生成式AI在外語教育中的影響與對策:探索人機互動協(xié)商能力的培養(yǎng)路徑

摘 要：近年來生成式AI如ChatGPT等大語言模型在英語教育領域被師生廣泛使用。在此過程中，生成式AI應用能力的參差不齊加劇了學生學習效果的差距，也反映了數(shù)智時代人工智能素養(yǎng)對教育公平及發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要影響。本文從培養(yǎng)人機互動協(xié)商能力（HAINC）的路徑出發(fā)，提出能夠更好地培養(yǎng)數(shù)智人才的方法，以應對新一輪技術革命。

關鍵詞：生成式AI;人機互動協(xié)商能力（HAINC）;外語教育

中圖分類號：TP181;H31 文獻標識碼：A 文章編號：1673-260X（2024）09-0016-04

生成式人工智能（Generative AI）指的是一種利用機器學習技術生成新的數(shù)據(jù)或內(nèi)容的人工智能系統(tǒng)。這類AI能夠基于已有的數(shù)據(jù)生成具有創(chuàng)造性的輸出，如文本、圖像、音頻或視頻。近年來，生成式AI取得了顯著進展，成為多個領域的重要工具，尤其是在教育和語言學習中展現(xiàn)出巨大的潛力。

生成式AI的起源可以追溯到20世紀中期的人工智能研究，當時的AI系統(tǒng)側重基于關注規(guī)則的任務處理和問題解決。隨著計算能力的提升和算法的發(fā)展，尤其是深度學習技術的興起，生成式AI開始得到廣泛應用。隨著ChatGPT 4o的發(fā)布，生成式AI的能力達到了新的高度，人類已經(jīng)邁入新一輪技術革命。

在教育領域，生成式AI的應用正在改變傳統(tǒng)教學模式。以ChatGPT為代表的語言模型，能夠生成高質(zhì)量的自然語言文本，應用于智能問答、寫作輔助、語言翻譯等任務。這些技術使得教育者和學習者能夠獲得實時的反饋和支持，提高學習效果。智能工具無需人工干預即可根據(jù)文本提示自動生成大量內(nèi)容，擺脫內(nèi)容生產(chǎn)對專業(yè)人員的過度依賴，使每一位教師都能成為教學內(nèi)容的創(chuàng)作者[1]。

1 生成式AI對外語教育的影響

生成式人工智能（Generative AI），特別是如ChatGPT這類強大的語言模型，正在快速改變外語教育的格局。這種技術帶來了許多積極的改變，同時也帶來了一些挑戰(zhàn)。本文將從正負兩個層面探討生成式AI對外語教育的影響。

1.1 正面影響

1.1.1 個性化學習體驗

生成式AI最大的優(yōu)勢之一在于其提供的個性化學習體驗。傳統(tǒng)的外語教育往往是“一刀切”的模式，教師難以針對每個學生的獨特需求進行個性化輔導。然而，生成式AI能夠根據(jù)每個學習者的水平和需求，生成量身定制的學習內(nèi)容。根據(jù)學習者的語言能力，ChatGPT可以生成響應難度的閱讀材料、寫作練習和聽力測試。與此同時還能夠根據(jù)反饋實時調(diào)整教學內(nèi)容，有針對性地引導學生獲得最適合自己的學習路徑。

1.1.2 提供即時反饋

在外語學習過程中，及時地反饋對于提高學習效果至關重要。生成式AI可以為學生的語言學習提供更為精準且及時地反饋，為個性化自適應學習提供支持。教師可以借助其對學生學習情況的評估，了解學生的問題，為他們及時提供語言模型支持[2]。

從語法、詞匯、語音這幾個層面，AI都能夠迅速響應。這種即時反饋機制可以幫助學生迅速糾錯，避免造成語言固化。同時，AI的即時反饋也能夠幫助學生更清晰地理解語言規(guī)則，提升學習效率。

1.1.3 豐富的學習資源

通過生成式AI生成的多樣化的學習資源，學生可以接觸到不同層級不同題材的閱讀素材，從而形成更加多元的語言輸入，這些學習資源除了書面材料，還包含模擬對話、聽力和口語練習等。

1.1.4 創(chuàng)新性的教學方法

生成式AI的引入也為外語教學帶來了如翻轉課堂、多模態(tài)素材授課等新的方法和工具，這極大地增強了學生的學習興趣，提升了學生的主觀能動性。

1.2 負面影響

1.2.1 學習者依賴性問題

生成式AI可能導致學生形成過度依賴，其突出的便利性使傳統(tǒng)的考核方式不再適應新的學習模式，我們應更積極地培養(yǎng)學生的批判性思維，避免AI的濫用。

