1. 緒論
ChatGPT 在自然語言理解與生成方面代表著重大進展，為溝通與學習任務提供了多功能的協助。其廣泛應用引發了關於聊天機器人對語言教學（特別是中文教學）相關性的核心問題。本研究探討學習者如何運用特定提示詞，將大型語言模型作為個人化的聊天機器人，旨在針對歐洲語言共同參考架構與歐洲中文能力基準計畫所定義的語言等級，特別是 A1、A1+ 與 A2 等級。
2. 文獻回顧與理論框架
人工智慧在教育（特別是語言學習）中的整合，建立在數十年來從 ELIZA 到現代生成式 AI 的聊天機器人演進基礎之上。
2.1. 聊天機器人在語言學習中的演進
這趟旅程始於 ELIZA（1966年），這是一個基於規則、模擬對話的程式。ALICE（1995年）透過 AIML 引入了更自然的互動。2010至2020年間，出現了具備更好上下文理解能力的 AI 驅動聊天機器人。2020年後生成式 AI 與 ChatGPT 等大型語言模型的出現，徹底改變了潛力，實現了適應性強、自然的對話。Wang（2024年）對 28 項研究進行的統合分析顯示，聊天機器人對語言學習表現具有整體正向影響。
2.2. 適用於中文的 CEFR 與 EBCL 框架
CEFR 為描述語言能力提供了共同基礎。EBCL 計畫將此框架專門適用於中文，定義了能力等級及相關的詞彙/字集。本研究針對基礎的 A1、A1+ 與 A2 等級。
2.3. 中文作為表意文字系統的挑戰
由於其表意文字書寫系統將字形識別與語音發音分離，中文帶來了獨特的教學挑戰。有效的學習工具必須整合口語與書寫技能的發展，並管理字彙習得的複雜性。
3. 研究方法：針對等級目標的提示詞工程
核心研究方法涉及設計精確的提示詞，以將大型語言模型的輸出限制在特定的能力等級。
3.1. 提示詞設計原則
提示詞經過設計，明確指示 ChatGPT 扮演特定 CEFR/EBCL 等級的語言導師角色，使用受控詞彙，並整合重複練習與鷹架理論等特定教學策略。
3.2. 整合高頻字表
提示詞整合了 A1 與 A1+ 等級的官方 EBCL 字表。目標是實現「詞彙與漢字的重複出現」——確保高頻字在書寫與口語練習中反覆出現，以強化學習效果。
3.3. 控制口語詞彙產出
提示詞內的指示旨在將生成對話與解釋中使用的詞彙限制在目標等級內，防止引入過於複雜的詞彙，以免阻礙初學者學習。
4. 實驗設置與結果
一系列系統性實驗評估了 ChatGPT 對提示詞限制的遵循程度。
4.1. 與 ChatGPT 模型的系統性實驗
實驗使用了不同版本的 ChatGPT（例如 GPT-3.5、GPT-4）。提示詞在等級、字表包含與任務類型（例如對話生成、詞彙解釋）的具體程度上有所不同。
4.2. 對 EBCL 字集限制的遵循程度
主要衡量指標是模型對指定等級 EBCL 字集的遵循程度。分析輸出內容以計算超出允許字表的字數。
4.3. 結果：整合 A1/A1+ 字表的影響
結果顯示，整合 A1 與 A1+ 等級字表及相關參考列表，能顯著提升對 EBCL 字集限制的遵循程度。經過適當提示，大型語言模型能有效限制詞彙範圍，並增加目標詞彙的曝光度。
關鍵實驗發現
遵循程度顯著提升： 與通用提示詞相比，整合了 A1/A1+ 字表的提示詞在遵循 EBCL 詞彙限制方面表現出明顯更高的依從性。
5. 討論：大型語言模型作為個人化導師
5.1. 強化語言練習的潛力
經過適當提示，大型語言模型可以扮演「個人化導師」的角色，提供互動式、適應性的交流。它們能增加對目標語言的曝光度，並能模擬自然對話，滿足個別學習者的需求。
5.2. 限制與進一步評估的必要性
本研究承認，雖然生成式 AI 前景看好，但其作為教學工具的有效性仍需進一步嚴謹評估。挑戰包括確保在不同提示詞與模型版本間一致遵循限制，以及評估長期的學習成果。
6. 核心洞見與分析師觀點
核心洞見： 這項研究不僅是關於使用 AI 進行語言學習；它更是一份開創性的藍圖，旨在約束生成式 AI 無邊的創造力，以符合教學框架。真正的創新在於不將提示詞視為簡單的查詢，而是將其視為一個運行時教學控制器——一套動態過濾大型語言模型龐大知識庫以提供符合年級程度內容的指令集。這超越了將聊天機器人視為對話夥伴，而將其提升為具備課程意識的導師。
邏輯流程： 本研究正確地指出了核心問題：不受約束的大型語言模型對初學者來說效果極差，因為它們缺乏內建的教學防護欄。其解決方案優雅而簡單：透過提示詞工程注入這些防護欄。邏輯從問題（不受控的輸出）流向機制（以 EBCL 字表作為限制）再到驗證（衡量遵循程度）。這與其他 AI 領域的技術相呼應，例如在生成模型中使用條件控制（例如，在 Stable Diffusion 等模型中使用特定描述符引導圖像生成）來引導輸出趨向期望的分佈，形式化為學習條件機率 $P(\text{輸出} | \text{提示詞, EBCL 限制})$。
