人機協同支持的小學語文寫作教學研究

黃濤 龔眉潔 楊華利 王涵 張晨晨

[摘? ?要] 針對小學語文寫作教學中存在的寫作障礙問題，文章引入人工智能技術輔助教學，提出人機協同支持的小學語文寫作教學模型。基于此，設計人機協同支持的小學語文寫作教學流程，構建小學語文寫作能力評價指標體系，通過人機合理分工，充分發揮機器便捷化采集與高性能計算優勢，賦能學業數據智能診斷分析與推薦;同時，發揮人類（教師和學生）的認知特性，歸因問題并指導教師科學決策。最后，根據模型設計寫作教學案例，利用技術挖掘學生的薄弱環節，輔助教師開展差異化教學。通過跟蹤三個班級一學期的教學實踐，從組內時間特性和組間班級群體兩個維度進行對比，驗證人機協同支持的小學語文寫作模型有助于寫作問題的精準診斷，并促進學生寫作水平的提升。

[關鍵詞] 人機協同; 人工智能; 小學語文; 寫作能力; 精準診斷; 教學改進

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

一、引? ?言

人工智能技術已成為社會各個行業關注的焦點，世界發達國家把人工智能作為提升國家綜合競爭力的重大戰略[1]。近年來，我國也十分重視信息技術在教育領域中的應用，并出臺了相關政策，如《教育信息化 2.0 行動計劃》等，以達到推動教育信息化的目的。構建基于人工智能的智能教學環境，對有效教學和學生高效學習是非常有意義的。在小學語文教學中，寫作能夠訓練學生的語言表達、邏輯思維、文學素養等，是小學語文教學中必不可少的部分[2]。

在當前信息技術環境下，學生個體獲取知識更加容易，但小學語文寫作能力的培養也更容易被忽視。有研究者開展寫作現狀調研，發現6%至21%的學生存在寫作障礙[3]，教師面臨作文“難教”、學生面臨作文“難寫”的困境。基于此，本文在人工智能支撐的智能教學環境中，以提高小學生語文寫作能力為目標，構建人機協同的小學語文寫作教學模型，借助信息技術手段精準診斷小學生的語文寫作能力水平，開展有針對性的差異化教學與學生個性化補救學習。解決在寫作教學中存在的問題，提高教師寫作教學效率和質量，促進學生寫作能力的提高。

二、人機協同支持的小學語文寫作教學的

理論基礎

（一）小學語文寫作特點與寫作困難歸因分析

小學語文作文的教學內容和教學對象均具有特殊性。教學內容方面的特殊性包括，漢語句法結構本身的復雜性、語文作文內容的多樣性等。《九年義務教育語文課程標準（2011年版）》（以下簡稱《語文課標》）將作文的教學目標在3—6年級定位為“習作”，以記敘作文、想象作文以及一些簡單的說明文等為主要寫作內容，而小學語文1—2年級則是“寫話”，如看圖寫話[4]。在教學對象方面，根據皮亞杰的認知發展理論[5]，3—6年級的小學生處于“具體運算階段”，此階段的兒童思維活動仍然需要具體內容的支持。因此，由于教學內容與教學對象的特殊性，傳統的小學語文寫作教學中存在相應的問題，最終造成部分小學生語文寫作困難。對此，項目組采集了蘇州市姑蘇區多所小學共計170次測試的作文樣本約8000份，對樣本進行分析，總結出小學語文寫作特點，并進行歸因分析。

1. 智能教學環境下，寫作評價與反饋有待提升

《語文課標》提出：“學生作文評價結果的呈現方式可以是書面的，可以是口頭的，可以用等級表示，也可以用評語表示，還可以綜合采用多種形式評價。”[4]但是，目前對學生寫作的評價方式還是以教師主觀評價為主，教師對評分標準的解讀和理解以及對學生文章的主題思想和文筆功力、修辭、語言的表達的理解有所不同[6]，導致評分過程有所差異;再者，作文題目或者材料無法吸引學生，學生對寫作缺乏興趣和表達的愿望;另外，傳統語文作文評閱都是由教師人工來進行的，評閱每個學生的作文需要耗費大量的時間和精力，一方面，錯失了學生作文的最佳反饋時機，另一方面，反饋不及時也消磨了學生學習的耐心與動力。因此，亟需一種新型寫作評價與反饋方式，實現以評價促進教學，從而提高寫作教學質量和效率。

