Abstract
يُعدّ النُطق لدى الأطفال من العناصر الأساسية للتواصل اللغوي والاجتماعي، وعند وجود صعوبات نطقية (مثل تحريف الفونيمات، حذف أو تبديل الأصوات) فإن التداخل المبكر يُسهم في الوقاية من آثار تربوية واجتماعية طويلة الأمد. تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف كيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) — بما في ذلك التعرف على الكلام (ASR)، معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعلّم العميق — أن تُستخدم في تصميم نظام تفاعلي لتدريب الأطفال على النطق وتحسينه. تشمل الدراسة: (1) تجميع بيانات صوتية لأطفال في مراحل عمرية متعددة ونطق كلمات وجمل مُعدة، (2) تطوير نموذج ذكاء اصطناعي قادر على تحليل النطق واكتشاف الأخطاء بدقة كافية، (3) تقديم تغذية راجعة تفاعلية مناسبة للطفل والمعلم أو الأهل، (4) تطبيق تجريبي يقارن بين مجموعة تجريبية تستخدم النظام و مجموعة ضابطة تعتمد على التدريب التقليدي، و (5) تحليل النتائج تقنيًا وتربويًا. من المتوقع أن يُظهر النظام تحسّناً في دقة النطق، زيادة التزام الطفل بالتدريب، وتحسين قدرات المعالج أو المعلمة على تتبّع التقدم، مع الإشارة إلى تحديات مثل تنوّع لهجات الأطفال، جودة التسجيلات الصوتية، وأخلاقيات حماية البيانات. الخلاصة: إن دمج الذكاء الاصطناعي في تدريب النطق لدى الأطفال يُعدّ مسارًا واعدًا لتوسيع خيارات العلاج، لكنّه يتطلّب تصميمًا مدروسًا، تجارب سريرية، وضبطًا لملائمته لسياقات لغوية وثقافية متنوعة.