摘要

该研究采用问卷调查了637名外语学习者GenAI赋能的写作反馈素养。研究发现，外语学习者使用GenAI赋能的写作反馈素养总体水平不高，特别是在反馈认知维度；GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养受到学段与学科交互作用等因素的影响，尤其是外语类本科生使用GenAI赋能的写作反馈素养亟待加强。该研究不仅阐释了GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养内涵，还揭示了我国外语学习者使用GenAI赋能写作反馈素养的现状与影响因素，为教师培养学生写作反馈素养提供了参考。

关键词：生成式人工智能;学生反馈素养;反馈认知

正文

1. 引言

生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence, GenAI)的出现为外语教育带来巨大影响，研究者开始关注如何有效使用GenAI(文秋芳、梁茂成， 2024)为外语教育赋能。在此背景下，外语写作研究者开始探讨GenAI在外语写作教学中的应用潜力与挑战(Barrot, 2023;Suet al., 2023;郭茜等， 2023;胡加圣、戚亚娟， 2023;陈茉、吕平臣， 2024)。其中，GenAI的写作反馈能力得到广泛认同。然而，现有研究主要关注GenAI辅助教师反馈的能力(如Guo & Wang, 2024;Luet al., 2024a;冯庆华、张开翼， 2024;任伟等， 2024),缺乏对学生使用GenAI开展自我反馈的关注。

作为反馈过程中的主体，学生的反馈素养影响学生对反馈的投入与采纳(Carless & Boud, 2018;Han & Xu, 2021)。目前鲜有研究关注GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养(GenAI-enhanced foreign language learners' writing feedback literacy),即外语学习者使用GenAI开展自我写作反馈所具备的素养。基于此，本研究旨在调查GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养并分析潜在影响因素，以期为外语教师培养学生使用GenAI辅助自我写作反馈提供参考。

2.文献综述

2.1 外语学习者写作反馈素养

学生反馈素养(student feedback literacy)是将反馈效果最大化的重要机制(Sutton, 2012;Carless & Boud, 2018)。鉴于反馈素养在不同学习背景下的差异(Li & Han, 2022;Nieminen & Carless, 2023),二(外)语写作领域的研究者聚焦外语学习者的写作反馈素养(writing feedback literacy),即外语学习者“在反馈过程中欣赏、评估和使用二语写作反馈以及管理情绪方面的知识、信念、实践、能力和技能”(Yuet al., 2022)。基于此，Yuet al.(2022)采用量表，对前人研究的学生反馈素养维度(Carless & Boud, 2018;Molloyet al., 2020;Yu & Liu, 2021)重新划分，发现外语学习者写作反馈素养共分为五个维度：欣赏反馈、承认不同的反馈来源、做出判断、管理情感以及采取行动(见表1)。尽管五维度框架已被大多数学者所采纳(如Zhang & Mao, 2023;Zhanget al., 2024;Zhouet al., 2024;Zhuet al., 2024),然而该框架并未反映出GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养，即外语学习者使用GenAI反馈的知识、信念、实践、能力与技能。

需要强调是，反馈素养不仅是一个可测量的心理构念(construct)(Nieminen & Carless, 2023),其本质更需通过社会文化视角加以诠释。社会文化视角认为，反馈素养在社会实践中不断被塑造与重塑(Wuet al., 2023),具有情境性(Li & Han, 2022)和个体差异性(Zhanget al., 2024)。鉴于反馈素养的情境性，我们有必要探讨GenAI赋能的新背景下外语学习者写作反馈素养的内涵。此外，考虑到反馈素养的个体差异性，学生个人的反馈素养内部维度之间以及不同学生之间的反馈素养存在一定差异(许悦婷等， 2023)。因此，在调查和分析GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养时，要同时关注个体内多维度的现状和个人因素(如性别、学科和学段)对反馈素养整体的影响。

2.2 GenAI赋能写作反馈

GenAI是一种机器学习系统，可以独立地从数据中学习，并产出文本。在写作反馈方面，GenAI有如下优势： (1)可以围绕文本的语言、内容和结构提供即时的反馈(如魏爽、李璐遥， 2023;Guo & Wang, 2024;Lin & Crosthwaite, 2024;任伟等， 2024)。(2)反馈质量较高(Steisset al., 2024)。(3)反馈具有互动性，学生可以通过不断与GenAI互动而获取更详细的反馈(文秋芳、梁茂成， 2024)。(4)反馈更加个性化，学生可以与GenAI互动获得符合个人需求的反馈(Zou & Huang, 2024)。