2. 智能教學環境下，寫作教學更重視能力的培養

國際經合組織啟動的DeSeCo項目最早提到了“核心素養”的概念。我國學者鐘啟泉認為，核心素養應該著眼于個人未來發展多方面的綜合能力[7]。在語文課程學習過程中，通過引導學生進行識字、寫字、閱讀、寫作、口語交際以及綜合性學習等活動，將優秀的語言成果內化為自己的語文素養，其中，寫作教學同樣需要注重能力的培養。寫作是一個將長時記憶提取并進行信息加工和表征的過程[8]。在這個復雜的過程中，作者必須做大量的工作，如選題、立意、構思、擬提綱等，這些工作都需要一定的寫作能力。許多學生下筆無話可說，并不意味著沒有東西可寫，現在的小學生生活在信息爆炸的時代，他們接觸到的信息遠比我們想象得多，作文困難的原因很可能是缺乏足夠的寫作能力。

3. 智能教學環境下，學習過程的個性化需求更為迫切

3—6年級的學生所處的年齡階段的特殊性，也決定了他們學習上的特點和問題[6]。在小學階段，由于缺乏社會生活經驗，學生寫作時常常會出現思路打不開、作文千人一面、缺乏寫作興趣甚至害怕寫作文的現象，沒有可寫的內容導致“擠牙膏”式作文的出現，容易寫成“流水賬”，作文內容干癟、沒有生氣[6];在作文結構上容易出現不嚴謹的情況，沒有開頭、沒有結尾或者沒有過渡[8];書寫不規范也是小學生作文中普遍存在的問題。

（二）人機協同助力解決寫作問題

1. 人的智慧與機器計算相結合

人類與機器以及其他生物之間的差異主要是人類有著機器沒有的生物特質（如情感），有著比其他生物更加高級的思維，同時，還具備人類特有的社會屬性（如文化）[9]。隨著人工智能的快速發展，人類的智慧與機器智能相結合，發揮機器智能的優勢，幫助人類更加科學、理性地分析問題，將問題解決的方案變得自動化、模塊化，從而更加高效地解決生產、生活中的各種問題。美國著名學者艾薩克森認為，想要創新就應該將人類的智慧與靈感和電腦的運算處理能力融合起來[10];臺灣學者陳杏圓和王焜潔認為，所謂人機協同就是將人類的智能，如人類的想象力、創造力等，與機器的智能，如計算能力、推理能力等，融合起來，取長補短，共同高效地解決問題[11]。

2. 人機協同在寫作教學中的應用

人機協同的“人”指教師、學生等多種類型的教育主體，“機”指技術中的軟、硬件等相關設備，兩者協同即借助技術輔助教師的教學與學生的學習，達到提高教學效率與質量的目的[12]。通過已有研究可以發現，關于人機協同支持的寫作教學，國外于20世紀60年代就已經得到了學者的重視，并進行了一系列的探索和實踐。目前國外已經有多個成熟的英文作文評閱算法和系統，如PEG、IEA、E-rater、Jess等[13]。我國在這方面的研究開展得相對較晚。2004年，中國臺灣屏東師范學院尤啟良、趙建豐研究了網絡質性評價系統（Online Rubric Processor）的使用對小學生寫作教學的影響，結果顯示該系統能夠維持評分的公平性、減輕教師的評價負擔，同時，能給學生的寫作提供回饋，給教師以教學指導[14-15]。

