةوجفلا ىلإ ةفاضلإاب ,] ``. ● نيملعملل ةيمقرلا ةءافكلا: ةبكاوم نم مهنيكمتل نيملعملل مزلالا بیردتلا ريفوت ىلإ ةجاح كانه روطتلا ةيلعافب ةينقتلا لئاسولا فيظوتو يجولونكتلا [2, 14, 19]. يدوجو ٍدحت :ةيوغللا جذامنلا بيردت يف يفاقثلا دعبلا ليلحت ةمظنأ نأ تايبدلأا رهظت .يقطنملاو يفاقثلا دعبلا ىلإ لصيل ةیوغللا ةقدلا درجم زواجتی قمعلأا يدحتلا نإ اهنكل ،"حضاو لكشب مدقتت" ةيبرعلا ةغللا جذامنلا بیردت نأ نم عبنی روصقلا اذه . "ةفاقثلا مهف يف تابوعص هجاوت" ةريبكلا ةیوغللا (LLMs) باعيتسا يف لشفیو ،)تادرفملاو وحنلاك( ةيحطسلا ةیوغللا تاراهملا ىلع بلاغلا يف زكری شفلا اذه . ةيبرعلا ةغلل ةيساسأ رصانع يهو ،يغلابلاو يقطنملا قايسلاو ةيفاقثلا ةءافكلا ةيفاقثلا ةيصوصخلا جمد يف ل وأ ،ةيبرعلا ميقلاو ةیوهلا عم ضراعتی ىوتحم ةمظنلأا جتنت نأ نكمی ثيح ،يمزراوخلا زيحتلا رطخ مامأ بابلا حتفی [ اهدض ةزيحتم رظن تاهجو ىنبتی5 ,20 ,21 لكشب زكری "مييقت راطإ" عضول ةحلم ةرورض ضرفی عضولا اذه .] و يقايسلا مهفلا زئاكر ىلع صاخانتفاقثو انقطنمب لعافتتو ،انمهفتو ،انلثم ثدحتت" جذامنلا نأ نامضل ةيفاقثلا ةءافكلا" IV. يرظنلا راطلإا (Theoretical Framework) تایرظنو ةيجوغاديبلا ئدابملا نيب طبری ًایرظن ًلايصأت بلطتی ةيبرعلا ةغللا ميلعت يف يعانطصلاا ءاكذلا جمد نإ نإ .بساحلا مولعيرشبلا غامدلا ملعت ةيفيك يف ثحبلا نم دوقعل جیوتت وه ،هرهوج يف ،يديلوتلا يعانطصلاا ءاكذلا 3.1. يعانطصلاا ءاكذلاو ملعتلا تايرظنل يجوغاديبلا ريطأتلا :يعانطصلاا ءاكذلا تاقيبطت ریوطتل ساسأك يميلعتلا سفنلا ملع يف ةيسيئر سرادم ةثلاث ىلإ رظنلا نكمی لاو ،ةيكولسلاةيئانبلاو ،ةيفرعم ``. 120 3.1.1. زيزعتلاب مّلعتلاو ةيكولسلا ةيرظنلا ةيكولسلا ةیرظنلا نم يعانطصلاا ءاكذلا ءاملع دافتسا (Behaviorism) مّلعتلا تايمزراوخ ریوطت يف زیزعتلاب (Reinforcement Learning) متت ،تايمزراوخلا هذه يف .يديلوتلا يعانطصلاا ءاكذلا جذامن لخاد اكم" يف يئارجلإا طارتشلاا أدبم يكاحی امم ،ءاطخلأا ىلع "اهباقع"و ةحيحصلا جئاتنلاو تاؤبنتلا ىلع جذامنلا "ةأف ءاكذلا تاقيبطت اهمدقت يتلا ةعجارلا ةیذغتلا میدقتو يروفلا حيحصتلا تايلآ معدی ام وه يرظنلا ؤفاكتلا اذه .`` ةيكولسلا نلا ةقدلاو قطنلا لثم تاراهم يف يعانطصلااةیوح [2, 18]. 