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

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。