تقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي في وزن الأفعال العربية: دراسة وصفية مقارنة بين "ChatGPT" و "Gemini" 10.35781/1637-000-173-007

الملخص

الملخص

هدف هذا البحث إلى تقييم كفاية نماذج الذكاء الاصطناعي (ChatGPT, Gemini) وفي معالجة الميزان الصرفي للأفعال العربية بوصفه أحد الأسس الرئيسة في تحليل البنية اللغوية. واعتمد البحث المنهج الوصفي التحليلي المقارن مدعومًا بالتحليل الكمي لقياس دقة الأداء، وذلك من خلال عينة مكونة من (16) فعلًا تمثل الأوزان الثلاثية والرباعية والخماسية والسداسية في حالتي الصحة والاعتلال، إضافة إلى ظاهرتي الإعلال والإدغام. وأظهرت النتائج أن نسبة الخطأ بلغت (43.75%) في نموذج (ChatGPT) مقابل (6.25%) في نموذج (Gemini)، في حين سجلت نسبة الدقة (56.25%) و(93.75%) على التوالي، مما يعكس تفوقًا واضحًا لصالح (Gemini) في أداء مهمة تحديد الأوزان الصرفية. كما بينت النتائج تحسن أداء النموذجين في الأوزان القياسية، مقابل ضعف نسبي في الأفعال المعتلة وصيغ الأمر. وخلصت الدراسة إلى تفوق (Gemini) نسبيًا وإمكانية توظيفه أداةً مساندة في تعليم الصرف، مع التأكيد على ضرورة المراجعة اللغوية المتخصصة لمخرجات نماذج الذكاء الاصطناعي، والتوصية بتطوير نماذج عربية مدرّبة على بيانات صرفية أعمق للحد من الأخطاء والهلوسة اللغوية، بما يعزز دقة تطبيقاتها في تعليم اللغة العربية ومعالجة الظواهر الصرفية المعقدة، ويفتح آفاقًا بحثية مستقبلية في الدراسات التطبيقية للصرف العربي والذكاء الاصطناعي.
الكلمات المفتاحية: الذكاء الاصطناعي، ChatGPT، Gemini، الميزان الصرفي، الأفعال العربية، المعالجة الآلية، تعليم اللغة العربية.