（中学篇）2026年第07期：基于生成式人工智能写作反馈的高中英语读后续写教学实践研究（浙江：刘小凯、刘徽）

【摘  要】生成式人工智能写作反馈能否在英语课堂中发挥作用，关键在于其能否转化为学生可理解、可加工的学习资源。本文以高中英语读后续写教学为情境，聚焦学生使用生成式人工智能反馈时面临的两类问题——反馈难以快速定位和理解以及修订容易停留于表层纠错，提出针对性的课堂优化策略：一是通过优化指令语形成分类化反馈，降低学生理解反馈的门槛；二是借助思维口述与同伴追问，促进反馈的深层加工。课堂实践表明，该设计有助于提升学生利用反馈的有效性，推动其修订由表层纠错逐步走向句式提升与篇章优化。

【关键词】生成式人工智能；高中英语写作；读后续写；写作反馈；分类化反馈；思维口述

一、引言

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，以下简称GAI） 的快速发展为外语写作教学带来了新的机遇和挑战。 凭借语言生成、语篇分析和即时回应等能力， GAI能够为学习者提供涵盖语法、词汇、句式和篇章等多层级的反馈，在写作评价与修订支持方面展现出较强潜力（Steiss et al, 2024）。同时，《深化新时代教育评价改革总体方案》（中共中央、国务院，2020） 亦强调利用人工智能、大数据等现代信息技术改进评价工具，更全面地关注学生的学习过程和多方面发展。 在此背景下，如何在真实课堂中有效使用GAI反馈，已成为外语写作研究的重要议题。 研究表明， GAI反馈在速度、数量和质量等方面具有一定优势，并在多轮写作反馈中表现出一定增值效应。 但现有研究更多关注GAI反馈的准确性及其与教师反馈的质量对比，对学习者在真实课堂中如何理解、筛选、加工并使用GAI反馈关注不足。 事实上，反馈能否真正促进写作修订与能力发展，不仅取决于反馈本身的提供，还取决于学习者如何理解并落实反馈（Bitchener & Ferris, 2012）。尤其在高中英语写作课堂中，学生面对信息密集且结构松散的GAI反馈时，往往难以快速定位重点，且修订易停留在表层纠错。 基于此，本文聚焦反馈理解困难和深层加工不足两类问题，探讨如何通过优化指令语（Prompt） 降低加工门槛，并借助思维口述与同伴追问促进反馈理解与修订决策显性化，从而使GAI反馈成为可被理解、加工并内化的学习资源。

二、GAI写作反馈课堂优化的理据

尽管 GAI能快速生成覆盖语法、词汇、句式和篇章等多个层级的写作反馈，但其课堂有效性并不能自然实现。对高中生而言，GAI反馈只有被转化为可理解、可操作的学习对象，才能真正促进写作修订与能力发展。结合既有研究与课堂观察，本文认为，要使 GAI写作反馈成为有效学习资源，至少需满足两个条件：一是降低反馈理解门槛，帮助学生快速完成定位、辨识与理解；二是提供必要的过程性支架，促进修订决策显化与效果监控。

1. 降低学生认知负荷：分类化与结构化呈现反馈的必要性

GAI反馈虽然在反馈数量和解释性表达方面具有优势，但其输出常呈现信息密度高、表达连续、类别边界不清等特征。对于学习经验尚不充分的高中生而言，这类反馈往往增加了认知负荷，进而导致学生在定位、筛选和判断反馈时付出更多的成本（吕倩兮、姜兆坤，2025）。这种情况下，学生更倾向于将反馈理解为零散的纠错提示，而难以把握不同层级问题之间的关系，从而难形成反馈的使用策略。

从反馈处理过程看，学习者首先需要对反馈产生注意（notice），并完成基本理解，然后才可能进入评估、选择和修改阶段。如果反馈本身缺乏清晰的组织结构，学生的认知资源会优先消耗在找问题、辨类别、猜意思等环节，而难以进一步投入到句式调整、逻辑推进和篇章完善等较高层次的修订活动中。也就是说，反馈能否被有效利用，首先取决于它能否以较低的外在负荷进入学生的加工视野。