綜上所述，計算機在寫作教學中確實能夠起到解決一些教學問題、提高教學效率和質量的目的，因此，深入研究人機協同寫作教學的新型教學模型具有重要的現實和教育意義。

三、人機協同支持的小學語文寫作教學模型

（一）人機協同支持的小學語文寫作教學模型

本研究吸取迪克凱瑞教學模型重視學生的學習、強調學生學習效果的優劣的特點，綜合比較其他已有教學模型，在人機協同理論指導下，構建了基于人機協同的小學語文寫作教學模型，如圖1所示。充分發揮機器在“計算”方面的優勢，首先，便捷化采集學生寫作與教師批改數據，其次，快速準確地進行數據分析與計算，再采用關聯規則等機器學習算法輔助教師智能推薦教學資源。人類發揮“認知”智慧，在機器分析的基礎上進行成果歸因與教學干預，通過對數據的聯想、推理歸因等分析，啟發教師進行教學決策，同時，學生進行學習訓練、強化練習和遷移運用。此模型能夠進一步加強教師認知評價，強化人機協同循環[16]。學習大數據平臺能夠高效快捷地處理教師評閱后的作文分數統計與數據分析，快速分析出學生作文存在的問題，節約教師在作文評閱后進行后續數據統計與整理的時間和精力，也能夠給予學生最為及時和最有針對性的作文反饋，為教師和學生減負增效。

（二）人機協同支持的小學語文寫作能力評價指標體系

人機協同支持的小學語文寫作教學模型中，寫作能力評價指標是人機協同的統一接口，是學生學習寫作、教師評價學生寫作能力和機器智能數據分析的標準，真正實現了人機合作式的交流溝通。寫作的關鍵能力是學生應該具有的語文文化素養的綜合體現，如語言自主學習與建構的能力、駕馭信息工具的能力、獨立負責的思辨能力、書面文字表達能力等。

小學語文寫作能力評價指標框架的構建主要是以《語文課標》為基礎，以小學作文知識圖譜為內容載體，再以語文核心素養為依托，參考布魯姆教育目標分類理論，通過研究已有文獻資料，并對有經驗的語文教師進行深度訪談，從而構建小學語文寫作能力評價指標框架。由于根據《語文課標》中的教學目標，小學1—2年級是寫話練習，3—6年級才是習作，因此，本文的寫作能力框架主要是針對3—6年級的學生構建的。已有研究中，趙保緯等人編制的《小學生作文參照量表》[17]，評價比重按照內容和語句各占20%、中心和條理各占15%、思想和錯別字各占10%、標點和書寫各占5%，來對小學高年級作文進行評分;臺灣方炳林則根據結構、修辭、意境、文體和態度來進行評分[18];同時，分析了《小學華文課程標準2015》[19]、《十二年國民基本教育課程綱要總綱》[20]、《基礎教育課程指引——各盡所能·發揮所長（小一至中三）》[21]等課程標準，發現已有研究大致都涉及內容、結構、書寫、語言和修訂等指標，通過對一線小學語文教師進行深度訪談以及文獻調研，對已有寫作能力內容與評分權重進行綜合考量，最終得到小學語文寫作能力評價指標框架，見表1， a1：內容選擇、a2：篇章結構、a3：語言表達、a4：書面文寫和a5：作文修訂，寫作能力指標評分遵循3∶3∶2∶1∶1比例，故小學寫作能力綜合評價SCORE由以下公式表示：

（三）人機協同支持的小學語文寫作教學實施流程

人機協同支持的小學語文寫作教學實施流程，參考迪克凱瑞教學模型，再綜合對比分析ASSURE教學模型和ADDIE教學模型等設計，并在已有研究基礎上加以改造得到如圖2所示的教學流程。AI代表機器，具體指本研究中借助的學習大數據平臺（以下簡稱AI平臺）;HI代表的相關教育者（指教師和學生）各自有著不同的角色和分工，充分發揮各自的優勢，將人類特有的高級思維屬性、社會文化屬性和生物情感屬性與機器的自動化、模塊化和形式化的問題處理形式結合起來，優化教學過程。

1. 技術賦能寫作數據的智能分析：AI輔助教學，診斷薄弱環節

AI平臺在人機協同教學模型中承擔 “教師助手”輔助教學的角色，因此，它也是學生學習的幫助者和促進者。學生線下完成寫作任務，教師對學生作文進行評分后將學生作文掃描上傳至平臺，平臺快速計算分析出班級作文在每個維度上的得分比例，重點關注群體失分較多的維度;針對每個學生的個人作文定位其優勢和不足，形成個性化評估報告，給予學生作文有效反饋。教師進一步對報告進行解讀，加深學生的自我認知。同時，平臺會對每次學生作文評閱進行記錄，保留學生作文成長歷程數據。

