1. 引言
当ChatGPT在2022年底“流畅对话”“逻辑推理”“文本生成”等能力惊艳全球时，生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence)正式从实验室走向大众视野。作为人工智能的重要分支，生成式AI通过学习海量数据中的概率分布与模式规律，能够自主创造全新的、具有合理性的内容——从文本、图像到音频、代码，其输出的“创造性”彻底打破了传统AI“分析–分类”的功能边界[1]，使其在文本生成、翻译、编辑等领域的能力延伸到教育场景，尤其对英语写作教学产生深刻影响。生成式AI的介入，正在重构这一过程的每一环：对学生而言，AI的即时反馈缓解了“下笔难”的焦虑，但其“一键生成”功能也暗藏“思维替代”的风险。
当前研究多聚焦于生成式AI的功能应用，但对其引发的教学伦理、能力培养等深层问题探讨不足。本文结合英语写作教学的特殊性，从“影响分析–策略构建”双重视角展开研究，以期为教育者提供兼具理论性与实践性的参考框架。
2. 生成式AI在英语写作中的实证研究
在语言教学与人工智能技术深度融合的背景下，生成式AI对二语写作的干预效果成为学界关注焦点。陈路遥等人于2025年在《Behavioral Sciences》发表的研究对比了GPT-4和与母语者互动对汉语作为第二语言写作成果的影响，发现大型语言模型在二语写作前准备阶段可辅助学习者降低情感阈限，但无法取代人类语言伙伴提升写作质量[2]。刘梦君等人研究基于输出假设与过程写作反馈理论，探究生成式AI (GAI)反馈对中学生英语写作表现的影响。通过实验组与对照组四次作文评分对比，证实GAI反馈能提升中学生英语写作表现——写作基础一般的学生在内容切题性、语法正确性、词句准确性及表达逻辑性上均有进步，但写作基础较好的学生仅在切题性上提升有限，为语言教学数字化转型提供参考[3]。刘秀梅等人以15名大学生为对象开展实验，让其完成雅思写作任务后，通过ChatGPT 4.0获取评改意见并修改成二稿。对比前测与后测结果发现，多数学习者写作整体得分提升，且在雅思写作任务2的衔接、词汇、语法三个评分维度上进步最显著；研究肯定了生成式AI辅助大学生英语写作的有效性，并提出探索“教师 + AI”协作评改模式的可能性[4]。
综合现有实证研究，生成式AI在二语写作教学中的价值已得到多维度验证：其优势集中体现在降低写作焦虑、提供基础性语言反馈以及促进低水平学习者进步等方面。然而，人类教师的元认知指导、情感支持及高阶反馈能力仍不可替代。未来研究需着重探索人机协同的最优配比，建立基于学习者水平的动态反馈调节机制，同时加强AI评改系统的可解释性研究，以推动语言教学数字化转型的科学发展。
3. 生成式AI对英语写作教学的双重影响
生成式AI以其“即时生成”“动态反馈”的技术特性，正在英语写作教学场域中产生影响。这种影响并非单向的技术赋能，而是呈现出“工具革新”与“风险潜伏”并存的双重面相，具体体现在教学主体、教学过程与教学体系三个层面。
3.1. 对学生写作实践的双重作用：赋能表达与思维惰性的博弈
在学生层面，生成式AI首先通过“降低输出门槛”为写作学习提供支撑。对于二语学习者而言，写作的核心障碍在于“语言编码困难”——难以将思维转化为符合语法规范的英文表达。生成式AI可通过“脚手架式支持”缓解这一困境。这种即时辅助不仅能帮助初学者建立写作信心，还能通过“示例–模仿–创新”的路径，逐步提升语言运用能力。
