議論文對比續(xù)寫中ChatGPT智能反饋的合作加工策略研究

金檀 白春苗 王穎敏 曾娟

摘要

本研究以5名中國非英語專業(yè)學(xué)生為被試，采用課堂觀察、訪談和文本分析等質(zhì)性研究方法，考察了英語議論文對比續(xù)寫中智能反饋的合作加工策略及其對學(xué)習(xí)者寫作能力發(fā)展的影響。結(jié)果顯示：1)議論文對比續(xù)寫智能反饋的合作加工策略主要經(jīng)歷了“被動接受反饋”、“主動尋求反饋”及“靈活運(yùn)用反饋”三個(gè)階段；2)合作加工策略的使用增進(jìn)了學(xué)生的寫作能力，助其實(shí)現(xiàn)從“語言形式修正”到“篇章結(jié)構(gòu)完善”，再到“內(nèi)容邏輯優(yōu)化”的遞進(jìn)式發(fā)展。本研究為智能反饋工具賦能英語寫作教學(xué)提供了有益啟示。

關(guān)鍵詞：議論文寫作;對比續(xù)寫;智能反饋;合作加工策略;寫作能力

正文

1. 引言

英語議論文是評估中國英語學(xué)習(xí)者語言水平與學(xué)術(shù)寫作能力的重要手段。近年來，議論文對比續(xù)寫作為一種新興的讀后續(xù)寫形式，憑借其獨(dú)特的促學(xué)優(yōu)勢，如解決學(xué)生觀點(diǎn)論證和語言表達(dá)等寫作難題(王初明2018;陳靜等2024)，逐漸受到學(xué)界的關(guān)注。然而，在傳統(tǒng)讀后續(xù)寫教學(xué)中，學(xué)生尋求反饋時(shí)常面臨反饋需求與教師評閱負(fù)擔(dān)之間的沖突，這不僅導(dǎo)致學(xué)生難以獲得充分的反饋信息(Chen&Cui 2022)，還降低了他們的反饋參與度，從而削弱了議論文對比續(xù)寫應(yīng)有的促學(xué)效果。為解決這一問題，生成式人工智能(Gen AI)工具作為“不知疲倦、樂于助人的本族語志愿者”(文秋芳、梁茂成2024)，不僅能夠及時(shí)為學(xué)生提供更全面、細(xì)致的寫作反饋以及個(gè)性化的寫作指導(dǎo)與幫助(Su et al.2023)，還能通過多輪迭代式對話(張曉鵬、陳莉2025)，增強(qiáng)學(xué)生與反饋信息的互動，激發(fā)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)動力(蔣里2023；張曉鵬、陳莉2025)，進(jìn)而引導(dǎo)學(xué)生主動參考議論文對比續(xù)寫閱讀材料中的論證范式，通過模仿應(yīng)用實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)寫作知識遷移與技能內(nèi)化。

盡管有學(xué)者指出，學(xué)生可能因未具備較高水平的認(rèn)知能力和人工智能素養(yǎng)，導(dǎo)致他們難以準(zhǔn)確理解和有效應(yīng)用Gen AI反饋(Yan 2023)。但現(xiàn)有研究表明，合作加工反饋信息的方式能有效促進(jìn)學(xué)生間的信息共享、相互啟發(fā)與問題共解，從而推動學(xué)生進(jìn)行有效修訂，促進(jìn)其英語寫作能力的發(fā)展(Shi et al.2022)。然而，目前關(guān)于學(xué)生如何在議論文對比續(xù)寫任務(wù)中合作加工反饋，特別是針對生成式人工智能反饋的合作加工研究仍較為匱乏，亟需進(jìn)一步探討。鑒于此，本研究以議論文對比續(xù)寫智能反饋為切入點(diǎn)，考察學(xué)生合作加工智能反饋的策略使用特征，并進(jìn)一步探索這些策略如何有效推動學(xué)生寫作能力的發(fā)展。本研究期望為Gen AI工具在英語寫作教學(xué)中的應(yīng)用提供有益啟示，從而助力學(xué)生寫作水平的提升。

