案例类别：人工智能+课堂教学改革

课程名称：韩国语应用写作    适用专业：外语专业

开课学院：外国语学院       主讲教师：全美花

技术类型：深度学习、自然语言处理

应用场景：智能系统即时纠正韩语语法错误，分析文化表达问题；可视化逻辑结构帮助学生自评写作，同时为教师提供写作评价建议。

案例简介

本案例基于《韩国语应用写作》课程教学实践，创新性地将人工智能技术融入写作教学环节。通过引入AI辅助写作评价工具，有效激活了课堂氛围，显著增强了学生的主体参与意识。实践表明，该模式不仅提升了学生运用AI工具进行写作自评与互评的能力，更同步促进了其批判性思维的发展。案例作为创新教学设计亮点在教学竞赛中获得专家的认可，其衍生的教研成果论文荣获首届“外教社杯”全国高校外语教师教研论文比赛三等奖，实证了教学效果。该案例成功探索了AI技术与外语写作教学深度融合的创新路径，为激活二语写作课堂、培养学生高阶思维提供了可复制的实践范例，展现了在同类课程中推广应用的良好前景与示范价值。

一、背景

当前二语写作教学面临课时资源紧张的现状，这迫使教师发布的写作任务大量转为课后练习。而传统作文评价模式存在反馈周期长、且过度聚焦语法等表层错误的问题，这使得写作课堂难以提升学生词汇精准性、句法复杂度及篇章逻辑等高阶能力，导致“初稿-评价-终稿”的学习闭环难以有效实现。引入人工智能技术成为优化评价体系的必然选择。

人工智能的飞速发展，进一步加速了语言教学数字变革的进程。研究表明，生成式人工智能能够基于对话情境理解，提供个性化写作反馈，并优化学习者写作素材等（朱琳阡，2024），有效提升写作效率、词汇准确性和流利度，激发灵感并完善细节，提供个性化写作指导等（陈柯宇，2023；金皓月等，2024），同时还能促进学习者的批判性思维与自我反思等高阶能力（Li等，2023）。

“人工智能+二语写作”教学能够（1）赋能学生：提供个性化智能反馈，辅助学生精准诊断问题并自主修订，在提升作文质量的同时培养其应用反馈的批判性思维能力；（2）赋能教师：减轻批改负担，重构高效多维的评价机制。人工智能赋能二语写作教学预期目标如下：首先，构建基于人工智能的二语写作评价新模式；其次，通过即时反馈促进学生自主修改与写作能力发展；最后，为教师提供数据化工具，优化评价效能，实现教学决策科学化。

二、案例实施情况

1.案例主题

本案例以“人工智能赋能韩国语写作评价模式创新”为主题，旨在通过人工智能技术深度融入写作教学全流程，构建“初稿写作→获取智能反馈→学生自主修改→终稿生成”的动态循环系统。

2.课程基本情况

本案例实施于2024-2025学年第一学期《韩国语应用写作》课程，教学对象为韩国语专业三年级18名本科生，其语言能力均达韩国语中级水平。课前调查显示，其中6名学习者未接触过人工智能工具。

本课程为期16周（32课时），涵盖留言、书信、游记、说明文及随笔等多种韩语文体教学单元。每个单元通过典型范文解析文体特征与语言规范，学生随堂掌握核心词汇与语法结构，完成针对性写作训练，最终独立撰写同体裁作文。其中课堂环节聚焦知识点讲授与随堂练习，课后则实施完整的作文创作。

在说明文及随笔等文体教学中，融入生成式人工智能技术，实施过程主要包含三个阶段。第一阶段：教师先行演示智能工具操作流程与反馈解读策略，讲授基础的人工智能使用方式和作文评价方法，指导学生根据写作要素制定指令，获取智能反馈，并基于反馈开展结构化自评与修改。通过课程讲解，学生初步掌握人工智能在写作评价中的应用逻辑。第二阶段：将学生分为5个小组，通过两轮实践活动深化技术应用能力，每轮均需完成同主题作文初稿、获取智能反馈报告、实施针对性修改。第三阶段：以个人活动形式进行基于人工智能的作文自评，通过系统分析初稿、智能反馈材料及终稿成果，检验学习成效，识别改进方向并制定优化策略。