3.1.2. يفيكتلا ملعتلاو ةيئانبلا ةيرظنلا ةيئانبلا ةیرظنلا دعت (Constructivism) يفيكتلا ملعتلا ةمظنلأ يرظنلا ساسلأا (Adaptive Learning Systems). لا ةفرعملا نأو ،مؤلاتلاو باعيتسلاا يتيلمع ربع هلقع لخاد ةفرعملا ينبی درفلا نأ ةیرظنلا هذه ضرتفت نت[ ةلمتكم هيلإ لقت22 يقيقحلا تقولا يف ملعتملا ءادأ سايق للاخ نم أدبملا اذه ققحت ةيفيكتلا يعانطصلاا ءاكذلا ةمظنأ .] [ ةيفرعملا هتاجايتحاو هاوتسم بسانيل يميلعتلا ىوتحملا راسم لیدعتو9 ,11 وه ةيساردلا جهانملا يف صيصختلا اذه .] لا نيب ةنزاوملاو فيكتلا موهفمل ديسجتهيجايب هروط يذلا يوضعلا زاهجلاو طيحم [22]. 3.1.3. ا ةريبكلا ةغللا جذامنو ةيفرعملا ةيرظنل ةيفرعملا ةیرظنلاب ًاقيثو ًاطابترا يعانطصلاا ءاكذلا طبتری (Cognitivism)، فئاظو ةاكاحم ىلإ فدهی ثيح [ ماهملا ءادأ يف ةيفرعملا هتاردقو يرشبلا ءاكذلا7 جذامن ربتعت .] كراشت ذإ ،فدهلا اذه قيقحتل تلاواحم ةريبكلا ةغللا سكعی امم , ةيقطنم تاباجتسا ديلوتو ملاكلا مهف يف ةيعيبطلا ةغللا ةجلاعم مدختستو , رمتسم يلعافت راوح يف ملعتملا يرشبلا غامدلا يف ملعتلا ثودح ةيفيك ريسفت ثوحبل ًاجیوتت ``. 3.2. عم تايدحتو يبوساحلا يوغللا راطلإاةيبرعلا ةجلا (NLP) ةيعيبطلا ةغللا ةجلاعم ةمظنأ ةردق ىلع يساسأ لكشب ةيبرعلا ةغللا ميلعت يف يعانطصلاا ءاكذلا ةءافك دمتعت (NLP) ةيبرعلل ةدقعملا صئاصخلا عم لماعتلا ىلع. ● يوحنلاو يفرصلا ديقعتلا: ةیوحن بيكارتو ،ريبك يقاقتشاو يفرص ىنغب زيمتت ةيبرعلا ةغللا ةدقعم ًاقاش ًارمأ ةلماكلا ةقدلا قيقحت يف ةیوغللا جذامنلا ةمهم لعجی امم ،)بارعلإاك( ``. ● ةيوغللا تايوتسملا ةبسوح: ،ةیوحنلا ،ةيتوصلا( ةفلتخملا يوغللا ليلحتلا تایوتسم ةبسوح بلطتت [ يخیراتلا جهنملا ةصاخ ،ثیدحلا سردلا تايجهنمب ةناعتسلاا )ةيضورعلا23 يفف .] تایدحت زربت ،يتوصلا بناجلا [ )فاقلاو ءاظلاو داضلاك( ةددحم تاوصأ ةبسوح23 يف ةبوعص ةمظنلأا هجاوتف ،ضورعلاو عاقیلإا بناج يف امأ .] ةروص نيعبرأو ثلاث ىلإ زجرلا رحبلا جرخی نأ نكمی ،لاثملا ليبس ىلعف ؛ةيعاقیلإا روصلل لئاهلا عونتلا عم لماعتلا [23 ,24 قعتلا اذه نإ .] امب ،ًازكرم ًايثحب ًادهج بلطتی ةيلاع ةيبيكرت ةءافك تاذ ةيبرع ةیوغل جذامن ریوطت نأ تبثی دي يوغللا ءاصحلإاو ةیوغللا تانايبلاو صوصنلا بيقنت تاينقتب ةناعتسلاا كلذ يف ``. 3.3. ةيناثلا ةغللا باستكا تايرظن (SLA) يعانطصلاا ءاكذلل يلعافتلا رودلاو كذلا تاقيبطت معدتةيناثلا ةغللا باستكا تایرظن نم دیدعلا يعانطصلاا ءا (SLA)، ةيضرف اهسأر ىلعو ةيكذلا تادعاسملاو ةثداحملا تاتوبور لمعت .