Xingwei Tan Mahathi Parvatham Chiara Gambi Gabriele Pergola

الملخص

الانخراط والتحفيز يُعدان عاملين حاسمين في اكتساب اللغة الثانية، ومع ذلك يظل الحفاظ على اهتمام المتعلمين في المحادثات التعليمية تحديًا مستمرًا. وعلى الرغم من أن الأبحاث السابقة استعرضت ما يجعل النصوص التعليمية مثيرة للاهتمام، إلا أن المعرفة ما زالت محدودة فيما يتعلق بالسمات اللغوية التي تُحفّز الانخراط في المحادثات. ولسد هذه الفجوة، نقدّم "إنترإكس" (IntrEx)، وهي أول مجموعة بيانات كبيرة تم تسميتها بشكل مفصّل من حيث "الجاذبية" و"الجاذبية المتوقعة" في التفاعلات بين المعلّم والطالب. تم بناء إنترإكس على أساس مكتبة "غرفة المحادثة بين المعلّم والطالب" (TSCC)، وتم توسيع الأبحاث السابقة من خلال إدخال تسميات على مستوى التسلسل، مما يتيح دراسة الانخراط خارج إطار التفاعلات المنفصلة، ويسمح بفهم كيف تتطور درجة الاهتمام عبر محادثات طويلة. استخدمنا عملية تسمية صارمة شارك فيها أكثر من 100 متعلم لغة ثانية، باستخدام نهج تقييم مبني على المقارنة مستوحى من التعلم القائم على التغذية الراجعة البشرية (RLHF) لتعزيز التوافق في التقييمات. وقمنا بدراسة ما إذا كانت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) قادرة على التنبؤ بآراء البشر حول الجاذبية. ووجدنا أن النماذج الكبيرة (بمدى 7B/8B معامل) التي تم تدريبها بشكل مخصص على تقييمات الجاذبية تتفوّق على النماذج الكبيرة الخاصة مثل GPT-4o، مما يُظهر الإمكانات الكامنة في استخدام مجموعات بيانات متخصصة لمحاكاة الانخراط في البيئات التعليمية. وأخيرًا، قمنا بتحليل تأثير العوامل اللغوية والذهنية، مثل الوضوح الملموس (القابلية للتصوّر)، وسهولة الفهم (قابلية القراءة)، ودرجة الاستجابة (الاستيعاب)، على مستوى الانخراط في المحادثات التعليمية.