1.2.2 語言質(zhì)量和準確性問題

在生成文本時，AI會出現(xiàn)事實錯誤、語法或邏輯錯誤，當缺乏教師監(jiān)督、學生語言能力不過關時，可能會造成誤導，影響學生的語言習得，這在更高級的語言學習過程中更為常見。

1.2.3 文化理解的缺失

除了事實錯誤和邏輯錯誤，AI常見的問題是缺乏對目標語言文化的深入理解，這在某種程度上源于訓練集來源的不均等。當目標語言的訓練數(shù)據(jù)較少時，AI容易忽略文化細節(jié)，造成文化背景的缺失，在跨文化交際中造成嚴重誤解和交流障礙。

1.2.4 隱私與倫理問題

雖然在使用過程中，人們往往注意個人隱私的保護，但數(shù)據(jù)安全仍然存在被泄露的風險。除此之外，AI在敏感問題上的政治立場也需要重點關注，這不僅會影響到學生的價值觀和世界觀，也可能造成更大維度的安全風險。這些問題需要在AI應用的過程中予以特別關注和應對。

1.3 綜合分析

AI推動了傳統(tǒng)的“師—生”二元結構向人機協(xié)同的“師—生—機（AI）”三元結構轉變[3]。生成式AI在外語教育中既帶來了前所未有的機遇，也提出了新的挑戰(zhàn)。它為學習者提供了個性化、即時的學習體驗，極大地豐富了學習資源和教學方法。然而，我們也必須認識到，AI技術的應用并非完美無缺，存在著依賴性、語言質(zhì)量、文化理解以及隱私和倫理等方面的問題。任何AI都不可能完全替代教師的課堂教學，它只能作為一種有效的補充資源，而不能決定課堂教學目標、教學重點和所要達成的結果，更不能完成立德樹人的根本任務[4]。在生成式AI的應用過程中，教育者需要采取綜合措施，最大化其優(yōu)勢，減少其潛在的不利影響。通過合理的應用和管理，生成式AI有望成為外語教育中不可或缺的工具，幫助學習者更高效地掌握語言技能，同時也需要增強學習者的自主學習能力和批判性思維，以應對AI技術帶來的挑戰(zhàn)。

2 人機互動協(xié)商能力的培養(yǎng)路徑

祝智庭認為，新質(zhì)人才是能夠引領新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展、體現(xiàn)數(shù)智時代技術特質(zhì)的創(chuàng)新成長型人才，是能夠主動關注復雜的自然與社會生態(tài)系統(tǒng)、自覺融入社會綜合變革體系并建立主體責任的生態(tài)營造型人才，是能夠充分利用現(xiàn)代技術、適應現(xiàn)代高端先進設備、具有知識快速迭代能力的技術人才[5]。在前述討論中，分析了生成式AI對外語教育的正面與負面影響，并明確了若干關鍵問題。為了應對這些挑戰(zhàn)，我們提出了一系列解決方案。這些解決方案旨在增強學生在生成式AI輔助下的學習效果，尤其是通過培養(yǎng)人機互動協(xié)商能力（human-AI interactive negotiation competence，簡稱HAINC）來最大化AI的正面效應，最小化其潛在的負面影響。

2.1 強化人機互動協(xié)商能力（HAINC）

2.1.1 HAINC的定義與重要性

HAINC指的是人類用戶在與AI交流時需要具備的一種特殊技能，不僅包括人類用戶理解AI的能力和局限性，對AI提出恰當要求，根據(jù)AI反饋采用恰當方式調(diào)整自己溝通策略的能力，還包括AI依靠大語言模型解讀用戶指令（prompt）和反饋后，進行策略調(diào)整的能力。人類用戶和AI在尋求實現(xiàn)共同目標的過程中，通過持續(xù)地相互調(diào)整和適應，最終達到最佳的溝通效果[4]。HAINC在外語教育中的作用至關重要，能夠顯著影響學習者從AI中獲得的幫助效果。如果不加以重視和培養(yǎng)，生成式AI可能反而會擴大學習者之間的差距，進一步加劇教育不公平現(xiàn)象。提升HAINC，從本質(zhì)上看，也呼應了培養(yǎng)新質(zhì)人才、數(shù)智人才，發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的根本要求。無論從經(jīng)濟發(fā)展還是從立德樹人的角度來看，在外語教育中將HAINC的培養(yǎng)納入核心目標是非常必要的。

2.1.2 HAINC構成要素及其作用

HAINC由五大要素構成：理解AI、設定目標、發(fā)布指令、分析反饋、調(diào)整策略。這五個要素在實際操作中并非孤立運行，而是相互影響，形成一個動態(tài)的循環(huán)機制[4]。這種循環(huán)機制保證了學習者能夠通過不斷調(diào)整與優(yōu)化來提高人機互動的有效性。

