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摘要：人工智能和大數據挖掘技術的快速發展，為精準化教學的有效開展提供了技術支撐。但在實際教學過程中，仍存在缺乏學生學情數據驅動教學的問題，故探索一種教師與計算機合理協同的工作模式意義重大。文章基于“人機協同”理念，以某小學英語寫作教學的實際情況為切入點，構建小學英語寫作評價指標體系，提出基于人機協同的小學英語寫作教學模型，最后開展作文教學實踐。研究表明，此模型能夠精準定位寫作的薄弱點，為教師開展精準化教學和學生個性化補救提供了數據支持，從而促進了小學生英語寫作能力的提升。

關鍵詞：人機協同；小學英語寫作教學模型；作文評價指標體系；智能診斷

人類從信息時代步入數據時代，人工智能、大數據等技術支撐并加速了技術與教育的深度融合，技術融入課堂成為未來課堂的發展趨勢。人工智能作為未來課堂的重要組成部分，將助力教師高效開展教學，充分發揮教師和人工智能的優勢，實現學生的個性化及全面發展[1][2]。汪時沖[3]在新型“雙師課堂”中，提出基于人工智能的教育機器人將承擔部分教師的職能，這意味著在人工智能時代的學習空間中會出現新型的“人機協同”工作模式。目前，人機協同的教學模式仍處于起步階段，探索人工智能與教師協同工作的模式成為當前亟待解決的問題。在英語學習中，聽、說、讀、寫是英語學習的四項基礎能力[4]。其中，寫作作為書面表達的一種形式，能夠有效地反映出學生的英語綜合水平。同時，英語寫作也是英語教學中的重難點，其在試卷中所占的比例也逐年上升。遺憾的是，英語寫作教學情況不容樂觀。本研究通過文獻梳理，結合項目組采集到的2000份英語作文樣例，分析發現在小學英語寫作教學中仍面臨一些問題：①作文批改主體各執己見，評分標準具有主觀性；②缺乏數據支持，無法準確掌握學情并定位學生的薄弱點；③強化采用“題海戰術”，缺乏有針對性的知識補救策略。為應對上述英語寫作教學中的困難，本研究將人工智能技術引入到小學英語寫作教學中，提出人機協同支持下的小學英語寫作教學模型，充分發揮人工智能技術與教師雙方的優勢，實現人機協同化教學過程，提高作文批改的科學性、準確性、客觀性、全面性和持續性，將批改結果及時反饋給教師和學生，實現教師的精準教學和學生的個性化學習。

一人機協同支持下的小學英語寫作教學的理論支撐

1“以評促教”助力英語寫作精準教學形成性評價發生在學生對知識的形成和構建過程中，強調對學習的反饋和矯正，是一個不斷改進、螺旋式上升的過程[5]。美國肯塔基州大學教育學院教育心理學教授Guskey[6]曾將掌握學習實施過程與干預反饋（ResponsetoIntervention，RTI）模型、設計理解（UnderstandingbyDesign）過程做了比較，認為它們都強調形成性評價的“反饋—矯正”機制在教學中的重要性。而作文寫作是一個循環的過程，學生的寫作能力是在“評價—反饋—矯正”的過程中逐漸提升。其中，評價在學習過程中起著不可忽視的重要作用，有效、科學的診斷評價結果可以幫助教師定位寫作中存在的共性問題，實現精準化教學；同時，幫助學生發現自己在寫作英語作文方面的優勢和短板，明確自主學習的起點和方向，提高學習成效。2“人機協同”促進英語寫作教學效率提升“人機協同”是指人的“智慧”與機器“智能”之間的相互協同。其中，機器通過計算、分析學生多種評價數據，挖掘學生的寫作規律；而人類基于數據反饋的信息，通過個人智慧進行科學決策，以實現人機協同化[7]。早在20世紀60年代，人機協同理念就已經得到了國外專家學者的重視，并開展了一系列理論研究和實踐探索。如Rust[8]對人機協同展開了實踐探究，他認為人工智能技術可以從較低級的智能工作開始取代部分人類工作，幫助教師分擔機械和重復性的工作。Fu[9]的研究表明，將人工智能應用于在線測試系統設計，能有效解決來自教師單一教學模式的挑戰和當前英語教學中存在的其它問題，并智能診斷出學習者的薄弱項。而朱永海[10]認為，人機協同教育可以產生“1+1>2”的效果，人類智力和機器智能相結合，可以真正實現人機結合和左右腦的多元智能結合，實現學生的差異化培養。人機協同即借助技術輔助教師的教學和學生的學習，達到提高教學效率與質量的目的。目前，國外已開發出多個英文作文評閱算法和系統，如PEG、IEA、E-rater、Jess等[11]。作為教學輔助工具，這些作文評閱系統能夠幫助教師提高作文教學的效率，使教學更有針對性。唐錦蘭[12]將自動評價系統應用于英語教學中，發現基于自動評價系統的教學應用促進了學生寫作能力的提升，對教學過程也產生了積極的影響。綜上所述，“人機協同”能夠有效促進英語寫作教學效率的提升。

