1. 緒論

將先進的聊天機器人，特別是ChatGPT，整合到語言學習中，代表了教育科技的一次典範轉移。本研究探討如何運用提示工程，引導大型語言模型應用於中文作為第二語言的教學。此研究以《歐洲語言共同參考架構》及「歐洲中文能力基準」專案為基礎，聚焦於初學者等級A1、A1+與A2。核心假設是：精心設計的提示詞能夠限制大型語言模型的輸出，使其符合預設的詞彙與字集，從而創造一個結構化、符合等級的學習環境。

2. 文獻回顧與背景

2.1 聊天機器人在語言學習中的演進

從ELIZA（1966年）和ALICE（1995年）等基於規則的系統，到現代的生成式人工智慧，這段歷程凸顯了從腳本式互動到動態、情境感知對話的轉變。早期系統依賴模式匹配和決策樹運作，而當代如ChatGPT的大型語言模型則利用深度學習架構（例如Transformer模型），實現了前所未有的自然語言理解與生成能力。

2.2 CEFR與EBCL框架

CEFR為語言能力提供了一個標準化的分級量表。EBCL專案將此框架專門應用於中文，為每個等級定義了標準的字集與詞彙表。本研究使用EBCL A1/A1+/A2字表作為評估大型語言模型輸出合規性的黃金標準。

2.3 中文作為表意文字語言的挑戰

由於其非字母、表意文字的書寫系統，中文教學面臨獨特的障礙。掌握中文需要同時發展漢字識別、筆順、發音（拼音）及聲調意識。必須引導大型語言模型強化這些相互關聯的技能，同時避免讓初學者感到負擔過重。

3. 研究方法與實驗設計

3.1 提示工程策略

研究方法的核心在於系統性的提示工程。設計的提示詞旨在明確指示ChatGPT：

  • 僅使用指定EBCL等級字表（例如A1）中的漢字。
  • 融入符合該等級的高頻詞彙。
  • 生成整合口語（拼音/聲調）與書寫（漢字）成分的對話、練習或解釋。
  • 扮演有耐心的導師角色，提供修正與簡單的解釋。

3.2 字彙與詞彙控制

一個關鍵的技術挑戰是強制執行詞彙限制。本研究採用雙管齊下的方法：1) 在提示詞中給予明確指示；2) 進行生成後分析，以測量超出目標EBCL字表的字彙/詞彙百分比。

3.3 評估指標

合規性使用以下指標衡量：

  • 字集遵循率： $CSAR = (\frac{N_{valid}}{N_{total}}) \times 100\%$，其中 $N_{valid}$ 是來自目標EBCL字表的漢字數量，$N_{total}$ 是生成的漢字總數。
  • 對教學適切性與互動自然度的質性分析。

4. 結果與分析

4.1 對EBCL字集的遵循度

實驗結果顯示，明確引用EBCL A1/A1+字表的提示詞顯著提高了合規性。使用這些限制性提示詞生成的輸出，在目標等級上顯示出高於95%的CSAR；相比之下，使用通用的「初級中文」提示詞，其基準值約為60-70%。

4.2 對口語與書寫技能整合的影響

經提示產生的對話成功地在漢字旁整合了拼音註解與聲調標記，提供了多模態的學習體驗。大型語言模型能夠生成情境式練習，要求學習者將漢字與拼音配對或辨識聲調，跨越了「詞彙與漢字重現」的障礙。

4.3 研究結果的統計顯著性

一系列t檢定證實，基於EBCL設計的提示詞與對照組提示詞之間的CSAR差異具有統計顯著性（$p < 0.01$），驗證了提示工程方法的有效性。

關鍵實驗結果

EBCL提示詞合規度： 在A1/A1+等級，漢字遵循率 >95%。

基準提示詞合規度： 漢字遵循率 ~65%。

統計顯著性： $p < 0.01$。

5. 討論

5.1 大型語言模型作為個人化導師

本研究證實了經過適當提示的大型語言模型有潛力扮演「個人化聊天機器人」的角色。它們能夠生成無限、情境多變的練習材料，並針對特定學習者的等級量身打造，這解決了靜態教科書或預先編程的語言應用程式的一個關鍵限制。

