针对当前疫情与复学形势下大学外语写作教学与网课教学面临的几大挑战，本文基于智能批阅平台的应用，考察疫情背景下基于智能批阅技术的高校大学外语写作教学新模式。研究发现，基于智能批阅技术的大学外语写作教学新模式更易于实现写作教学模式的变革、批阅模式的变革与反馈模式的变革，解决传统写作教学费时多、效率低的弊病，且可提升学生写作水平与写作积极性，具有推广价值，可为疫情防控常态化背景下大学外语写作教学如何实现教学相长提供实践参照。

 

一、研究缘起

 

在防疫与复学背景下，又值国家推进“教育信息化2.0行动计划”，酝酿“教育信息化中长期发展规划（2021-2035年）”与教育信息化“十四五”规划，如何隔绝疫情传播风险、弥补写作网课与传统课堂的不足，有效实施高校大学外语写作的信息化教学提上新的日程。面临疫情防控尚需继续、疫情危机尚未解除的困境，复学后的大学外语写作教学仍面临诸多挑战。如何在大数据时代，结合智能技术与数据驱动来对高校外语写作教学模式加以改革并寻找新的可行性方案，成为亟需解决的问题。

 

二、复学后大学外语写作课堂面临的挑战

 

传统大学外语写作课堂耗时多、效率低、反馈不力，写作网课中的师生适时交流往往又因网络延时导致效率低下而饱受诟病。此外，网课时间亦有限，线下作业布置与提交、反馈又增加师生负担与困难，继而走入传统写作课堂的老路等。诸多矛盾主要表现在三个方面。

 

首先，写作教学的课堂时间少与写作水平的高要求之间的矛盾。大学外语写作课时与教学内容有限，加之疫情期间外语网课的局限，复学后的外语写作教学还需查漏补缺，客观上进一步压缩了写作教学的课堂时间。与此同时,外语写作能力作为外语综合素质最为核心的环节之一，更是培养高素质应用型复合人才的关键，由此，写作教学课堂时间少与写作能力要求高形成难以调和的矛盾，亟需对传统的写作教学模式加以创新。

 

其次，教师难以及时批阅反馈与学生个性化要求之间的矛盾。高等教育大众化背景下，大学外语教学的班级规模大，作文批阅任务繁重，教师又难以及时完成全体批阅任务与个性化反馈。而学生又极为期待教师能够针对所提交作文中的潜在问题给出批阅意见并及时得到反馈，以便自身修正与进一步提高。否则，学生往往易产生失望等负面情绪，继而导致课堂退缩性行为，对教与学均带来不利影响。

 

再次，传统写作教学模式下难以给出作文文本分析数据与基于数据开展实证研究，教学相长较难实现。教师批阅手写作文更加耗时耗力，基于观察所收集的语料数据有限，且容易漏掉文本中错误，直接导致作文讲解内容的遗漏。在大数据时代，仅靠观察与内省已不能适应时代发展，也无法给出有说服力的研究结论，相关研究成果也难以推广。相比之下，基于完整的数据链更有利于判断整体与个体水平提升与否、在哪些方面尚存不足等，并对此作出实事求是的判断。事实上，基于真实语料的数据驱动型实证研究已成为主流，基于数据驱动的写作教学研究的结论更为可靠。

 

三、可行性解决方案

 

针对传统写作课堂的缺陷以及写作网课的不足，基于智能批阅的大学外语写作教学模式到底应该如何实施可行性操作？以下从三个方面对操作过程与解决的问题加以阐述。

 

第一，基于智能批阅布置在线作文，要求学生在线提交并基于系统秒批，完成无限次修改刷分与同侪评价。宁波某高校土木班32名学生基于智能批阅的写作教学实验表明，疫情期间该班8篇作文单篇提交次数最高达到118次，平均提交次数33次（如图1所示），这是传统写作课堂无法做到的。疫情期间的期末考试中，同年级作文平均分9.7分，该班达到10.6，且学习积极性提高，语言能力提升明显。基于智能批阅的无限次刷分与及时个性化反馈，解决了写作教学的课堂时间少与写作水平的高要求之间的矛盾。

