هوش مصنوعی در آموزش زبان

مقدمه

حوزه آموزش زبان انگلیسی (ELT) تحت تاثیر پیشرفت‌های فناوری دستخوش تحولات چشمگیری شده است و از رویکردهای سنتی و معلم محور به روش‌های ارتباطی و دانش‌آموز محور و همچنین ادغام هوش مصنوعی در آموزش زبان رسیده است. هوش مصنوعی را نمی توان صرفاً ابزاری کمکی درنظر گرفت چراکه نحوه تدریس و یادگیری زبان انگلیسی را تغییر می‌دهد و تجربیات شخصیِ کارآمد و جذابی را برای دانش‌آموزان و مربیان به همراه دارد. این مقاله مسیر تاریخی آموزش زبان انگلیسی، نقش محوری فناوری در این تکامل و تأثیر عمیق هوش مصنوعی بر آموزش مهارت های زبانی را بررسی می‌کند. علاوه بر این، چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی همراه با این ادغام فناوری را نیز مورد بررسی قرار می‌دهد.

مروری کوتاه بر تاریخچه آموزش زبان انگلیسی: از سنت تا فناوری

روش‌های اولیه آموزش زبان انگلیسی با تمرکز بر حفظ کردن طوطی‌وار، تحلیل دستور زبان و ترجمه شناخته می شوند. از این میان می توان به روش دستور-ترجمه (GTM) اشاره کرد که از قرن نوزدهم تا اواسط قرن بیستم غالب بود و بر مطالعه ادبیات کلاسیک و آموزش صریح قواعد دستور زبان تأکید داشت. این روش مهارت‌های خواندن و نوشتن را اغلب به قیمت نادیده گرفتن ارتباط شفاهی در اولویت قرار می‌داد بطوریکه آموزش دیده های این روش اغلب از مهارت ارتباطی محدودی برخوردار بودند.

اوایل قرن بیستم شاهد ظهور روش مستقیم (Direct Method) بودیم که به دنبال غوطه‌ور کردن دانش‌آموزان در زبان مقصد از طریق تعامل شفاهی و استفاده از واژگان روزمره بود. این روش از ترجمه اجتناب می‌کرد و بر توسعه مهارت‌های شنیدن و صحبت کردن از طریق تماس مستقیم با زبان مقصد متمرکز بود. پس از آن، روش شنیداری-زبانی (Audiolingual Method)، تحت تأثیر نظریه‌های یادگیری رفتارگرایی، در اواسط قرن بیستم محبوبیت پیدا کرد. این روش از تمرینات تکراری و تمرین الگو برای تقویت عادات زبانی استفاده می‌کرد که منجر به بهبود مهارت‌های شنیدن و صحبت کردن می‌شد اما اغلب استفاده خلاقانه از زبان را نادیده می‌گرفت.

تغییر قابل توجهی با ظهور رویکرد ارتباطی (Communicative Approach) در دهه ۱۹۷۰ رخ داد. این رویکرد ارتباط معنادار و استفاده از زبان در زندگی واقعی را در اولویت قرار داد و بر تعامل، روان بودن و استفاده از مطالب معتبر تأکید کرد. این رویکرد با اولویت دادن به توانایی یادگیرنده در برقراری ارتباط مؤثر نسبت به صحت دستوری، انحرافی از روش‌های قبلی به شمار می رفت. رویکرد واژگانی (Lexical Approach) که در دهه ۱۹۹۰ توسعه یافت، با تأکید بر اهمیت واژگان و همایندها، این تمرکز را بیشتر اصلاح کرد و تشخیص داد که زبان از قطعات واژگانی به جای کلمات جداگانه تشکیل شده است.