2. 文獻(xiàn)綜述

2.1議論文對比續(xù)寫及促學(xué)作用

“續(xù)論”認(rèn)為語言是通過“續(xù)”學(xué)會的，學(xué)習(xí)者語言能力的發(fā)展與“續(xù)”有關(guān)(王初明2016)。學(xué)習(xí)者在完成續(xù)寫任務(wù)時(shí)，通過互動，在模仿原文語言使用的基礎(chǔ)上創(chuàng)造內(nèi)容，激發(fā)產(chǎn)出與理解的協(xié)同，從而提升語言產(chǎn)出水平(王初明2017,2025)。然而，記敘文續(xù)寫由于故事結(jié)尾開放性強(qiáng)，學(xué)生可任意發(fā)揮，造成回讀次數(shù)不夠，削弱理解與產(chǎn)出的互動協(xié)同效應(yīng)(王啟、繆海燕2023)。為了解決記敘文續(xù)寫互動協(xié)同不足的問題，王初明(2018)提出了互動強(qiáng)度更高的對比續(xù)寫任務(wù)。該任務(wù)通常以一篇完整的議論文作為閱讀材料，題材包括中外對比、觀點(diǎn)對比、今昔對比等。學(xué)生在閱讀原文后，需提煉對比要點(diǎn)，并在此基礎(chǔ)上通過創(chuàng)造性模仿原文的謀篇布局與語言表達(dá)，展開觀點(diǎn)論述。

諸多研究已從多角度探究了議論文對比續(xù)寫的促學(xué)效應(yīng)。研究表明，該任務(wù)有助于增強(qiáng)語言協(xié)同效應(yīng)(熊淑慧2018)，提升學(xué)生寫作質(zhì)量(周楚儀、杜寅寅2024)。然而，有學(xué)者指出，盡管續(xù)寫任務(wù)在提升學(xué)生語言能力和寫作水平方面具有巨大潛力，可當(dāng)缺乏適當(dāng)指導(dǎo)與反饋時(shí)，其促學(xué)效果往往無法充分體現(xiàn)(Chen&Cui 2020)。因此，為促進(jìn)學(xué)生學(xué)術(shù)寫作能力的發(fā)展，有必要為其提供有效的議論文對比續(xù)寫反饋。然而，當(dāng)前研究在此方面的探討仍顯不足。

2.2智能反饋合作加工及促學(xué)作用

在當(dāng)前數(shù)字智能時(shí)代，以Chat GPT為代表的生成式人工智能正重塑寫作反饋范式。其“集眾人智慧于一身”的類師者特性與可交互性(文秋芳、梁茂成2024)，可顯著增強(qiáng)反饋的個(gè)性化和啟發(fā)性，有助于激發(fā)學(xué)生的寫作靈感與創(chuàng)意，培養(yǎng)其自主學(xué)習(xí)能力，從而提升其寫作水平(蔣里2023)。首先，與傳統(tǒng)單向反饋模式不同，學(xué)生可以通過與Gen AI的多輪迭代交互，持續(xù)調(diào)整和優(yōu)化反饋內(nèi)容，及時(shí)獲取針對性的修改建議和個(gè)性化的寫作指導(dǎo)(Saeed&Al Qunayeer 2022)。其次，Gen AI反饋可作為“寫作腳手架”，促進(jìn)學(xué)生的認(rèn)知與寫作能力發(fā)展。具體而言，與基于規(guī)則的傳統(tǒng)自動寫作評估(AWE)系統(tǒng)不同，Chat GPT依托大語言模型，能夠即時(shí)生成涵蓋語言準(zhǔn)確性、邏輯連貫性與內(nèi)容深度等方面的多維反饋(Su et al.2023)，幫助學(xué)生及時(shí)發(fā)現(xiàn)和修正寫作問題，有效提升文本質(zhì)量。

盡管Gen AI反饋在提升學(xué)生寫作能力與認(rèn)知發(fā)展中具有促學(xué)作用，但寫作修訂的本質(zhì)是“決策密集型”認(rèn)知活動(Graham 1997)。學(xué)習(xí)者可能因欠缺準(zhǔn)確解讀與有效應(yīng)用反饋信息所需的能力，導(dǎo)致其難以充分利用反饋進(jìn)行修訂(Wang et al.2020)。這一挑戰(zhàn)在議論文寫作中尤為突出，如論證結(jié)構(gòu)的調(diào)整、邏輯連貫的優(yōu)化等修訂操作，往往超越個(gè)體認(rèn)知及經(jīng)驗(yàn)范疇。Wigglesworth&Storch (2012)的協(xié)作學(xué)習(xí)理論揭示，通過小組對話解析反饋，可促進(jìn)知識共建與策略共享，突破個(gè)體認(rèn)知瓶頸。已有學(xué)者通過實(shí)證研究考察了學(xué)生合作加工智能反饋的成效。例如，Shi et al.(2022)發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)者通過協(xié)商共建對AWE反饋的理解，有效提升了其在議論文寫作中使用例據(jù)的能力。然而，關(guān)于學(xué)生如何合作加工Gen AI提供的反饋以促進(jìn)其議論文寫作，相關(guān)研究尚處起步階段，需進(jìn)一步深入探究。