例如，理解AI是人機互動協(xié)商的基礎。學生需要了解AI的功能及其局限性，以便在與AI互動時能夠做出合理的預期和適當?shù)恼{(diào)整。設定目標和發(fā)布指令則是實現(xiàn)有效互動的關鍵步驟。通過發(fā)布明確、具體的指令，學生能夠引導AI完成特定任務，最大化其生成內(nèi)容的質(zhì)量。分析反饋與調(diào)整策略則幫助學生在AI生成的內(nèi)容中識別錯誤或不足，并通過調(diào)整策略不斷優(yōu)化互動效果。

2.1.3 HAINC課程的設計與實施

為了系統(tǒng)培養(yǎng)學生的HAINC，我們建議開設專門課程。這些課程可以結合現(xiàn)有的英語教學內(nèi)容，在課堂中穿插進行，或作為獨立課程在業(yè)余時間開展。課程內(nèi)容應包括三個主要模塊：AI導論、案例教學和項目操作。通過這些模塊，學生將從理論到實踐逐步掌握HAINC的各個要素，并在不斷地實操中提升自己的能力。此外，課程設計應注重循序漸進與實踐導向。教師可以通過案例教學，逐步引導學生從簡單的任務入手，逐漸挑戰(zhàn)更復雜的語言任務。在此過程中，學生將學會如何設定合理的目標、發(fā)布高效的指令并通過分析反饋和調(diào)整策略來優(yōu)化與AI的互動效果。

2.1.4 HAINC在外語教育中的應用實例

授課過程中，教師可以通過項目和案例幫助學生理解、運用HAINC。舉例說明，在分析同一話題不同語體文本的過程中，可以提示學生要求AI生成書面語和口語兩個版本，通過分析其異同，提升學生的語言能力，同時教授其在復雜情境下與AI進行高效互動的技巧。即時反饋也應包含在課程內(nèi)容中，在項目完結后給予學生多維度的評價，指出不足和亮點，幫助其持續(xù)調(diào)整學習策略，提升HAINC。

2.2 提升AI生成內(nèi)容的質(zhì)量控制

AI生成內(nèi)容的質(zhì)量應從技術層面和教師層面進行主動干預，這有利于提高內(nèi)容的準確性和語言規(guī)范性，更能避免在意識形態(tài)領域出現(xiàn)紕漏。從技術層面看，AI模型不應拘泥于一種，訓練數(shù)據(jù)應盡可能豐富。從教師層面看，應加強內(nèi)容的二次審核與校對，保證其符合教學大綱和語言規(guī)范，避免學生被誤導。

2.3 培養(yǎng)學習者的自主學習能力

培養(yǎng)學生獨立思考，提升其辯證思維能力，豐富其文化背景知識，在生成式AI廣泛使用的數(shù)智時代其價值越來越凸顯。AI不應取代學生的主動思考，而應作為輔助工具為學生提供豐富的資源和即時反饋。沉溺其中不僅無法獲得更大價值，反而會淪為技術的傀儡。

2.4 加強教師的指導作用

在技術的加持下，教師的角色也要完成從傳統(tǒng)的傳道授業(yè)解惑的“業(yè)師”到引領理想、傳遞價值取向的“人師”的轉變。教師不僅要在授課過程中幫助學生理解和使用AI技術，還應與AI協(xié)同共做，通過科學的課程設計為學生提供個性化的指導，幫助學生更有效、更能動地掌握語言技能。取長補短，在AI生成內(nèi)容的基礎上提供補充性的、引領性的文化背景知識，幫助學生建立正確的世界觀和價值觀。通過系統(tǒng)培養(yǎng)HAINC，增強AI生成內(nèi)容的質(zhì)量控制，培養(yǎng)學習者的自主學習能力，并強化教師的指導作用，外語教育可以更好地應對生成式AI帶來的機遇與挑戰(zhàn)。通過這些策略，學生能夠在AI輔助下實現(xiàn)更高效的語言學習，教育者也能在這一過程中發(fā)揮更大的作用，確保教學質(zhì)量和學習效果的均衡發(fā)展。

3 提升HAINC過程中需注意的風險

在外語教育大力提升人機互動協(xié)商能力（HAINC）的過程中，雖然其重要性和優(yōu)勢不言而喻，但同時也需要警惕一些潛在的風險和挑戰(zhàn)。這些風險包括技術依賴性、倫理道德問題、隱私安全風險以及學習效果的不均衡等。