امروزه، آموزش زبان انگلیسی با ترکیبی التقاطی از روش‌ها و رویکردها، با تأکید قوی بر خودمختاری یادگیرنده، ادغام فناوری و استفاده از مطالب معتبر شناخته می شود. ظهور ابزارهای دیجیتال و پلتفرم‌های آنلاین، چشم‌انداز آموزش زبان را بیشتر تغییر داده و راه را برای ادغام هوش مصنوعی هموار کرده است. جدول زیر خلاصه ای از تغییرات کلیدی در روشهای آموزش زبان انگلیسی را نشان می دهد:

نقش فناوری و ظهور هوش مصنوعی در آموزش زبان انگلیسی

ادغام فناوری در آموزش زبان انگلیسی یک فرآیند تدریجی اما متحول کننده بوده است. عرصه ی فناوری راه‌های نوآورانه‌ای برای جذب یادگیرندگان و بهبود فراگیری زبان از آزمایشگاه‌های زبان اولیه و وسایل کمک آموزشی صوتی و تصویری گرفته تا نرم‌افزارهای آموزش زبان به کمک رایانه (CALL) و پلتفرم‌های آنلاین، ارائه داده است. این تکامل فناوری، زمینه را برای ظهور هوش مصنوعی در آموزش زبان به عنوان یک ابزار قدرتمند فراهم کرده است.

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با ارائه تجربیات یادگیری شخصی، بازخورد بی‌درنگ و تمرین زبان غوطه‌ورکننده، انقلابی در آموزش زبان انگلیسی ایجاد کند. ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را برای شناسایی نقاط قوت و ضعف یادگیرندگان تجزیه و تحلیل کنند، محتوا را با نیازهای فردی آنها تطبیق دهند و بازخورد فوری در مورد عملکرد آنها ارائه دهند. این سطح از شخصی‌سازی و تعامل قبلاً با روش‌های سنتی غیرقابل دستیابی بود. هوش مصنوعی در آموزش زبان انگلیسی از تکنیک‌های مختلفی استفاده می‌کند، از جمله:

پردازش زبان طبیعی (NLP)

رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسان را بفهمند، تفسیر کنند و تولید کنند. برای بررسی دستور زبان، تجزیه و تحلیل متن، توسعه چت‌بات و تحلیل احساسات استفاده می‌شود.

یادگیری ماشین (ML)

 به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌ها بدون برنامه‌نویسی صریح یاد بگیرند. برای مسیرهای یادگیری شخصی، آزمون تطبیقی و پیش‌بینی عملکرد یادگیرنده استفاده می‌شود.

یادگیری عمیق (DL)

زیرشاخه‌ای از ML است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های متعدد برای تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده استفاده می‌کند. برای تشخیص پیشرفته گفتار و درک زبان طبیعی استفاده می‌شود.

تشخیص گفتار (Speech Recognition)

رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا زبان گفتاری را تشخیص داده و رونویسی کنند. برای بازخورد تلفظ و تمرین گفتاری تعاملی استفاده می‌شود.

بینایی کامپیوتر (Computer Vision)

رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا تصاویر و فیلم‌ها را “ببینند” و تفسیر کنند. می‌تواند برای تجزیه و تحلیل حالات چهره و تعامل در طول دروس آنلاین استفاده شود. همچنین برای دریافت اطلاعات بیشتر در این زمینه می توانید به مقاله اصطلاحات کلیدی هوش صنوعی مراجعه فرمایید.

چگونگی تغییر مهارت‌ها و زیرمهارت‌های زبانی توسط هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به شیوه‌های متمایز و قدرتمند بر تدریس و یادگیری هر یک از چهار مهارت زبانی تأثیر می‌گذارد:

خواندن (Reading)

پلتفرم‌های مجهز به هوش مصنوعی مطالب خواندنی تطبیقی (Adaptive Reading) را ارائه می‌دهند که با سطح مهارت یادگیرنده تنظیم می‌شود. NLP پیچیدگی متن را تجزیه و تحلیل می‌کند و مطالب خواندنی مناسب را بر اساس سطح یادگیرنده پیشنهاد می‌کند و تعامل و دسترسی را برای زبان آموزان تضمین می‌کند. ابزارهایی مانند Newsela و ReadTheory قطعات سطح‌بندی شده و بازخورد فوری در مورد سؤالات درک مطلب ارائه می‌دهند و باعث تقویت مؤثرتر مهارت خواندن می شوند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند الگوهای خواندن را برای شناسایی حیطه هایی که یادگیرندگان در آن مشکل دارند، تجزیه و تحلیل کند و امکان مداخله هدفمند را فراهم نماید.