基于GenAI的优势，它可以充当学生外语写作的“帮手”(许家金、赵冲， 2024),以提升个人写作技能(Yan, 2024)。然而，使用GenAI生成写作反馈也存在潜在的问题。首先，GenAI的反馈能力不具备稳定性。当使用者多次询问时，每次GenAI所产生的文本内容与质量存在差异，甚至会产出错误信息(郭茜等， 2023)。其次，GenAI的使用易造成抄袭等学术不端的行为(Suet al., 2023),如学生使用GenAI直接生成写作文本而非写作反馈。最后， GenAI的反馈质量受到使用者的影响。学生使用GenAI寻求以及处理反馈的能力影响GenAI反馈的结果(Guoet al., 2024)和投入(Loet al., 2024)。

尽管有关GenAI在外语写作反馈中的潜在问题真实存在，但如何将GenAI反馈应用至外语学习者写作学习中更值得关注。基于此，一些学者(Koltovskaiaet al., 2024;Yan & Zhang, 2024)基于反馈投入开展相关研究，发现尽管学生对GenAI反馈的投入较好，但仍存在一定问题，如学生主要使用GenAI解决写作中的低阶问题(如拼写、语法、句法等)、缺乏元认知策略以及对GenAI提供的反馈表示不满。学生反馈投入中的问题与学生的反馈素养密切相关(Han & Xu, 2021;Luet al., 2024b)。因此，研究GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养有助于丰富GenAI赋能外语教育的相关知识并为促进外语学习者投入GenAI写作反馈提供参考。

2.3 GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养

鉴于GenAI在写作反馈中的特点(如人机互动、提示语的编辑等), GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养内涵需要重构。本研究基于Han & Xu(2021)和Yuet al.(2022)的反馈素养框架，并结合GenAI反馈的优势与弊端从以下五个维度构建GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养内涵： (1)反馈认知。外语学习者使用GenAI生成写作反馈的知识基础(Han & Xu, 2021)以及认识到GenAI写作反馈的价值(Yuet al., 2022),如对GenAI生成写作反馈原理的理解并欣赏GenAI在写作反馈方面的作用。(2)反馈使用。外语学习者使用GenAI生成写作反馈的技能。在此过程中，外语学习者能不断调整提示语同GenAI互动以获取写作反馈(文秋芳、梁茂成， 2024)。同时，学习者在互动过程中能遵守学术伦理道德(Suet al., 2023;郭茜等， 2023)。(3)反馈促学。外语学习者使用GenAI反馈促进自身的写作学习(Yuet al., 2022),如作文修改、反思写作学习等。(4)反馈分析。外语学习者对GenAI反馈的判断能力，即外语学习者对GenAI反馈内容的辩证分析能力(Ouet al., 2024)。(5)反馈情感。外语学习者以积极情感投入到GenAI生成反馈过程中。当有负面情绪时，学习者能调节个人消极情感(Han & Xu, 2021;Yuet al., 2022)。

3. 研究设计

3.1 研究问题

本研究旨在探讨如下两个问题： (1)GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养现状如何?(2)GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养是否受到性别、学段、学科背景的影响?如果是，存在何种差异?

3.2 数据收集与研究对象

本研究采用问卷收集数据。问卷主要依据GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养的五维度设计。初始问卷包含28个问题。为了确保题项的简洁性、合理性和易理解性，研究者与一位外语教育领域的教授以及五位博士生进行了多次讨论和修订。经过讨论，删除了四个存在表述重复的问题。随后，研究者邀请30名大学生对问卷题目进行试读，他们均表示题目无理解障碍。在此基础上，研究者补充筛选题(是否自愿参与本研究、是否有使用GenAI生成写作反馈的经历)和背景信息题(性别、学科和学段)作为正式问卷投入调查。

研究者采用滚雪球的方式征集研究对象填写问卷，共收集745份。其中， 9人不同意参与本研究，71人不具备使用GenAI生成写作反馈的经历。剩下665份问卷中，剔除回答时间少于90秒以及答案均为同一选项的无效问卷后，得到有效样本637个。样本分布见表2。

3.3 数据分析

3.3.1 问卷信效度分析

本研究采用随机抽样的方式将数据分为样本A(N=317)和样本B(N=320)。针对样本A,采用SPSS 29进行探索性因子分析， KMO值为0.933, Bartlett's球形检验值为4607.585,p<0.001,说明样本A适合进行因子提取。随后，研究者采用主成分分析法，以特征值大于1为标准提取因子，发现24个题项共分为五个因子，且各个题项的因子载荷均大于0.5(见表3),累计方差解释率为68.973%。此外，问卷总体信度为0.938,各分维度的α系数均高于0.8,说明问卷的内在信度较好。

