人與ChatGPT互續(xù)任務(wù)中二語寫作效能感的發(fā)展及其對二語產(chǎn)出的影響

張曉鵬 陳莉

摘要

本研究以24名非英語專業(yè)大二學(xué)生為被試，考察了人與ChatGPT-4互續(xù)故事過程中學(xué)習(xí)者二語寫作效能感的發(fā)展特征及其對英語產(chǎn)出的影響。實驗為期6周，共進行了12次人與ChatGPT-4互續(xù)任務(wù)。在首次和末次互續(xù)任務(wù)結(jié)束后，學(xué)習(xí)者分別完成寫作效能感的Q任務(wù)。結(jié)果顯示，學(xué)習(xí)者的寫作效能感在人機互續(xù)過程中經(jīng)歷了從“無結(jié)構(gòu)型”到“結(jié)構(gòu)型”的發(fā)展階段。在前一階段，學(xué)習(xí)者的語言效能、自我調(diào)節(jié)效能、寫作行為效能和構(gòu)思效能相互交織，未形成清晰的結(jié)構(gòu)。在后一階段，上述四個維度在學(xué)習(xí)者個體間逐漸分化，呈現(xiàn)出了清晰的結(jié)構(gòu)特征。此外，寫作效能感的提升顯著促進了人機互續(xù)中的語言協(xié)同。上述結(jié)果表明，續(xù)寫任務(wù)不僅有助于提升學(xué)習(xí)者的積極心理品質(zhì)，還能通過增強寫作效能感優(yōu)化語言使用。

關(guān)鍵詞：人與ChatGPT互續(xù)任務(wù);寫作效能感;二語產(chǎn)出;語言協(xié)同

正文

1. 研究背景

“續(xù)論”以簡潔的理論概括了語言學(xué)習(xí)的普遍規(guī)律(王初明2018,2025)，認為語言是通過“續(xù)”學(xué)會的，語言學(xué)習(xí)高效率可以通過“續(xù)”實現(xiàn)(王初明2016:792)?！袄m(xù)”指語言使用者在互相交流的過程中，通過補充、擴展或創(chuàng)造新的言語內(nèi)容來傳遞信息，表達新思想，實現(xiàn)交際目的。在此過程中，學(xué)習(xí)者在內(nèi)生表達動力的驅(qū)使下，將語言的理解與產(chǎn)出緊密結(jié)合，互相適應(yīng)并模仿對方的語言，從而產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)。協(xié)同效應(yīng)越強，語言學(xué)習(xí)效果越顯著。

基于“續(xù)論”的教學(xué)任務(wù)靈活多樣，能夠?qū)⒙?、說、讀、寫、譯等語言使用方式有機融合，從而優(yōu)化語言擴展與創(chuàng)造性適應(yīng)的過程，提高語言學(xué)習(xí)效率?！袄m(xù)”任務(wù)具有一個共同的核心機制：學(xué)習(xí)者在續(xù)的過程中，首先需要深入理解前文內(nèi)容，熟悉其細節(jié)，通過“創(chuàng)造性模仿”來延續(xù)話題，表達自身的想法(王初明2016)。具體而言，學(xué)習(xí)者一方面需理解和消化前文內(nèi)容，另一方面則要在續(xù)的過程中靈活運用所學(xué)語言。這不僅加深了對文本的理解，還能夠在新的語境中拓展二語構(gòu)式，從而有效提升語言能力。此外，“續(xù)”任務(wù)通過內(nèi)容引導(dǎo)語言學(xué)習(xí)，能夠激發(fā)學(xué)習(xí)潛力，緩解外語學(xué)習(xí)中的困難，提升學(xué)習(xí)者的積極心理狀態(tài)(王初明2018)。

目前，已有大量實證研究驗證了“續(xù)”的促學(xué)機理，研究結(jié)果表明：不同的“續(xù)”任務(wù)能夠有效提升中國學(xué)生的英語流利度(Zhang 2017；姜琳2016)，促進名詞、動詞、形容詞(姜琳、涂孟偉2016)、動詞短語、副詞短語(張曉鵬2016)的使用，加速動詞-名詞搭配(Zhang 2017)、關(guān)系從句(王啟、王初明2019)的習(xí)得及短語能力的發(fā)展(Chen&Zhang 2022)。同時，續(xù)任務(wù)能顯著抑制學(xué)習(xí)者在時態(tài)、數(shù)的一致性、冠詞、系動詞、非限定動詞等方面的使用錯誤(Wang&Wang 2015)，幫助他們更好地選擇詞匯(Wang&Wang 2015)、短語(Cui et al.2019;Zhou&Wang2025)以及句法結(jié)構(gòu)(Wang 2019)，提升語篇連貫性(張曉鵬2016)，并提高其閱讀能力(張素敏、張繼東2019)和體裁意識(Zhou&Wang 2025)?！袄m(xù)”任務(wù)還能夠激發(fā)學(xué)習(xí)者外語學(xué)習(xí)動機(Zhang&Zhang 2021)，提升其積極二語自我(姜琳、詹劍靈2021)。