優點與缺陷： 其優點在於實用且可立即應用的方法論。任何教師都能複製此方法。然而，缺陷在於其過於專注於詞彙遵循度。它衡量 AI 是否使用正確的字詞，但並未衡量其是否建構出教學上合理的序列、是否能有效糾正錯誤，或是否能搭建複雜度鷹架——這些都是人類導師的關鍵特徵。正如「近側發展區間」理論（Vygotsky）所指出的，有效的導師會根據學習者能力的邊緣進行動態調整。目前的提示詞工程是靜態的；下一個前沿將是基於學習者互動，對這些提示詞進行動態的、AI 驅動的調整。
可行建議： 對於教育科技公司而言：低垂的果實是為每個 CEFR 等級與技能（聽力、識字）建立提示詞庫。對於研究人員：優先事項必須從限制遵循度轉向學習成果驗證。進行 A/B 測試，比較提示詞引導的 AI 練習與傳統數位工具。對於政策制定者：本研究為迫切制定教育 AI 的標準化「教學 API」規範提供了具體論據——即向任何大型語言模型傳達學習目標與限制的通用格式，類似於電子學習內容的 SCORM 標準。
7. 技術細節與數學框架
提示策略可以框架為一個最佳化問題，目標是在給定編碼了 EBCL 限制的提示詞下，最大化大型語言模型生成符合教學目標文本的機率。
核心目標是最大化 $P(T | P, C)$，其中 $C$ 代表目標等級（例如 A1）允許的字集/詞彙集。提示詞 $P$ 作為條件上下文，類似於受控文本生成中的技術。
一個用於評估輸出遵循度的簡化評分函數 $S(T)$ 可定義為：
$S(T) = \frac{1}{|T_c|} \sum_{c_i \in T_c} \mathbb{1}(c_i \in C)$
其中 $T_c$ 是生成文本 $T$ 中的獨特字集，$\mathbb{1}$ 是指標函數，$C$ 是 EBCL 限制集。分數為 1.0 表示完全遵循。本研究中的有效提示詞提高了期望值 $E[S(T)]$。
這與僅解碼器 Transformer（GPT 等模型背後的架構）中的機率遮罩概念相關，在取樣前，不在 $C$ 中的詞元機率會被設為零。
8. 結果、圖表與實驗發現
主要結果： 在提示詞中包含明確的字表限制，導致 ChatGPT 生成的對話與練習中使用超出詞彙表字元的比例顯著降低。
假設性圖表描述（基於發現）： 比較兩種條件的長條圖將顯示：
- 條件 A（通用提示詞）：「扮演一位中文初學者導師。」導致高 OOV 率（例如，25-40% 的字超出 A1 字表），因為模型從其完整詞彙庫中提取。
- 條件 B（限制性提示詞）：「扮演一位 CEFR A1 等級學習者的中文導師。在你的回應中僅使用以下字元：[A1 字表]。 」導致 OOV 率大幅降低（例如，5-10%），顯示出有效的限制遵循。
結果的關鍵洞見： 模型遵循複雜、嵌入指令（字表）的能力，驗證了使用提示詞工程作為輕量級「API」進行教學控制的可行性，而無需對模型本身進行微調。
9. 分析框架：提示詞應用範例
情境： 為練習問候與詢問近況的 A1 學習者生成一段簡單對話。
弱提示詞（導致不受控的輸出）：
「生成一段兩人見面的中文短對話。」
風險： 模型可能使用遠超 A1 等級的詞彙與結構。
強效、具教學限制的提示詞（基於研究方法）：
你是一位專門教授 CEFR A1 等級絕對初學者的 AI 中文導師。
**任務：** 為學習者生成一段練習對話。
**嚴格限制：**
1. **詞彙/字元：** 僅使用以下官方 EBCL A1 字表中的字元。請勿使用此列表外的任何字元。
[字表：你, 好, 我, 叫, 嗎, 很, 呢, 什麼, 名字, 是, 不, 人, 國, 哪, 里, 的, 了, 有, 在, 和, ...]
2. **語法：** 僅使用簡單的主謂賓句子與 A1 等級文法點（例如，是字句、嗎疑問句）。
3. **主題：** 對話應關於「問候與詢問對方近況」。
4. **輸出格式：** 首先，提供帶有每個字上方注音的中文對話。然後，提供英文翻譯。
**開始對話。**此提示詞透過將教學框架直接嵌入指令集，將大型語言模型從通用文本生成器轉變為目標明確的教學助理，體現了本研究的方法。
10. 未來應用與研究方向
- 動態提示詞調整： 開發系統，讓 AI 本身根據對學習者表現的即時評估來修改限制參數（例如，逐步引入 A2 字元），邁向真正的近側發展區間導師。
- 多模態整合： 將受控文本生成與圖像生成 AI 結合，為生成的詞彙與對話創建客製化視覺輔助，增強對表意文字的理解。
- 錯誤糾正與回饋循環： 設計提示詞，使大型語言模型不僅能生成內容，還能分析學習者輸入並提供針對學習者等級的糾正回饋。
- 標準化與互通性： 創建「教學提示詞」或元資料的開放標準，可供任何教育 AI 工具讀取，類似於 IMS Global Learning Consortium 標準。這將允許跨平台無縫共享等級特定的教學活動。
- 縱向效能研究： 最關鍵的方向是進行長期研究，以衡量與提示詞限制的 AI 導師學習，相較於傳統方法或未受限制的 AI 練習，是否能帶來更快的進步、更好的記憶保留與更高的熟練度。
11. 參考文獻
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