نوشتن (Writing)

هوش مصنوعی با ارائه ابزارهای پیشرفته برای بررسی دستور زبان و سبک، و همچنین ارائه بازخورد شخصی در مورد آثار نوشتاری، انقلابی در آموزش نوشتن ایجاد کرده است. ابزارهایی مانند Grammarly و ProWritingAid از NLP برای تجزیه و تحلیل متن جهت تشخیص خطاهای دستوری، مسائل سبکی و وضوح متنی استفاده می‌کنند و پیشنهادهایی برای بهبود ارائه می‌دهند. پلتفرم‌های مجهز به هوش مصنوعی مانند Write & Improve توسط Cambridge English بازخورد فوری در مورد تکالیف نوشتاری ارائه می‌دهند و به دانش‌آموزان اجازه می‌دهند تا مهارت‌های نوشتن خود را در زمان واقعی تمرین و بهبود بخشند. این ابزارها با ارائه بازخورد خاص در مورد جنبه‌هایی مانند ساختار جمله، انتخاب کلمه و انسجام متن، فرآیند نوشتن را بهبود می‌بخشند.

شنیدن (Listening)

هوش مصنوعی آموزش شنیدن را از طریق تجربیات تعاملی (Interactive) و غوطه‌ورکننده (Immersive) بهبود می‌بخشد. برنامه‌های یادگیری زبان مجهز به هوش مصنوعی از فناوری تشخیص گفتار برای ارائه بازخورد بی‌درنگ در مورد تلفظ و درک مطلب استفاده می‌کنند. این برنامه‌ها طیف گسترده‌ای از تمرینات شنیداری، از گفتگوها گرفته تا پادکست‌ها را ارائه می‌دهند و به یادگیرندگان اجازه می‌دهند تا مهارت‌های شنیداری خود را در زمینه‌های مختلف تمرین کنند. پلتفرم‌های مجهز به هوش مصنوعی مانند ELSA (دستیار گفتار زبان انگلیسی) از الگوریتم‌های پیشرفته تشخیص گفتار برای ارائه بازخورد شخصی در مورد تلفظ و آهنگ صدا استفاده می‌کنند و به یادگیرندگان آموزش می‌دهند تا لهجه‌ها و الگوهای گفتاری مختلف را تشخیص داده و درک کنند.

صحبت کردن (Speaking)

هوش مصنوعی با فراهم کردن فرصت‌هایی برای تمرین مکالمه و بازخورد بی‌درنگ، آموزش صحبت کردن را متحول می‌کند. چت‌بات‌ها و معلمان مجازی مجهز به هوش مصنوعی به یادگیرندگان اجازه می‌دهند تا در مکالمات شبیه‌سازی شده با شخصیت‌های هوش مصنوعی شرکت کنند و محیطی امن و حمایتی برای تمرین مهارت‌های صحبت کردن ایجاد کنند. ابزارهای تشخیص گفتار مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند زبان گفتاری را با دقت بالا رونویسی کنند و به یادگیرندگان اجازه می‌دهند تا گفتار خود را تجزیه و تحلیل کرده و نقاط ضعف را برای بهبود شناسایی کنند. این فناوری همچنین امکان ایجاد تمرینات گفتاری تعاملی را فراهم می‌کند، جایی که یادگیرندگان می‌توانند تلفظ، آهنگ صدا و روان بودن را در زمان واقعی (Real Time) تمرین کنند.

هوش مصنوعی همچنین تاثیر عمیقی بر آموزش سه زیرمهارت داشته است:

واژگان (Vocabulary)

هوش مصنوعی با ارائه تجربیات یادگیری شخصی و مبتنی بر زمینه (Context-based)، انقلابی در آموزش واژگان ایجاد کرده است. پلتفرم‌های مجهز به هوش مصنوعی از الگوریتم‌های تکرار فاصله‌دار برای کمک به یادگیرندگان در حفظ مؤثرتر واژگان جدید استفاده می‌کنند، با پیشرفت یادگیرنده سازگار می‌شوند و فواصل بررسی بهینه را برای حفظ طولانی‌مدت تضمین می‌کنند. ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی از یادگیری ماشین برای ایجاد فلش‌کارت‌ها و آزمون‌های سفارشی بر اساس نیازها و ترجیحات یادگیرنده استفاده می‌کنند و قرار گرفتن در معرض کلمات مرتبط و معنادار را تضمین می‌کنند.