然而，不同的“續(xù)”任務(wù)的互動強度存在差異，協(xié)同強度也各有不同。盡管書面續(xù)寫有助于學(xué)生在語言學(xué)習(xí)中的輸出與理解，但其主要局限在于缺乏互動性和情感反饋。此外，書面續(xù)寫通常局限于固定的文本內(nèi)容，缺乏在多樣化語言環(huán)境中的實際應(yīng)用，導(dǎo)致學(xué)生的表達空間較為有限，從而限制了其語言能力的進一步發(fā)展。針對這一問題，王初明(2018)指出，多輪續(xù)寫可以增加續(xù)寫與原文內(nèi)容及語言間的互動頻率，增強互動強度。張素敏、張繼東(2019)的實證研究也驗證了這一觀點。

近年來，大語言模型，尤其是Chat GPT的迅速發(fā)展，為學(xué)習(xí)者創(chuàng)造了更加真實的互動環(huán)境，成為促進語言學(xué)習(xí)的重要平臺。Chat GPT通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自注意力機制有效捕捉語言中的詞匯關(guān)系，能夠理解和生成與用戶輸入相關(guān)的文本內(nèi)容，支持多輪對話、即時反饋(金檀等2025)、創(chuàng)作生成以及跨學(xué)科領(lǐng)域的知識推理。其功能包括創(chuàng)作故事、解答問題、提供寫作建議等，還可以根據(jù)用戶需求調(diào)整語氣、風(fēng)格和復(fù)雜度，具有較強的適應(yīng)性(Shaikh et al.2023)。相比紙質(zhì)文本續(xù)寫，Chat GPT在互動性、創(chuàng)意激發(fā)、個性化定制(王啟、周曉2025)以及協(xié)作方式上具有明顯優(yōu)勢。學(xué)習(xí)者與其互動實則是一個多輪“互續(xù)”過程，與真實語言交際非常相似。作為二語學(xué)習(xí)者的理想互動對象，Chat GPT通過提供即時反饋和靈活的語言輸出，能夠激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)作靈感，提升他們的語言流暢性和創(chuàng)意思維。此外，通過與Chat GPT共同續(xù)寫，學(xué)習(xí)者可以不斷獲得及時反饋，有效增強自我效能感和學(xué)習(xí)動機，提升語言學(xué)習(xí)整體效果(Han 2024；楊連瑞2024)。

2. 研究設(shè)計

本研究探討二語學(xué)習(xí)者與Chat GPT多輪互續(xù)時寫作效能感的動態(tài)發(fā)展特點及其對二語產(chǎn)出的潛在影響。研究問題如下：1)學(xué)習(xí)者在與Chat GPT互續(xù)故事的過程中，二語寫作效能感如何發(fā)展？2)二語寫作效能感的發(fā)展與學(xué)習(xí)者續(xù)作語言產(chǎn)出間存在怎樣的關(guān)系？

2.1被試

被試為陜西某高校非英語專業(yè)的25名大二中國學(xué)生，12人來自智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，13人來自電子信息工程專業(yè)。兩個專業(yè)的英語教師與授課內(nèi)容相同，教學(xué)進度一致。本研究通過人與Chat GPT互續(xù)任務(wù)收集雙方的語言產(chǎn)出，采用Q方法分析二語學(xué)習(xí)者在續(xù)寫過程中寫作效能感的動態(tài)發(fā)展。被試按照Q排序標(biāo)記，Q1代表被試1,Q2代表被試2，以此類推。

2.2寫作任務(wù)

被試每周與Chat GPT合作，互相輪流續(xù)寫如下主題的故事：Tom and his friends、The time capsule、A story that I want to tell you、The forgotten island、The dark forest和The bridge beyond time。提示語中簡要介紹每個故事的背景，并要求Chat GPT-4與每位被試合作，使用常見的英語單詞互相續(xù)寫對方的內(nèi)容，確保故事連貫且有趣。提示語示例如下：

Hello,let's begin a role-playing activity where we will collaboratively write a story.The theme of the story is The Dark Forest (A family moves to a cottage located near a mysterious forest.The villagers around them avoid entering the forest,but the children are filled with curiosity.As they venture deeper into the forest,they realize that the legends about this place may not just be stories).The specific requirements are as follows:Each person should write a paragraph with no fewer than 200 words each time.Use common English words to build upon each other's content so that the story flows coherently and remains interesting.