二基于人機協同的小學英語寫作教學模型的構建

英語寫作是一種書面表達和傳遞信息的交際能力，是學生綜合語言運用能力的重要組成部分，小學時代便開始培養學生的英語寫作能力顯得尤為重要[13]。本研究以小學英語寫作課程標準為學科依據，以形成性評價為理論支撐，以人機協同理念為指導，借助人工智能技術，從教學的頂層設計和小學英語寫作評價標準兩個維度來構建人機協同支持下的小學英語寫作教學模型，旨在探索一種新型的教學模型來促進學生寫作能力的提升。1基于人機協同的小學英語寫作教學模型的頂層設計在借鑒彭紅超等[14]提出的人機協同的數據智慧機制基礎上，本研究提出基于人機協同的小學英語寫作教學模型（以下簡稱“人機協同寫作教學模型”）的頂層設計，旨在引導教學實踐活動從起點走向教學目標的終點，具體如圖1所示。在人工智能技術注入課堂教學的環境下，課堂教學活動中各要素之間的協作更加錯綜復雜。在基于人機協同的小學英語寫作教學模型中，“人”是指學生、教師等教育相關者，“機”指的是教學中使用到的技術和軟硬件等設備[15]。其中，機器主要負責重復性或單調性的工作，教師則主要負責創造性及情感方面的工作，兩者合理分工，共同促進英語寫作課堂中知識的高效傳授。機器在教學活動中扮演“教師助手”的角色，它發揮智能計算優勢，幫助教師處理機械重復的事務，大幅提高了工作效率[16]。但機器無法考慮學生的主觀感受和情感經歷，無法結合學生的情感經歷和生活體驗分析問題，因此機器難以對學生評價報告中的隱含信息做出精準、全面的解讀，難以提供適應性的解決方案。而教師豐富的教學經驗和智慧能夠彌補機器的不足，并利用“智慧”對教育數據進行結果歸因分析和教學干預，從而做出科學的教學決策。2作文評價指標體系是“人”與“機”結合的橋梁在人機協同寫作教學模型中，作文評價指標體系是學生學習寫作、教師評價學生寫作能力和機器智能數據分析的標準，指標體系將貫穿于整個寫作教學的過程中，是實現人機合作、交流溝通的橋梁。機器以寫作評價標準為知識圖譜，依托智能分析技術智能點評范文并反饋共性與個性化問題；教師以評價標準為教學大綱，實施寫作教學；學生在教師和機器的引導下完成作文，并根據評價標準來修改自己的寫作內容。與傳統寫作教學過程相比，人機協同支持下的寫作教學運用評價標準來指導寫作的過程，目標更清晰，寫作教學更有針對性。美國McGraw-Hill公司設計的WritingRoadmap2.0（WRM）自動評分系統，是國外比較成熟的自動評分系統之一[17]。該系統的作文分項評分標準從篇章結構、內容、句子結構、詞匯、語法、寫作規范等六個維度展開。本研究借鑒WRM的評價標準，結合義務教育小學階段的英語課程要求，構建了小學英語作文評分指標體系，如圖2所示。小學英語作文評價指標體系包含6個維度，分別用于評價學生不同級別的認知水平，從前向后采用“a1-a6”進行編碼。其中，“a1詞匯”、“a2句子”、“a6語法”考查學生的基本寫作技能，屬于低階認知；“a4內容相關”考查學生對題目的理解力，“a3篇章結構”考查學生的邏輯思維能力，屬于高階認知；“a5寫作規范”考查學生的寫作習慣。結合對有經驗的一線小學英語教師進行深度訪談的結果，本研究對小學英語作文評價指標體系各項指標所占的權重進行了計算，得到小學英語作文評價指標體系的指標權重比例為：a1:a2:a3:a4:a5:a6=1:1:4:4:1:1，可以看出“a3篇章結構”與“a4內容相關”的重要程度很高。