دستور زبان (Grammar)

هوش مصنوعی با ارائه بازخورد بی‌درنگ (Immediate Feedback) و فرصت‌های تمرین شخصی، آموزش دستور زبان را متحول کرده است. خطایاب های گرامری (Grammar Checkers) که مجهز به هوش مصنوعی هستند از NLP برای تجزیه و تحلیل متن جهت تشخیص خطاهای دستوری استفاده می‌کنند و پیشنهادهایی برای بهبود ارائه می‌دهند. پلتفرم‌های مجهز به هوش مصنوعی تمرینات دستور زبان شخصی را بر اساس علایق و سطح مهارت یادگیرنده ارائه می‌دهند و تعامل و انگیزه لازم برای تمرین دستور زبان در یک بافت معنادار را تضمین می‌کنند.

تلفظ (Pronunciation)

هوش مصنوعی با ارائه ابزارهای پیشرفته برای بازخورد و تمرین بی‌درنگ، آموزش تلفظ را نیز به شدت تحت تاثیر قرار داده است. ابزارهای تشخیص گفتار مجهز به هوش مصنوعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل تلفظ یادگیرندگان استفاده می‌کنند و بازخورد فوری در مورد دقت و روان بودن ارائه می‌دهند. پلتفرم‌های مجهز به هوش مصنوعی از فناوری تشخیص گفتار برای ارائه تمرین تلفظ غوطه‌ورکننده استفاده می‌کنند و به یادگیرندگان اجازه می‌دهند تا گفتار خود را با گفتار زبان مادری مقایسه کنند.

پروژه‌ها موفق هوش مصنوعی در آموزش زبان انگلیسی

چندین پروژه و برنامه کاربردی مجهز به هوش مصنوعی با موفقیت هوش مصنوعی را در آموزش زبان انگلیسی ادغام کرده‌اند:

Duolingo

این برنامه محبوب یادگیری زبان از هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی دروس و ارائه بازخورد بی‌درنگ در مورد تلفظ و درک مطلب استفاده می‌کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی Duolingo با پیشرفت یادگیرنده سازگار می‌شوند و سطح مناسبی از چالش را تضمین می‌کنند.

Babbel

از هوش مصنوعی برای ایجاد دوره‌های زبان شخصی بر اساس اهداف و سطح مهارت یادگیرنده استفاده می‌کند. این برنامه همچنین از فناوری تشخیص گفتار برای ارائه بازخورد در مورد تلفظ استفاده می‌کند.

ELSA (دستیار گفتار زبان انگلیسی)

ELSA از الگوریتم‌های پیشرفته تشخیص گفتار برای ارائه بازخورد شخصی در مورد تلفظ و آهنگ صدا استفاده می‌کند.

Grammarly

این دستیار نوشتاری مجهز به هوش مصنوعی از NLP برای تجزیه و تحلیل متن برای خطاهای دستوری، مسائل سبکی و وضوح متنی استفاده می‌کند.

Write & Improve توسط Cambridge English

این پلتفرم مجهز به هوش مصنوعی است و بازخورد فوری در مورد تکالیف نوشتاری ارائه می‌دهد.

چالش‌ها، ملاحظات اخلاقی و نقش در حال تکامل معلم

در حالی که هوش مصنوعی به زبان ساده پتانسیل عظیمی برای تغییر آموزش زبان انگلیسی ارائه می‌دهد، ضروری است که چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی مرتبط با آن را نیز در نظر بگیریم. یکی از نگرانی‌های اصلی، حریم خصوصی داده‌ها است. سیستم‌های هوش مصنوعی حجم عظیمی از داده‌ها را در مورد یادگیرندگان جمع‌آوری می‌کنند و سؤالاتی را در مورد نحوه ذخیره، استفاده و محافظت از این داده‌ها ایجاد می‌کنند. سوگیری الگوریتمی یکی دیگر از ملاحظات مهم است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر روی داده‌ها آموزش داده می‌شوند و اگر این داده‌ها منعکس کننده سوگیری‌های موجود باشند، الگوریتم‌ها ممکن است این سوگیری‌ها را در خروجی خود تداوم بخشند و به طور بالقوه گروه‌های خاصی از یادگیرندگان را در موقعیت نامناسب قرار دهند. تضمین انصاف و شفافیت در الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای نتایج آموزشی عادلانه بسیار مهم است.