3.1 技術依賴性風險

隨著HAINC的提升，學生在外語學習中可能會逐漸習慣依賴生成式AI提供的即時反饋和輔助。這種依賴性可能導致學生自主學習能力的下降，逐步削弱他們的批判性思維和問題解決能力。學生更樂于直接向AI求助，快速獲取答案，從而喪失進一步深入學習和實踐的機會。教師應幫助學生認識到AI的工具性和輔助性，而非替代性。這也要求在課程設計的過程中，加入使學生能夠主動思考和討論的環(huán)節(jié)，鼓勵學生大膽發(fā)聲，主動發(fā)聲，在思維的相互碰撞中培養(yǎng)其獨立思考能力。

3.2 倫理道德問題——學術誠信與AI的使用

在撰寫課程論文、學位論文或完成其他學術任務時，AI的使用將不可避免，目前不是“用不用”而是“怎樣用好”的階段。美國多所高校將學術論文和課程論文撰寫過程中AI的使用視作學術不端，在校園內(nèi)禁止使用ChatGPT等生成式AI。我國《學位法》也強調(diào)了AI使用的規(guī)范性。學術誠信問題、AI使用的限度問題，將成為數(shù)智時代師生都不得不面對的難題。我們應明確AI使用政策，規(guī)定其使用界限，并通過案例分析讓學生們有明確的認知，了解過度依賴AI的嚴重后果。教師也應加強學習，有效利用AI評估學生提交文本的原創(chuàng)性，維護學術誠信環(huán)境。

3.3 隱私與數(shù)據(jù)安全風險

生成式AI的高效運行往往依賴于大量的數(shù)據(jù)輸入，這些數(shù)據(jù)可能包括學生的個人信息或學習記錄。在增強HAINC的過程中，學生與人工智能之間的頻繁互動可能導致更多個人數(shù)據(jù)的收集和存儲，從而增加隱私泄露的風險。如果這些數(shù)據(jù)被濫用或泄露，可能會對學生產(chǎn)生不利影響。在教學過程中，我們應該采取嚴格的數(shù)據(jù)保護措施，確保學生的私人信息不被濫用。在使用人工智能工具時，應向學生清楚地傳達數(shù)據(jù)收集的范圍和目的，并允許學生選擇是否參與。此外，學校應與人工智能提供商合作，確保這些工具符合相關的隱私保護和法律法規(guī)，并定期進行數(shù)據(jù)安全審查，防止任何潛在的安全漏洞。

3.4 學習效果的不均衡風險

HAINC的提升一方面能夠幫助學生更高效地學習，但另一方面可能會導致學習效果的不平衡。有研究發(fā)現(xiàn)，高水平學生相較低水平學生，更能適應AI，并從中獲益。HAINC的差異更有可能造成學生學習效果的不均衡，導致教育不公平現(xiàn)象。人工智能素養(yǎng)（AI literacy）在未來將成為衡量數(shù)智人才、新質(zhì)人才重要的衡量標準。因此，教師應關注不同能力層級學生在HAINC培養(yǎng)中的表現(xiàn)，提供差異化的指導和支持，提供不同難度的任務，力求更多的學生獲得能力提升。

3.5 技術局限性與學習效果的風險

生成式AI在語言處理方面憑借大量的訓練數(shù)據(jù)有獨有的優(yōu)勢，但在處理復雜抽象概念時就暴露了其短板。學生在學習復雜文化背景或分析抽象語境時可能會被誤導。教師應鼓勵學生在使用AI時保持批判性思維，通過列舉AI的典型錯誤，幫助學生了解目前技術的局限性，嘗試識別和修正錯誤，從而彌補AI提供內(nèi)容的不足，更加全面地理解課程內(nèi)容。

3.6 技術發(fā)展與教育模式的適應性風險

教師在生成式AI快速發(fā)展的當下，面臨著兩難境地，技術的迭代顯著快于教育模式的發(fā)展。教學手段的滯后、教育模式的固化難以幫助學生在與AI互動時獲得最佳的學習體驗。一些教師的教學能力和技術應用水平也局限了其HAINC的培養(yǎng)。高校應更積極地推動教育模式的更新和改革，適應新技術的發(fā)展。教師應持續(xù)學習，參與技能培訓，提升AI工具的利用能力。除此之外，還可以引入外部資源，更新技術資源和教學資源，確保滿足學生的需求，應對新一輪技術革命。

4 結語

在外語教育中提升HAINC無疑是應對生成式AI技術帶來的挑戰(zhàn)和機遇的有效途徑。然而，在這一過程中，我們也必須警惕各種潛在的風險。通過合理的策略和措施，教育者可以最大限度地發(fā)揮HAINC的優(yōu)勢，同時將其可能帶來的負面影響降至最低。只有在充分認識和應對這些風險的前提下，HAINC的培養(yǎng)才能真正為學生的外語學習提供持久的助力，推動教育質(zhì)量的全面提升。

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