2. 技術賦能智能推薦：學生個性化自主學習

在這種新型寫作教學模型中，學生承擔的仍然是學習者的角色。學生根據教師發布的寫作任務，按照要求選擇作文的主題并進行作文素材的搜集與整理，正確選題和立意，構思作文框架，撰寫作文。教師完成對學生作文的評閱、平臺生成報告后，學生就能夠明晰作文存在的問題，這就讓學生明確了在后續學習中需要注意的地方，給予學生作文學習更多的自主性，讓學生真正變成“學習的主人”，使寫作能力得到個性化提升。

3. 技術賦能教師差異化教學：教師引領方向，主導教學決策

教師在這種教學模型中充當學生學習的引領者和促進者的角色，充分掌握學生的現有知識水平以及學習情況，做出正確、科學的教學決策，進而選擇合適的教學內容，發布合適的寫作任務。教師根據報告定位的寫作能力薄弱環節進行針對性、個性化教學，幫助學生進一步了解自己作文存在的問題和不足，再單獨輔導個別作文困難的學生，讓學生之間進行作文互評。最后，教師針對學生在本次寫作中存在的共性問題布置同類型題目的練習，同時，解決學生在課堂上未解決的問題。

四、人機協同支持的小學語文寫作教學模型

的實踐應用

（一）研究對象與方法

為了驗證教學模型的實施效果，本研究選取武漢市某小學五年級的三個班級進行了對比實驗，其中，一個班級作為實驗班，另外兩個班級作為對照A班和B班。

（二）實施過程

實驗于2019年3月開始實施，以人教版《語文》五年級下冊為教學內容，在實驗班中實行人機協同的寫作評價與教學，智能化采集數據，并為班級提供詳盡的數據分析報告和策略指導;對照班仍以傳統的方式進行教學，不提供機器智能分析，全靠教師人工評價，憑經驗講評。整個實驗持續一學期時間，針對教學中的三個單元，學校分別于2019年4月、5月和6月開展三次測試。三次測試所選用的作文題目均由專家團隊設計，測評內容涉及對3—6年級的記實作文、想象作文的5個一級指標和12個二級指標的檢測，總分均為30分。作文分數按照比重分配，a1：內容選擇為9分、a2：篇章結構為9分、a3：語言表達為6分、a4：書面文寫為3分、a5：作文修訂為3分，一級指標下的二級指標均分。

（三）人機協同支持的小學語文寫作教學模型實施步驟

人機協同支持的小學語文寫作教學模型包括三個環節，實驗班大致遵循“任務發布”“報告講評”和“課后練習”的順序進行教學。

1. 教師把握學情，針對性發布新任務

教師作為“人機協同”中“人”的重要參與者，需要發揮教師對寫作方向的把控作用，同時，掌握學生情感的發展狀況，在合適的時間發布合適的任務。教師根據班級學情及上課進度，布置相關的作文試題。例如：學生已經學習了部分關于記敘、抒情類的課文及其寫作方法，有了關于寫人記事寫作相關知識的積累，教師在了解了學生的學情后，再根據教材內容提出寫作要求。

學生作為“人機協同”中另一位重要參與者，需要主動學習。在接收到寫作任務后，學生根據教師發布的寫作要求，搜集作文素材，正確審題、立意、構思，可以通過多種途徑（如書籍、課本、雜志等）搜集關于寫人記事作文的寫作素材。做好寫作的準備工作之后，在規定時間內完成作文并上交，等待教師評閱。平臺對教師上傳的學生作文各項指標得分數據進行整理分析，為學生作文提供個性化反饋。

2. 技術輔助智能化采集與分析，定位群體與個體的薄弱環節

平臺采用智能教學環境下的智能技術，輔助教師對作文各個維度的學生表現水平進行評分，以儀表盤形式直觀展示學生作文反饋的數據分析報告，根據數據定位至學生存在的個別問題和班級作文存在的普遍問題。例如：在一次作文練習中，分析得到全班學生每一項寫作能力指標得分情況，截圖如圖3所示。