3.案例实施步骤

本课堂教学依据POA产出导向法的“驱动-促成-评价”模式进行教学设计，旨在通过目标引领、知识技能支撑、多维反馈与反思改进的闭环，有效提升学生的写作能力与评价素养。

（1）课堂导入（驱动）

教师清晰呈现“AI+写作评价”的课堂学习目标，激发学生对“AI赋能写作”这一新模式的好奇心与学习动力。教师引导学生基于已有经验或课前微课预习，尝试初步归纳随笔体裁的典型特征，并列举作文评价标准的关键要素，使学生切身感受到随笔写作中结构把握、个性化表达以及作文评价标准应用的实际困难与挑战，从而激活学习需求。随后，提出两个核心问题引导学生思考：“随笔体裁的篇章结构是怎样的？”以及“作文评价的标准应包含哪些方面？”使学生带着明确问题进入后续学习。

（2）讲授新课（促成）

教师指导学生精细化学习课文中的关键词汇、典型句式和修辞手法，使学生掌握随笔写作表达的功能。通过师生共同分析课文篇章结构，深化学生对随笔写作方法的理解。该环节旨在有效解决驱动环节提出的问题，为学生提供必要的知识和技能支撑。在分析课文的同时，教师引导学生参考TOPIK等成熟写作评价标准提供评价维度，师生互动研讨、协商、提炼，共同构建一个适用于本课堂随笔写作的具体化、可操作的评价框架，为后续评价活动奠定基础。

（3）作文评价（评价）

在掌握随笔文体知识后，本环节聚焦学生课后独立完成的指定主题随笔写作，实施以提升写作能力与反思评价能力为核心目标的人机协同评价。核心流程为：学生完成初稿→获取并采纳智能反馈→修改完成终稿。

①第一阶段：独立写作与自评反思

学生在充分内化课堂所学、完成技能训练并掌握师生共建的多维度评价框架（涵盖内容、结构、语言、组织等）后，课后独立完成随笔写作任务。随后，基于该评价框架进行个人自评，主动识别初稿中存在的具体问题。

②第二阶段：AI辅助诊断与结构化反馈

学生利用ChatGPT、Kimi、文小言、豆包等人工智能工具对作文进行辅助诊断。关键步骤是输入包含核心评价维度的结构化指令，引导AI工具生成针对性的、条理清晰的反馈报告。

③第三阶段：批判吸纳与修改优化

学生批判性地研读AI工具提供的反馈内容，分析其建议的合理性与依据，并将其与个人自评结果进行对比反思。基于此深度分析，学生对初稿进行精准修改优化，形成最终定稿。为完整记录学习过程和成果，学生需提交包含初稿、修改后的终稿及关键AI反馈截屏的材料，作为过程性评价的重要依据。

4.案例教学效果分析

根据学习者提交的作文初稿、修改终稿以及智能反馈截屏等材料，对学习者的智能反馈使用及接受情况进行了详细的分析。通过文本分析重点察看学习者对人工智能工具的使用方式、智能反馈的特征分布以及反馈采纳结果。此后，通过问卷调查法进一步考察学习者在使用智能反馈过程中遇到的问题。问卷包含学习者对智能反馈的认识与态度、使用过程中的困难以及对人机融合教学模式的评价，旨在深入了解学习者在使用智能反馈过程中遇到的问题与对人工智能融合教学方式的满意度，为后续教学建议提供依据。

（1）智能工具使用情况

学习者使用的智能工具较为单一，部分指示语中存在泛化现象，且忽略了作文评价中需考虑的重要因素，导致智能反馈结果针对性不强也不够全面。此外，多数学习者对人工智能工具类型和功能了解不足，因此在选用工具时受到了一些限制；少数学习者认为，指示语不够明确和具体，影响了智能反馈效果。