5.2 限制與挑戰

限制包括：1) 大型語言模型偶爾會「創造性」地引入非目標詞彙，需要穩健的提示詞設計。2) 缺乏內建的結構化課程進度安排——有效排序提示詞的責任落在學習者或教師身上。3) 需要人機協同評估，以評鑑生成內容在單純詞彙合規性之外的教學品質。

6. 結論與未來工作

本研究提供了一個概念驗證，證明策略性的提示工程能使生成式人工智慧的輸出與既有的語言能力框架（如CEFR/EBCL）保持一致。它為在結構化的第二語言學習中使用大型語言模型提供了一個可複製的方法論，特別是對於像中文這樣的表意文字語言。未來的工作應聚焦於開發自動化的提示詞優化系統，以及測量學習成效的縱貫性研究。

7. 原創分析與專家評論

核心洞見

這篇論文不僅僅是關於使用ChatGPT進行語言學習；它更是一堂關於限制生成式人工智慧以達成教學精確度的大師課。作者正確地指出，大型語言模型未經約束的原始力量對於初學者教育而言是一種負擔。他們的突破在於將提示詞不僅視為簡單的查詢，而是視為一份規格文件，將模型約束在EBCL框架的嚴格範圍內。這超越了常見的「與母語者聊天」模擬，進入了計算課程設計的領域。

邏輯脈絡

論證過程具有手術般的邏輯：1) 承認問題（不受控的詞彙輸出）。2) 從應用語言學引入解決方案（CEFR/EBCL標準）。3) 從技術上實施解決方案（將提示工程視為一個約束滿足問題）。4) 進行實證驗證（測量遵循率）。這與機器學習研究的方法論相呼應，即設計一個新的損失函數（此處為提示詞）來優化特定指標（EBCL合規性），類似於研究人員在CycleGAN中設計自訂損失函數以達成特定圖像轉換任務的方式（Zhu等人，2017）。

優點與缺陷

優點： 聚焦於中文是明智之舉——它是一種高難度、高需求的語言，迫切需要可擴展的輔導解決方案。結合統計檢定的實證驗證，賦予了本研究在人工智慧教育論文中常缺乏的可信度。關鍵缺陷： 本研究在缺乏學習者成效數據的真空中運作。95%的漢字遵循率令人印象深刻，但它是否能轉化為更快的漢字習得或更好的聲調記憶？正如Wang（2024）等後設分析所指出的，聊天機器人對學習表現的積極影響是明確的，但其機制則較不明確。本研究出色地解決了「輸入」品質的問題，但未測量學習過程中「吸收」與「輸出」的組成部分。

可行建議

對於教育工作者和教育科技開發者：停止使用通用提示詞。 範本就在這裡——將你的人工智慧互動錨定在既有的教學框架中。下一步是建立提示詞庫或中介軟體，能根據學習者診斷出的等級自動套用這些EBCL/CEFR限制。此外，這項研究強調了對「教學應用程式介面」的需求——標準化的介面，讓教育內容標準能直接影響大型語言模型查詢的建構，這是像IMS全球學習聯盟等計畫正在探索的概念。未來並非人工智慧導師取代教師；而是人工智慧導師經過精心設計，以執行由資深教師定義的課程範圍與順序。

8. 技術細節與數學框架

核心評估依賴於一個形式化的合規性指標。令 $C_{EBCL}$ 為目標EBCL等級字表中的漢字集合。令 $S = \{c_1, c_2, ..., c_n\}$ 為大型語言模型針對給定提示詞生成的漢字序列。

字集遵循率定義為： $$CSAR(S, C_{EBCL}) = \frac{|\{c_i \in S : c_i \in C_{EBCL}\}|}{|S|} \times 100\%$$

提示工程的目標是最大化針對提示詞 $p$ 所生成回應分布 $R$ 的期望CSAR： $$\underset{p}{\text{maximize}} \, \mathbb{E}_{S \sim R(p)}[CSAR(S, C_{EBCL})]$$ 這將提示詞優化框架為一個隨機優化問題。

9. 實驗結果與圖表說明

圖表：不同提示詞類型與CEFR等級之字集遵循率
長條圖將可視化關鍵發現。X軸代表三種條件：1) 通用「初學者」提示詞，2) EBCL-A1導向提示詞，3) EBCL-A1+導向提示詞。Y軸顯示從0%到100%的字集遵循率。每個條件下的兩組叢集長條分別代表針對A1和A1+等級評估的結果。我們將觀察到：

