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DNA是阿拉伯语术语吗？
4。结论最后，可以得出以下结论：•“气质”一词的真正含义是（基因型），它主要由两条“ Al-Merratine”的盘绕链组成，通常是Ibn Sina在800年前所设想的。•DNA一词的含义的起源首先出现在阿拉伯语的文化和科学遗产中，在阿拉伯语中被称为“ Al-Merrataine”，意思是“长，精细，盘绕的链”和其他同义词。•在这篇评论的上下文中，我们将单词（al-Merratine）用作双重链，它完全与DNA的概念相匹配，DNA的概念通常不作为单个链而而是将其作为一对紧密地保持在一起。（附录1，图1）
英语和阿拉伯语的礼貌策略
作者：Alice Bladh Fleihan主管：Temitayo Olatoye审查员：Magnus Levin术语：2024 Autumn 2024主题：英语语言学级别：BA课程代码：2en10e
将人工智能融入高等教育的阿拉伯语教学计划
摘要。人工智能 (AI) 融入语言教育在提高教学效果和学生参与度方面显示出巨大的潜力。本研究旨在探索将人工智能融入廖内伊斯兰大学阿拉伯语教学计划的策略。主要目标是确定可用于增强阿拉伯语学生学习体验和成果的有效方法和工具。该研究采用定性方法，使用案例研究方法从教育工作者和学生那里收集深入见解。数据收集方法包括访谈、调查和对现有教学材料和人工智能工具的分析。研究工具包括结构化访谈指南、调查问卷和人工智能工具评估标准。研究结果表明，人工智能的整合可以显著增强个性化学习，提供实时反馈，并支持互动和引人入胜的学习体验。然而，研究还发现，教育工作者需要进行技术培训，现有课程需要适应人工智能工具，这些挑战也不容忽视。研究得出的结论是，虽然人工智能融入廖内伊斯兰大学的阿拉伯语教学具有巨大潜力，但需要战略规划、持续支持和利益相关方之间的合作，以应对挑战并实现利益最大化。这些见解可以作为其他寻求将人工智能纳入其语言教学计划的机构的指导。
利用人工智能实现个性化阿拉伯语
摘要：本研究探讨了人工智能（AI）在设计个性化阿拉伯语学习计划以满足个人需求方面的应用。在全球化不断发展的背景下，对强大的阿拉伯语能力的需求日益增加，这促使人们需要更具适应性和更有效的学习方法。在本研究中，采用基于人工智能的学习方法来提供个性化的学习体验，同时考虑个人的学习风格、熟练程度和偏好。通过调查、访谈和现场测试，该研究分析了人工智能技术在增强阿拉伯语教育的积极性、参与度和学习成果方面的有效性和潜力。研究结果表明，人工智能驱动的个性化学习方法可以提高参与者的满意度和学习成绩，同时促进阿拉伯语教育的包容性和可及性。本研究还讨论了对教育以及开发更具适应性和个性化的课程的影响。
阿拉伯语语言环境中的人工智能
摘要 – 当今时代人工智能应用的广泛使用为阿拉伯语这一广泛的语言领域以及将这些应用用于学习、生成和校对阿拉伯语的可能性创造了独特的机遇和挑战。主要研究问题是人工智能应用在阿拉伯语环境中的有效性和挑战。本研究测试了尽管存在挑战，但人工智能工具是否比传统方法更能增强阿拉伯语。使用谷歌学术的重点策略对研究进行了全面的文献综述，使用了“人工智能”和“阿拉伯语”等特定关键词，并选择了与人工智能在阿拉伯语教育、翻译和处理中的作用相关的研究。本研究揭示了人工智能应用与阿拉伯语之间的关系，包括对该领域已发表的研究的回顾，以确定使用这些应用的现实情况及其在服务阿拉伯语方面的有效性程度。
世界语言和文学 - 阿拉伯语（WLAR）
WLAR 320用于专业目的的阿拉伯语（3个学分）本课程是为完成至少两年的现代标准阿拉伯语（MSA）的学生而设计的。该课程强调正式阿拉伯语用于专业目的的功能，重点是书面和口头生产。学生将接受实践技能的培训，包括编写电子邮件，正式信件，问卷调查和社交媒体帖子。除了通过口头演讲，访谈和与母语扬声器的协作项目提高阿拉伯语技巧外，学生还将通过频繁的书面作业来建立他们的阿拉伯写作技巧，这些书面作业强调工作场所的词汇和连接器（文章，短语或iDoms），以帮助学生理解和产生流畅的，互感，互动。量身定制的活动将加强基本的语法概念和结构，并帮助学生在学术和专业背景下（无论是亲自或在线）使用阿拉伯语建立信心。
人工智能能理解阿拉伯语吗？ - 哈佛肯尼迪学院
人工智能 (AI) 不断融入各个领域和行业。多年来，社交媒体公司利用人工智能技术来审核用户的内容、个性化推荐并优化整体用户体验。虽然机器学习模型在识别和处理有害和暴力内容方面已被证明是有效的，但越来越多的人担心这些模型在应用于非英语内容时会做出偏见和歧视性决定。在本文中，我重点介绍了 Meta 的 Facebook 在管理阿拉伯语内容方面采用的人工智能内容审核。我认为阿拉伯语内容受到“不一致审核”的影响，这意味着某些内容将被过度审核，而其他内容尽管违反了平台的标准，但仍将保持不变。这些不一致限制了用户在该地区参与有意义的政治辩论的能力。简而言之，讲阿拉伯语的用户现在不确定他们的内容是否会被算法删除或保留。这种不明确和不一致的审核导致阿拉伯互联网用户对人工智能工具和应用程序产生社会不信任。
Mona Baker 翻译阿拉伯语 HAND 习语的策略
摘要 — 各种文本翻译中的目标语言非对等问题可以用多种方式处理。在此背景下，翻译研究广泛讨论了 Mona Baker 建议的在单词级别处理非对等的方法。然而，之前没有研究同时使用她的描述和评估翻译信息材料的功能适当性。基于 Mona Baker 推荐的在单词级别实现目标语言对等的策略，本研究比较了信息文本类型中使用的单词级翻译方法。选择了阿拉伯语 HAND 习语进行研究。主要问题是 Baker 的方法是否能够充分解释和评估译者为实现功能目标语言对等而使用的单词级策略？本研究旨在实现以下目标：确定 Mona Baker 如何看待翻译，确定 Baker 提出的主要策略，并确定“翻译的普遍性”是什么。索引术语 — Hand 习语、Mona Baker、策略、翻译困难、对等、省略
aratrust：对阿拉伯语中LLM的可信赖性的评估
迅速的进步和广泛接受人工智能（AI）系统突出了一个紧迫的要求，以理解与AI相关的能力和潜在风险。鉴于AI研究中Arabic的语言复杂性，文化丰富性和代表性不足的状态，因此需要重点关注大型语言模型（LLMS）的效果和安全性。尽管他们的发展进展有所进展，但缺乏全面的信任评估基准，这在准确评估和证明阿拉伯语提示时提出了LLM的安全性。在本文中，我们介绍了Aratrust 1，这是阿拉伯语LLM的第一个全面的可信赖台。Aratrust包括522个人工编写的多项选择问题，这些问题解决了与真理，道德，隐私，非法活动，人类健康，身体健康，身体健康，不公平和冒犯性语言有关的各种维度。我们评估了针对我们的基准测试的一组LLM，以评估其可信度。gpt-4是最值得信赖的LLM，而开源模型（特别是ACEGPT 7B和JAIS 13B）努力在我们的基准测试中取得60％的分数。