因此，在GAI反馈进入课堂时，教师不能简单地将模型的原始输出直接交给学生，而需要进行必要的教学化处理。其中，较为关键的一步是按照学生可识别的维度对反馈进行分类与结构化重组，将原本连续、松散的反馈转化为层级较清晰、指向较明确的反馈单元。例如，教师可将反馈按语法、词汇、句式和篇章等维度分类，并通过“原文片段——问题——简明解释——修改建议”的方式呈现。这样做的意义在于帮助学生建立更明确的反馈识别框架，降低理解门槛，提升修订的针对性与可操作性。既有研究表明，当教师对模型反馈进行筛选、转译与适度重组后，反馈更有可能被学习者理解并采纳（Zou et al, 2025；陈茉、吕明臣，2024）。据此，本文将分类化与结构化的反馈呈现视为GAI写作反馈课堂优化的第一项条件。

2. 促进反馈深层加工：思维口述与同伴追问的必要性

仅仅降低反馈理解难度并不一定带来深层修订。学生即使能够读懂反馈，也往往倾向于优先处理语法、拼写或个别词语替换等表层问题，而较少主动调整句式结构、叙事推进和篇章衔接。这说明，反馈能否进入深层加工，不仅取决于学生是否看懂，还取决于学生能否对自己的修订行为进行解释、判断与监控，而这一过程本质上也依赖其策略意识与自我调节能力（张静，2025）。

从反馈内化过程看，真正有效的反馈使用，不只是照着改，还包括对修改理由、表达效果和替代方案的比较与验证。然而，高中阶段的学生往往知道哪里需要修改，却说不清为什么改、改完是否更好。在这种情况下，反馈虽然被接受，却未必真正被加工，也较难迁移到后续写作任务之中。

因此，课堂还需要提供必要支架，帮助学生把对反馈的理解和修订思路表达出来。据此，本文引入思维口述的策略，旨在引导学生在修订过程中用口头语言说明自己如何理解反馈、为何作出修改以及如何判断修改是否有效。本质上，它是有声思维在课堂修订活动中的具体运用。在此基础上，同伴追问进一步发挥促进作用，同伴围绕“为什么这样改”“还有没有更合适的表达”等问题展开追问，推动学生从机械执行反馈转向比较、解释与验证。相关研究指出，语言外化、过程提示和互动追问有助于增强学习者的元认知调控，提升反馈使用的深度与迁移能力（林禹竹等，2025）。据此，本文将思维口述与同伴追问视为GAI写作反馈课堂优化的第二项条件。

三、高中英语读后续写中GAI反馈使用的优化与实施

1. 教学情境

本文以高一年级英语写作校本课程为教学情境。该课程持续八周，每周两个连续课时，整体采用递进式安排：前期重点帮助学生熟悉分类化反馈并建立基本修订意识，后期逐步加强思维口述与同伴追问，以促进学生对反馈的深入理解与迁移运用。写作任务选择读后续写是因其兼具情节延续、语言表达和语篇组织等要求，既能较集中地呈现学生在词汇、句式和篇章层面的写作问题，也便于在相对一致的课堂条件下持续观察学生对反馈的理解、采纳与修订表现。参与课程的40名学生均来自同一年级，英语基础整体接近。前期了解显示，学生虽接触过人工智能工具，但大多停留在查词、翻译和简单问答层面，缺乏系统利用GAI反馈进行写作修订的经验。课堂优化主要集中于两个方面：一是通过优化指令语并对GAI输出进行分类化、结构化处理，降低学生理解和定位反馈的难度；二是通过思维口述与同伴追问，引导学生外显对反馈的理解、修订理由及效果判断。前者解决“看不懂、用不上”的问题，后者解决“改得浅、难迁移”的问题，两者共同构成 GAI写作反馈课堂优化的基本思路。

2. 通过优化指令语与反馈分类化降低理解门槛

课堂实践表明，若直接要求GAI对学生作文给出反馈，模型通常会生成连续性强的自然语言反馈。这类反馈信息量较大，也具有一定解释性，但同时容易出现层级混杂、重点分散、术语偏抽象等问题，不利于高中生精准定位问题并有序开展修订。基于此，本文并未将模型原始输出直接用于课堂，而是通过优化指令语对反馈生成方式进行前端调试。Atlas（2023）指出，有效的提示设计应包含明确的情境设定、具体的角色定位、清晰的任务说明以及预期结果的界定，以提高生成内容的针对性与可用性。循此思路，本文中的指令语优化并不在于要求模型生成更多反馈，而在于使其生成更符合高中英语课堂需求、更便于学生理解和使用的反馈。

