إطار آلي لتعليم القرآن للصم باستخدام تصنيف وضعيات الجسم ودمج لغة الإشارة العربية

فتح نص مقدس لأصوات صامتة

بالنسبة للعديد من المسلمين الصم وضعاف السمع، قد يكون تعلم تلاوة القرآن صعبًا للغاية لأن التعليم التقليدي يعتمد على الاستماع والتكرار. تقدم هذه الدراسة وسيلة تعليمية قائمة على التكنولوجيا «تُبصر» إيماءات لغة الإشارة العربية وتربطها بآيات من سورة قصيرة من القرآن. من خلال تحويل حركات الجسم إلى جسر بين الإشارة والنص المقدس، تهدف إلى جعل التعلم الديني أكثر شمولاً لملايين الأشخاص الذين يتواصلون أساسًا عبر لغة الإشارة.

لماذا يُستثنى المتعلمون ضعاف السمع

يعتمد المسلمون الصم غالبًا على الإيماء والإشارة في التواصل، ومع ذلك يبنى غالبية تعليم القرآن حول الصوت—المعلمون يتلون بصوت عالٍ، ويتقيد الطلاب باللحن والنطق. قد لا تعرف العائلات لغة الإشارة جيدًا، والمترجمون المؤهلون نادرون، لا سيما في المادة الدينية. ونتيجة لذلك يعاني كثير من المؤمنين الصم للوصول إلى نفس مستوى التعليم الروحي الذي يتمتع به أقرانهم السامعون. تقدّم التطورات الحديثة في رؤية الحاسوب والذكاء الاصطناعي، القادرة على التعرف على حركات اليد والجسم من صور الكاميرا، وسيلة لتغيير ذلك من خلال تحويل لغة الإشارة إلى شيء يمكن للحاسوب فهمه والاستجابة له في الوقت الحقيقي.

تحويل الإيماءات إلى وحدات قابلة للتعليم

ركز الباحثون على سورة الإخلاص، وهي سورة قصيرة ولكنها غنية لاهوتيًا ويحفظها الكثير من المسلمين مبكرًا. عملوا مع مؤسسات تخدم المستخدمين الصم في مصر وسجلوا 2054 صورة لإيماءات لغة الإشارة العربية التي تتوافق مع كلمات قرآنية منفردة من هذه السورة. ولتجنب الالتباس حول المعنى والنطق، وُسِّمَت كل إيماءة باستخدام النص العربي ونظام تحويل موحد مستخدم على نطاق واسع في الدراسات الإسلامية الأكاديمية. هذا الوسم الدقيق يضمن ربط كل إشارة بالمصطلح القرآني الصحيح، مع بقاء النظام مرنًا بما يكفي للتوسع إلى سور أخرى في المستقبل.

كيف يتعلم الحاسوب رؤية وضعيات العبادة

في جوهر النظام أنبوب بصري يكتشف أولًا وضعية جسد المؤشر ثم يصنف أي كلمة قرآنية تُشار بها. تُعاد جميع الصور إلى حجم موحّد وتُنقَّى لتنسيق قياسي. تحدد حزمة برمجية تُدعى MediaPipe 33 نقطة رئيسية على الجسم—مثل الأكتاف والمرفقين والمعصمين—وتتبع مواضعها. تشكل هذه الإحداثيات وصفًا مضغوطًا لكل وضعية، يُدخَل بعد ذلك في ثلاثة أنواع من نماذج التعلم الآلي: شبكة عصبية متعددة الطبقات مخصصة (MLP)، وآلة الناقل الداعم (SVM)، وغابة عشوائية مكوّنة من العديد من أشجار القرار الصغيرة. بالتوازي مع ذلك، يقوم نموذج تعلم عميق أقوى، ResNet50، بتحليل الصورة الكاملة لتعلّم أنماط بصرية مفصّلة مرتبطة بكل كلمة.

دقة مبهرة في التعرف على إشارات قرآنية

لاختبار النظام قسم المؤلفون مجموعة البيانات إلى مجموعات تدريب وتحقق واختبار وقَيَّموا مدى دقة كل نموذج في التعرف على الإيماءات. قدمت جميع المناهج أداءً قويًا، حيث تعرفت النماذج المعتمدة على الوضعيات بشكل صحيح على معظم الإشارات عبر 14–16 فئة كلمة قرآنية. على سبيل المثال، حققت نموذج الغابة العشوائية نتائج قريبة من الكمال لعديد من الكلمات، مع وجود بعض الالتباسات فقط بين الإيماءات المتشابهة بصريًا. وصل النموذج المدمج القائم على ResNet50، الذي ينظر مباشرة إلى الصور بينما يستفيد أيضًا من معلومات الوضعية، إلى أداء شبه مثالي على بيانات الاختبار: صُنفت كل إيماءة بشكل صحيح، ووصلت مقاييس الدقةوالإيجابية المستدعاة ومؤشر التمييز المعروف ROC–AUC إلى قيمها القصوى. تشير هذه النتائج إلى أن مجموعات صور صغيرة نسبيًا، إذا أُعدَّت بعناية، يمكن أن تدعم تعرّفًا عالي الدقة على لغة الإشارة الدينية.

الوعد والحدود والطريق القادم

رغم أن أرقام الأداء مثيرة للإعجاب، يؤكد المؤلفون أنها تنطبق فقط على ظروف الدراسة المُسيطر عليها: سورة واحدة، عدد محدود من المؤشرين، وصور ثابتة بدلاً من إشارة مستمرة متحركة. الاستخدام في العالم الحقيقي سيتطلب مجموعات بيانات أكبر وأكثر تنوعًا، وتغطية أفضل لحركات الجزء السفلي من الجسم، واختبارات دقيقة مع مؤشرين من مناطق مختلفة. ومع ذلك، تُظهر الدراسة أن أدوات الرؤية والتعلّم الحديثة يمكنها التعرف بثقة على الإشارات القرآنية وتقديم تغذية راجعة فورية، على سبيل المثال بعرض علامة صح أو رسوم تصحيحية عندما يؤدي المتعلم إيماءة. بعبارات يومية، يعني هذا أن طالبًا أصمًّا قد يتدرّب على آيات القرآن بالإشارة أمام كاميرا بسيطة ويتلقى إرشادًا دون الحاجة إلى مترجم مباشر—خطوة مهمة نحو جعل المعرفة المقدسة في متناول الجميع.

الاستشهاد: AbdElghfar, H., Youness, H.A., Wahba, M. et al. An automated framework for qur’anic education of the hearing-impaired using body pose classification and Arabic sign language integration. Sci Rep 16, 5939 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36578-z

الكلمات المفتاحية: تعليم القرآن, لغة الإشارة العربية, المتعلمون ضعاف السمع, التعرف على الوضعيات, تكنولوجيا مساعدة