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生成式人工智能在地理作业批阅中的实践探索

生成式人工智能作为能够实现人机聊天、智能对话、文本生成、提供咨询、创作诗歌、修改代码等功能的智能应用，近年来迅速吸引了全世界人们关注的目光。ChatGPT、文心一言、通义千问、ChatGLM、MOSS等都是基于神经网络的自然语言处理技术，理解和生成人类语言。随着人工智能技术的不断发展，越来越多的人开始探讨运用生成式人工作智能进行个性化作业批阅的可能性。本文主要以“文心一言”為例，介绍它在地理作业主观题批阅中的运用实践。

一、当前地理作业主观题批阅存在的问题

作业批阅是教师日常工作中不可或缺的一部分。它可以帮助教师了解学生的学习情况，发现学生学习存在的问题与不足，从而进行有针对性教学，为学生提供具体反馈与指导。然而，常规的作业批阅主要依赖人工审核，存在以下一些局限性。

第一，个性化反馈不足。由于教师的作业批阅数量比较多，在时间和精力有限的情况下，大多仅仅提供基本的对或错的反馈，缺少针对每个学生具体问题的个性化反馈。这可能导致很多学生仅仅知道自己在这个问题上的回答有误，却无法准确定位问题所在。

第二，不可避免具有主观性。由于个人经验和认知差异，教师在作业批阅过程中会存在一定的主观性，可能导致对有些学生作答情况的批阅与实际学情不符，影响学生学习积极性。

第三，即时反馈不强。很多时候，学生是等到教师全部作业批阅完成后才能获得反馈，反馈的时效性较弱，无法及时了解自己的学习情况。

第四，缺少数据统计和分析。由于教师在批阅作业时缺少记录和分析学生作业数据方面的智能化支持，更多的是凭借经验对班级和学生学习效果进行分析，缺失对班级和学生整体情况的全方位了解，不利于对学生进行精准教学。

第五，时间成本高，精力付出多。很多教师需要花费大量的时间和精力批阅学生的作业，而长期的机械批阅挤压了教师进行精细分析的时间，长此以往容易产生身心压力[1]。

基于此，本文针对这一问题展开讨论，尝试借助生成式人工智能提高高中地理作业主观题的批阅效果，总结个性化批阅实施经验，以期为相关领域研究和应用提供参考。

二、生成式人工智能地理作业批阅的应用原则和实践依据

（一）应用原则

作业批阅是检测学生学习效果、巩固学习成果的重要手段，也是教师评估学生学习情况、提供个性化指导的重要依据。教师在批阅作业时应坚持以下原则。第一，规范性原则。作业批阅应遵循一定的规范和标准，保证评价的公正性和客观性。批阅者应该熟悉作业批阅的规范要求，注重批阅的细节和标准，避免主观臆断和片面评价。第二，科学性原则。作业批阅不能仅关注答案正确与否，更要关注学生的思维过程和解题能力培养。批阅者要从多角度考虑学生给出的答案，分析学生的思维方法和学习态度，注重启发式教学，引导学生自主学习和思考[2]。第三，发展性原则。作业批阅不仅要关注学生的当前表现，更要关注学生的潜在发展和未来发展。批阅者应从学生现有水平出发，注重作业的多样性和开放性，提供适合学生发展的学习机会和指导。第四，互动性原则。作业批阅不是单向的评价过程，而是教师与学生之间的互动和交流。批阅者应注重与学生的沟通与交流，及时反馈批阅结果，提供个性化指导和帮助，促进学生改进学习方法和提高成绩[3]。

（二）实践依据

生成式人工智能能够分析文本的语言特征和主题，这使它可以被应用于一些批阅场景。地理是一门文理兼备的学科，主观题的作答具有表达精练、强调规范、逻辑性强等特征。这些特征和生成式人工智能的优势相符，且教师可以通过经验总结避免或者减少生成式人工智能在作业批阅时出现的错误，挖掘个性化批阅反馈价值。

为了深入分析生成式人工智能对不同类型主观题作业的批阅质量，我们依据SOLO分类评价法对语言结构进行划分（见表1），实现对不同语言结构答案的批阅[4]。

三、生成式人工智能地理作业批阅的实践应用

（一）制定批阅策略

1.文本比较保障批阅科学性

虽然生成式人工智能具有很强的语言理解能力，能够对题目给出较全面的答案，但是这种面面俱到的思维与批阅场景并不吻合。相反，批阅更需要精细化，即评价学生答案与题目要求的匹配程度。然而，直接让生成式人工智能评价学生答案和题目要求的匹配程度，可能会因为使用算法不同导致理解偏差，不利于批阅的科学性。笔者采取直接比较学生答案和标准答案的方法，避免理解偏差的影响。

2.细则撰写提升批阅规范性

文本比较的批阅方式虽然可以降低因理解偏差造成的出错率，但是语言表达存在多样化的特点，相同的内容往往有不同的表达方式，批阅前教师需要对某些答案进行解释。此外，教师还需要撰写评分细则，如总分是多少，每个部分给几分；某个答案是必须回答的，没有写到不能得到对应分数；某些回答其中之一即可，多写也不能多给分；等等。

批阅细则的撰写是批阅的关键环节。教师首先需要对答案进行解构并匹配相应分值，然后根据学生答案特征撰写合适的