綜上，當(dāng)前研究存在以下三個(gè)問題：1)多聚焦于獨(dú)立型寫作任務(wù)的反饋，對議論文對比續(xù)寫這種邊讀邊續(xù)的綜合寫作任務(wù)的反饋研究相對較少；2)多集中于對AWE反饋的合作加工，對Gen AI反饋的合作加工研究相對不足；3)議論文智能反饋合作加工機(jī)制的研究尚不充分，尤其是針對議論文對比續(xù)寫智能反饋的合作加工策略，尚未得到深入探討。本研究基于學(xué)生在合作加工對比續(xù)寫智能反饋過程中的策略使用情況，重點(diǎn)探討這些策略對學(xué)生寫作能力發(fā)展的影響。具體研究問題如下：

1)學(xué)生對議論文對比續(xù)寫智能反饋的合作加工策略使用有何特征？

2)學(xué)生對智能反饋的合作加工策略使用如何促進(jìn)其寫作能力發(fā)展？

3. 研究方法

3.1研究對象與課程模式

本研究采用案例研究方法，探討學(xué)生如何通過合作加工智能反饋，修訂和完善議論文對比續(xù)寫，從而提高論證寫作能力。研究對象為我國南方某大學(xué)49名大一非英語專業(yè)學(xué)生，男生10人，女生39人，涵蓋教育技術(shù)學(xué)、心理學(xué)、傳播學(xué)、新聞學(xué)等專業(yè)。學(xué)生自愿組成8個(gè)小組，每組5～7人。由于本研究聚焦學(xué)生合作加工智能反饋的策略使用，一個(gè)協(xié)作水平較高、課堂表現(xiàn)活躍的5人小組被選為焦點(diǎn)小組。該小組成員包括4名女生和1名男生，年齡為18～19歲，英語水平大致處于CEFR的B2等級，均無使用Gen AI工具輔助寫作的經(jīng)驗(yàn)。為保護(hù)學(xué)生隱私，本文以S加數(shù)字編號的形式指代具體學(xué)生(如S1)。在正式研究前，筆者還邀請了6名其他班級的學(xué)生參與先導(dǎo)研究，并根據(jù)其反饋調(diào)整了教學(xué)環(huán)節(jié)和小組工作紙。

本研究為期14周，每周2學(xué)時(shí)，每學(xué)時(shí)40分鐘。筆者圍繞社交媒體、情商魅力、科學(xué)研究及文學(xué)藝術(shù)四個(gè)教學(xué)單元主題設(shè)計(jì)了4次議論文對比續(xù)寫的寫作及修訂任務(wù)。課程采用線下與線上相結(jié)合的混合式寫作教學(xué)模式，包含“線下合作構(gòu)思”、“線上合作寫作”、“線下討論修改”和“線上合作修改”四個(gè)階段(Jin et al.2020;Wu et al.2023;陳靜等2024)。在“線下合作構(gòu)思”階段，學(xué)生以小組形式分工協(xié)作，共同閱讀材料、提煉核心論點(diǎn)，構(gòu)建相應(yīng)的對比論點(diǎn)，并完成寫作大綱。在“線上合作寫作”階段，學(xué)生依據(jù)線下制定的大綱，使用在線協(xié)作平臺合作完成對比續(xù)寫初稿。在“線下討論修改”階段，學(xué)生首先獨(dú)立審閱小組初稿，圍繞待改進(jìn)內(nèi)容展開討論，合作生成與Chat GPT交互的反饋提示語，并分配修訂任務(wù)。隨后，學(xué)生根據(jù)指令語分別與Chat GPT交互，獲取反饋并在工作紙內(nèi)標(biāo)注個(gè)人立場(同意、不同意或不確定)，以備后續(xù)討論。最終，小組圍繞Gen AI反饋開展合作討論，分享理解、集體評估，確定可采納的修改建議與需進(jìn)一步修訂完善之處。在“線上合作修改”階段，學(xué)生根據(jù)既定分工合作完成初稿修改，在規(guī)定時(shí)間內(nèi)提交修改后的文本。

3.2研究工具

3.2.1寫作材料

為使“續(xù)”有效發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)，“續(xù)論”強(qiáng)調(diào)選擇優(yōu)質(zhì)的語言輸入材料(王初明2021；王啟、周曉2025)。本研究選取了《自然》(Nature)雜志中的4篇論證型評述文章(分別用a、b、c、d表示)，每篇字?jǐn)?shù)在1200至2000詞之間。Nature作為全球頂尖的綜合性學(xué)術(shù)期刊，其評述文章不僅涵蓋廣泛科學(xué)領(lǐng)域，表達(dá)作者對某個(gè)科學(xué)問題或研究結(jié)果等的觀點(diǎn)和看法，能引發(fā)讀者思考與討論，而且結(jié)構(gòu)完整，論證嚴(yán)謹(jǐn)，語言規(guī)范，具有重要學(xué)術(shù)價(jià)值。本研究所選文章契合教學(xué)單元主題，具體包括：a)科學(xué)家需兼顧工作與娛樂；b)青少年多探索可預(yù)防心理危機(jī)；c) AI發(fā)展加劇環(huán)境成本；d) AI對高校教育的影響。此外，筆者利用“一針三庫智能教研平臺(https://languagedata.net)”中的“指難針”(金檀等2023)，識別并標(biāo)注了超出大學(xué)英語四級水平的詞匯及其詞義和用法，從而提高了材料的可讀性。

