通过使用君谋（XIPU AI）生成范例与非范例有效辅助EAP写作教学
对学生而言，学术写作是最关键的学术技能之一，但往往也是最具挑战性的。在西交利物浦大学（XJTLU），学术写作能力的培养与教学自始至终贯穿整个学术英语（EAP）课程。然而，EAP教师通常需要在有限的时间内处理多项工作，如备课、批改学生论文以及履行一些行政职责，这便会导致他们缺乏足够的时间来开发写作的练习材料。
XIPU AI（君谋）是西交利物浦大学的人工智能平台，其主要优势在于它可以根据给定的问题或表述生成相应文本。这一特性使其在个性化内容创建方面具有显著优势，为EAP教师克服上述挑战提供了宝贵的资源。具体而言，它可以用于生成段落或文章的写作范例——既可以生成正确的高质量范例让学生学习和效仿，也可以生成含有错误的例子让学生识别和修改。这不仅有效节省了教师的时间和精力，还有助于学生掌握写作技能。本文将探讨通过使用XIPU AI生成范例与非范例，从而有效辅助EAP写作教学。
Sadler（2005，第192页）将范例定义为“为某一特定质量或能力水平所选择的典型例子”。在教育领域，范例代表老师向学生传授的想法或概念，是帮助学习者形成准确概念的重要教育工具（To，Panadero and Carless，2022）。具体而言，示例可以帮助学生准确理解评分标准和老师的要求，学生也可以通过与示例进行比较，反思并改进自己的作业（To，Panadero and Carless，2022）。
在EAP写作课程中，老师通常会向学生展示一篇由教学组自行编写的符合标准的模板文章。然而，如果学生能接触更多的模板文章，这将有效地增进他们对文章体裁、架构以及写作要点的理解。老师也会在教学时尽量多提供文章范例给学生参考。在这种情况下，XIPU AI便成为一个可以有效生成写作范例的工具。图1是XIPU AI生成的一篇PSE（问题-解决方案-评估）体裁的论文引言部分的范例。
图1 由XIPU AI生成的PSE论文引言部分的范例
为了获取最佳答案，作者对提示语进行了多次优化，上图即为所获得的最匹配的答案。根据作者的经验，在创建提示语时应考虑以下几个关键因素。首先，需要在陈述中提供关于问题的清晰的背景信息，包括文章体裁和结构（PSE文章）、段落的大意（引言）、语言水平（CEFR B2）以及所需答案的长度（大约100字）。事实证明提供背景信息后，XIPU AI表现出了更佳的性能。其次，教师应明确回答须包含的关键内容。例如，引言段落需由几个句子组成，每个句子所需说明的内容等。所有这些教师在提示语中提供的信息都与学生的写作要求一致，这样可以显著提高答案的匹配度。最后，也可以在提示语中增加一个例子，如图2所示，这个例子摘录自教师编写的模板文章，这样可以更好的指导XIPU AI，使其模仿用户所期待的答案的风格，并精确生成需要的内容。
图2 由XIPU AI生成的PSE论文中解决方案部分的范例
非范例与范例相反，它们用于展示与标准要求之间的差异而不是相似之处。范例提供了所教概念的清晰示例，而非范例虽然与所教概念类似，却包含了一个或多个错误的属性，从而界定了概念的边界。这使学生能够找出新习得概念的相关特征，进一步完善他们对其定义特征的理解。通过让学习者接触各种非范例，教师可以让他们批判性地评估所学内容，学生可以反思为何非范例不能代表所学概念，从而加深他们区分正确示例和错误示例的能力（Metropolitan State University of Denver，2022）。
在EAP教学中，教师也经常在课堂上分享论文的非范例，让学生分析和比较，从而增强他们对所写文章要点的理解。这种教学方法也为EAP学习者提供了额外的支持。图3展示了XIPU AI生成的一个论述性段落的范例和非范例。在非范例中，论据中涉及的理由和例子较少。通过比较这两个版本，学生可以更好地理解说理和举例在段落写作中所起到的关键作用。
图3 由XIPU AI生成的一个论述性段落的范例和非范例
图4展示了由XIPU AI生成的另一个非范例。先前生成的解决方案段落（见图2）中的许多高级或学术的词汇被日常和非学术性的词汇所取代。这个例子可以作为课堂小组讨论的材料，让学生辨别和分析两者的差异，也可以作为一项课堂或课后练习，让学生修改非范例，以提高学术词汇技能。
图4 由XIPU AI生成的PSE论文中解决方案部分的非范例
使用XIPU AI生成EAP写作中的范例和非范例，教师和学生都能从中获益。对教师而言，此举能够减轻其工作负担。通过利用AI，教师可以自动化教学材料设计相关的某些任务，从而获得更多的时间专注于工作的其他方面，比如给学生提供建设性反馈和设计新的教学材料（Mondal等，2023）。
对学生来说，对比和练习由AI生成的各种正确和不正确的例子，可以有效增强他们对作业要求和标准的理解。To，Panadero和Carless（2015年，第1169页）发现“学生普遍认为范例能够有效清晰化作业标准、指导作业的完成并增进对高质量作业的理解。”另外，学生的作业成绩也能因此得到提升，因为通过对作业要求的清晰理解，学生提高了对完成作业的自信心（To and Carless，2016）。作者在自己的课堂上观察到，学生在对范例和非范例进行评分并讨论后，作业质量有所提升。
