人機協同：融合思維邏輯圖式與人工智能批改的英語寫作教學

在傳統的英語寫作教學模式下，小學高段英語寫作教學容易出現以下問題：一是學生思維邏輯碎片化，難以形成連貫的語篇結構；二是教師批改負擔重，難以實現個性化反饋。而根據《義務教育英語課程標準（2022年版）》對小學生高階思維與語言運用能力的明確要求，英語寫作教學需突破傳統模板化的訓練模式，轉向思維邏輯與語言質量的協同培養。為達成這一目標，亟須構建更加科學高效的寫作教學模式。基于北京版《英語》五、六年級單元主題（如節日文化、未來計劃、科學現象等）的遞進性，筆者創造性地構建了以思維邏輯圖式為內核、以人工智能（AI）為工具輔助批改的英語寫作教學新路徑，在提高教學效率的同時，切實提升學生寫作的邏輯性、語言規范性和跨文化交際意識。

一、構建三維思維邏輯圖式，優化寫作框架

思維邏輯圖式是一種系統化的認知框架，它能夠幫助學生使用結構化的思維有效組織寫作內容。在小學高段英語寫作教學中，這種圖式表現為“主題一分論一例證\"的三維架構。教師應基于這一三維思維邏輯圖式展開教學，在AI（如ChatGPT）的支持下，幫助學生建立清晰的寫作脈絡。

（一）主題定位：提煉核心寫作主題

作為智能化輔助工具，AI能夠基于自然語言處理技術，為學生的主題提煉過程提供實時指導。以五年級下冊Unit 6What will you do inthe future？為例，教師可引導學生運用“概念界定一關聯分析一主題概括\"的方法，從單元話題中提煉出核心寫作主題。具體來說，首先通過頭腦風暴激活學生對職業（如doctor、teacher、astronaut）的認知，然后借助AI的語義網絡分析功能，將這些零散概念聚類為careerchoice、skillsneeded、personalvalues等主題維度。當學生提出過于寬泛的主題，如myfu-turejob時，AI會建議其具體化為“Howwill myhobbiesinfluencemycareerchoice？”，并自動生成主題優化路徑圖，直觀展示從原始主題到優化主題的思維演進過程。這種人機協同的主題提煉訓練，不僅能夠培養學生的概念抽象能力，還能幫助他們建立“主題先行\"的寫作思維習慣，為后續寫作奠定堅實基礎。

（二）分論展開：培養多角度論證能力

分論展開維度著重培養學生的批判性思維能力，AI在此過程中發揮著邏輯診斷與優化的雙重作用。基于論證理論，系統能夠識別并評估不同論證方式的應用質量。以六年級上冊Unit3HowdidyougotoHangzhou？的敘事寫作為例，AI可以作用于以下三個方面：第一，檢測比較論證的完整性，如提示補充不同交通工具的優缺點對比；第二，分析因果鏈條的邏輯性，指出“becausethetrainwasfast-er\"這類簡單因果需要深化為多級因果，如選擇動車是因為它的準時性、舒適度和性價比；第三，評估例證的代表性，建議用具體數據，如\"the 350km/h speed\"替代模糊表述。教師可借助系統生成的“論證方式分布熱力圖”，直觀掌握學生論證時的薄弱之處。對于高頻出現的邏輯問題，如學生在五年級下冊Unit7Areyou goingawayfor theholiday？的習作中會出現因果斷裂現象，可設計專項訓練模塊，借助AI提供的典型案例，對學生進行強化訓練。這種精準化的批改方式，可使學生的論證能力得到系統性提升。

（三）例證充實：實現內容結構化呈現

在例證維度，AI能夠實現從語言表達到思維品質的多層級反饋。依據認知負荷理論，系統通過可視化工具幫助學生有效管理寫作認知資源。以五年級上冊Unit1中Whichonedoyoulikebetter？一課的比較寫作為例，教師的教學可分三步實施。首先，學生使用思維導圖軟件建立例證矩陣，將比較對象（如books與movies）按entertainmentvalue、educationaleffect、cost等維度進行分類。接著，用AI對例證質量進行評估，包括相關性（指出\"pagecount\"與閱讀體驗關聯度低）、典型性（建議用具體書影案例替代泛泛而談）、新穎性（推薦引用最新研究數據）。最后，系統生成“例證優化路線圖”，用不同顏色標注需要刪除、修改、強化的內容。教師可要求學生撰寫例證選擇說明，解釋每個例證的論證功能，如“HarryPotter的例子既展示了文學魅力，又體現了想象力的培養”。這種人機協同的批改模式，使例證真正成為有組織、有深度的論證支撐，而非簡單的事實堆砌，顯著提升了習作的說服力和學術性。