شاید مهم‌ترین ملاحظه، نقش در حال تکامل معلم انسانی در یک محیط مبتنی بر هوش مصنوعی باشد. در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند وظایف خاصی را خودکار کند و تجربیات یادگیری شخصی را ارائه دهد، نمی‌تواند جایگزین عنصر انسانی تدریس شود. معلمان حمایت عاطفی حیاتی ارائه می‌دهند، با دانش‌آموزان رابطه برقرار می‌کنند، مهارت‌های تفکر انتقادی را پرورش می‌دهند و با روش‌های یادگیری فردی به گونه‌ای سازگار می‌شوند که هوش مصنوعی نمی‌تواند. نقش معلم از منبع اصلی اطلاعات به تسهیل‌کننده یادگیری تغییر می‌کند، دانش‌آموزان را در تجربیات یادگیری مجهز به هوش مصنوعی راهنمایی می‌کند و در صورت نیاز پشتیبانی شخصی ارائه می‌دهد. شاید بتوان همه این موارد را در یک کلمه ” منتورینگ” خلاصه کرد جایی که معلمان باید مهارت‌های جدیدی را برای ادغام مؤثر ابزارهای هوش مصنوعی در شیوه‌های تدریس خود و برای پرداختن به پیامدهای اخلاقی و آموزشی هوش مصنوعی در آموزش توسعه دهند. برخی از این مهارت ها شامل موارد زیر است:

• درک هوش مصنوعی و کاربردهای آن در آموزش زبان انگلیسی: معلمان باید با انواع مختلف هوش مصنوعی مورد استفاده در آموزش و نحوه  استفاده از آنها که اغلب به کمک یک راهنمای جامع پرامپت نویسی صورت می گیرد، آشنا باشند تا روش تدریس خود و یادگیری زبان آموزان را بهبود بخشند.
• ارزیابی و انتخاب ابزارهای هوش مصنوعی: معلمان باید بتوانند ابزارهای مختلف هوش مصنوعی را به طور انتقادی ارزیابی کنند و آنهایی را که برای دانش‌آموزان و زمینه تدریس آنها مناسب‌تر هستند انتخاب کنند.
• ادغام ابزارهای هوش مصنوعی در طرح درس‌ها: معلمان باید بتوانند به طور مؤثر ابزارهای هوش مصنوعی را در طرح درس‌ها و فعالیت‌های خود ادغام کنند تا تأثیر آنها بر یادگیری دانش‌آموزان به حداکثر برسد.
• پرداختن به ملاحظات اخلاقی: معلمان باید از پیامدهای اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی در آموزش آگاه باشند و اقداماتی را برای کاهش خطرات احتمالی انجام دهند.
• ارائه پشتیبانی شخصی: معلمان باید بتوانند بر اساس نیازهای فردی و سبک‌های یادگیری خود، حتی هنگام استفاده از پلتفرم‌های یادگیری مجهز به هوش مصنوعی، پشتیبانی شخصی را به دانش‌آموزان ارائه دهند.
• پرورش تفکر انتقادی و خلاقیت: معلمان باید همچنان به پرورش تفکر انتقادی و خلاقیت در دانش‌آموزان خود ادامه دهند، حتی با وجود اینکه هوش مصنوعی وظایف روتین بیشتری را بر عهده می‌گیرد.

آینده آموزش زبان انگلیسی جایگزینی کامل معلمان با هوش مصنوعی نیست، بلکه توانمندسازی معلمان با هوش مصنوعی برای ایجاد تجربیات یادگیری مؤثرتر و جذاب‌تر برای همه دانش‌آموزان است. هم افزایی بین معلمان انسانی و فناوری هوش مصنوعی بیشترین نوید را برای آینده آموزش زبان به دست می دهد.