3.2.2議論文對比續(xù)寫任務(wù)

本研究設(shè)計(jì)了4次議論文對比續(xù)寫任務(wù)，要求學(xué)生合作完成不少于400詞的續(xù)寫。具體步驟為：學(xué)生先精讀寫作材料，提煉關(guān)鍵對比要點(diǎn)并在過渡段概述，再依要點(diǎn)順序，以對比方式展開觀點(diǎn)續(xù)寫，保證段落主題句邏輯連貫，最后在結(jié)尾總結(jié)對比分析內(nèi)容。王初明(2018)指出，學(xué)生在進(jìn)行對比續(xù)寫時(shí)，可模仿閱讀材料的篇章結(jié)構(gòu)與語言風(fēng)格，以發(fā)揮對比續(xù)寫的促學(xué)作用。故本研究鼓勵學(xué)生續(xù)寫時(shí)借鑒原文表達(dá)方式，以實(shí)現(xiàn)續(xù)寫結(jié)構(gòu)、內(nèi)容的緊密銜接，提升寫作的連貫性與邏輯性。

3.3數(shù)據(jù)收集

本研究收集了線上、線下小組合作修訂活動的數(shù)據(jù)，以分析學(xué)生如何合作加工智能反饋，實(shí)施三角驗(yàn)證。具體而言，觀察筆記用于了解學(xué)生在修訂任務(wù)中的參與情況及策略使用背景，課堂錄音用于揭示學(xué)生在智能反饋合作加工情境中策略的實(shí)際運(yùn)用，文稿數(shù)據(jù)(包括工作紙、初稿及修改稿)用于識別反饋在寫作修改中的應(yīng)用情況，Chat GPT交互記錄則用于分析學(xué)生的反饋關(guān)注點(diǎn)及其與Gen AI的互動模式。第4次修訂任務(wù)完成后，筆者對焦點(diǎn)小組各成員進(jìn)行了約40分鐘的半結(jié)構(gòu)化訪談，共獲約195分鐘的訪談數(shù)據(jù)，主要涉及學(xué)生如何合作加工反饋、學(xué)生對Chat GPT反饋的接受與理解、反饋策略對學(xué)生寫作能力的影響等。

3.4數(shù)據(jù)分析

為探究學(xué)生合作加工智能反饋的策略使用，筆者主要分析了焦點(diǎn)小組的課堂討論錄音、工作紙、Chat GPT交互記錄及4次對比續(xù)寫任務(wù)的初稿與修改稿，訪談數(shù)據(jù)用于三角驗(yàn)證和補(bǔ)充。其中，課堂討論與半結(jié)構(gòu)化訪談錄音先進(jìn)行逐字轉(zhuǎn)錄，再進(jìn)行編碼。本研究采用開放式編碼與主題編碼相結(jié)合的兩步法：首先逐句研讀轉(zhuǎn)錄文本及相關(guān)文檔，歸納學(xué)生在合作加工智能反饋過程中所涉策略使用的表述與行為，并據(jù)其共性歸類，提煉主題標(biāo)簽，最終歸入相應(yīng)策略類別(見表1)。編碼由雙人交叉完成，不一致的地方經(jīng)討論修訂，確保最終編碼的一致性。此外，為探討智能反饋合作加工中的策略使用對學(xué)生寫作能力發(fā)展的影響，筆者進(jìn)一步分析了訪談數(shù)據(jù)，旨在了解學(xué)生自述的策略使用情況，并收集他們對這些策略在提升寫作能力方面的主觀感受、認(rèn)知和反饋。通過分析學(xué)生在修改過程中的關(guān)注點(diǎn)(如語法修正、例證增補(bǔ)等)及所采用的策略，進(jìn)行三角驗(yàn)證，以確認(rèn)學(xué)生寫作能力的實(shí)際發(fā)展。

4. 研究結(jié)果

4.1智能反饋的合作加工策略使用情況

在合作加工智能反饋的過程中，學(xué)生的策略使用經(jīng)歷了從“被動接受反饋”到“主動尋求反饋”，再到“靈活運(yùn)用反饋”的三個(gè)發(fā)展階段。各個(gè)階段，學(xué)生在元認(rèn)知策略、認(rèn)知策略、社會行為策略和動機(jī)調(diào)節(jié)策略4個(gè)維度上均表現(xiàn)出不同特點(diǎn)。