二、借助人工智能批改功能，多維度診斷習作

在習作評改環節，AI的批改功能，能夠對學生習作的語言規范性、內容連貫性和文化適切性進行診斷，從多個維度評估學生的寫作能力，從而有助于教師有針對性地展開輔導。

（一）語言規范診斷：實施智能化語法糾錯與詞匯優化

對于語言的規范性，AI可在錯誤識別、詞匯優化、能力追蹤三個層面發揮作用，以此檢測學生的語言能力及其發展狀況。

1.深度學習驅動的語法錯誤識別

AI中的Transformer架構以注意力機制為基礎，它能通過分析超過萬億token的語料訓練數據，建立完善的語法錯誤識別模型。利用該模型，不僅能檢測顯性語法錯誤，如主謂不一致（Shelike）、時態混亂（YesterdayIgo）等表層錯誤，還能識別隱性語法問題，包括虛擬語氣使用不當、非謂語動詞誤用等高階語法現象，錯誤定位準確率遠超傳統語法檢查工具。而針對檢測到的錯誤，該模型還會生成包含錯誤類型、修正建議和語法要點的三重反饋。例如，對于\"Hedon't\"這類錯誤，除將“don't\"修正為“doesn't\"外，它還會解釋第三人稱單數的使用規則。

2.語境感知的詞匯優化建議

AI采用的詞嵌人技術，能通過分析詞匯在上下文中的語義關系，為使用者提供精準的詞匯優化建議。對于中式英語表達，如“eatmedicine”，它不僅能推薦正確表達“takemedicine”，還能基于語境建議改為更專業的\"take themedication”。該功能特別適用于檢測搭配錯誤（如\"makehomework\"應改為“dohomework\"）、近義詞誤用（如“bigrain\"應改為“heavyrain\"）等問題。而詞嵌人技術和COCA語料庫數據的聯合使用，還能確保推薦表達符合當代英語使用習慣。

3.個性化語言能力發展追蹤

基于對學生錯誤模式的分析，AI可為學生建立個人語言發展檔案，智能識別其薄弱環節。例如，對頻繁出現冠詞錯誤的學生，ChatGPT系統會自動生成專項訓練模塊，包含針對性練習和微課視頻。該系統還支持最近發展區理論指導下的自適應學習，能夠根據學生當前水平推送難度適中的語言任務，精準提升學生學習水平。教師可通過數據看板了解班級整體和學生個體的語言掌握情況，優化教學設計。

（二）內容連貫分析：實現文本結構的多維度評估

對于習作的內容邏輯，AI主要從篇章結構、文本銜接、論證質量三方面進行分析，以此幫助學生完善文本結構。

1.基于RST理論的篇章結構分析

基于修辭結構理論（RST），AI可以通過分析語篇中的“核心一衛星\"關系，評估文章的邏輯完整性。它能識別論點缺失（如只有例證沒有結論）、論證失衡（如某個分論點過度展開）等問題，并給出結構調整建議。例如，當檢測到議論文缺少反駁段落時，會提示“建議增加對立觀點段以增強論證深度”，同時提供可能的反駁角度。

2.多層次的銜接與連貫評估

基于指代消解和篇章關系識別技術，AI可用來分析文本的銜接手段使用情況。它能檢測指代不明（如頻繁使用\"it\"導致歧義）、連接詞缺失（如段落間缺乏過渡）等問題，并給出改進方案。對于邏輯跳躍的表述，系統會標注“此處推理存在斷層，建議補充說明”，幫助學生完善論證鏈條。該功能特別有助于改善漢語思維導致的意合式英語寫作問題。

3.論證質量的深度評估

基于論證挖掘技術，AI可以評估論點的相關性、充分性和說服力。它能識別學生在論證中的薄弱環節，如數據缺失（\"Manypeople think..\"等缺乏具體調查依據的表述）、例證不典型等問題，并提供強化建議。對于議論文，AI還能評估論證結構的合理性，如指出“論點A與論點B存在包含關系，建議合并或重組”。教師可利用這些分析數據，開展有針對性的思維訓練。

（三）文化適配評估：提升跨文化交際能力

針對中外文化的差異性，AI能對語言表達提供智能化的處理，使其更符合情境，同時提升學生的跨文化交際能力。

1.文化專有項智能處理

通過整合專業文化數據庫，AI能識別并恰當處理文化專有項。以ChatGPT為例，對于中國特色概念，如紅包，它會建議音譯為\"hongbao\"并附上解釋，或提供功能對等詞\"luckymoney”。它還支持動態注解策略，能根據讀者認知背景（如是否為英語母語讀者）調整翻譯方式，確保文化信息傳遞的準確性。同時還能檢測文化誤譯，如在將“龍\"直譯為“dragon\"時提示文化內涵差異。

2.語用能力培養

基于言語行為理論，AI能夠評估語言表達的適切性。它不僅能識別語用失誤，如直接翻譯“你吃了嗎”屬于問候語的不當用法，建議改用“Howareyou？\"等符合英語習慣的表達，還能針對不同交際場景（如正式郵件、口頭報告），提供語體轉換建議，如將口語化表達改為正式用語。該功能通過大量真實語境案例的訓練數據，幫助學生掌握英語交際的潛規則。