具体而言，本文的指令语优化主要围绕三个方面展开：第一，限定任务情境与评价视角，即在提示语中明确将反馈对象限定为高中英语读后续写作文，并要求模型以高中英语教师的视角提供反馈，而非进行整篇改写或给出笼统评价；第二，限定反馈维度与识别重点，将输出聚焦于Grammar、Vocabulary、Sentence和Organization四个层级，帮助学生建立清晰的反馈框架；第三，限定输出结构与语言难度，要求模型围绕“原文片段——问题——简明解释——修改建议”等固定栏目生成反馈，并尽量使用学生能够理解的表达方式。反馈生成后，教师再进行必要的二次筛选与适度编辑，删除重复、不准确或超出课堂需要的内容，以保证反馈既保留解释性，又不大幅增加学生的阅读负担。在此基础上，教师进一步将反馈整理为分类反馈表，并与学生原稿一并发放。之所以采用语法、词汇、句式、篇章的分类方式，主要出于两方面考虑：其一，这一划分与学生日常写作中的问题识别经验较为一致，便于快速理解和操作；其二，这四类问题大体对应由低到高的修订层级。语法和词汇问题通常较为直观，学生较容易发现并修改；句式和篇章问题则更多涉及表达效果、逻辑推进与整体衔接，修订难度更高，也更需要后续教学支架的介入。

通过这一分类，原本连续、松散的模型反馈被转化为层次较清晰、指向较明确的反馈单元，学生可以先按类别浏览，再进入具体问题，从而减少来回搜寻的时间，也更容易识别自身的高频问题，并逐步形成个人的“错误档案”。课堂观察还发现，部分学生逐渐形成了个性化的反馈利用策略，如用四色笔区分四类反馈：红色标注语法，绿色标注词汇，蓝色标注句式，紫色标注篇章，以增强视觉辨识效果与自我监控意识，提升修订的效率与聚焦度。

以下例子均选自同一名学生在某次读后续写任务中的原始作文、分类反馈表及修改稿，以呈现其在不同反馈维度下的修订过程。具体而言，在Grammar维度中，原句 “Though time flies, the tree instantly found the familiar face beneath the white hair.” 被识别为时态使用不当。其中，flies为一般现在时，而该句叙述的是已经发生的过去情境，时态与上下文不一致，因此建议改为 “Though time had flown, the tree instantly recognized the familiar face beneath the white hair.”。这一修改不仅纠正了时态问题，也使叙事时间关系更加清楚。

在Vocabulary维度中，原句 “We always took their love for granted and didn't reward anytime.”被识别为存在搭配不当和表达不自然的问题。其中，reward通常需要明确的对象，而anytime表示时间，二者组合后难以准确表达“以任何方式回报父母之爱”的意思，不符合英语常见表达习惯。基于此，反馈建议改为 “We always took their love for granted and never repaid them in any way.” 或 “We always took their love for granted and never tried to give anything back.”。这一修改不仅使搭配更自然，也更准确地传达了“长期接受父母之爱却未曾回报”的含义。

在Sentence维度中，原句“All of us need to express our gratitude from now on.”被识别为表达准确但语气平直的问题。虽然该句基本能够传达“应当表达感恩”这一意思，但整体表达偏陈述性，缺乏结尾应有的号召力和情感推动，因此反馈建议改为 “Let's start expressing our gratitude to our parents from now on.”。这一修改不仅保留了原句的核心含义，也通过句式转换增强了表达力度，使结尾更具呼吁意味。

在Organization维度中，原文结尾“So, gratitude is the most important thing for us.”被识别为主题已点明但篇章收束力度不足的问题。虽然该句能够概括全文主旨，但语气较平，与前文“男孩与大树”的故事照应不够充分，因此反馈进一步建议改为 “So before it's too late, let's love and thank our parents, just as the boy should have done for the tree.”。这一修改不仅保留了原有主题，还进一步强化了与前文叙事的呼应，使结尾在情感收束和主题提升上更加完整。通过这样的分类示例，学生不仅能够更快识别不同层级的问题，也更容易理解不同类型反馈在修订中的不同作用。

