EndNote Import
AU - الكندري، علي حبيب
AB - استهدف البحث تحسين الكتابة الأكاديمية باستخدام هندسة التلقين بنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT وتقنيات “Few-shots” و”Chain of Thoughts” وذلك باستكشاف فاعلية تقنيات هندسة التلقين المتقدمة في تحسين جودة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وتحديد التحديات التي تواجه فهم هذه التقنية وتطبيقها. واقتراح إطار عمل لتضمينها في المناهج التعليمية. واتبع البحث المنهجين الوصفي وشبه تجريبي، وذلك بمراجعة الأدبيات، ثم اختبار تلقينات مخصصة بمشاركة باحثين وطلاب أسهموا بتعليقاتهم التحسينية للتلقينات. وتم تحليل أثر تقنيات التلقين الصفري، والتلقين بلقطات قليلة، والتلقين المتسلسل، والتلقين القائم على الدور في جودة الاستجابات لمهام تعليمية باللغة العربية. وأظهرت النتائج أن التلقينات المتقدمة وخاصة التلقين المتسلسل، والتلقين القائم على الدور أدت إلى تحسن ملحوظ في دقة الاستجابات، وشموليتها، ووضوحها، وملاءمتها مقارنة بالتلقين الصفري. وكشفت النتائج عن وجود فروق ذات دلالة إحصائية بين فاعلية هذه التقنيات، ورصدت العديد من التحديات الرئيسية، ومنها التحديات اللغوية، والثقافية، والأخلاقية، والتدريبية، والتمويلية، وقدمت إرشادات عملية لتعزيز التفاعل الفعال مع الذكاء الاصطناعي في التعليم. وأوصى البحث بتبني تقنيات هندسة تلقين متقدمة بدمج مهاراتها في البرامج التدريبية، ودمج الذكاء الاصطناعي بفعالية في البحث الأكاديمي لتعزيز الكتابة البحثية بالذكاء الاصطناعي في الأوساط الأكاديمية. (الملخص المنشور) http://search.shamaa.org/abstract_ar.gif
AB - This research aimed to improve academic writing by employing prompt engineering with generative artificial intelligence models such as ChatGPT and techniques including "Few shots" and "Chain of Thoughts". It explored the effectiveness of advanced prompt engineering techniques in enhancing the quality of large language models (LLMs), identified challenges in understanding and applying these technologies, and proposed a framework for integrating them into educational curricula. The research adopted descriptive and quasi-experimental methodologies through literature review followed by testing customized prompts with the participation of researchers and students who contributed feedback to refine the prompts. The impact of zero-shot prompting, few-shot prompting, chain prompting, and role-based prompting on response quality for educational tasks in Arabic was analyzed. Results indicated that advanced prompting techniques particularly chain prompting and role based prompting led to significant improvements in response accuracy, comprehensiveness, clarity, and relevance compared to zero-shot prompting. Statistically significant differences were found between the effectiveness of these techniques. The study also identified key challenges, including linguistic, cultural, ethical, training, and financial barriers. Practical guidelines were provided to enhance effective interaction with AI in education. The study recommended adopting advanced prompt engineering techniques by integrating their skills into training programs and effectively embedding AI in academic research to strengthen AI-supported scholarly writing in academic environments. (Published abstract) http://search.shamaa.org/abstract_ar.gif
OP - ص ص. 106-143
T1 - فاعلية هندسة التلقينات التوليدية في تطوير استجابات نماذج اللغة في السياقات البحثية العربية [مقال]
UL - http://search.shamaa.org/PDF/Articles/KUJsere/JsereVol6No16P1Y2026/jsere_2026-v6-n16-p1_106-143.pdf النص الكامل (PDF) 1 http://search.shamaa.org/fulltext.gif
AB - استهدف البحث تحسين الكتابة الأكاديمية باستخدام هندسة التلقين بنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT وتقنيات “Few-shots” و”Chain of Thoughts” وذلك باستكشاف فاعلية تقنيات هندسة التلقين المتقدمة في تحسين جودة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وتحديد التحديات التي تواجه فهم هذه التقنية وتطبيقها. واقتراح إطار عمل لتضمينها في المناهج التعليمية. واتبع البحث المنهجين الوصفي وشبه تجريبي، وذلك بمراجعة الأدبيات، ثم اختبار تلقينات مخصصة بمشاركة باحثين وطلاب أسهموا بتعليقاتهم التحسينية للتلقينات. وتم تحليل أثر تقنيات التلقين الصفري، والتلقين بلقطات قليلة، والتلقين المتسلسل، والتلقين القائم على الدور في جودة الاستجابات لمهام تعليمية باللغة العربية. وأظهرت النتائج أن التلقينات المتقدمة وخاصة التلقين المتسلسل، والتلقين القائم على الدور أدت إلى تحسن ملحوظ في دقة الاستجابات، وشموليتها، ووضوحها، وملاءمتها مقارنة بالتلقين الصفري. وكشفت النتائج عن وجود فروق ذات دلالة إحصائية بين فاعلية هذه التقنيات، ورصدت العديد من التحديات الرئيسية، ومنها التحديات اللغوية، والثقافية، والأخلاقية، والتدريبية، والتمويلية، وقدمت إرشادات عملية لتعزيز التفاعل الفعال مع الذكاء الاصطناعي في التعليم. وأوصى البحث بتبني تقنيات هندسة تلقين متقدمة بدمج مهاراتها في البرامج التدريبية، ودمج الذكاء الاصطناعي بفعالية في البحث الأكاديمي لتعزيز الكتابة البحثية بالذكاء الاصطناعي في الأوساط الأكاديمية. (الملخص المنشور) http://search.shamaa.org/abstract_ar.gif
AB - This research aimed to improve academic writing by employing prompt engineering with generative artificial intelligence models such as ChatGPT and techniques including "Few shots" and "Chain of Thoughts". It explored the effectiveness of advanced prompt engineering techniques in enhancing the quality of large language models (LLMs), identified challenges in understanding and applying these technologies, and proposed a framework for integrating them into educational curricula. The research adopted descriptive and quasi-experimental methodologies through literature review followed by testing customized prompts with the participation of researchers and students who contributed feedback to refine the prompts. The impact of zero-shot prompting, few-shot prompting, chain prompting, and role-based prompting on response quality for educational tasks in Arabic was analyzed. Results indicated that advanced prompting techniques particularly chain prompting and role based prompting led to significant improvements in response accuracy, comprehensiveness, clarity, and relevance compared to zero-shot prompting. Statistically significant differences were found between the effectiveness of these techniques. The study also identified key challenges, including linguistic, cultural, ethical, training, and financial barriers. Practical guidelines were provided to enhance effective interaction with AI in education. The study recommended adopting advanced prompt engineering techniques by integrating their skills into training programs and effectively embedding AI in academic research to strengthen AI-supported scholarly writing in academic environments. (Published abstract) http://search.shamaa.org/abstract_ar.gif
OP - ص ص. 106-143
T1 - فاعلية هندسة التلقينات التوليدية في تطوير استجابات نماذج اللغة في السياقات البحثية العربية [مقال]
UL - http://search.shamaa.org/PDF/Articles/KUJsere/JsereVol6No16P1Y2026/jsere_2026-v6-n16-p1_106-143.pdf النص الكامل (PDF) 1 http://search.shamaa.org/fulltext.gif