3.跨文化認知拓展

AI可基于寫作主題，提供跨文化對比分析。比如，學生在寫中國傳統節日時，系統會自動生成和西方類似節日的文化對比表，包括起源、習俗、象征意義等維度。除此之外，ChatGPT還整合了文化維度理論（如Hofstede文化維度），以此幫助學生理解中西思維差異對寫作的影響。教師可利用此功能設計跨文化探究任務，如對比中西教育觀念的差異等，培養學生的國際視野和文化敏感度。

三、人機協同開展寫作訓練，提升寫作能力

基于上述分析，在小學高段英語寫作教學中，教師應有效把握AI的批改功能，人機協同開展迭代訓練，培養學生的自主修改能力。

（一）創設“寫作一反饋一修改”的螺旋式訓練流程

針對小學五、六年級學生的認知發展特點，在諸如六年級上冊Unit1What didyoudo this sum-mer？等敘事文寫作單元的教學中，可構建基于維果茨基社會建構主義理論的螺旋式訓練模型。該模型包含三個遞進式循環：初級循環（語言規范）通過AI實時檢測動詞時態的一致性（如一般過去時誤用）和連接詞缺失問題；中級循環（內容完整）提示補充事件細節（如活動具體過程）和情感描寫;高級循環（文化內涵）建議比較中外學生暑假活動的文化差異。每個循環設置3～4輪修改節點，教師可通過在線協作平臺的版本歷史功能，清晰追蹤學生的習作進步軌跡。如在五年級下冊Unit7Are yougoingawayfortheholiday？的寫作中，學生從只能簡單列舉活動逐漸發展為能夠完整描述文化體驗的軌跡。這種人機協同的迭代訓練，使學生的寫作能力呈現螺旋式上升態勢，充分契合皮亞杰認知發展理論中兒童在形式運算階段（11～12歲）的思維特征。

（二）培養學生批判性篩選AI反饋的元認知能力

在諸如六年級上冊Unit5Whendidthean-cientOlympicGamesbegin？等說明文寫作單元的教學中，可設計“辨識一評估一應用\"三步元認知訓練體系。首先訓練學生區分反饋類型，事實性修正（如歷史年代錯誤）直接采納，建議性意見（如論證順序調整）需審慎評估;其次建立驗證機制，鼓勵通過權威網站核實AI提供的文化信息；最后要求撰寫修改說明。如在五年級上冊Unit 8I^′m a sportslover的寫作中，學生需解釋為何接受“增加安全防護論證\"而拒絕“使用專業術語\"的建議。教師可基于弗拉維爾元認知理論設計評估量表，從反饋識別準確度（如能辨別 95% 的語法錯誤）、建議采納合理性（如 80% 的修改符合寫作目的）、修改效果自評如 70% 的學生認為提升明顯）三個維度，定期監測學生的批判性思維發展水平。

（三）推動教師角色轉型為寫作思維發展指導者

在諸如五年級下冊Unit2Whatdoflowersdo？等跨學科寫作單元的教學中，教師的專業角色應實現三重升華：作為課程設計師，需整合AI的分析報告，如根據五年級下冊Unit3Howdoseedstravel？寫作中普遍存在的因果邏輯問題（ 65% 的學生未能說明傳播方式與植物特性的關系），設計專項思維訓練活動。作為學習促進者，要組織深度研討，如針對六年級上冊Unit7Whatarethetwelveani-mals？中的生肖文化寫作，引導學生在AI提供的西方星座對比基礎上，開展文化象征意義的學術探討。作為評估創新者，需開發新型量規，如為五年級上冊Unit1中Whichonedoyoulikebetter？一課的比較寫作創建“多維分析評分體系”（包含視角多樣性、標準明確性、論證透徹性等指標）。這種轉型使教師專注于發展學生的高階思維，將語言糾錯等基礎工作交由AI處理，實現教學效能的最大化，完全符合舒爾曼提出的學科教學知識發展要求。

在小學高段英語寫作教學中，思維邏輯圖式與AI批改功能的融合為寫作教學提供了創新路徑。首先通過構建“主題一分論一例證\"的三維思維框架，使學生習作更具結構性和深度；接著運用AI的批改功能，顯著提升批改效率和精準度；最后借助人機協同的教學模式，既發揮AI的技術優勢，又保留教師在高階思維培養中的主導作用，形成優勢互補的教學新生態。實踐表明，該策略有效解決了傳統寫作教學中思維訓練不足、反饋滯后等問題，使學生的寫作能力在語言表達和思維品質兩個維度同步提升。未來可進一步探索不同文體寫作中的圖式適配性，以及AI反饋語言對學生接受度的影響，持續優化智能寫作教學模式。

（該文為“教學月刊·2025年中小學英語教學論文大賽”小學組一等獎作品）

（北京工業大學附屬中學）