4.1.1被動接受反饋

在被動接受反饋階段，學(xué)生主要致力于完成修訂任務(wù)，表現(xiàn)為對反饋的被動接受與直接應(yīng)用。常用的元認(rèn)知策略為“明確修訂任務(wù)規(guī)劃與分工”。例如，S2在討論時(shí)提到：“那我們就每個(gè)人負(fù)責(zé)原本的地方”。此策略有助于修訂工作的有序進(jìn)行。在編寫指令語時(shí)，學(xué)生通常會“參考續(xù)寫評估標(biāo)準(zhǔn)來檢查修訂質(zhì)量”，但其指令語較為寬泛，缺乏具體的反饋細(xì)節(jié)。例如，“如果你是一位研究生導(dǎo)師，請對學(xué)生的議論文寫作提供幫助并給予反饋?！贝送?，雖然學(xué)生采用了“協(xié)商修訂方案”策略，但學(xué)生在此階段通常全盤接受反饋，缺乏主動思考，導(dǎo)致修訂行為較為機(jī)械，修正主要集中于語法等表層錯誤。在動機(jī)方面，學(xué)生多受外部激勵(如完成任務(wù))的驅(qū)動，內(nèi)在動機(jī)尚未充分激發(fā)，因此使用Chat GPT進(jìn)行文本修訂的積極性較低。

4.1.2主動尋求反饋

在主動尋求反饋階段，學(xué)生開始主動提出具體反饋需求以提升文本質(zhì)量。在元認(rèn)知策略的運(yùn)用中，學(xué)生通過“評估反饋的相關(guān)性”，更主動地規(guī)劃和整合反饋信息。在認(rèn)知策略方面，學(xué)生不再局限于表層形式的修訂，轉(zhuǎn)向優(yōu)化文本結(jié)構(gòu)，如“調(diào)整主題句或論點(diǎn)位置”和“增補(bǔ)或刪改銜接詞”。當(dāng)Chat GPT反饋未達(dá)到預(yù)期時(shí)，他們會采取“修改、更新原指令，或增加新指令進(jìn)行追問”的策略，通過多輪交互逐步獲得更精準(zhǔn)的反饋。例如，S2提到“因?yàn)橐淮嗡赡艹霾粊頋M意的結(jié)果，多喂幾次可以沙里淘金?！盨5也表示，調(diào)整指令的過程就像是“圍欄捕羊……慢慢地加修飾語，然后再圈住那個(gè)我想要的答案?！迸c此同時(shí)，學(xué)生的合作與互動變得更加積極，他們通過“詢問/請教”，相互學(xué)習(xí)優(yōu)化指令語的技巧。同時(shí)學(xué)生也在修訂任務(wù)中展現(xiàn)出更強(qiáng)的情緒和動機(jī)調(diào)節(jié)能力。例如，課堂觀察顯示，當(dāng)修訂進(jìn)度未達(dá)預(yù)期時(shí)，S1提出“我們再努力努力”的建議，表現(xiàn)出積極的情緒調(diào)節(jié)能力。

4.1.3靈活運(yùn)用反饋

在邁入“靈活運(yùn)用反饋”階段后，學(xué)生不僅注重提升論證邏輯的嚴(yán)密性，還展現(xiàn)出較強(qiáng)的批判性思維能力。首先，學(xué)生通過“設(shè)定修訂目標(biāo)”(如要求Chat GPT按照四級作文標(biāo)準(zhǔn)提供反饋)，明確了寫作方向和反饋需求。其次，學(xué)生主動尋求更具針對性的反饋，以增強(qiáng)論證力度。例如，他們采用“賦予Gen AI與寫作話題相關(guān)角色”的策略,將其設(shè)定為“精通大學(xué)英語且對人工智能有深刻了解的英語教師”。此外，學(xué)生還首次以讀者的身份批判性地審視反饋信息。如S4表示：“作為寫作者，我也要扮演讀者的角色。如果修改后的內(nèi)容沒有實(shí)際意義，我會選擇堅(jiān)持原有的寫法?！贝穗A段，學(xué)生在“在線小組群分享反饋”的社會行為策略上表現(xiàn)得尤為突出。如S4認(rèn)為“大家會把整篇文章修改得更好。因?yàn)槲乙粋€(gè)人的想法只局限在這個(gè)部分，大家可能想到的點(diǎn)都不一樣?！迸c此同時(shí)，學(xué)生展現(xiàn)出更強(qiáng)的自主學(xué)習(xí)意愿，內(nèi)在動機(jī)也達(dá)到了較高水平，如通過主動尋找四級范文、提示語范例等資源來優(yōu)化寫作。