为验证问卷的有效性，使用AMOS 24对样本B进行验证性因子分析，结果如图1所示。模型绝对适配度指标χ2/df=2.227(<3), RMSEA=0.066(<0.08);增值适配度指标IFI=0.926(>0.9), TLI=0.915(>0.9), CFI=0.926(>0.9);简约适配度指标PGFI=0.695(>0.5), PNFI=0.771(>0.5), PCFI=0.812(>0.5),表明模型拟合度良好(吴明隆， 2009)。此外，五个因子之间的相关系数在0.522～ 0.694,各个因子与总体之间的相关系数(0.733～ 0.831)较大，说明各个因子均围绕一个共同的话题，且因子之间的相关性较小，每个因子均属于独立个体，因此本问卷结构效度较好。

3.3.2 描述性和推论性统计分析

本研究依据描述性统计结果回答研究问题(1),即说明GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养现状。为回答研究问题(2),本研究使用多元方差分析 (MANOVA),以性别(男、女)、学科(外语类、其他人文类、社会科学类、“理工农医”类)和学段(本科生、硕士研究生、博士研究生)为自变量，学生反馈素养五个维度的均值和总体的均值为因变量，探索自变量与因变量的关系。当有交互效应产生时，则进行事后检验。若无交互效应，通过独立样本t检验或单因素方差分析检验是否存在显著差异。

4.研究发现

4.1 GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养现状

由表4可知，GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养各子维度均值表现出反馈使用(M=4.93)>反馈促学(M=4.88)=反馈分析(M=4.88)>反馈情感(M=4.83)>反馈认知(M=4.64)。五个维度的均值得分均低于5,总体分数的平均值为4.83(SD=1.01),说明GenAI赋能的外语学习者写作反馈表现处于中等偏上的水平，但仍有提升空间，尤其是反馈认知层面。

4.2 学段和学科的交互差异分析

多元方差分析结果显示，只有学科和学段的交互作用显著(Wilks' Λ=0.905,p<0.01),即不同学段的学生在不同学科领域中的反馈素养存在差异，且这种差异不是由学科或学段单独引起的。

对学段和学科进行单变量显著性检验和事后比较分析发现(图2): (1)外语类本科生的写作反馈素养低于外语类硕士和博士研究生，但在其他学科中本科生的写作反馈素养均高于硕士和博士研究生。(2)外语类本科生在反馈素养各个维度和整体明显低于其他学科本科生，但外语类硕士和博士研究生在反馈素养各个维度和整体高于其他学科硕士和博士生。(3)不同学科的本科生在反馈认知、反馈使用和反馈促学方面有显著差异。在反馈素养总体、反馈分析和反馈情感方面，社会科学类本科生和“理工农医”类本科生之间的差异不明显，但这两类本科生在反馈素养整体和各个维度均高于外语类和其他人文类学生。(4)不同学科的硕士和博士研究生在反馈素养整体和各个分维度方面均存在差异。然而，在反馈使用方面，其他人文类、社会科学类与“理工农医”类硕士生之间的差异不明显；在反馈促学方面，其他人文类与“理工农医”类硕博生之间的差异不显著。

4.3 性别的差异性分析

考虑到性别并未同其他自变量构成交叉作用，本研究采用独立样本t检验，对男女生的反馈素养均值进行检验，结果如表5所示。男生与女生只有在反馈认知层面存在显著差异。

5.讨论

本研究通过问卷调查，探讨了GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养。研究发现： (1)外语学习者写作反馈素养水平中等偏上，反馈认知亟待提升。(2)学科和学段共同作用于GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养。(3)除反馈认知外，男生与女生的写作反馈素养不存在显著性差异。本文从反馈素养的现状与培养两个角度对研究结果展开讨论。

5.1 GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养现状

本研究发现， GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养水平中等偏上，且各维度之间存在一定的差异，这说明GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养是一个多维连续体(许悦婷等， 2023),学生的写作反馈素养各个维度处于不同发展阶段。

具体来看，外语学习者写作反馈素养在反馈使用、反馈促学和反馈分析方面较高。这三个维度涉及学生使用GenAI的全过程：生成反馈(反馈使用)——分析反馈(反馈分析)——做出行动(反馈促学)。反馈使用维度体现学生使用GenAI生成写作反馈的能力(文秋芳、梁茂成， 2024),这与GenAI技术易用性有关(胡加圣、戚亚娟， 2023),即使学生对算法原理认知有限(反馈认知较低),仍能完成基础反馈生成任务。此外，反馈分析分值较高说明学生具备一定的辩证性思维，能够理性地分析GenAI生成的写作反馈结果(Ouet al., 2024),为后续使用反馈奠定认知基础。反馈促学较高说明学生具备一定的元认知能力，如监控和调节个人写作学习过程，在理解GenAI反馈的基础上，调整个人外语写作学习的计划与策略，这与Yan & Zhang(2024)的发现存在差异。这源于研究设计的不同，本研究采用量化研究设计，研究样本相对较大，而Yan & Zhang(2024)的研究样本较小，存在个体性。同时，反馈分析和反馈促学两者分值相等，这表明大多学生能将批判分析转为具体行动。