在圖3中找兩位典型學生A和學生B，根據數據分析得到其寫作能力一級指標與班級平均得分率雷達對比圖，如圖4所示。從圖中能夠清晰地看到，學生A的“篇章結構”和“書面文寫”是其寫作的薄弱項，“內容選擇”和“作文修訂”兩方面都超過了班級平均水平，“語言表達”方面稍低于平均水平;對學生B來說，其明顯的短板在于“作文修訂”，優勢在“書面文寫”，“篇章結構”與平均得分率持平，“內容選擇”和“語言表達”略低于平均水平。就班級整體情況而言，“篇章結構”得分略低于其他維度，教師可有針對性地在班級授課中進行講解。

教師針對報告指出的這些問題進行重點講解和解釋，再對部分學生報告存疑部分進行個別講解。在該環節，學生根據自己的作文評閱報告，結合教師的講解，對不懂的部分提出疑問，全面了解自己寫作中的優勢和短板。

3. 智能推薦與差異化教學

在學生方面，分析學生個人寫作薄弱點，即時實施個性化補救策略。學生根據教師講解與范文分析，對作文進行修訂，重點反思報告中指出的問題，明晰后續學習的重點，完成教師布置的變式練習。在教師方面，通過大數據分析，教師根據報告呈現的學生個人以及班級群體的寫作能力情況，發現其短板、優劣勢，從而制定科學的教學決策，進行差異化教學和精準教學，促進學生寫作能力的提升。

五、研究結果與討論

（一）研究結果

為了探究模型對學生寫作能力是否起到提升作用，使用平臺對三次作文測評進行了數據采集與分析。

1. 實驗班時間特征對比分析

選取實驗班第一次和最后一次測試中的成績數據進行對比，作文滿分均為30分，根據平臺的數據分析報告得到：在第一次測試中，班級作文平均分為23.4分，得分率為80%。其中，一級指標平均得分率如下：a1：內容選擇為80%、a2：篇章結構為70%、a3：語言表達為80%、a4：書面文寫為80%、a5：作文修訂為80%。在最后一次測試中，班級作文平均分26.4分，得分率為90%。其中，a1：內容選擇為90%、a2：篇章結構為90%、a3：語言表達為80%、a4：書面文寫為90%、a5：作文修訂為90%。兩次測試各寫作指標得分率對比情況如圖5所示，可以看到在這兩次測試中，各項寫作能力指標得分率均得到了提升，尤其是在第一次測試中偏弱勢的“篇章結構”通過短期集訓，得分漲幅最大，由70%上升到90%; “語言表達”需要長期積累才能有所提高，前后測試得分率持平;除此之外，剩下幾項指標均由80%上升到90%。

2. 班級群體間對比分析

將實驗班級與兩個對照班級三次測試平均分進行比較分析，具體情況如圖6所示，可以看到實驗班級的平均分在這三次考試中呈平緩上升的趨勢。根據第一次和第二次測試結果得出，實驗班得分增長率為12.80%，對照A班增長率為6.00%，對照B班為5.00%;再根據第二次和第三次測試結果可得出，實驗班兩次測試基本持平，對照A班下降8.70%，對照B班下降9.5%，兩個對照班均呈負增長。

（二）討論

通過以上實驗數據分析顯示，人機協同支持的小學語文寫作教學模型能夠幫助教師發現學生作文中存在的問題和薄弱點，從而幫助其進行科學的教學決策。模型的有效性主要表現在以下三個方面：（1）在“個案分析”中，教師與學生都能夠發現作文的優劣勢，明白在后續教學和學習中應該多注意哪些方面，從而能夠讓教師進行個性化教學、學生進行針對性學習，減少教師教學和學生學習的盲目性。（2）在“班級分析”中，教師同樣能夠輕松發現班級整體的薄弱點所在，從而能夠有目的、有選擇地進行改進和個性化補救。因此，在第一次測試中稍弱的“篇章結構”，在得到教師和學生的重視后，通過短時間的訓練，在最后一次測試中得到了明顯提高;“內容選擇”和“書面文寫”在經過訓練后，學生掌握了內容選擇的技巧，并熟記作文書寫的格式與規范，很容易提高分值。（3）在“對照分析”中能夠明顯看到實驗班級在兩組對照班級得分下降的情況下還能夠保持平穩不變，在三次測試中的平均得分漲幅也均大于兩個對照班級，所以人機協同支持的小學語文寫作教學模型有助于改進寫作教學質量，促進學生寫作能力的提高。