لعافتلا (Intelligent Tutoring Systems) ،نييلعافت راوح ءاكرشك اًّیروف اًهيجوت نورفوی (Just-in-Time Feedback) [ ةغللا جاتنإ ىلع نوعجشیو9 ,17.] مهاست ةيلعافتلا ةئيبلا هذه ةغللا باستكا معدی امم ،نيملعتملا ىدل "يفطاعلا حشرملا" ليلقتو ةقلاطلا زیزعت يف [3]. V. ثحبلا ةيجهنم (Research Methodology) 4.1. هميمصتو ثحبلا عون (Research Design) ىلع ةساردلا هذه دمتعت طلتخملا جهنملا (Mixed Methods)، ةيعونلاو ةيمكلا بناوجلا نيب عمجی يذلا ةرهاظلل قمعأ مهف ىلع لوصحلل ``: 1. ةيليلحتلا ةيفصولا ةلحرملا: [ يليلحتلا يفصولا جهنملا مدختسُی21 ةقلعتملا ةقباسلا تايبدلأا ةعجارمل ] ليلحتو ،يعانطصلاا ءاكذلا مادختساب تاغللا ميلعتبةدمتعملا تايجيتارتسلإا [3, 8]. 2. ةيبيرجتلا هبش( ةيبيرجتلا ةلحرملا): جمانرب لثم( يعانطصلاا ءاكذلل ددحم قيبطتل يمكلا رثلأا سايقل نيملعتملل يوغللا ليصحتلا ىلع )ةشدردلا تاتوبور ىلع دمتعی [23, 14]. 3. ةيمييقتلا/ةيعونلا ةلحرملا: عملل ةيعونلا تاروصتلاو ءارلآا فاشكتسلا تایدحتلا لوح ءاربخلاو نيمل ةيقلاخلأاو ةيجوغاديبلا [4, 9]. 4.2. ةنيعلاو ثحبلا عمتجم (Population and Sample) 121 ● نوملعتملا( ةيمكلا ةنيعلا): اهريغب نيقطانلل ةيبرعلا ةغللا بلاط نم نوكتت (FSL)، ةعومجم ىلإ مَسقُتو يبیرجت ةعومجمو )ةیديلقتلا سیردتلا قرط مدختست( ةطباض نأ بجی .)ةيفيكتلا يعانطصلاا ءاكذلا تاقيبطت مدختست( ة نيب ددعلا حوارتی نأب ىصویو ،ةيبیرجتلا هبش تاساردلل اًبسانم ةنيعلا مجح نوكی30 ىلإ50 نامضل ةعومجم لكل ًابلاط قوثوملا يللادتسلاا ءاصحلإا ءارجإ ىلع ةردقلا [23]. ● ءاربخلا( ةيعونلا ةنيعلا): نم فلأتت ةيبرعلا ةغلابلاو ،فرصلا ،وحنلا يف نيصصختم نيیوغل ءاربخ ةددحم ماهم يف ةیوغللا يعانطصلاا ءاكذلا جذامن ءادأ مييقتل تاينقتلا فيظوت يف ةربخ يوذ نيملعم ىلإ ةفاضلإاب ,`` [8]. 4.3. تانايبلا عمج تاودأ (Data Collection Tools) 1. ةيمكلا( ةننقملا تارابتخلاا): [ ةیوغللا تاراهملا يف ليصحتلا سايقل ةیدعبو ةيلبق تارابتخا25 ,26 .] تاقيبطتل ةيباجیلإا تاريثأتلل ةيلاع ةيساسح ترهظأ يتلا ةيعادبلإا ةءارقلا لثم ةنيعم تاراهم ىلع زيكرتلاب ىصوی يعانطصلاا ءاكذلا [23, 14]. 2. ةيمكلا( تانايبتسلاا): افتلا ،ةيعفادلا ىوتسم سايقل مدختسُت لوح نيملعملاو بلاطلا تاروصت مييقتو ،لع مادختسلاا ةلوهس (Usability) يعانطصلاا ءاكذلا تاقيبطت ةيلاعفو [2, 25]. 