然而，这种“便捷性”也暗藏思维替代的风险。生成式AI的“一键生成”功能可能导致学生逐渐形成依赖：部分学习者直接提交AI生成的完整文本或仅做象征性修改，丧失独立构思与逻辑组织的机会。这一现象违背了二语习得中的“输出假说”——Swain (1985)强调[5]，写作的本质是“意义协商”的过程，学习者需通过自主输出发现语言知识的缺陷，而AI的过度介入会切断这一内化路径。
3.2. 对教师教学行为的双向重塑：效率提升与角色困境的交织
对教师而言，生成式AI的首要价值在于解放机械性劳动，聚焦高阶指导。例如，Grammarly能自动标记“时态混淆”“主谓不一致”等问题，并提供修改建议；GPT-4可分析文本的逻辑连贯性，指出“第二段论据与主题关联薄弱”等问题。
但技术赋能的同时，教师也面临双重角色困境。一方面，部分教师因缺乏AI工具操作能力而陷入“技术焦虑”，甚至抵触使用新技术，导致教学方法滞后于学生需求；另一方面，过度依赖AI反馈可能弱化教师的专业判断，可能使教师在教学决策过程中逐渐弱化自身的专业判断能力，导致教育决策的自主性与专业性受损。此外，AI生成内容的隐蔽性使“真实性评价”难度陡增，教师无法辨别其学生的水平与其真实性。
3.3. 对教学体系的双重影响：资源革新与公平失衡的碰撞
在教学体系层面，生成式AI通过资源供给模式的创新打破传统局限。传统英语写作教材存在“标准化有余、个性化不足”的问题，难以满足不同水平学习者的需求。生成式AI可实现“按需生成”：为初学者提供含高频词的短句范文，为高阶学习者生成含复杂句式的议论文；还能根据学生兴趣定制主题。这种个性化资源的供给，为差异化教学的实现提供了技术可能。
然而，技术普惠的背后，是教育公平性的现实挑战。生成式AI的有效应用依赖“设备–网络–数字素养”的三重支撑：经济发达地区的学生可通过付费版Grammarly获得精准反馈，而偏远地区学生可能因缺乏网络或设备无法使用基础AI工具，这种“技术鸿沟”可能加剧英语写作教学的城乡差距、校际差距。此外，不同家庭背景学生的数字素养差异(如能否批判性辨别AI输出的合理性)，也可能使“马太效应”在写作学习中进一步凸显。
4. “技术赋能 + 能力本位”的应对策略构建
生成式AI在英语写作教育中的作用是双面的，关键是要以“能力为中心”，视AI为提高写作核心能力的手段，而不是替代者。
4.1. 更新教学理念：明确AI的“辅助性”定位
4.1.1. 以“能力本位”为核心的辅助导向
生成式AI技术融入英语写作教学的过程中，教学理念的更新是确保技术应用不偏离教育本质的核心前提。明确其“辅助性”定位，本质上是建立“技术服务于教学目标、工具支撑于能力培养”的理性认知体系，这一理念的确立需基于对语言教学规律、技术应用边界及学生发展需求的深刻把握。
英语写作教学的核心目标是培养学生利用语言进行思维、情感和思想交流的全面能力，这一目标也决定了生成式AI必须以“辅助能力发展”作为其核心定位。在这一基础上，生成性对传统英语教学提出挑战，要求教师转变教育观念，将传授知识作为主要功能，转向促进学生自主学习。依据建构主义的学习观点，知识和能力的获取是通过学习者的主动构建来完成的，而不是他们的被动吸收[6]。在这一过程中，生成性是最重要也是最具决定性作用的因素，它不仅影响到语言输出的质量，更对促进思维能力发展具有直接或间接的促进作用。
4.1.2. 构建“人机协同”教学理念
生成式AI的辅助性定位催生了“人机协同”的新型教学模式，这一模式下的理念更新体现在对教师与技术角色的重新定义。教师的核心角色从“知识传授者”转型为“学习设计师与能力引导者”，负责设定写作目标、设计学习任务、评估能力发展，并指导学生合理使用AI工具。这种协同模式强调技术无法替代教师的人文关怀、价值引导与语境解读能力，尤其是在写作评价中，教师对文章思想深度、情感真实性、文化适配性的判断，是AI基于数据算法难以企及的。因此，需要构建“人机协同”的教学模式，优势互补。
