《生成式AI支持的高中英语写作精准教学研究》开题报告

《生成式AI支持的高中英语写作精准教学研究》开题报告

一、选题背景与意义

政策与技术背景

教育部《教育信息化2.0行动计划》要求推动AI与教学深度融合，2023年《教师数字素养》标准明确AI工具应用要求

ChatGPT、文心一言等生成式AI在语言生成、批改反馈方面展现潜力，但存在与学科教学脱节问题

现实痛点

高中英语写作教学存在"批改周期长"（教师平均批改1篇作文需8-12分钟）、"反馈泛化"（评语多为"内容不丰富"等模糊表述）

学生写作问题具有隐蔽性（如中式英语思维、衔接手段单一等），传统教学难以精准诊断

研究价值

理论创新：构建"人类教师-AI系统-学习者"三元协同的写作教学模型

实践突破：开发可嵌入现有教学流程的AI工具包，实现"即写即评即改"

二、研究现状综述

AI+语言教学研究

国际：ETS的"e-rater"系统已用于托福写作评分，但侧重语法层面；Grammarly等工具缺乏教学场景适配性

国内：上海外国语大学团队开发写作自动评阅系统，但未解决个性化学习路径生成问题

关键问题

现有AI批改系统多关注"语言准确性"，忽视"思维品质"（新课标要求的核心素养）

教师对AI工具存在"滥用"（完全依赖）或"拒用"（完全不信任）两极分化

三、研究内容与方法

核心概念界定

"智能循环模式"：写作→AI诊断→教师标注关键问题→AI生成重构建议→学生修改→能力画像更新

具体研究模块

模块1：高中英语写作错误智能诊断体系

构建覆盖4维度（语言/内容/结构/思维）的标签体系，训练专用AI模型（如用3000篇高考范文+问题作文微调LLM）

模块2：动态反馈机制设计

开发分层反馈策略：基础层（语法纠错）→进阶层（逻辑衔接建议）→创新层（思维拓展提示）

模块3：教学有效性验证

选取6个班级（3实验班使用AI系统，3对照班传统教学），对比前后测作文在T-unit复杂度、衔接词密度等指标差异

研究方法

设计型研究法：与科大讯飞等企业合作迭代开发教学系统

社会网络分析：通过AI记录的修改轨迹，可视化学生写作问题解决路径

眼动追踪技术：分析学生阅读AI反馈时的认知加工特点

四、创新点

技术层面：

首创"双通道反馈"机制：红色标注（必须修改的错误）+蓝色建议（选择性优化内容）

开发"写作能力发展雷达图"，动态呈现学生进步轨迹

教学层面：

提出"教师-AI角色分工框架"：AI处理机械性工作（拼写检查），教师聚焦高阶指导（论证有效性）

五、预期成果

开发《高中英语AI写作教学实施指南》（含50个典型课例）

申请专利《基于大模型的英语作文分层反馈系统》

发表SSCI论文《The　impact　of　generative　AI　on　L2　writing　motivation》

六、参考文献

[1]　教育部.《普通高中英语课程标准（2017年版2020年修订）》.人民教育出版社，2020.

[2]　Warschauer，　M.《AI　in　second　language　writing：　Promises　and　pitfalls》.Journal　of　Second　Language　Writing，2023.

[3]　华东师范大学智能教育研究院.《中国智能教育发展报告（2023）》.教育科学出版社，2023.

七、研究计划

阶段ﻩ时间ﻩ关键任务

模型构建期ﻩ2024.09-12ﻩ建立写作语料库，训练专用AI模型

教学实验期ﻩ2025.01-06ﻩ开展对比教学，收集眼动与行为数据

成果凝练期ﻩ2025.07-09ﻩ开发教师培训课程，完成结题报告