尽管利用AI生成范例和非范例存在诸多好处，但我们也要意识到其中可能存在的问题。首先，由于AI固有的局限性，它无法全面理解当前句子或段落之外的背景，因此其所提供的回答可能无法完全符合不同EAP课程的写作要求，教师有时会发现AI生成的结果并不能完全匹配他们的期望。这种情况可以通过增加用户和AI之间的对话来改善，教师需要根据具体情况不断完善提示，以实现最佳结果。此外，教师还可以对AI的回答稍作修改，为学生提供更加量身定制的范例和非范例用以练习。
另一个值得关注的问题是AI可能会助长学生剽窃行为。由于AI具备根据指令提供答案的能力，学生同样也可以用其生成示例段落，从而加剧剽窃的风险。这不仅有损学术诚信，也违背了评估的目的。以下策略或许可以应对这个问题。一是要求学生在所写段落中加入具体的文献，因为AI无法利用真实有效的文献作为论据支持观点。其次，对教师的培训和对学生的教育同样至关重要。例如，可以为教师提供必要的培训，如何使用Turnitin等检测工具来识别学生作业中AI撰写的成分。同时，也应增强学生对学术诚信政策的意识，向他们强调学术不端行为的后果（Lo，2023）。
XIPU AI已被证明是用以辅助EAP教学的重要工具，它可以有效生成EAP写作教学所需的范例和非范例。利用XIPU AI可大大加速教学材料设计开发的过程，为教师节约时间和精力以开展其他活动。同时，范例和非范例的使用对学生的学术写作学习也起到了至关重要的作用，这使他们能够更好地理解写作的标准并提升写作的质量。然而，AI内在的局限性和潜在的剽窃行为是利用此方法面临的两大挑战。为了解决这些问题，作者建议可以制定相关的策略。全面了解生成式AI的能力和局限性将使教育工作者能够充分发挥XIPU AI的潜力，同时有效地减轻相关风险。
Lo, C.K. (2023) ‘What Is the Impact of ChatGPT on Education? A Rapid Review of the Literature’, Education Science, 13(410), Available at: https://doi.org/10.3390/educsci13040410 (Accessed: Aug 22 2024)
Metropolitan State University of Denver (2022) Teaching by example and nonexample
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Mondal, H., Marndi, G., Behera, J.K. & Mondal, S. (2023) ‘ChatGPT for Teachers: Practical Examples for Utilizing Artificial Intelligence for Educational Purposes’, Indian Journal of Vascular and Endovascular Surgery, doi: 10.4103/ijves.ijves_37_23
Sadler, R. (2005) ‘Interpretations of Criteria-Based Assessment and Grading in Higher Education’, Assessment and Evaluation in Higher Education, 30 (2), pp.175-194. doi: 10.1080/0260293042000264262.
To, J. & Carless, D. (2016) ‘Making Productive Use of Exemplars: Peer Discussion and Teacher Guidance for Positive Transfer of Strategies.’ Journal of Further and Higher Education, 40 (6), pp. 746-764. doi:10.1080/0309877X.2015.1014317.
To, J., Panadero, E. & Carless, D. (2022) ‘A systematic review of the educational uses and effects of exemplars’, Assessment & Evaluation in Higher Education, 47(8), pp.1167–1182. Available at: https://doi.org/10.1080/02602938.2021.2011134. (Accessed: July 29 2024)