4.2策略使用對寫作能力發(fā)展的促進(jìn)作用

通過使用智能反饋合作加工策略，學(xué)生的寫作能力得到了有效提升。具體而言，與智能反饋合作加工策略使用的三個(gè)階段(“被動接受反饋”、“主動尋求反饋”和“靈活運(yùn)用反饋”)相應(yīng)，學(xué)生寫作的關(guān)注點(diǎn)由“語言形式修正”轉(zhuǎn)向“篇章結(jié)構(gòu)完善”，最終實(shí)現(xiàn)“內(nèi)容邏輯優(yōu)化”。

4.2.1語言形式修正

在“語言形式修正”階段，由于學(xué)生缺乏使用Chat GPT獲取寫作反饋和進(jìn)行議論文對比續(xù)寫的經(jīng)驗(yàn)(如S4提到：“我之前只寫過高中語文作文的議論文，不知道英語作文是不是也是用類似的邏輯?！?，他們對智能反饋的利用較為有限，主要聚焦于語言層面的修改。盡管意識到在結(jié)構(gòu)與內(nèi)容邏輯方面的不足，他們?nèi)詢H基于已有反饋進(jìn)行修訂，未進(jìn)一步與Chat GPT互動以獲取更深層次的指導(dǎo)。對于首次使用Chat GPT獲取反饋信息的感受，學(xué)生普遍對其在寫作反饋中的便捷性和高效性表示了肯定。如S2在訪談時(shí)說道：“一看蹦那么長的句子，我說這太省事了，省太多時(shí)間了?！?/p>

4.2.2篇章結(jié)構(gòu)完善

在“篇章結(jié)構(gòu)完善”階段，學(xué)生修訂的焦點(diǎn)從語言表層轉(zhuǎn)向論證結(jié)構(gòu)，以提升整體寫作質(zhì)量。例如，S5在討論時(shí)提出：“是不是第三段這個(gè)論點(diǎn)3的觀點(diǎn)，可以往前擺一擺?”這一建議體現(xiàn)了學(xué)生對續(xù)寫結(jié)構(gòu)的深入思考。在獲取智能反饋時(shí)，學(xué)生在指令語中也明確提出了結(jié)構(gòu)層面的反饋需求，如其將指令語編寫為“請你以表格形式列出文章需要更改的要點(diǎn)，使文章更具說服力且結(jié)構(gòu)更清晰。”此外，學(xué)生通過分析原文結(jié)構(gòu)和Chat GPT反饋，逐漸自行總結(jié)出了對比續(xù)寫各部分的結(jié)構(gòu)框架。例如，S5在訪談中提到其對結(jié)論部分的寫作策略為：“我寫結(jié)尾會先復(fù)述前面內(nèi)容，然后給出建議，最后進(jìn)行展望?！?/p>

4.2.3內(nèi)容邏輯優(yōu)化

在“內(nèi)容邏輯優(yōu)化”階段，學(xué)生主要關(guān)注論證邏輯的嚴(yán)謹(jǐn)性和表述的精準(zhǔn)性。例如，在“AI增長加劇環(huán)境成本”主題的修訂討論中，學(xué)生重點(diǎn)關(guān)注分論點(diǎn)與主論點(diǎn)之間的邏輯關(guān)聯(lián)，以構(gòu)建緊密的論證邏輯。如S5所述，“因?yàn)锳I對能源損耗來說，比起去減少使用AI的頻率，更多關(guān)注新能源是更重要的事。”此外，學(xué)生開始注重語言表達(dá)的精準(zhǔn)度，意識到精煉的語言既能提升文章可讀性，也能增強(qiáng)論點(diǎn)的說服力。如S3所言，“感覺AI反饋會使表達(dá)不那么贅余，會更清楚一點(diǎn)，邏輯性更強(qiáng)?！敝档米⒁獾氖牵穗A段學(xué)生開始內(nèi)化和模仿Chat GPT提供的反饋，反思并將其應(yīng)用于自身寫作，如S4所言“我開始能夠感受到怎么樣寫是好的，所以我就會下意識的去想一下上次它是怎么給我改的，然后就會模仿它的邏輯?！?/p>

5. 討論

5.1智能反饋的合作加工策略使用特征

本研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)生在議論文對比續(xù)寫智能反饋的合作加工過程中，其策略使用呈現(xiàn)出動態(tài)發(fā)展的特點(diǎn)，依次經(jīng)歷了“被動接受”、“主動尋求”和“靈活運(yùn)用”三個(gè)階段。這與前人研究發(fā)現(xiàn)一致，即學(xué)生在協(xié)作加工AWE反饋時(shí)，其對反饋的態(tài)度從“信任”轉(zhuǎn)變?yōu)椤百|(zhì)疑”，最終發(fā)展為“批判性反思”(Ranalli 2021;Shi et al.2022)。在本研究中，人機(jī)協(xié)同下的智能反饋發(fā)揮了腳手架式的促學(xué)功能，強(qiáng)化了對比續(xù)寫的互動協(xié)同效應(yīng)，提升了學(xué)生的學(xué)習(xí)參與度，并促進(jìn)了合作知識構(gòu)建(見圖1)。在此基礎(chǔ)上，學(xué)生的智能反饋合作加工策略實(shí)現(xiàn)了漸進(jìn)式發(fā)展。