آینده هوش مصنوعی در آموزش زبان انگلیسی

آینده هوش مصنوعی در آموزش زبان انگلیسی روشن است و پیشرفت‌های مداوم در فناوری هوش مصنوعی نویدبخش راه‌حل‌های نوآورانه‌تر و مؤثرتر برای یادگیری زبان است. برخی از تحولات بالقوه آینده عبارتند از:

• NLP پیچیده‌تر: پیشرفت‌ها در NLP منجر به تجزیه و تحلیل دقیق‌تر و ظریف‌تر زبان خواهد شد و ابزارهای هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا بازخورد شخصی‌تر و آگاهانه‌تری از زمینه در مورد استفاده از زبان ارائه دهند.
• شخصی‌سازی پیشرفته: الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تطبیق با نیازها و ترجیحات فردی یادگیرنده روز به روز بهتر خواهند شد و مسیرهای یادگیری واقعاً شخصی ایجاد می‌کنند.
• ادغام واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR): ادغام VR و AR با هوش مصنوعی محیط‌های یادگیری زبان غوطه‌ورکننده و جذابی ایجاد می‌کند و به یادگیرندگان اجازه می‌دهد تا مهارت‌های زبانی را در سناریوهای شبیه‌سازی شده واقعی تمرین کنند.
• ارزیابی مجهز به هوش مصنوعی: هوش مصنوعی نقش بیشتری در ارزیابی ایفا خواهد کرد و راه‌های دقیق‌تر و کارآمدتری برای ارزیابی پیشرفت یادگیرنده و شناسایی زمینه‌های قابل بهبود ارائه می‌دهد.
• هوش مصنوعی عاطفی: توسعه هوش مصنوعی عاطفی، سیستم‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا احساسات یادگیرندگان را تشخیص داده و به آنها پاسخ دهند و محیط‌های یادگیری همدلانه‌تر و حمایتی‌تر ایجاد کنند.

چنین پیشرفت‌هایی این پتانسیل را دارند که تجربه یادگیری را شخصی سازی شده تر کنند و کیفیت آن را بهبود بخشند و کسب زبان را برای یادگیرندگان در سراسر جهان قابل دسترس‌تر و مؤثرتر کنند. با این حال، باید به یاد داشته باشیم که این موارد تحولات بالقوه هستند و تحقیقات دقیق، اجرا و ملاحظات اخلاقی برای اطمینان از مفید و عادلانه بودن آنها برای همه یادگیرندگان ضروری است.

نتیجه‌گیری

ادغام هوش مصنوعی در آموزش زبان انگلیسی، این حرفه را متحول می‌کند و تجربیات یادگیری شخصی، کارآمد و جذابی را برای دانش‌آموزان و معلمان به طور یکسان ارائه می‌دهد. هوش مصنوعی نحوه آموزش چهار مهارت زبانی و سه زیرمهارت را از طریق مطالب خواندنی تطبیقی و چک کننده های پیشرفته دستور زبان گرفته تا تمرین گفتاری غوطه‌ورکننده و بازخورد بی‌درنگ،  کاملاً تغییر خواهد داد. با ادامه تکامل هوش مصنوعی، تأثیر آن بر آموزش زبان انگلیسی نیز افزایش می‌یابد و راه را برای راه‌حل‌های نوآورانه‌تر و مؤثرتر یادگیری زبان هموار می‌کند.

با این حال، پرداختن به چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی مرتبط، تضمین استفاده مسئولانه و اخلاقی از هوش مصنوعی در آموزش ضروری است. همچنین نقش در حال تکامل معلم از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا تعامل انسانی، تخصص آموزشی و حمایت عاطفی همچنان اجزای ضروری یادگیری مؤثر زبان هستند. با پذیرش متفکرانه و استراتژیک هوش مصنوعی و با توانمندسازی معلمان با آموزش های منتورینگ و مهارت های موردنیاز کار با هوش مصنوعی مانند تکنیک های پرامپت نویسی، آینده آموزش زبان انگلیسی و سایر زبان ها روشن است و نوید یک تجربه یادگیری شخصی‌تر، کارآمدتر و جذاب‌تر را برای همه می‌دهد.