运用ChatGPT设计对外汉语冲突型交际任务：过程分析

1. 引言

人工智能（AI）的出现正在改变包括语言教学在内的诸多领域。机器翻译（如DeepL）、语法纠错（如Grammarly）、文本转语音合成（如TTSmaker）等应用现已司空见惯。OpenAI于2022年底推出的AI虚拟助手ChatGPT，因其卓越的信息处理能力而备受瞩目。在此背景下，有必要更深入地审视AI在语言教学法中的应用，特别是其对教与学过程的影响。

本文重点分析在ChatGPT辅助下，为大学水平的对外汉语（TCFL）口语表达课程设计冲突型交际任务的过程。文章采用描述性研究视角，揭示教师与AI互动的显著特征，并阐明其对最终确定教学方案设计的影响。

2. 背景与研究框架

2.1 研究背景

本研究基于大学水平对外汉语口语表达课程教学方案的开发。其核心教学策略是设计植根于冲突情境的交际任务，以激发学习者之间的互动活力，并促进口语互动能力的发展。

2.2 研究问题与方法

本研究围绕两个主要问题展开：

1. 在设计冲突型交际任务的过程中，ChatGPT的使用是如何体现的？
2. 其使用在多大程度上影响了最终的教学方案？

研究方法为定性与描述性，旨在分析任务设计阶段教师研究者与ChatGPT之间的互动语料。分析的目标是识别这种“人机协作”设计过程中的模式、策略和决策点。

3. 理论框架

3.1 交际任务与冲突理论

交际任务被定义为一种以意义为核心、有需要达成的交际目标、且根据结果评估成败的活动。将冲突理论融入任务设计，引入了认知与社会失调的元素——如分歧、不同观点或问题解决情境——这迫使学习者协商意义、论证观点并使用说服性语言，从而加深参与度并增加语言输出。

3.2 任务设计标准

任务设计过程中考虑的关键标准包括：

• 真实性：冲突情境应反映学习者可能遇到的真实世界情况。
• 语言适切性：任务必须根据学习者的语言水平（如CEFR B1/B2级）进行校准。
• 互动目标：明确的互动目标（例如，达成妥协、说服对方、解决困境）。
• 认知需求：冲突应要求进行分析、评估和创造性思考。

4. 教师-ChatGPT互动分析

4.1 ChatGPT使用的具体表现

教师将ChatGPT用作协作设计伙伴。提示词的结构旨在：

1. 生成创意：“为中级汉语学习者提供5个关于合租公寓的冲突情境建议。”
2. 精炼语言：“改写这个任务说明，使其对学生更清晰。”
3. 开发内容：“为这个‘晚宴上的文化误解’情境提供一个示例对话。”
4. 评估与批判：“审阅这个任务大纲，找出可能导致学生参与度不足的潜在问题。”

互动是迭代式的，教师在其中引导、筛选并调整ChatGPT的输出。

4.2 对最终教学方案的影响

ChatGPT的影响体现在：

• 增加构思多样性：AI提出的冲突情境范围比教师最初单独构思的更广。
• 加速原型设计：快速生成任务草稿和材料，减少了初始设计时间。
• 提供语言支架：提供了与冲突协商相关的现成词汇组块和句型。
• 存在通用化输出的可能：部分建议缺乏文化特异性或教学细微差别，需要教师进行大量干预以使其情境化。

5. 技术细节与分析框架

评估AI辅助设计过程的分析框架可以通过一个带有反馈循环的输入-过程-输出模型来概念化。

过程评估指标：可以使用一个简单的评分机制来评估每次AI互动的效用。设 $U_i$ 代表第i次ChatGPT输出的效用，由教师在-1（产生反效果）到+1（非常有用）的范围内评分。一个设计会话的平均效用 $ar{U}$ 为：

$$\bar{U} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} U_i$$

其中 $n$ 是重要的AI互动次数。正的 $ar{U}$ 表示净正面辅助。

互动模式分类：互动被编码为：

1. 发散性构思（DI）：AI扩展可能性。
2. 收敛性精炼（CR）：AI帮助具体化和改进。
3. 语言生成（LG）：AI产出语言样本。
4. 教学批判（PC）：AI评估任务结构（有限）。

6. 结果与讨论

图表描述（假设）：一个标题为“任务设计期间ChatGPT互动类型频率”的条形图显示了分布情况。发散性构思（DI）和语言生成（LG）是最常见的互动类型，表明ChatGPT主要扮演了头脑风暴者和语言资源库的角色。教学批判（PC）是最不常见的，突显了AI目前在深度教学分析方面的局限性。

分析表明，ChatGPT最有效地充当了催化剂和资源库，而非教学专家。教师的角色在确保文化真实性、使任务与学习目标保持一致以及应用二语习得（SLA）原则方面仍然至关重要。最终的教学方案在情境多样性上更为丰富，但需要精心筛选以保持教学连贯性。