六、總結與展望

在小學語文教學領域，計算機輔助寫作教學非常具有研究前景。由于我國關于這方面的理論和實踐研究均起步較晚，因此，還存在諸多困難。在我國的寫作教學中，存在忽視寫作過程且過于注重寫作效果的現象，故亟須一種合適的教學方法解決寫作教學中存在的問題。探索人機協同支持的小學語文寫作教學模型，在傳統小學語文寫作教學模型的基礎上，充分發揮人機各自優勢，教師作為引領者充分利用教育技術，提高教學效率，同時，也能夠幫助學生有計劃地提升寫作能力，減少重復犯錯的概率。通過這樣一種人機合作，大大提高了寫作教學的質量。在今后的研究中，將充分發揮此模型在小學語文寫作教學中的優勢，和教師共同探索改進人機協同支持的教學模型與流程，為提高學生的寫作能力助力。

[參考文獻]

[1] 朱永海，劉慧，李云文，王麗.智能教育時代下人機協同智能層級結構及教師職業形態新圖景[J].電化教育研究，2019，40（1）：104-112，120.

[2] 張曉東.重建習作教學新生態——“互聯網+”時代背景下小學習作教學的探索與實踐[J].中國電化教育，2018（3）：123-126.

[3] 曹培杰，王濟軍，李敏，何克抗.概念圖在小學作文教學中應用的實驗研究[J].電化教育研究，2013，34（5）：104-108.

[4] 中華人民共和國教育部.九年義務教育語文課程標準（2011年版）[S].北京：人民教育出版社，2011.

[5] PIAGET J.Judgement and reasoning in the child[M].London：Routledge，1999.

[6] 胡來林.概念地圖支持學習困難學生寫作的實驗研究[J].電化教育研究，2007（6）：83-88.

[7] 鐘啟泉.核心素養十講[M].福州：福建教育出版社，2018.

[8] 閻子霖.教育信息技術在小學作文教學中運用模式的探討[J].電化教育研究，2003（2）：74-76.

[8] 劉淼.作文心理學[M].北京：高等教育出版社，2001.

[9] 彭紅超，祝智庭.人機協同的數據智慧機制：智慧教育的數據價值煉金術[J].開放教育研究，2018，24（2）：41-50.

[10] 艾薩克森.史蒂夫·喬布斯傳[M].北京：中信出版社，2011.

[11] 陳杏圓，王焜潔.人工智慧[M].臺北：高立圖書有限公司，2007：68-69.

[12] 祝智庭，俞建慧，韓中美，黃昌勤.以指數思維引領智慧教育創新發展[J].電化教育研究，2019，40（1）：5-16，32.

[13] 楊晨，曹亦薇.作文自動評分的現狀與展望[J].中學語文教學，2012（3）：78-80.

[14] 尤啟良.“國小”五年級實施質性寫作評量系統之行動研究[D].臺灣：屏東師范學院，2004.

[15] 趙建豐.網絡質性評量系統之設計與發展及實施成效——以“國小”寫作評量為例[D].臺灣：屏東師范學院，2004.

[16] 彭紅超，祝智庭.人機協同決策支持的個性化適性學習策略探析[J].電化教育研究，2019，40（2）：12-20.

[17] 趙保緯，陳靜遜，朱蓓莉，等.小學生作文參照量表[M].長春：北方婦女兒童出版社，1987.

[18] 朱作人.小學生作文量表[M].西安：陜西人民出版社，1990.

[19] 新加坡教育部課程規劃署.小學華文課程標準2015[S].新加坡：新加坡教育部課程規劃與發展司，2014：8-37.

[20] “國家”教育研究院.十二年國民基本教育課程綱要總綱[EB/OL].（2014-11-28）[2019-06-09].http：//www.naer.edu.tw/files/15-1000-7944，c639-1.php？Lang=zh-tw.

[21] 香港課程發展議會.基礎教育課程指引——各盡所能·發揮所長（小一至中三）2014[R].香港：政府印務局，2002：4.