被試隨機分為三組，第一組按題目順序逐周完成任務(wù)，第二組按題目逆序完成，第三組則按照1、6、2、5、3、4的順序進行續(xù)寫。每次任務(wù)中，Chat GPT-4先生成故事的第一部分，被試續(xù)寫該部分，再由Chat GPT-4續(xù)寫，依此類推，直到故事完成。被試每周需分兩次完成一個故事，每次續(xù)寫4段，每次內(nèi)容200詞以上。每個故事Chat GPT-4和被試各產(chǎn)出8個段落，兩方共合作產(chǎn)出16個段落。

2.3 Q任務(wù)

本研究采用Q任務(wù)收集被試在續(xù)寫過程中寫作效能感的變化數(shù)據(jù)。Q任務(wù)結(jié)合定性與定量分析，可幫助研究者系統(tǒng)揭示群體中的關(guān)鍵“主觀性”，即不同被試之間的觀點差異，從而突出群體中的核心共同態(tài)度或情感(Watts&Stenner2012)。Q任務(wù)適用于小樣本研究，在探討復(fù)雜態(tài)度方面具有獨特優(yōu)勢，被廣泛應(yīng)用于教育學(xué)、心理學(xué)和社會學(xué)等領(lǐng)域(Lundberg et al.2020)。

Q陳述項(Q statement)的設(shè)計過程如下：首先，基于續(xù)任務(wù)的促學(xué)機理(即理解與產(chǎn)出的緊密結(jié)合、激發(fā)內(nèi)生表達動力、拓展寫作想象力、提供語言示范、降低寫作焦慮以及增強語言協(xié)同能力，見王初明2016,2018)，并結(jié)合寫作效能感研究框架和相關(guān)實證研究(Pajares&Valiante 2006;Teng et al.2018)，提煉出寫作構(gòu)思、語言使用、寫作行為和自我調(diào)節(jié)4個核心維度，以全面反映二語寫作效能感。其次，根據(jù)Q任務(wù)的設(shè)計原則，陳述項應(yīng)避免單一視角，涵蓋多種觀點(Watts&Stenner 2012)。因此，我們參考了已有二語寫作效能感研究問卷(Bruning et al.2013;Teng et al.2018)，結(jié)合小型可行性測試中學(xué)習(xí)者對人機互續(xù)任務(wù)的反饋，最終提煉出60個能夠全面反映上述4個核心維度的陳述項，接著邀請了兩位應(yīng)用語言學(xué)領(lǐng)域的教授對陳述項進行審閱、刪減，確定了40個有效的陳述項。最后，通過第二輪小型可行性測試對陳述項進行修訂，確保所有陳述項準(zhǔn)確無歧義。

在Q排序時，被試根據(jù)提示語“在與Chat GPT互續(xù)故事時，我認為......”，對40個陳述項進行從“完全不同意(-5)”到“完全同意(+5)”排序。被試首先將陳述項分為同意、不確定或中立、不同意三類，然后將這三類陳述項排列在網(wǎng)格中：右側(cè)網(wǎng)格放置同意的陳述項，左側(cè)網(wǎng)格放置不同意的陳述項，中間網(wǎng)格放置不確定或中立的陳述項(見圖1)。

2.4數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集于2024年秋季學(xué)期第9-14周。被試每周與Chat GPT-4完成兩次故事續(xù)寫任務(wù)，每次續(xù)寫4段。二語寫作效能感數(shù)據(jù)通過Q-TIP平臺(https://qtip.geography.wisc.edu)收集于首末兩次續(xù)寫完成后。每次Q任務(wù)的完成時間約為20分鐘。

2.5數(shù)據(jù)分析

首先，本研究使用KADE軟件結(jié)合主成分分析和Varimax旋轉(zhuǎn)方法，對兩次Q數(shù)據(jù)進行因子分析。主成分分析用于提取能夠最大化解釋數(shù)據(jù)方差的因子，Varimax旋轉(zhuǎn)則通過優(yōu)化因子負荷結(jié)構(gòu)，使得因子便于解釋。通過對比兩次Q任務(wù)的結(jié)果，可以分析被試寫作效能感的動態(tài)變化。因子篩選基于特征值大于1.0且至少含2個統(tǒng)計顯著的Q陳述項(Watts&Stenner 2012)。1名被試因續(xù)寫產(chǎn)出不達標(biāo)而被淘汰。

其次，我們分別將Chat GPT產(chǎn)出的文本與學(xué)習(xí)者產(chǎn)出的文本建立成INPUT和OUTPUT語料庫，使用自然語言分析軟件TAACO2.0對兩者進行對比分析。通過實詞重復(fù)率和Word2Vec語義相似度，評估INPUT和OUTPUT文本之間的詞匯重疊和語義相似性。LSA (潛語義分析)和Word2Vec (詞向量模型)是兩種用于分析詞匯關(guān)系的方法。LSA通過矩陣分解文本，揭示潛在的語義結(jié)構(gòu)，適用于計算INPUT和OUTPUT語料之間的語義相似度，而Word2Vec則通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)詞匯的向量表示，捕捉詞匯的語法和語義信息。LSA關(guān)注整體文本的語義結(jié)構(gòu)，適合于進行文檔層面的相似性分析，Word2Vec則通過捕捉詞匯上下文中的語義關(guān)系，適合于細粒度的詞匯和句子層面的相似性分析(Crossley et al.2016)。