由此可见，四类反馈并不是简单并列的问题清单，而是共同构成了由低到高的修订层次。指令语优化与反馈分类化的核心价值在于，提升其进入课堂后的教学可用性，使学生更快进入修订状态，并为后续深层加工奠定基础。

3. 通过思维口述与同伴追问促进反馈深层加工

为进一步解决如何加工、如何判断以及如何内化反馈的问题，本文在分类反馈的基础上设计了“选取反馈——思维口述——同伴追问——再次修改”的课堂活动链条，以促进学生对反馈的深层加工。在具体实施中，教师首先选取典型句式或篇章反馈样例进行示范，带领学生初步掌握思维口述的基本方式，如：“这条反馈指出了什么问题？” “可以怎样修改？” “为什么这样改？” “修改后是否更好？”随后，教师将思维口述嵌入日常修订活动，引导学生围绕“理解——决策——验证”三个环节展开表达，即说明反馈指出的核心问题、拟采取的修改方式及其理由，并判断修改后的表达是否更准确、更连贯、更符合语境。为降低操作难度，教师向学生提供简明的口述支架，如：“这条反馈指出的问题是……” “我准备把这里改成……” “我这样修改是因为……” “我觉得改后更好，因为……”在学生修订过程中，教师通过巡视、点拨和追问等方式帮助其不断完善表达，并进一步加入同伴追问环节，让同伴之间围绕修改理由、表达选择及其与上下文的衔接是否更为合理等问题展开讨论，以促进学生对修订方案作进一步比较、判断与验证。通过这一过程，学生原本隐性的理解与判断得以外显，从而更易获得教师和同伴的支持，并逐步形成自我监控意识。

在学生完成初步口述后，同伴进一步围绕其修改方案展开追问，如：“你为什么这样改？”“还有没有更自然的表达？”“这样改之后和上下文衔接得更好吗？”这类追问促使学生重新回到语境中，对修改方案进行比较、判断和验证，从而避免“看见建议就直接照改”的惯性反应。换言之，同伴追问所推动的不只是修改本身，更是学生对修改方案的再思考与再确认。

［例1］ 从reward anytime到give anything back

学生原句写道：We always took their love for granted and didn't reward anytime. 在反馈表中，这一句首先被识别为表达不自然，并建议改为“We always took their love for granted and never tried to give anything back.” 或“We always took their love for granted and never repaid them in any way.”等更自然的表达。在思维口述环节中，教师会要求学生先说明：这条反馈并不只是指出某个词语有误，而是在提醒写作者——这一句虽然意思大致明确，但表达过于生硬，未能充分传达“理所当然接受父母之爱，却没有回报”的情感意味。随后，同伴继续追问：“你这次改的只是搭配问题吗？有没有可能让这一句表达更有力度，而不只是正确？”在这样的追问下，学生更容易意识到，问题在于整句表达是否足够自然，是否真正承接了前文对父母之爱的叙写。这样一来，修订活动就不再只是局部替换，而开始带有对语言的准确性与表达深度的判断。

［例2］ 从express our gratitude到结尾升华

类似情况也出现在结尾处理上。 学生原文结尾写道： “So, gratitude is the most important thing for us.” 以及 “All of us need to express our gratitude from now on.”。 其中，后一句在 Sentence 维度中被标注为“表达准确但平淡”，并建议改为更具呼吁意味的 “Let's start expressing our gratitude to our parents from now on.”；前一句则在Organization维度中被指出“收尾逻辑自然但语气平”，建议进一步强化主题呼应与情感收束，改为 “So before it's too late, let's love and thank our parents, just as the boy should have done for the tree.”。这一例子尤其能够说明思维口述与同伴追问的必要性：通过口头解释与互动追问，学生更容易意识到，问题并不在于语法层面的纠正，而在于结尾是否真正实现了主题升华和情感收束。由此，修订便由表层的措辞替换进一步迈向句式和篇章功能的深度优化。