3. ةيعونلا( ةقمعتملا تلاباقملا): فاشكتساو ،ةيجوغاديبلا تایدحتلا صيخشتل ءاربخلاو نيملعملا عم ىرجُت زيحتلاو ةيصوصخلاب ةطبترملا ةيقلاخلأا ایاضقلا [4, 9]. 4. يوغللا يعانطصلاا ءاكذلا مييقت رطأ: نيیوغل ءاربخ لبق نم ةممصملا( ةصصختم مييقت تاودأ مدختسُت ،ةيفاقثلا ةءافكلاو ،يقايسلا مهفلا ،فرصلا ،وحنلا لثم ةيساسلأا ةيبرعلا ةغللا زئاكر يف ةريبكلا ةیوغللا جذامنلا ةقد مييقتل ) ىرخلأا يعانطصلاا ءاكذلا تامييقت نع ًاديعب . 4.4. تانايبلا ليلحت تاينقت (Data Analysis Techniques) ● يمكلا ليلحتلا: ○ يفصولا ءاصحلإا: نيتعومجملا ءادأ فصول ةیرايعملا تافارحنلااو ةيباسحلا تاطسوتملا باسح ``. ○ يللادتسلاا ءاصحلإا: نیابتلا ليلحتو ،ةعباتلاو ةلقتسملا تانيعلل )ت( رابتخا مادختسا (ANOVA)، تايضرفلا رابتخلا ،ةساردلا يتعومجم نيب ليصحتلا تاطسوتم نيب ةنراقملل ``. ○ رثلأا مجح: رثلأا مجح باسح متی ،كلذ نم مهلأا (Effect Size - لثم $\eta^2$ وأ $d$) ریدقتل جئاتنلل ةيلمعلا ةيمهلأا ىدم نايبل يرورض رشؤملا اذه .يعانطصلاا ءاكذلا تاقيبطت ريثأتل ةيقيقحلا ةوقلا [23, 14]. ● يعونلا ليلحتلا: يعوضوملا ليلحتلا ةينقت مادختسا متی (Thematic Analysis) ريسفتو فينصتل ةيفاقثلاو ةيقلاخلأا تایدحتلاب ةقلعتملا طامنلأا دیدحتو ،مييقتلا رطأو تلاباقملا نم ةصلختسملا تانايبلا [27, 20]. ● يوغللا ءاصحلإا: ءاصحلإاو صوصنلا بيقنت تاينقت قبطُت اهأشنأ يتلا ةیوغللا تانودملا ليلحتل يوغللا تادرفملاو قطنلا ةقد نسحت ىدم مييقتل يعانطصلاا ءاكذلا تاقيبطت ربع نوملعتملا ``. VI. جئاتنلا (Results) 5.1. ةلثمم ةيضارتفا جئاتن( يوغللا ليصحتلا ىلع يمكلا رثلأا سايق جئاتن) ،ةيمكلا جئاتنلا ترهظأ ءاكذلا تاقيبطت تمدختسا يتلا ةيبیرجتلا ةعومجملا ءادأ ةنراقم نم ةصلختسملا ةلاد قورف دوجو ،ةطباضلا ةعومجملا عم )يئاقلتلا مييقتلا ةمظنأو ةيلعافتلا ةشدردلا تاتوبور لثم( يعانطصلاا فت بلطتت يتلا كلت ةصاخ ،ةیوغللا تاراهملا مظعم يف ةيبیرجتلا ةعومجملا حلاصل اًيئاصحإ ًاحيحصتو ًایروف ًلاعا ًارركتم [2, 3]. قورف تدجُو ،ةيعادبلإا ةءارقلا تاراهم ىلع يعانطصلاا ءاكذلا تاقيبطت ةيلاعف سايق يف ،لاثملا ليبس ىلع < ةللادلا ىوتسم دنع اًيئاصحإ ةلاد0.001 ةيبیرجتلا ةعومجملا حلاصل [23, 14]. ثلأا مجحو )ت( رابتخا جئاتن يلاتلا