首先，Chat GPT的即時(shí)反饋能引導(dǎo)學(xué)生深入分析反饋內(nèi)容，反思優(yōu)化修訂方案(Suraworachet et al.2023)。在反饋過程中，Chat GPT不僅充當(dāng)了寫作教師的“反饋者”角色，還作為類似寫作伙伴的“協(xié)商者”與學(xué)生互動，解決了學(xué)生在獲取反饋信息方面的不足；學(xué)生則由傳統(tǒng)教育模式中的被動接受者，轉(zhuǎn)變?yōu)榉e極的“參與者”和“回應(yīng)者”(Saeed&Al Qunayeer 2022)，更加主動、深入地參與到反饋過程中，實(shí)現(xiàn)“自主的、探究式的學(xué)習(xí)”(蔣里2023)。此外，智能反饋發(fā)揮了腳手架作用，突破了學(xué)生現(xiàn)有寫作水平和認(rèn)知界限，從語言形式、邏輯結(jié)構(gòu)和內(nèi)容深度等多個(gè)層面提供反饋，幫助學(xué)生及時(shí)識別并修正寫作中的表達(dá)問題與論證不足(Su et al.2023)，引導(dǎo)其調(diào)整智能反饋的合作加工策略。

其次，隨著在智能反饋引導(dǎo)下逐步內(nèi)化議論文對比續(xù)寫技能，學(xué)生的反饋需求逐漸增加，并開始主動反思與優(yōu)化其合作加工策略。如學(xué)生在訪談中提到，雖然此前缺乏英語議論文寫作經(jīng)驗(yàn)，但基于智能反饋的修訂建議，通過模仿閱讀材料的論證邏輯，逐步掌握了論證寫作的結(jié)構(gòu)框架。這進(jìn)一步驗(yàn)證了前人研究的結(jié)論：與原文的互動協(xié)同能夠充分發(fā)揮對比續(xù)寫的促學(xué)優(yōu)勢，從而提升學(xué)生的學(xué)術(shù)寫作水平(王初明2018；周楚儀、杜寅寅2024)。

除此之外，學(xué)生的合作知識共建有助于深化對智能反饋的理解、提升其應(yīng)用能力，并促使其動態(tài)調(diào)整對智能反饋的合作加工策略。例如，學(xué)生由最初對表層語言反饋的全盤接受，逐步過渡到批判性評估與選擇有助于提升論證邏輯的反饋信息。這也印證了前人研究發(fā)現(xiàn)(Shi et al.2022)，即通過合作加工反饋，學(xué)生能夠共同構(gòu)建對反饋的理解，集思廣益，形成有效的修訂策略，進(jìn)而促進(jìn)批判性思維的發(fā)展(Carr 2023)。由此可知，學(xué)生通過對議論文對比續(xù)寫智能反饋的合作加工，提升了續(xù)寫能力、思辨能力和人機(jī)協(xié)同交互技能，而這些能力的增強(qiáng)又反過來促進(jìn)了策略的使用與智能反饋合作加工策略的持續(xù)優(yōu)化。

5.2智能反饋合作加工策略對寫作能力發(fā)展的影響

總體而言，議論文對比續(xù)寫智能反饋的合作加工策略有效促進(jìn)了學(xué)生寫作能力的發(fā)展，使其寫作關(guān)注點(diǎn)由語言表層逐步轉(zhuǎn)向篇章結(jié)構(gòu)與內(nèi)容邏輯。這一發(fā)現(xiàn)支持了前人的研究結(jié)果(Wigglesworth&Storch 2012;Shi et al.2022)，即學(xué)生通過合作加工反饋，能夠獲得超出自己當(dāng)前水平的知識和技能，從而推動其論證寫作能力的發(fā)展。本研究中，學(xué)生通過合作加工議論文對比續(xù)寫智能反饋，與閱讀材料、續(xù)寫文本及其反饋信息展開深入互動，共同構(gòu)建并深化了對論證結(jié)構(gòu)和邏輯推理的理解。同時(shí)，這一互動過程有效促進(jìn)了學(xué)生在論證寫作中的認(rèn)知能力發(fā)展，使他們能夠不斷調(diào)整續(xù)寫的側(cè)重點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)與原文在語言、結(jié)構(gòu)和內(nèi)容上的多維協(xié)同(張曉鵬2016)。