尽管反馈情感排第三，但是整体分值在五个维度中并不低。这说明外语学习者在使用GenAI时，尽管存在一定的负面情绪(Koltovskaiaet al., 2024),但具备一定的情感调节能力，整体以积极的情绪投入到使用过程中(Yan & Zhang, 2024)。这也体现了外语学习者对新事物积极乐观的心态。

GenAI赋能背景下，外语学习者写作反馈素养在反馈认知维度最低。这主要说明学生对GenAI生成写作反馈的原理理解不够深入以及对GenAI写作反馈的认可度不高。然而，值得注意的是，学生对有关GenAI的知识了解不足并不影响其使用GenAI生成写作反馈(学生反馈使用维度分值最高)。这体现了GenAI工具的易操作性，即尽管学生对GenAI生成写作反馈的原理不太了解，仍能较为顺利地使用GenAI辅助个人写作。

5.2 GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养的差异性与建议

数据分析显示，学科和学段共同作用于GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养。整体来看，社会科学类、“理工农医”类本科生以及外语类研究生的写作反馈素养较高。此外，男生和女生的整体反馈素养并不存在显著性差异，但是在反馈认知层面，女生表现欠佳。基于以上研究发现，本研究提出以下建议。

首先，建议将培养GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养纳入外语写作教学乃至外语教学的人才培养目标。培养学生运用GenAI生成、分析并使用反馈内容，不仅能克服传统写作教学中教师反馈的滞后性问题，更有助于构建“人机协同”的新型学习范式。

其次，外语教师在培养学生使用GenAI的写作反馈素养时，要关注学科、学段和性别因素，采用差异化的人才培养模式。本研究发现，不同学科和学段的学生写作反馈素养存在差异，据此外语教师在教学过程中可依托项目教学法，让不同学科和学段的学生组建合作学习小组，以合作写作的形式共同完成写作项目，并使用GenAI为项目作文提供写作反馈。借此，小组内学生之间可形成同伴支架(Donato, 1994),在实践过程中共同提升写作反馈素养。同时，考虑到女生在反馈认知层面表现欠佳，在培养学生反馈素养时，外语教师可根据女生的兴趣设计相关的写作任务，并引导她们使用GenAI生成写作反馈。在相关实践过程中，外语教师应持续关注学生的个性化需求，基于学生的最近发展区进行调节(秦丽莉、牛宝贵， 2022),促进学生写作反馈素养的发展。

最后，高校应完善外语类课程的设置。外语类专业可开设人机互动协商课程(文秋芳、梁茂成， 2024),培养学生与GenAI互动的能力，以提升学生使用GenAI生成写作反馈的能力。此外，考虑到大学外语课时数有限，非外语类研究生外语写作需求大、时间少，外语教师可与专业教师合作，以工作坊等形式开设第二课堂，共同培养学生使用GenAI的写作反馈素养。例如，教师可以学生汉语学术写作为切入点，在此基础上过渡至外语学术写作，同时促进母语与外语写作反馈素养的发展(Luet al., 2024b)。

6.结语

本文采用问卷考察了GenAI赋能的外语学习者写作反馈素养现状，并探究个人因素对反馈素养的影响。本研究对外语教师和学校课程制定者具有一定启示。外语教师在写作教学过程中应顺应时代潮流，培养学生使用GenAI辅助写作反馈的素养。这不仅有助于减轻教师写作批改的压力，还有助于培养学生的人机互动和批判性思维等能力。此外，本研究也为外语教师培养学生使用GenAI赋能写作反馈的素养方面提供了切入点，如注重学生反馈认知的培养，并加强对外语类本科生和非外语类硕博研究生的写作反馈素养的关注。对于学校课程制定者而言，应完善非外语类硕博研究生的外语写作课程的建设(潘海英、刘淑玲， 2021),以讲好中国故事和培养学生的国际传播影响力为出发点，巧用GenAI赋能写作教学，深入建设外语学术写作课程，促进学生进一步发展。

本研究也有一定不足。本研究采用问卷调查学生使用GenAI赋能写作反馈的素养，属于研究对象的“自陈数据”,可能造成研究结果偏高(张志武、徐锦芬， 2024),未来研究可以补充课堂观察、文本等丰富现有数据类型。此外，未来的研究还可以从更多个人因素着手，如学生的外语写作能力、技术接受程度等，从而更加深入地探讨个人因素对GenAI赋能写作反馈素养的影响。

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文章来源：外语研究与教学

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