（2）智能反馈接受情况

在智能反馈特征分布上，智能工具反馈均呈现为显性表述，包含明确更正和直接评论两种类型。具体而言，①明确更正反馈占据主导地位，反馈倾向于直接指出明确的修改建议。这种反馈方式能够帮助学习者快速识别并修正错误，但也可能阻碍学习者的自我反思和深度学习，从而影响批判性思维的培养。②在直接评论反馈中，正面反馈比重明显高于负面反馈，表明人工智能态度较为友好。这种反馈能够提升学习者对写作的兴趣和积极性，促进学习者在作文评价方面的努力程度，进一步强化学习者的人工智能使用策略。③在负面反馈中，写作要素反馈聚焦于在语言表达方面，而对内容和结构等要素的反馈相对较少。值得注意的是，其中涵盖了少数情感要素反馈，呈现出与以往研究的差异性。这一反馈不仅丰富了写作反馈的维度，还为二语写作反馈提供了新的研究视角。

在学习者对智能反馈的接受程度上，①未采纳率达到48.06%，表明学习者对智能反馈的接受度较低。问卷调查结果显示，未采纳智能反馈的主要原因是反馈的准确度不高，或学习者认为反馈不符合自己的写作风格和意图。此外，在传统写作教学中，学习者普遍青睐教师评改反馈（金晓宏2016：62），加上学习者对人工智能功能的认识不足，影响了学习者对智能反馈的信任感。②修改成功率达到41.09%，表明智能反馈在作文修改中具有一定的有效性，学习者能够依据智能反馈提升作文的质量。其中，语言表达修改成功次数最多，尤其是写作规范问题均获得有效修改。然而，内容和结构逻辑方面未见成功案例，情感等其他问题修改成功率也较低。这一现象说明智能反馈在语言表达上效度最高，其他方面的效度相对不足，学习者在修改过程中需要关注内容和结构逻辑方面的问题。③修改失败率为10.85%，占比较低，但仍需引起关注。分析发现，修改失败最大的原因是智能反馈中存在错误或者不合理之处，而学习者在接受过程中未能识别出这些问题，直接采纳了人工智能的建议。这不仅反映了人工智能在准确度方面的局限性，也揭示了学习者在使用智能反馈时缺乏批判性思维的现实。

在智能反馈接受过程中，学习者指出自身对人工智能工具的熟悉度不足，指示语设计不够熟练等问题。此外，对人工智能反馈提出其准确度较低、反馈过于保守且不够明确等问题。尽管如此，所有学习者对智能反馈的使用结果表示满意，期望在未来的写作教育中能够持续融合人工智能，并且能够在人工智能使用策略和反馈接受策略方面受到深入的教育。

5.案例教学反思

本案例将AI工具系统整合于写作评价环节，虽取得初步成效，但仍存在显著优化空间。

首先，AI评价环节的设计深度有待加强。当前模式虽引入AI工具参与写作评价，但其应用仍停留于浅层：学生仅通过预设指令获取基础评分报告，缺乏针对AI初步诊断进行深度追问的引导机制，亦未构建解决学生自评与AI反馈矛盾的分析框架，导致反馈效用未能充分释放。

其次，人工智能的应用范围存在明显局限，未能覆盖写作全流程。AI干预目前集中于写作后的单向评价环节，在写作前的构思激发与写作中的草稿修订尚未发挥作用，同时缺失“修改→AI再评→迭代优化”的闭环设计，制约了AI对写作过程动态优化的支持潜力。

最后，学生认知过程追踪机制亟待完善。现有评估过度依赖终稿成果与静态AI反馈截屏，未能有效捕获学生处理反馈时的关键认知行为，也缺乏记录认知障碍的工具，致使元认知发展难以显性化评估。