三人機協同支持下的小學英語寫作教學實施

在基于人機協同的小學英語寫作教學模型的指導下，本研究依托項目組研發的“學數據平臺”（下文簡稱“平臺”），選取蘇州市姑蘇區某小學五年級某班的45名學生為實驗研究對象，開展了小學英語寫作教學實踐。1人機協同支持下的英語寫作教學的實施流程本研究以基于人機協同的小學英語寫作教學模型的頂層設計，開展寫作教學實踐，其寫作教學實施流程如圖3所示。該流程遵循機器的“計算智能”與教師的“教學智慧”相結合原則，機器承擔教育數據采集、教育數據分析和計算任務，輔助教師自動采集寫作學習數據，實時提供數據分析報告；在機器的幫助下，教師全面了解班級學生的寫作學情，發現學生的寫作薄弱環節，為學生提供差異化的教學內容與精準化的教學服務。在人機協同的支持下，小學英語寫作教學過程由“寫作—評價—分析—干預”4個階段組成。2寫作與評價階段：智能化數據采集在寫作與評價階段，了解學生學情有助于教師開展精準化教學，并基于“學情”開展課程的教學設計：首先，借助平臺跟蹤學生的歷史學習數據、學習軌跡及波動情況，教師掌握學生當前學情，有針對性地修訂每節課程的教學目標；其次，結合課程標準和學生歷史數據剖析學生在先前學習中的優勢與短板，教師設計組織教學活動重點向學習短板傾斜；最后，以作文評價標準為綱，以學生學情為本，教師寫作任務。為保證學生學習數據的準確性與實驗開展的有效性，本研究在教學實踐中采用紙質作答的方式，以保留學生傳統的寫作習慣。學生接收到寫作任務后，采用頭腦風暴方式構思寫作主題和內容，撰寫作文。學生完成寫作并提交，借助高速掃描儀全自動采集學生的作文答卷，教師可根據作文評價指標體系對學生作文的細項進行批改并評分，如圖4為教師批改某學生作文的細項打分結果，可以看出學生在“詞匯”上扣了0.5分。3分析階段：數據驅動寫作問題精準診斷（1）班級群體診斷分析依據學數據平臺智能分析班級學生的作文細項掌握程度的可視化圖表，教師可以快捷定位小學英語作文寫作中群體存在的共性問題，如圖5所示。圖5顯示，班級群體的寫作薄弱點集中在“語法”，其次是“詞匯”。教師在詳細解讀數據分析結果之后，掌握班級學生群體的寫作知識與技巧水平，在課堂作文講解的過程中，將“語法”與“詞匯”設為重難點，合理安排有針對性的教學內容和教學活動環節，適當調整教學進度，通過過程性評價與精準化干預，有效提高教學效率。（2）學生個案分析盡管學生的作文得分相同，但學生對寫作技能掌握的優勢和短板不盡相同。兩位案例學生的作文分項指標得分率與班級平均得分率的雷達對比圖如圖6所示，可以看出：在此次作文測試中，兩位同學的作文得分都是5分，但兩位同學寫作的薄弱點不同——李同學的作文薄弱點是“語法”和“詞匯”，而周同學的薄弱點是“語法”和“句子”，可見“語法”是兩人的共同薄弱點；兩位同學在“內容相關”和“篇章結構”方面與班級得分率持平，說明這兩位同學對這兩個維度的技能掌握較好。通過智能數據分析，教師可以了解學生的學習成效并精準定位學生的問題點，為后續開展個性化學習與精準輔導提供數據支持。4干預階段：精準化干預和個性化學習在上述作文分析階段，教師根據平臺提供的作文數據分析和診斷報告，掌握群體、個體的共性與個性問題。而在干預階段，教師將針對學生群體和個人學情來開展精準化教學與強化訓練。（1）數據驅動群體精準化教學在英語作文分析中，教師通過平臺提供的班級可視化評估報告，了解班級群體的作文整體達標率及存在問題的作文細項指標，即發現學生在學習過程中存在的共性和個性的問題。如教學實施過程中發現部分學生在作文“語法”方面表現欠佳，以此判定整個班級在“語法”維度相對薄弱。針對此共性問題，教師在進行教學設計的過程中，應適當調整教學內容，加強對“語法”知識的講解與練習；學生依據教師的講解建議初次修改作文，并重點關注個人的寫作薄弱環節。因此，通過數據診斷來深度挖掘數據的價值，一方面打破了傳統講評課就題講題和教學以經驗為主的僵局；另一方面，教師根據智能分析結果進行靈活的教學決策，在課堂中集中講解群體共性問題，并對典型問題進行舉一反三的針對性訓練，不僅實現了精準化教學，而且大幅提升了教學效率。（2）數據驅動學生個性化學習通過對學生個體作文分析報告的解讀，教師及時實施針對性補差和個性化指導。如以李同學為例，其薄弱點在于“詞匯”和“語法”。因此，在“詞匯”方面，平臺宜推送與該作文主題相關的詞匯卡片，豐富詞匯知識，幫助李同學總結和記憶；基于平臺里的“詞匯知識圖譜”，李同學選擇“詞匯”知識點，并根據系統自動推送的與知識點相關的題目，按照要求完成強化練習。此外，教師應實時跟蹤李同學的針對性補差情況，分析其存在問題的原因，并給予針對性的建議，從而落實知識點的補救情況，助力其個性化學習。而在“語法”方面，李同學應根據教師的集中講解，并結合作文細項診斷報告，開展自我反思，確定后續學習的重點。以此為基礎，李同學根據平臺推薦的相關練習資源自動規劃學習路徑，開展個性化學習，由此針對性地訓練寫作專項能力。