لودجلا حضویر (Effect Size) ةيسيئرلا تاراهملا ضعبل: Table 1: ةیوغللا تاراهملا ىلع يعانطصلاا ءاكذلا ةيلاعفل رثلأا مجحو )ت( رابتخا جئاتن ةراهملا ةيوغللا ةعومجملا طسوتملا يباسحلا نم( 100) ت( ةميق) ىوتسم ةللادلا رثلأا مجح (η2) ريسفتلا ةقدلا ةيبیرجتلا 88.5 4.12 < 0.001 0.75 ريبك ريثأت 122 ةیوحنلا ةباتكلا() ـب( AI) ةتمتأ( ًادج حيحصتلا يروفلا) مهف ءورقملا يقايسلا() ةيبیرجتلا ـب( AI) 81.3 2.55 < 0.01 0.43 ريثأت ىلإ طسوتم معد( ريبك ليلحتلا) [23] ةقلاطلا ةثداحملا() ةيبیرجتلا ـب( AI) 78.9 1.95 0.05 0.33 ريثأت طسوتم تاتوبور( ةشدردلا) تاراهملا ةيعادبلإا ةءارقلا() ةيبیرجتلا ـب( AI) 85.0 5.01 < 0.001 0.88 ريبك ريثأت ديلوت( ًادج ىوتحملا عونتملا) يعانطصلاا ءاكذلا تاقيبطت نأ ىلإ ،ةيعادبلإا تاراهملاو ةیوحنلا ةقدلا ةراهم يف ةصاخ ،رثلأا مجح جئاتن ريشت تثدحأ[ )سيك فينصت بسح ًادج ريبك( ًايلمعو ًاريبك ًاريثأت23 ءاكذلا مادختسا نأ تانايبتسلاا جئاتن تدكأ امك .] مهمامتهاو بلاطلا لعافت نم دیزی يعانطصلاا [2]. 5.2. تايدحتلاو ءاربخلا مييقتل ةيعونلا جئاتنلا رطأ مادختساب نویوغل ءاربخ هارجأ يذلا ،يعونلا مييقتلا رهظأ ،ةيبرعلا ةیوغللا جذامنلا ىلع ةصصختم مييقت ةنیابتم جئاتن: ● ةيحطسلا ةيوغللا ةءافكلا: ليلحت يف ةيساسلأا يبرعلا وحنلا دعاوق قيبطت ىلع ةديج ةردق جذامنلا ترهظأ ةيساسلأا ةیوغللا تاراهملا :ىلولأا ةزيكرلا( لمجلا نیوكتو) ``. ● ديقعتلاو قايسلا يف روصقلا: تلشف لثم ،ةيبرعلاب ةصاخلا ةیوغللا تاديقعتلا عم لماعتلا يف جذامنلا ةيخیراتلا ةيتوصلا تلاوحتلاو )روصلا تارشع ىلإ جرخت يتلا ةیرعشلا روحبلا( ضورعلا ةبسوح [28, 24]. ● ةيفاقثلا ةءافكلا ةوجف: هجاوت ثيح ،ةيقطنملاو ةيفاقثلا ةءافكلا ىلإ رقتفت جذامنلا نأ ىلع ءاربخلا دكأ وعص [ ةيبرعلا ةيعامتجلااو ةينیدلا تاقايسلاو ةفاقثلا مهف يف تاب7 ,8 يذلا رعاشملا ليلحت نأ ىلإ تلاباقملا تراشأو .] اهيلع اهبیردت مت يتلا تانايبلا ةعيبط ببسب ًاريبك ًازيحت رهظی تاينقتلا هذه هب موقت ``. VII. ةشقانملا (Discussion) 6.1. طبرلاو يباجيلإا رثلأا ريسفت تايبدلأاب لثم( ًاقيقدو ًارركتم ًاحيحصت بلطتت يتلا تاراهملا ةيمنت يف ريبكلا رثلأا مجح ةصاخو ،ةيمكلا جئاتنلا ريشت ةیدرفلا ةعجارلا ةیذغتلاو مييقتلا تلاكشمل ًلااعف ًلاح رفوت يعانطصلاا ءاكذلا تاقيبطت نأ ىلإ ،)ةباتكلاو ةیوحنلا ةقدلا [ تاغللا ميلعت يف2 فت نكمی .] ةيئانبلا تایرظنلاب يفيكتلا يعانطصلاا ءاكذلا فئاظو طابترا للاخ نم يوقلا رثلأا اذه ريس )يئانبلا جهنملا( ملعتملا ءادأ ىلع ًءانب ىوتحملا لدعت يعانطصلاا ءاكذلا اهمدقی يتلا ةيفيكتلا تائيبلاف . ةيكولسلاو [`22یزعتلاب ملعتلا/يكولسلا جهنملا( ًایروف ًازیزعت رفوتو ,`] مهاسی امم ،لعافتلا ززعتو قلقلا نم للقت ةنورملا هذه . )ز ملعتملا ىدل زيفحتلا ةدایز يف [3]. ،ملعملا تقو فزنتست يتلا ةیرادلإا ماهملا ةتمتأ ىلع يعانطصلاا ءاكذلا ةردقب طبترت ةظوحلملا ةيلاعفلا نأ امك وحن مهدوهج هيجوت نم نيملعملا نكمی امم ،تارابتخلاا مييقت لثم ةيميلعت ططخ ءانبو بلاطلا عم يعونلا لعافتلا [ ةصصخم11 ةيجوغاديبلا تايصوتلا عم قفاوتی ام وهو ،هنع ًلایدب سيلو ،هجومو مظنمك ملعملا رود ززعی لوحتلا اذه .] ةثیدحلا [3]. 123 6.2. رطاخملاو ةيبلسلا تاريثأتلا( ةيرهوجلا تايدحتلا) انملا نإف ،ةروكذملا دئاوفلا نم مغرلا ىلع يف يعانطصلاا ءاكذلا قيبطتب ةطبترم ةیرهوج تایدحت زربت ةشق يفاقثلاو يقلاخلأا نيیوتسملا ىلع ةصاخ ،ةيبرعلا ةغللا ميلعت. 6.2.1. ةيفاقثلا ةءافكلا صقنو يمزراوخلا زيحتلا يمزراوخلا زيحتلا وه تاينقتلا هذه مادختسا يف رطخلأا نإ (Algorithmic Bias) [21, 5]. عبنی زيحتلا اذه وأ ةيفاقثلا ةیوهلا ةركفل ةرورضلاب تفتلت لا ،جماربلا هذهل سيئرلا دروملاو عنصملا اهنوك ،ةيملاعلا تاينقتلا نأ نم ةكلهتسملا لودلل ةينیدلاو ةیراضحلا ةيصوصخلا [21]. نيتلصتم نيترهاظ يف زيحتلا اذه لثمتی: 1. لاعملا يف لشفلاةقيقدلا ةج: ةمظنلأا ةردق نم فعضی لیوطلا اهخیراتو اهتاجهل عونتو ةيبرعلا ةغللا ديقعت ضورعلا ،فرصلا ،وحنلا( ةقيقدلا ةیوغللا ةجلاعملا ىلع) [4, 24]. 2. ةيفاقثلا ةميقلاب ساسملا: قايسلاو ةفاقثلا مهف يف لشفت اهنكل ،ًامدقت رهظت دق ةيبرعلا ةغللا ليلحت ةمظنأ نإ لا اذه . ضعب تننفت دقف ؛ًايقلاخأ وأ ًايفاقث ًازيحت لمحت دق يعانطصلاا ءاكذلا اهمدقی يتلا تاجرخملا نأ ينعی لشف [` ةينیدلاو ةيعمتجملا ميقلا ةموظنم عم ضراعتت راكفأ معد يف تاقيبطتلا21 ,5 ةينقت تسيل ةلكشملا نأ دكؤی اذه .`] رطأ بلطتت "تايمزراوخو تايقلاخأ" ةلأسم يه لب ،ةتحب فاشتكلا نيیوغل ءاربخ ةربخ ىلع دمتعت ةصصختم مييقت ةيبرعلا ةفاقثلاو قطنملل جذومنلا مهف ىدم . 6.2.2. طرفملا دامتعلااو ةيقلاخلأا اياضقلا ةصاخ ،ةيصخشلا مهتانايب ةیامحو نيملعتملا ةيصوصخ لوح ةيقلاخأ تلاؤاست يعانطصلاا ءاكذلا مادختسا ريثی تلا ملعتلا ةمظنأ قايس يف ةيصوصخلا ةیامحل ةیولولأا ءاطعإ يرورضلا نم .