同时，本案例教学结果对人工智能辅助二语写作教学提供了一些启示。首先，构建人工智能辅助写作评价的实践模式，优化写作反馈的维度，以提升反馈的全面性和有效性；其次，引导学习者树立自主学习和自我反思的态度，积极参与发现问题并解决问题的实践活动，从而培养良好的写作态度和批判性思维；再次，增强学习者对人工智能工具的理解，并积累丰富有效的智能反馈应用经验，提高对人工智能的信任度和接受度；最后，加强人工智能在写作实践中的应用，强化学习者对人工智能使用策略的掌握，提高智能反馈应用能力。

三、案例创新突破

1.主要创新内容

（1）激发了学生主体意识。韩国语写作作为二语写作难度大，学生容易失去动力，被动应付。本案例的关键突破点在于利用AI工具，帮助学生转变角色——从害怕写作、被动完成任务，转变为理解写作过程、掌握写作方法，并主动运用AI辅助工具进行创作的积极写作者。

（2）将AI与写作教学有效融合。写作本身就是一个高度依赖语言组织和思维表达的过程，而AI技术在语言处理、内容生成、个性化反馈方面具有强大优势。这种契合性使得AI成为推动韩国语写作教学数字化转型的有效工具，能够创造新的教学模式和实践路径。

（3）服务国家教育数字化战略与人才培养目标。本项目积极响应国家“教育数字化”和“教育强国”战略要求。通过AI赋能韩国语写作教学，提升学习者的韩国语写作能力，进而促进二语写作教育的数字化转型。

2.应用实践突破内容

（1）破解教学痛点，实现精准化与规模化统一。针对韩国语写作教学中普遍存在的写作困难、教师批改负担重、反馈滞后、个性化不足等现实困境，本研究探索利用AI技术实现写作的即时精准反馈、个性化学习路径规划、智能辅助批改及过程性数据驱动评价。这将极大解放教师生产力，提升教学效率与精准度，同时扩大优质写作教学资源的覆盖面和可及性，促进教育公平。

（2）探索理论实践融合，构建评估标准与应用体系。本研究不仅关注教学模式的构建，更强调实践验证与理论升华。通过严谨的实践探索，将提炼AI赋能韩国语写作的有效路径、关键要素与风险应对策略，并建立AI辅助下的韩国语写作能力评估新标准，为相关技术的应用提供教学指引。

四、推广价值

本《韩国语应用写作》课程案例有效激活了写作课堂氛围，显著唤醒了学生的写作主体意识。它不仅提升了学生运用人工智能辅助写作评价的能力，更同步强化了其批判性思维。

该案例作为教学设计亮点，在2025年外研社“教学之星”大赛全国总决赛中获得评审专家及听众高度关注；其教研成果论文（案例教学效果分析）参加首届“外教社杯”全国高校外语教师教研论文比赛并荣获三等奖，有力验证了实施效果。

该案例成功探索了AI技术与外语写作教学融合的创新路径，具备在二语写作课堂广泛推广的潜力，为激活外语写作教学、培养学生高阶思维提供了可复制的实践范例，具有显著的应用前景和示范价值。

五、其他相关情况

1.案例获奖情况

（1）2025年7月，首届“外教社杯”全国高校外语教师教研论文大赛中获三等奖，上海外国语大学、上海外语教育出版社、中国高校外语教师发展研究院、中国外语战略研究中心。（论文主题为“韩国语学习者对人工智能写作反馈的接受程度研究”）

（2）2025年6月，2025年外研社“教学之星”大赛全国总决赛二等奖，北京外国语大学中国外语和教育研究中心、北京外国语大学中国外语教材研究中心、北京外国语大学中国外语测试研究中心、外语教学与研究出版社、韩国国际交流财团北京办事处。

2.案例相关数字资料（1名学生的相关材料）

（1）作文初稿

（2）学生获取的智能反馈（节选）

（3）作文修改稿