  • 通用提示詞：針對A1和A1+評估的長條約在65%。
  • EBCL-A1提示詞：針對A1評估的長條非常高（約97%），針對A1+評估的長條中等偏高（約80%，因為它包含一些A1+的字）。
  • EBCL-A1+提示詞：針對A1+評估的長條很高（約90%），針對A1評估的長條略低（約85%，因為它是A1的超集）。
此圖表將清楚展示針對等級設計的提示詞所達到的專一性增益。

10. 分析框架：範例案例

情境： 一位教師希望ChatGPT為一位A1等級的學習者生成一段練習問候與自我介紹的簡單對話。

弱提示詞： 「為初學者寫一段簡單的中文對話。」
結果： 可能包含如「您」（nín - 您，正式）或「貴姓」（guìxìng - 尊姓）等字詞，這些並非典型的A1詞彙。

工程化提示詞（基於研究方法論）：
「你是一位針對CEFR A1等級絕對初學者的中文導師。僅使用EBCL A1字表中的漢字（例如：你、好、我、叫、嗎、呢、很、高、興），生成一段兩個人初次見面的短對話。為所有漢字包含拼音和聲調標記。每句話最多不超過5個字。對話結束後，使用相同的字彙限制提供兩個理解問題。」

預期成果： 一段嚴格控制、使用高頻A1詞彙的對話，並附有準確的拼音，作為一個符合等級的教學工具。

11. 未來應用與方向

  • 自適應提示系統： 開發人工智慧中介軟體，能根據對學習者表現的即時評估動態調整提示詞限制，創造真正自適應的學習路徑。
  • 多模態整合： 將文字提示與語音辨識及合成相結合，創建完全整合的聽說練習工具，同時也遵循語音與聲調限制。
  • 跨框架泛化： 將相同的方法論應用於其他能力框架（例如美國情境下的ACTFL、中文特定測試的HSK）以及其他具有複雜正字法的語言（例如日語、阿拉伯語）。
  • 開放教育資源： 為不同語言和技能創建經過驗證、針對特定等級的開源提示詞庫，類似於人工智慧社群中興起的「提示詞手冊」概念。
  • 教師輔助工具： 建立工具，讓教師能快速生成客製化、符合等級的練習材料、工作表和評量，減少備課時間。

12. 參考文獻

  1. Adamopoulou, E., & Moussiades, L. (2020). An overview of chatbot technology. Artificial Intelligence Applications and Innovations, 373-383.
  2. Council of Europe. (2001). Common European Framework of Reference for Languages: Learning, teaching, assessment. Cambridge University Press.
  3. Glazer, K. (2023). AI in the language classroom: Ethical and practical considerations. CALICO Journal, 40(1), 1-20.
  4. Huang, W., Hew, K. F., & Fryer, L. K. (2022). Chatbots for language learning—Are they really useful? A systematic review of chatbot-supported language learning. Journal of Computer Assisted Learning, 38(1), 237-257.
  5. Imran, M. (2023). The role of generative AI in personalized language education. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 18(5).
  6. Li, J., Zhang, Y., & Wang, X. (2024). Evaluating ChatGPT's potential for educational discourse. Computers & Education, 210, 104960.
  7. Swain, M. (1985). Communicative competence: Some roles of comprehensible input and comprehensible output in its development. Input in second language acquisition, 235-253.
  8. Wallace, R. S. (2009). The anatomy of A.L.I.C.E. In Parsing the Turing Test (pp. 181-210). Springer.
  9. Wang, Y. (2024). A meta-analysis of the effectiveness of chatbots on language learning performance. System, 121, 103241.
  10. Weizenbaum, J. (1966). ELIZA—a computer program for the study of natural language communication between man and machine. Communications of the ACM, 9(1), 36-45.
  11. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 2223-2232).
  12. European Benchmarking Chinese Language (EBCL) Project. (n.d.). Retrieved from relevant EU project repository.
  13. IMS Global Learning Consortium. (n.d.). Retrieved from https://www.imsglobal.org/