پلی بین فناوری و زبان: بررسی راه حل های محاسباتی نرم برای آموزش موثر زبان انگلیسی در ایران
محورهای موضوعی : مهندسی نرم افزار (طراحی معماری، ارزیابی، آزمون و مدل سازی)
علی جهانبخش
1
,
مهدی جهانگیری
2
*
1 - واحد شهرکرد، دانشگاه آزاد اسلامی، شهرکرد، ایران
2 - مرکز تحقیقات انرژی و محیط زیست، واحد شهرکرد، دانشگاه آزاد اسلامی، شهرکرد، ایران
کلید واژه: محاسبات نرم, آموزش زبان انگلیسی (ELT), الگوریتم های بهینه سازی, ارزیابی یادگیری گرا (LOA).,
چکیده مقاله :
تکامل سریع فناوری و پیچیدگی روزافزون محیط های آموزشی، رویکردهای نوآورانه ای را برای آموزش زبان ضروری می کند. این مقاله به بررسی تلاقی تکنیک های بهینه سازی در محاسبات نرم و کاربرد آنها در آموزش زبان انگلیسی (ELT) در ایران می پردازد. ضرورت و اهمیت این بازنگری ناشی از چالش‌هایی است که مربیان در انطباق روش‌های تدریس سنتی برای برآوردن نیازهای متنوع فراگیران در یک چشم‌انداز دیجیتالی به سرعت در حال تغییر با آن مواجه هستند. این مطالعه پتانسیل آنها را برای افزایش تجارب یادگیری شخصی، بهبود طراحی برنامه درسی و تسهیل استراتژی‌های ارزیابی تطبیقی با ترکیب ادبیات موجود در مورد روش‌های محاسباتی نرم مانند منطق فازی، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های ژنتیک برجسته می‌کند. این کار به شکلی نوآورانه این تکنیک‌های بهینه‌سازی را در چارچوب‌های ELT ادغام می‌کند و مدلی را پیشنهاد می‌کند که از بینش‌های داده‌محور برای تنظیم استراتژی‌های آموزشی با توجه به پروفایل‌های فردی یادگیرنده استفاده می‌کند. یافته‌های کلیدی نشان می‌دهد که هنگام استفاده از روش‌های محاسباتی نرم، پیشرفت‌های قابل‌توجهی در تعامل دانش‌آموزان، میزان حفظ و مهارت زبان وجود دارد. علاوه بر این، نتایج نشان می‌دهد که چنین رویکردهایی می‌توانند چالش‌های زبانی و فرهنگی منحصربه‌فردی را که زبان‌آموزان ایرانی با آن مواجه هستند، برطرف کرده و محیط آموزشی فراگیرتر و مؤثرتری را ایجاد کنند. این مقاله با ارائه شواهدی از مزایای بهینه سازی در محاسبات نرم، به گفتمان جاری در مورد آموزش زبان پیشرفته با فناوری کمک می کند. این امر بر ضرورت پذیرش این روش‌ها برای متحول کردن آموزش زبان انگلیسی توسط مربیان و سیاست‌گذاران در ایران تأکید می‌کند و در نهایت زبان‌آموزان را به مهارت‌های لازم برای پیشرفت در دنیایی به هم پیوسته مجهز می‌کند.
The rapid evolution of technology and the increasing complexity of educational environments necessitate innovative approaches to language instruction. This paper explores the intersection of optimization techniques in soft computing and their application to English language teaching (ELT) in Iran. The necessity and importance of this review stem from the challenges faced by educators in adapting traditional teaching methodologies to meet the diverse needs of learners in a rapidly changing digital landscape. This study highlights their potential to enhance personalized learning experiences, improve curriculum design, and facilitate adaptive assessment strategies by synthesising existing literature on soft computing methods such as fuzzy logic, neural networks, and genetic algorithms. The work innovatively integrates these optimization techniques into ELT frameworks, proposing a model that leverages data-driven insights to tailor instructional strategies according to individual learner profiles. Key findings reveal significant improvements in student engagement, retention rates, and language proficiency when soft computing methods are employed. Moreover, the results indicate that such approaches can address the unique linguistic and cultural challenges faced by Iranian learners, fostering a more inclusive and effective educational environment. This paper contributes to the ongoing discourse on technology-enhanced language education by providing evidence of the benefits of optimization in soft computing. It underscores the imperative for educators and policymakers in Iran to embrace these methodologies to transform English language teaching, ultimately equipping learners with the skills necessary to thrive in an interconnected world.
[1] Applications of Soft Computing, WisdomPlexus, 2019. https://wisdomplexus.com/blogs/applications-soft-computing [Accessed 05 August 2024]
[2] Soft computing, WIKIPEDIA, 2024. https://en.wikipedia.org/wiki/Soft_computing [Accessed 05 August 2024]
[3] Kumar, K., Roy, S. and Davim, J.P., 2019. Soft computing techniques for engineering optimization. 1st Edition, CRC press.
[4] Kumar, K., Roy, S. and Davim, J.P., 2019. Chapter: Introduction to Optimization and Relevance of Soft Computing towards Optimal Solution. 1st Edition, CRC press.
[5] Manhal, M., 2007. Fuzzy logic and its application in linguistics. Journal of the College of Languages (JCL) Mağallaẗ kulliyyaẗ al-luġāt, (17), pp. 1-32.
[6] Ashtarian, S., 2016. Integration of ICT in English Classrooms in Iran: Affordances and Problems. https://blog.nus.edu.sg/celcblog/2016/12/01/integration-of-ict-in-english-classrooms-in-iran-affordances-and-problems [Accessed 05 August 2024]
[7] Xu, X., Liu, F. and Liang, H., 2023. Role of situational pedagogics in English teaching in the context of soft computing and fuzzy sets. Journal of Computational Methods in Sciences and Engineering, 23(5), pp. 2389-2399.
[8] Derakhshan, A. and Ghiasvand, F., 2022. Demystifying Iranian EFL teachers’ perceptions and practices of learning-oriented assessment (LOA): Challenges and prospects in focus. Language Testing in Asia, 12(1), p. 55.
[9] Mostafavi, S., Mohseni, A. and Abbasian, G.R., 2021. The pedagogical efficacy of ESP courses for Iranian students of engineering from students’ and instructors’ perspectives. Asian-Pacific Journal of Second and Foreign Language Education, 6, pp. 1-20.
[10] Alikovich Eshbayev, O., Xamidovich Maxmudov, A. and Urokovich Rozikov, R., 2021, December. An overview of a state of the art on developing soft computing-based language education and research systems: a survey of engineering English students in Uzbekistan. In Proceedings of the 5th International Conference on Future Networks and Distributed Systems, pp. 447-452.
[11] Tian, M., 2024. Evaluation model of English Informatization Teaching Quality in Universities Based on Particle Swarm. Journal of Electrical Systems, 20(1), p. 139.