The uses of machine learning (ML)‎ in teaching and learning English language : a methodical review

Other Title(s)

استخدامات التعلم الآلي (ML)‎ في تدريس و تعلم اللغة الإنجليزية : مراجعة منهجية

Author

al-Harbi, Abd Allah Abd al-Muhsin Sad

Source

Sohag Journal of Education

Issue

Vol. 2022, Issue 93 (31 Jan. 2022), pp.25-52, 28 p.

Publisher

Sohag University Faculty of Education

Publication Date

2022-01-31

Country of Publication

Egypt

No. of Pages

28

Main Subjects

Learning Technology

Topics

Abstract AR

الأساليب التقليدية في تدريس اللغة الإنجليزية قد تعتمد على افتراضات لا تؤدي إلى تحقيق النتائج المطلوبة في تعلم الطلاب.

و هذا الأمر جعل هناك حاجة للبحث عن طرق أكثر تقدما للتغلب على أوجه القصور في تدريس اللغة المعقدة التي نشأت و تنشأ في المواقف المختلفة لتدريسها و تعلمها.

لذلك، هدفت الدراسة الحالية إلى إجراء مراجعة منهجية للبحوث التي كشفت عن كثير من استخدامات تطبيقات التعلم الآلي (ML) في تدريس اللغة الإنجليزية.

وقد استخدم البحث الحالي منهجا يخلط بين البحث النوعي و الكمي لمسح الدراسات السابقة حول التعلم الآلي في تدريس اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية / كلغة ثانية.

و أشارت النتائج إلى دور استخدام التعلم الآلي (ML) في تحسين تعلم اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية / كلغة ثانية.

و كشفت النتائج أيضا عن إمكانية استخدام التعلم الآلي (ML) لفصول اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية / كلغة ثانية في تدريس الإملاء، و الصوتيات، و عمل المدونات اللغوية، و كثير مما يدعم تسهيل عمليات تدريس و تعلم اللغة الإنجليزية.

أخيرا، ختمت الدراسة بتوصيات للباحثين في تدريس اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية (EFL) أو كلغة ثانية (ESL) لاستخدام لغات و أدوات و منصات البرمجة الوظيفية لتنفيذ التعلم الآلي في فصول اللغة الإنجليزية.

كما أوصت بإجراء مزيد من الدراسات للبحث عن أفضل الطرق و الأساليب و الإجراءات لاستخدام التعلم الآلي (ML) في تدريس اللغة الإنجليزية كلغة أجنبية / اللغة الإنجليزية كلغة ثانية.

Abstract EN

Regular teaching methods for ESL/EFL may rely on assumptions that do not lead to the desired results in student learning.

Consequently, the current study sought to perform a systematic review of the research that revealed numerous applications of machine learning (ML) in English language instruction (Applied Linguistics) and the development of interpretable machine learning or associated practical software.

The current research employed a mixed-methods approach (approach) that included qualitative and quantitative analysis to survey the previous studies on machine learning in EFL/ESL instruction.

Results showed that machine learning (ML) may teach English as a foreign language or as a second language and that it has a bright future in this sector.

Interpretable machine learning (ML) was found to help in teaching many EFL/ESL topics such as dictation, phonetics instruction, language blogging, and all of which contribute to the facilitation of English language learning and teaching processes.

Finally, the study concluded with recommendations for researchers in EFL or ESL on how to incorporate machine learning in English classrooms using functional programming languages, tools, and platforms.

More studies were also advised to determine the most effective methods and procedures for incorporating machine learning (ML) into English as ESL/EFL in the classroom.

American Psychological Association (APA)

al-Harbi, Abd Allah Abd al-Muhsin Sad. 2022. The uses of machine learning (ML) in teaching and learning English language : a methodical review. Sohag Journal of Education،Vol. 2022, no. 93, pp.25-52.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1391048

Modern Language Association (MLA)

al-Harbi, Abd Allah Abd al-Muhsin Sad. The uses of machine learning (ML) in teaching and learning English language : a methodical review. Sohag Journal of Education No. 93 (Jan. 2022), pp.25-52.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1391048

American Medical Association (AMA)

al-Harbi, Abd Allah Abd al-Muhsin Sad. The uses of machine learning (ML) in teaching and learning English language : a methodical review. Sohag Journal of Education. 2022. Vol. 2022, no. 93, pp.25-52.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1391048

Data Type

Journal Articles

Language

English

Notes

-

Record ID

BIM-1391048