Integrating AI: Challenges and Opportunities in Teaching English Writing Skills
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) technology has the potential to provide personalized instruction for students and elevate administrative tasks for teachers. AI-driven tools can improve accessibility for students learning English as a second language (L2) or foreign language helping educators consider their use in teaching. This research study explores AI-enabled technology usage, challenges, and opportunities in the Arab World. Study data is gathered from semi-structured, in-depth, face-to-face, qualitative interviews with English language instructors at the University of Ha’il, KSA and Ajman University, UAE. Theoretically supported by sociocultural theory, results provided strong insights into AI technology in teaching. Results revealed that key challenges included plagiarism and the impact on students’ skills development, highlighting concerns about academic integrity and overreliance on AI tools like ChatGPT. Despite AI's potential to improve learning experiences by offering personalized support, participants emphasize the need for balanced integration and ethical use. Effective implementation needs comprehensive training for educators and maintaining a balance between AI tools and traditional teaching approaches to preserve critical thinking and creativity while using AI’s advantages. Thus, considering the findings, this study concludes that AI should supplement traditional teaching methods, ensuring that it enhances rather than replaces the crucial human aspects of education. Finally, study recommendations and implications are discussed accordingly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».