4.2. 转型教师角色：从“知识传授者”到“AI协同者”
随着生成式AI技术在英语写作教学中的深度渗透，教师的角色正经历从传统“知识传授者”到新型“AI协同者”的根本性转型。这种转型并非对教师价值的削弱，而是在技术赋能背景下对教学核心能力的重构与升级，其核心在于通过人机协同实现教学效能的最大化与学生写作素养的深度发展。
4.2.1. 提升AI素养，掌握基础工具
教师与智能工具的共处首先体现在“学人工智能”这一基础维度。在生成式AI深度融入教学的背景下，教师不能仅作为技术的被动使用者，而需主动学习人工智能技术的相关课程，系统掌握人工智能的基本原理和技术应用逻辑[7]，这种学习直接指向教学能力的升级：通过掌握AI技术，教师能够提升课程知识的导学能力，同时，教师能够更精准地根据学生的学习情况，利用智能工具调整教学策略，实现个性化教学。
4.2.2. 从“知识灌输者”到“任务构建者”
在传统英语写作课堂的实践中，教师往往遵循“语法规则灌输 + 范文机械拆解”的单一教学模式，通过逐句解析范文结构、强化固定句式记忆、灌输标准化评分标准等方式，将写作教学异化为语言要素的堆砌训练。这种以教师为中心的知识传递模式，导致学生长期处于被动接受状态，其写作输出呈现明显的模板化特征：文章结构高度趋同，论证逻辑流于表面，语言表达缺乏个性，最终形成“学得规则却不会运用、掌握模板却失去思考”的悖论现象。
随着生成式AI技术深度融入写作教学场景，教师的角色定位发生根本性转变，其中“任务架构者”成为首要转型方向。作为教学系统的设计者，教师需突破传统教案思维，将AI工具的功能特性转化为可操作的教学支架：首先基于布鲁姆认知目标分类理论，结合学生语言能力图谱，将AI的语法纠错、语义分析、风格迁移等功能模块解构为对应不同认知层级的训练单元；其次运用逆向教学设计原理，从写作成果的学术规范性、思维深刻性、表达创新性三个维度倒推任务设计，构建“基础语法夯实→文本结构搭建→观点批判重构→风格个性化表达”的螺旋式任务链。
在此过程中，教师的核心职责聚焦于设计具有认知挑战性的写作任务。例如在议论文写作单元，教师可借助AI生成多维度数据包：既有包含常见逻辑谬误的语料库供学生辨析，也有不同立场观点的论点矩阵激发学生思辨，更有跨学科案例库拓展论证视野。通过设置“AI提供反方论据→学生重构论证逻辑→教师引导学术规范”的三阶任务，将原本封闭的模板训练转变为开放的思维体操。这种任务设计既充分发挥AI在数据处理与模式识别方面的优势，又保留了教师对于学术价值引领与思维品质锤炼的关键作用，最终实现“技术赋能”与“人文引领”的有机统一。
4.2.3. 从“单一评价”到“反馈整合者”
在传统写作评价模式中，教师作为单一评价主体，需独立完成从基础语法纠错到深层内容分析的全流程工作。这种模式下，教师既要逐句核查语法、句式结构等显性语言错误，又要对论点逻辑性、论据充分性、学术规范性等隐性内容进行专业判断，还需针对不同学生的写作特点提供个性化建议。
生成式AI技术的介入为写作评价体系带来结构性变革，催生出“AI初评 + 教师精评 + 学生互评”的三维协同模式。在此框架下，教师角色从传统的“全能评价者”转型为“反馈整合者”：AI凭借自然语言处理能力，可迅速完成语法错误定位、句式复杂度分析、词汇丰富度评估等标准化任务，生成包含修改建议的量化评价报告；教师则聚焦于AI难以触及的评价维度，包括文本情感真实性的甄别、学术观点创新性的判断、论证逻辑严密性的审视等，同时对AI反馈进行专业校验与价值升华；学生互评环节则通过同伴视角的反馈，培养批判性思维与学术交流能力。这种分层反馈机制既保持了技术评价的高效性，又维系了人文评价的温度感，最终形成“基础规范有保障、专业深度有突破、个性发展有空间”的立体化评价体系。这种评价不但可以改变单一的以成绩为导向的学业评价转向为综合评价，也促进了多元互动评价的实现[8]。