从教学机制上看，思维口述与同伴追问的引入，使课堂修订由直接执行反馈转向在互动中加工反馈。前者帮助学生将理解显化为可表达的修改理由，后者则通过追问促使学生对修改方案进行再判断、再比较和再验证。两者共同作用，使GAI反馈逐渐成为学生可以主动调动、反复检验并迁移使用的修订资源。只有当学生开始能够阐明“自己为何这样改”“怎样判断这样改更好”时，GAI反馈才真正具备被内化和迁移的可能。

4. 从表层修订到深层修订：学生写作优化的具体表现

为考察课堂优化实施前后学生对GAI反馈采纳情况的变化，本文选取教学实施初期的 Week 1与实施末期的Week 8作为两个对比时间点，对学生作文修订样本进行阶段性分析。结果表明，GAI反馈的使用呈现出由表层向深层递进的变化：前期修订主要集中于语法、拼写和词汇替换等表层问题；随着反馈分类化以及思维口述、同伴追问的持续介入，学生开始更多关注句式调整、逻辑推进和篇章照应等较高层次问题。

为更清晰地呈现这种变化，本文将学生对每条GAI反馈的修订反应分为完全采纳、部分采纳和未采纳三类，并据此统计Week 1与 Week 8中四类反馈的采纳率。其中，某一类别反馈的采纳率按“（完全采纳数+ 0.5 ×部分采纳数）/ 该类别反馈总数 × 100%”计算。

为进行阶段比较，本文以每位学生在各反馈维度上的采纳率为单位，分别计算其Week 1与Week 8的对应数值，并进行配对样本t检验，结果见表1：

表1 四类反馈平均采纳率对比

这一结果说明，不同层级反馈的采纳变化并不同步。语法和词汇类问题边界较清楚，修改路径较直接，学生在获得分类化反馈后较易理解并执行，因此较早进入稳定状态。相比之下，句式和篇章类问题涉及表达重组、语义衔接和整体布局，它们更依赖学生对反馈意图的理解以及对修改效果的判断；因此，这类问题更能有效检验课堂优化是否真正促进了学生对反馈的深层加工与内化。配对样本t检验进一步显示，仅篇章维度在Week 1与Week 8之间达到显著差异（p = .038），其余维度虽有变化，但未达显著水平。

课堂中的具体表现也与这一趋势相一致。前期学生的修改多表现为改正时态、修补主谓一致、替换普通词汇等，较少触及叙事节奏、句子展开方式和前后照应等问题。进入后期，学生在教师引导下逐渐展现出更具策略性的修订行为，如尝试通过非谓语结构、从句或更紧凑的句式重组信息，主动思考结尾是否回应前文冲突、人物情绪变化是否呈现充分、段落之间是否存在衔接断裂等。这说明，学生的修订已不再只是对局部错误作出反应，而开始向整体表达优化过渡。Sentence 维度虽未达到统计的显著水平，但并不意味着课堂优化无效；相较于语法和词汇层面的调整，句式提升通常更缓慢，也更易受个体表达习惯和语言储备限制。相比之下，篇章维度提升更为明显，说明思维口述与同伴追问尤其有助于引起学生对上下文关系、情节发展和主题呼应等整体问题的关注。由此，学生修订活动由表层纠错逐步走向深层加工。

四、结论与教学启示

本文探讨了高中英语读后续写课堂中GAI写作反馈的有效使用问题。研究表明，GAI反馈能否发挥教学作用，关键不在于模型生成了多少反馈，而在于这些反馈能否转化为学生可理解、可加工的学习资源。具体而言，指令语优化与反馈分类化有助于降低学生理解和定位反馈的难度，使其更快进入修订；思维口述与同伴追问则进一步推动修订由表层纠错逐步走向句式调整与篇章优化。在高中英语写作课堂中，GAI反馈的原始输出不宜直接使用，而应经过教师筛选、转译与组织；同时，反馈教学也不能仅限于提供建议，还应帮助学生学会解释、判断和验证自己的修改。只有这样，GAI反馈才可能由外部提示转化为可迁移的写作资源。本文主要基于读后续写情境展开，相关做法在其他写作任务中的适用性仍有待进一步检验。

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（参考文献略，完整文章内容请见纸刊。）

本文作者：刘小凯、刘徽（浙江大学教育学院）