7. 案例研究：框架应用

情境：为中级学习者设计关于“协商工作职责”的任务。

1. 教师提示（DI）：“生成3个中国办公室环境中两位同事之间的冲突情境。”
2. ChatGPT输出：提供了关于工作量不均、错过截止日期和创意归属的情境。
3. 教师行动（CR）：选择“工作量不均”情境并提示：“列出5个用于礼貌抱怨工作量的关键汉语短语和5个用于拒绝任务的短语。”
4. ChatGPT输出（LG）：提供诸如“我最近工作量有点大…”和“我可能暂时接不了这个任务…”等短语。
5. 教师综合：将情境和短语整合到角色扮演任务卡中，并根据教学目标添加清晰的说明和成功标准。

此案例说明了ChatGPT的迭代式、引导性使用，即AI提供内容，而教师则为其构建教学框架。

8. 未来应用与方向

• 专业化AI导师：开发基于SLA研究和特定语言语料库（如TCFL学习者中介语）微调的大语言模型，以提供更具教学合理性的建议。
• 动态任务生成：能够根据学习者的个人资料、兴趣和观察到的语言差距生成个性化冲突任务的AI系统。
• 多模态整合：将ChatGPT与图像/视频生成AI（如DALL-E、Sora）结合，创建沉浸式、基于情境的冲突提示。
• 实时互动分析：利用AI分析学习者执行冲突任务的录音，就互动策略、话轮转换和语用能力提供反馈。
• 伦理与文化框架：在AI助手中构建护栏和文化模块，以确保生成的冲突是恰当、建设性且具有文化认知的。

9. 参考文献

1. Ellis, R. (2003). Task-based language learning and teaching. Oxford University Press.
2. Long, M. H. (2015). Second language acquisition and task-based language teaching. Wiley-Blackwell.
3. OpenAI. (2022). ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue. https://openai.com/blog/chatgpt
4. Pica, T., Kanagy, R., & Falodun, J. (1993). Choosing and using communicative tasks. In G. Crookes & S. M. Gass (Eds.), Tasks and language learning: Integrating theory and practice (pp. 9-34). Multilingual Matters.
5. Warschauer, M., & Healey, D. (1998). Computers and language learning: An overview. Language Teaching, 31(2), 57-71.
6. Zhao, Y. (2023). The AI-Powered Language Teacher: A Framework for Integration. CALICO Journal, 40(1), 1-25.

10. 原创分析与专家评论

核心见解：本研究并非关于AI取代教师，而是关于AI增强教学设计的创意和后勤维度。真正的关键在于“教师作为策展人与提示工程师”这一角色的出现。价值不在于ChatGPT的原始输出（正如论文所指出的，其可能流于泛泛），而在于熟练的教育者能够构建提示词，从中提取具有教学价值的原始材料并进行精炼。这与创意产业使用AI的发现相呼应，即人类的角色从唯一的创造者转变为战略指导者（Ammanath, 2022）。

逻辑脉络与优势：本文正确地指出了AI的优势领域：发散性构思和语言支架。通过将生成大量情境想法和相关词汇的认知负荷转移给AI，教师可以专注于更高阶的教学任务——构建互动、设定恰当目标以及将任务整合到更广泛的课程中。这符合“分布式认知”的概念，即工具处理常规认知任务，从而释放人类智能以解决复杂问题（Hutchins, 1995）。描述性方法论适用于这个新兴领域，为互动领域提供了丰富的定性描绘。

缺陷与关键空白：尽管分析很有价值，但仅触及了提示工程过程的表面。哪些具体的提示结构产生了最佳结果？这是教育工作者新的核心能力，类似于程序员的技能。本文也缺乏比较分析。AI辅助的设计过程在效率、创意和成果方面，与传统的、仅由教师完成或教师同伴协作的过程有何不同？此外，最终的影响——学生学习成果——是缺失的。与AI协作设计的冲突任务是否比未使用AI设计的任务更能提升口语互动技能？这是关键且尚未解答的问题。与教育技术领域的许多研究一样，本研究关注的是教师对工具的使用，而非其对学习者的最终影响，这是Selwyn（2016）等研究者指出的常见陷阱。

可操作的见解：对于语言院系和教育工作者：1）投资于提示素养培训。专业发展应超越基本的AI使用，转向引出具有教学稳健性内容的高级技巧。2）开发共享提示库。创建一个经过验证、有效的对外汉语任务设计提示词库（例如，“生成一个关于[主题]的B1级角色扮演冲突，并融入用于[功能]的短语”）。3）采用批判性、迭代式工作流程。使用AI完成初稿，但必须进行多轮人工审阅，重点关注文化细微差别、教学一致性，并避免AI偏见或“流畅”但不真实的语言。4）启动纵向研究。该领域必须从过程描述转向基于结果的研究。与学习科学家合作，衡量AI协同设计的材料对实际语言习得指标的有效性。未来不属于那些惧怕AI的教师，而属于那些学会将其作为语言教学法复杂旅程中强大（尽管不完美）副驾驶的教师。