4.3. 优化教学实践：设计“AI + 能力”融合活动
4.3.1. “AI + 语言基础”的夯实活动
语言基础能力是英语写作的核心支撑，生成式AI可通过个性化诊断与针对性训练，帮助学生精准夯实薄弱环节。活动设计需聚焦“AI诊断–教师引导–靶向提升”的闭环流程，避免传统“题海战术”的低效性。
例如在“复杂句式运用”专项训练中，可设计三阶活动：首先让学生提交一篇包含基础句式的短文，AI通过语法分析工具生成“句式复杂度报告”，标注简单句占比、从句使用错误类型等数据；教师基于报告筛选典型错误案例，在课堂上解析“AI为何判定这是错误”“不同语境下如何选择从句类型”等核心问题，结合范文对比展示复杂句式的表达优势；最后让学生利用AI的“句式转换功能”进行仿写训练——输入简单句“Environment is important. We should protect it”，AI生成多种复杂句式表达(如“As environment is crucial, we ought to protect it”、“The environment, which is of great significance, deserves our protection”)，学生需根据语境选择最合适的表达并说明理由，教师则重点点评句式与语境的适配性。这种活动中，AI承担“精准诊断者”和“多样化示范者”角色，教师则聚焦“错误本质解析”和“运用逻辑指导”，使语言基础训练从“笼统纠错”转向“精准提质”，符合二语习得理论中“可理解性输出”的核心要求[5]。
4.3.2. “AI + 思维品质”的培养活动
写作本质上是思维活动的语言外化，生成式AI可通过拓展思维维度、激发思辨意识，助力学生提升逻辑思维、批判性思维等核心思维品质。此类活动设计需突破“AI生成文本–学生模仿”的表层模式，构建“AI启发–自主探究–教师深化”的思维发展链条。
在议论文写作的“论证逻辑优化”活动中，可采用“双轨对比”设计：第一轨让学生独立完成“科技发展利大于弊”的论点构思，提交AI进行“逻辑严密性检测”，AI生成“论点模糊度”“论据相关性”“反驳缺失点”等评估结果；第二轨由AI生成同一主题的三篇不同论证框架(如“技术进步–经济增长–生活改善”“医疗技术–寿命延长–社会发展”“通信技术–人际连接–文化融合”)，学生需分析各框架的逻辑起点与论证路径差异。随后组织小组讨论，教师引导学生结合AI对自己论点的评估，反思“我的论证存在哪些逻辑漏洞？AI框架有何可借鉴之处？如何形成更具独特性的论证逻辑？”讨论后学生重构论证框架AI再次进行优化建议，教师则重点点评“论点与论据的隐性逻辑链”等深层逻辑问题。学生可以从多角度、多领域、多层面设置不同的语境和问题，通过与生成式AI的连续互动，对比、分析、反思生成式AI提供的多元化反馈[9]。
5. 总结与展望
生成式AI为英语写作教学带来的变革是深刻而长远的。未来的教学实践中，需始终坚守教育的本质目标，以开放而理性的态度拥抱技术创新，在人机协同中不断优化教学模式、提升育人质量。唯有如此，才能让生成式AI真正成为推动英语写作教学高质量发展的强大动力，培养出适应智能时代需求的高素质人才。