 

 

图1：学生单篇作文提交次数折线图

 

第二，基于智能批阅技术2秒内的自动批阅，作文中的语法、句型、标点、拼写、衔接错误等逐句被指出并给出修改提示，同时从词汇、句子、篇章结构、内容相关性四个维度给出个人薄弱点评估指数（如图2）。此外，还有多达百余项专业评价指标反馈来帮助学生了解缺陷与不足，实现逐句批改，满足个性化需求（如图3）。智能批阅技术解决了教师难以及时批阅与学生个性化要求之间的矛盾。

 

 

图2：学生作文文本个体薄弱点维度分析（来源：批改网）

 

 

图3：智能批阅平台逐句批阅效果图（来源:批改网）

 

第三，智能批阅主要运用语料库和云计算技术，通过对比学生作文和标准语料库之间的距离，基于算法将之映射为分数和点评，实现自动批阅。其所提供的文本导出、群诊断、互评、共性分析、薄弱点分析等数据，方便教研所用；其诊断功能可分别提供数据概述、学生表现、错误分布、相似统计、词频数据、搭配分析、分级词汇、数据比对、维度分析与检索等，还可提供词长、词汇丰富度、词汇难度、句长、从句密度、文章长度、段落数、拼写正确率、语法检测、句长分布等诸多数据。如此丰富的评价数据与原始语料，使基于语料数据的写作教学研究成为可能，解决了传统写作教学模式下难以基于文本开展实证研究的问题。

 

 

图4：句子语法正确率诊断效果图（来源：批改网）

 

以句子语法正确率诊断为例。图4为编号2045389的作文文本语法诊断结果。根据图4，全班大部分学生语法准确率在91.5%-95.2%之间，仅有少部分学生个体超过95.2%。据此，教师则可在课堂教学中有针对性的强化语法能力训练，并基于相关数据开展研究，促进教学相长。

 

四、结论

 

复学后利用智能批阅技术开展大学外语写作教学，是疫情防控常态化下大学外语写作教学改革的客观需求。基于智能批阅平台的大学外语写作教学实现三个模式的变革，即写作教学模式的变革、批阅模式的变革与反馈模式的变革。新的模式下，写作教学从传统的“课堂授课+教师批阅反馈”转变为“课堂授课+即时提交作文+基于云计算技术的系统批阅+人工批阅+即时反馈”；批阅模式从传统的手工、费时费力且不适用于大规模作文批阅转变为基于大量的语料库语句信息规则提取比照，不受限于班级规模，还可结合教师人工批阅；反馈模式则由传统的仅有教师基于自身对语言规则体验的唯一反馈且易于延迟，变革为基于语料库与云计算规则对比之上的系统专业指标反馈与教师人工反馈相结合，其反馈更为及时高效且能够大幅度解决批阅系统智能化程度不足的缺陷。总之，基于智能批阅的大学外语写作教学利用线上与线下相结合、系统反馈与教师辅助相结合、文本评价与客观数据相结合、及时反馈与无限次刷分相结合，突破时空限制，既可满足学生个性化需求，激发其写作积极性又能节省批阅时间、提高教学效率，同时还为教学相长提供数据支持，解决传统写作教学模式带来的诸多弊端，具有很大的推广价值。然而，智能批阅技术也不是万能的，教师应如何适时提供人工辅助反馈等问题，尚需探索。

 

本文系2020年浙江省教育科学规划“疫情与复学”专项课题预立项“疫情背景下的高校大学外语写作教学模式研究”的阶段性成果。

 

课题负责人：浙大宁波理工学院周先武

课题组成员：宋岩、崔莉、张腮云、孙娟、王炜鑫