`` رارمتساب بلاطلا ءادأ بقارت يتلا يفيك لضفأو تانايبلا ةیامحل ينطولا نوناقلا عم ىشامتی امب اهریوطتو يعانطصلاا ءاكذلاب ةموعدم لولح ریوطت دنع ةیدرفلا ةيلودلا تاسرامملا [29, 30]. ی يجوغاديب رطخ كانه ،كلذ ىلإ ةفاضلإاب ايجولونكتلا ريثأتو "تايمزراوخلا ىلع طرفملا دامتعلاا" ـب قلعت [ بلاطلاو ملعملا نيب ةیديلقتلا ةیوبرتلا ةقلاعلا ىلع2 ,9 ظفحلاو ،ةنينبلا ةداعإ ضرتفی ملعتلا يف يقيقحلا راصبتسلاا نإ .] [ ًايبلس ًاملعت دعی فراعملل يللآا قيبطتلاو22نطصلاا ءاكذلا تاقيبطت هيجوت بجی .] ًلادب مهفلاو راصبتسلاا معدل يعا يللآا قيبطتلا زیزعت نم. VIII. تايصوتلاو تاجاتنتسلاا (Conclusions and Recommendations) 7.1. ةيسيئرلا تاجاتنتسلاا (Key Findings Synthesis) ةيلاتلا ةيسيئرلا طاقنلا جتنتسُت ،يعونلاو يمكلا ليلحتلا ىلع ًءانب: 1. ةتبثملا ةيجوغاديبلا ةيلاعفلا: يفيكتلا ملعتلا تاقيبطت للاخ نم ةصاخ ،يعانطصلاا ءاكذلا رفوی بلطتت يتلا تاراهملا يف يوغللا ليصحتلا نيسحتو ،ملعتلا ةبرجت زیزعتل ةريبك ًاصرف ،ةشدردلا تاتوبورو ةعجار ةیذغت ةرمتسمو ةقيقد [2, 7]. 2. ةيوغللاو ةيفاقثلا ةءافكلا ةمزأ: عم لماعتلا يف يجهنم روصق نم ةيلاحلا ةريبكلا ةیوغللا جذامنلا يناعت ةمزلالا ةيقطنملاو ةيفاقثلا ةءافكلا ىلإ رقتفتو ،)ضورعلا ،فرصلا ،وحنلا( ةيبرعلا ةغلل ةيخیراتلاو ةيبيكرتلا تاديقعتلا جملا ةمدخلةیوهلاب ساسم وأ زيحت نود اهب ةقطانلا تاعمت [5, 8]. 3. يروحملا ملعملا رود: لا ةيلاعفلا دمتعتو .ةمعاد ةادأ وه لب ؛ملعملا لحم لحی نأ يعانطصلاا ءاكذلل نكمی راكتبلاا معد ىلع ةرداق ةيمقر ةيتحت ةينب ريفوتو نيملعملا ليهأت ىلع ىوصقلا [3, 14, 19]. 7.2. تايصوتلا صاصتخلاا تاهجل ةيلمعلا ةهجوم ةيلاتلا تايصوتلا مدقُت ،ةيبرعلا ةغللا ميلعت يف ةيلوؤسمو ةيلعافب يعانطصلاا ءاكذلا فيظوت نامضل ریوطتلاو ثحبلا زكارمو ،ةيميلعتلا تاسسؤملا ،رارقلا عانص( صاصتخلاا تاهجل): Table 3: جلا/ميلعتلا تارازو( صاصتخلاا تاهجل ةيجهنملا تايصوتلا تاعما) روحملا ةيلمعلا ةيصوتلا ةلوؤسملا ةهجلا يرهوجلا فدهلا 1. ثحبلاو رامثتسلاا ريوطتلاو (R&D) تاينازيم صيصخت ةیوغل جذامن ءاشنلإ ةءافك تاذ ةيبرع تائيه ،ثحبلا زكارم لیومتلا يعانطصا ءاكذ ءاشنإ بنجتی ةيفاقث ةءافك يذ يمزراوخلا زيحتلا