فايزة حسن حسن المتولي، <br/><br/>
الصُّعوباتُ الصَّوتيَّة لدَى مُتعلِّمي العربيَّة من النَّاطقين بغيرها  :  دراسة قائمة على التحليل الحاسوبيّ باستخدام برنامج  Praat /  
 Phonetic difficulties among non-Arabic learners  Computational analysis based study using Praat software 
اعداد فايزة حسن حسن المتولي؛ تحت إشراف  أ.د. يوسف عبدالفتاح فرج، أد. صفوت علي صالح. 
 - 205 صفحة :   إيضاحيات ؛   30 cm. +   CD. 
<br/><br/>أطروحة (ماجستير)-جامعة القاهرة، 2024.   
<br/><br/>ببليوجرافيا: صفحات 194-202. 
<br/><br/> وتأتي أهميتها في الاستفادة من علم الأصوات وتطبيقه في مجال تعليم اللغة الأجنبية، للوقوف على مدى الاختلاف النطقي وأشكال التبدلات الصوتية لدى متعلمي العربية من غير أهلها عند النطق بالأصوات اللُّغويَّة العربيَّة، مقارنةً بالنطق المعياريّ لها، بالتحديد المحوسب الدقيق لنطق متعلمي العربية الناطقين بغيرها للمجموعات الصوتية العربية التي تتميز بالصعوبة على كثيرٍ منهم، وتتمثل في صعوبات نطق الأصوات الحلقية واللهوية والغارية، والأصوات المشتركة بين الأسنان واللثة والشفتين وما يقاربها، ثم إتباع ذلك بتصوُّر مقترح لبرنامج تعليمي تدريبي للتغلب على الصعوبات الصوتية لدى متعلمي العربية الناطقين بغيرها؛ ويهدف ذلك كله إلى مساعدة المعلمين في الوصول بمتعلم العربية من غير أهلها إلى النطق الصحيح لأصواتها من خلال التحليل الآلي للنطق المعياري ومقارنته بنطق المتعلم، واعتمدت الباحثةُ في تناول هذه المشكلة البحثية على أحد برامج الذكاء الاصطناعي الحديثة المتخصصة في التحليل الآلي للأصوات، وهو برنامج Praat.  <br/>وقد خرج هذا البحث بجملة من النتائج، أهمها وجود مشكلات في المستوى الصوتي لدى الطلاب على الرغم من تجاوز عينة البحث المستويات الأولى في تعلُّم العربية، إذ لا يمتلكون الحدَّ الفاصل بين صوت وغيره من الأصوات محل البحث. كما تميل عينة البحث إلى استبدال الصامت الذي تواجه صعوبةً في نطقه، بآخَرَ أسهلَ عليها في الإنتاج، أو أقرب لأصوات لغتها الأم، كاستبدال صوت الهاء حاءً، وصوت الغين خاءً. وأثبت البحث إمكانية تحليل الصوت اللغوي بتحويله من كونه ذاتيًّا مسموعًا إلى مرئي مُشاهَد عمليًّا بتقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة لإدراك الصوت اللغوي وتحليله، لا بالوسيلة التقليدية بالإدراك السمعي الذاتي أو آلات التحليل الصوتي القديمة فحسب.<br/>  This study addresses the issue of phonological difficulties among Arabic learners who are non-native speakers.<br/>A study based on computer analysis using the Praat program. Its importance comes from benefiting from phonology and its application in the field of foreign language teaching to determine the extent of pronunciation differences and the forms of phonetic changes among non-native Arabic learners, When pronouncing Arabic linguistic sounds compared to their standard pronunciation, the computerized accurate identification of the pronunciation of non-native Arabic learners of the Arabic phonetic groups, which is characterized by difficulty for many of them, represented in the difficulties of pronouncing the guttural, lingual, and gargling sounds, and the common sounds shared between the teeth, gums, lips, and the like, and then following that up with a proposed scenario for an educational program. Training to overcome phonological difficulties among learners of Arabic as non-native speakers.<br/>All of this aims to help teachers in reaching non-native Arabic learners to the correct pronunciation of its sounds through automated analysis of standard pronunciation and comparing it with the learner’s pronunciation. In dealing with this research problem, the researcher relied on one of the modern artificial intelligence programs specialized in automated analysis of sounds, which is the Praat program.<br/>This research came out with a number of results, the most important of which is the presence of problems in the vocal level of students, despite the research sample having passed the first levels in learning Arabic, as they do not have the dividing line between a sound and other sounds in question. The research sample also tends to replace the silent one that has difficulty pronouncing it. Replacing a sound with another sound that is easier for her to produce or closer to the sounds of her mother tongue, The research demonstrated the possibility of analyzing linguistic sound by transforming it from being subjectively audible to being practically seen using modern artificial intelligence techniques to perceive and analyze linguistic sound, not only through the traditional means of subjective auditory perception or old audio analysis machines.<br/> 
<br/><br/>
<br/><br/><br/>النص بالعربية والملخص بالإنجليزية. 
<br/><br/><label>Subjects--Topical Terms: </label><br/>اللغة العربية لغير الناطقين بها
<br/><br/><label>Subjects--Index Terms: </label>منهجية الدراسة  المادة الصوتية (الكلمات المُسَجَّلة  المادة الصوتية المعيارية 
<br/><br/><label>Dewey Class. No.: </label>418.06