ChatGPT支持的学生论证内容评价与反馈——基于两种提问设计的实证比较

摘要：

在论证式教学中,由于学生生成的论证内容量大且复杂,教师评价与反馈往往滞后且难以保证质量.生成式人工智能聊天工具ChatGPT的出现为解决该问题提供了可能.与ChatGPT互动的质量取决于提问设计,如何向其提问成为获得有效反馈的关键.基于"初始提问"和"优化提问"两种提问设计,利用ChatGPT对50份学生论证内容进行评价与反馈,从反馈精准度和反馈类型两方面对其效果展开实证比较发现:"优化提问"下ChatGPT的反馈精准度(含精确度和召回率)高于"初始提问",但在两种提问设计下的反馈召回率均低于精确度,且在量化评价维度上的精准度表现优于质性评价维度;基于两种提问设计,ChatGPT均能针对论证内容生成任务型反馈、过程型反馈、建议型反馈和情感型反馈,但相较于"初始提问",其基于"优化提问"所生成的反馈更具组织性、解释性和针对性,而两种提问设计下的情感型反馈均表现出"就事论事""中庸"的特点.为有效发挥ChatGPT在教学评价与反馈中的潜能,教师需做好提问设计,发挥其在情感反馈上的优势,并对机器反馈进行把关,同时注重培育学生的反馈素养.

关键词：ChatGPT、教学评价、教学反馈、论证式教学、提问设计

所属期刊栏目：35

分类号：G434(电化教育)

资助基金：国家自然科学基金61977057

在线出版日期：2023-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：83-91