四結語

大數據時代的教育，呼喚教師采用“人機結合”的形式來實現教育的智能化。在英語寫作教學領域，借助大數據技術輔助寫作教學的方式越來越多。人工智能可以幫助教師高效采集和分析作文數據，挖掘教學中的重難點，并讓教師有更多的時間和精力關注“育人”的工作，注重與學生之間的情感交流和對學生綜合素養的培養。在傳統的小學英語寫作教學中，教師對作文的評價往往依賴主觀經驗，缺少科學性，教師對于人工智能技術和大數據的應用尚沒有形成系統的認識。因此，本研究探索了一種基于人機協同的小學英語寫作教學模型，弱化了傳統教學中教師憑主觀經驗調整教學的方式，強調“以學生學情為中心”的差異化教學，使得教學設計更加科學合理。在該模型中，人與機器分工合作并無縫協同，借助平臺的大數據分析來挖掘英語教學中的重難點，實現對英語寫作技能的精準教學和個性化學習，以提高寫作教學質量，促進學生英語寫作能力的提升。在此基礎上，后續研究將進一步優化基于人機協同的小學英語寫作教學模型，嘗試將作文的自動批閱與差異化教學相結合，實現由學情數據驅動的精準化教學。

作者:楊華利 郭盈 黃濤 趙媛 1單位:華中師范大學