AI-Augmented Probabilistic Model for EFL Error Analysis: Applying Al Sadr’s Inductive Theory to Second Language Learning
DOI:
https://doi.org/10.63797/bjh.v44i4.4580الكلمات المفتاحية:
AI-assisted feedback, probabilistic model, Bayesian model, Al-Sadr’s inductive logic, Error prediction, adaptive writingالملخص
This study suggests an AI-enhanced probabilistic model for predicting grammatical error frequency in English as a Foreign Language (EFL) academic writing, inspired by the inductive reasoning of Sayyid Muhammad Baqir al-Sadr. Based on Bayesian inference, the model classifies errors into high-, medium-, and low-probability categories using learners' prior data.
التنزيلات
منشور
2025-11-03
كيفية الاقتباس
Hussien Jawad Abdulridha. (2025). AI-Augmented Probabilistic Model for EFL Error Analysis: Applying Al Sadr’s Inductive Theory to Second Language Learning . مجلة الباحث, 44(4). https://doi.org/10.63797/bjh.v44i4.4580
إصدار
القسم
بحوث اصيلة
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 مجلة الباحث
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
يُسمح للقراء بمشاركة وتوزيع وتعديل هذا العمل، بشرط الإشارة إلى المؤلف(ين) الأصلي(ين) والمصدر بشكل مناسب. يجب توضيح أي تعديلات تُجرى على المحتوى. قد تخضع الاستخدامات التجارية وأذونات إضافية لسياسات المجلة.