具體而言，在智能反饋合作加工策略的輔助下，議論文對比續(xù)寫的協(xié)同效應(yīng)和促學(xué)效果得以充分發(fā)揮。由于初期缺乏相關(guān)寫作經(jīng)驗(yàn)，學(xué)生在修訂中主要依賴智能反饋處理語法等表層問題，尚未掌握如何從內(nèi)容邏輯等更高層次提升續(xù)寫質(zhì)量。然而，智能反饋能夠增強(qiáng)議論文對比續(xù)寫的促學(xué)優(yōu)勢，引導(dǎo)學(xué)生對原文篇章結(jié)構(gòu)進(jìn)行“創(chuàng)造性模仿”(王初明2018)。因此，學(xué)生在對智能反饋合作加工的過程中，逐漸聚焦于模仿閱讀材料的篇章結(jié)構(gòu)以優(yōu)化續(xù)寫文本的謀篇布局。通過合作梳理并掌握閱讀材料的論證框架，學(xué)生能夠精準(zhǔn)識別并修正論證結(jié)構(gòu)中的邏輯漏洞，從而提升文本的嚴(yán)謹(jǐn)性。該發(fā)現(xiàn)與周一書(2019)的研究結(jié)果相符，即通過對比續(xù)寫訓(xùn)練，學(xué)生的寫作篇章布局能力得到了有效提升。

此外，本研究還發(fā)現(xiàn)，隨著學(xué)生逐步掌握議論文對比續(xù)寫技能，他們將更多的認(rèn)知資源投入到論證邏輯的提升與論述表達(dá)的優(yōu)化。但對比續(xù)寫的協(xié)同作用主要體現(xiàn)在促進(jìn)學(xué)生模仿原文論證邏輯，而非語言形式的協(xié)同。這與熊淑慧(2018)的研究結(jié)果一致，即對比續(xù)寫有助于提升學(xué)生的思辨能力以及語言表述的規(guī)范性，但語言形式的協(xié)同作用有所減弱。因此，為持續(xù)發(fā)揮對比續(xù)寫的協(xié)同作用，教師可引導(dǎo)學(xué)生分析原文語言、模仿詞語句型以及篇章結(jié)構(gòu)等(王初明2018)，從語言、結(jié)構(gòu)和內(nèi)容邏輯等多方面入手，助力學(xué)生寫作能力的發(fā)展。

6.結(jié)語

本研究采用質(zhì)性個(gè)案研究方法，考察了學(xué)習(xí)者對英語議論文對比續(xù)寫智能反饋合作加工策略的使用情況及其對學(xué)習(xí)者寫作能力發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)生對智能反饋的合作加工策略主要經(jīng)歷了“被動接受反饋”、“主動尋求反饋”和“靈活運(yùn)用反饋”三個(gè)階段。學(xué)生的寫作關(guān)注點(diǎn)隨之從“語言形式修正”逐步過渡到“篇章結(jié)構(gòu)完善”，并進(jìn)一步發(fā)展為“內(nèi)容邏輯優(yōu)化”。這一轉(zhuǎn)變不僅反映了學(xué)生對反饋的深入理解和有效應(yīng)用，也體現(xiàn)了其寫作能力的提升。

本研究對智能反饋工具融入議論文對比續(xù)寫教學(xué)具有一定啟示：1)教師可以設(shè)計(jì)“形式-結(jié)構(gòu)-內(nèi)容”的分階段續(xù)寫修訂訓(xùn)練。例如，初期主要聚焦于語言準(zhǔn)確性和表達(dá)方式的模仿訓(xùn)練；中期逐步引入篇章分析，關(guān)注續(xù)寫的論證結(jié)構(gòu)；后期則著重提升續(xù)寫的邏輯性；2)教師可示范如何選擇性地采納智能反饋以實(shí)現(xiàn)有效修訂，培養(yǎng)學(xué)生批判性地對待Gen AI寫作反饋；3)教師可以設(shè)計(jì)合作加工智能反饋的任務(wù)，引導(dǎo)學(xué)生通過合作討論提升獨(dú)立思考和創(chuàng)新能力，減少對Gen AI的過度依賴。誠然，本研究也存在一些不足，如未能充分考慮學(xué)生的個(gè)體差異。未來研究可擴(kuò)大研究對象范圍，針對不同語言水平、不同專業(yè)、不同Gen AI工具使用經(jīng)驗(yàn)及偏好的學(xué)生開展研究，全面探討對比續(xù)寫智能反饋在不同學(xué)生群體中的作用和效果，為智能反饋工具輔助續(xù)寫教學(xué)提供更多參考和借鑒。

免責(zé)聲明：原文載于《現(xiàn)代外語》，2025（5），版權(quán)歸作者所有，如有侵權(quán)，請及時(shí)聯(lián)系刪章。

轉(zhuǎn)載自：外語教學(xué)與研究公眾號