3. 研究結(jié)果

3.1人與Chat GPT互續(xù)對二語寫作效能感發(fā)展的影響

第一次互續(xù)任務(wù)后，Q排序的數(shù)據(jù)分析提取出了一個因子，該因子反映了被試在二語寫作效能感認知方面的主要差異，并解釋了38%的變異量。在這個因子中，共有11名被試(Q1、Q3、Q5、Q6、Q8、Q9、Q12、Q15、Q16、Q18、Q20)的因子負荷值顯著，均在0.55以上(p<.05)。其余13名被試則未能顯著附載在該因子上。

此因子涵蓋了二語寫作效能感中的構(gòu)思、寫作表現(xiàn)、自我調(diào)節(jié)和語言使用四個維度，內(nèi)容雜糅，結(jié)構(gòu)不清。在首次續(xù)寫任務(wù)之后，這11名被試一致認為，與Chat GPT合作續(xù)寫對他們的構(gòu)思、寫作表現(xiàn)、自我調(diào)節(jié)以及語言使用等方面產(chǎn)生了積極影響(見圖2)。具體而言，在構(gòu)思階段，人與Chat GPT互續(xù)任務(wù)能夠激發(fā)被試的創(chuàng)造力(如“我能夠想出許多原創(chuàng)思路”，+5)，并促進他們積極進行內(nèi)容構(gòu)思(如“我能夠積極思考”，+5；“我能夠設(shè)計出精彩的內(nèi)容”，+4)。在續(xù)寫過程中，學(xué)習(xí)者表現(xiàn)出較強的自我調(diào)節(jié)能力，積極與Chat GPT互動(如“我能夠重讀Chat GPT產(chǎn)出的某些內(nèi)容”，+4；“我能夠評估自己的優(yōu)勢和劣勢”，+3)，并認為這種合作對他們的寫作行為產(chǎn)生了積極影響(如“我能夠很好地理解Chat GPT產(chǎn)出的文本”，+3；“我能夠?qū)懗鼋Y(jié)構(gòu)良好的故事”，+3)。在語言使用方面，學(xué)習(xí)者在續(xù)寫時或多或少借用了Chat GPT的語言(如“我模仿了Chat GPT文本中的詞或短語”，+2)，但在續(xù)寫完成后，他們普遍不對文本進行修改(如“提交前，我會修改自己寫的內(nèi)容，使其更流暢”，-5)。該因子顯示，學(xué)習(xí)者在構(gòu)思、自我調(diào)節(jié)、語言使用和寫作行為等方面的具體認知構(gòu)成了他們完成后續(xù)任務(wù)的關(guān)鍵驅(qū)動力。

6周12次人機共續(xù)任務(wù)后的Q任務(wù)共產(chǎn)生了3個有效因子，反映了被試在二語寫作效能排序模式中的主要差異，解釋了56%的總變異量。具體而言，因子1與構(gòu)思和寫作行為有關(guān)，因子2與語言使用有關(guān)，因子3有自我調(diào)節(jié)效能和寫作行為有關(guān)，三者分別解釋了21%、19%和16%的變異量。

因子1：構(gòu)思與寫作行為。Q1、Q5、Q6、Q8、Q12、Q15、Q16和Q21的因子負荷值均具統(tǒng)計顯著性。這8名被試一致認為，在互續(xù)過程中，他們能夠產(chǎn)生原創(chuàng)的想法(如“我能夠想出許多原創(chuàng)思路”，+5)，并能夠?qū)⒆约旱南敕ê侠淼亟M織到續(xù)寫內(nèi)容中(如“我知道在續(xù)寫中將自己的想法放在適當(dāng)?shù)奈恢谩保?5)。此外，他們還能夠設(shè)計出精彩的結(jié)尾(如“我能夠設(shè)計出精彩的內(nèi)容”，+4)。在寫作行為方面，他們能夠充分理解Chat GPT產(chǎn)出的內(nèi)容(如“我能夠很好地理解Chat GPT產(chǎn)出的文本”，+3)，并能夠順利產(chǎn)出完整的句子(如“我能夠?qū)懗鐾暾木渥印保?3)。

因子2：語言使用。該因子由Q2、Q4、Q7、Q9、Q11、Q18、Q19等7名被試構(gòu)成。具體來說，這些被試普遍認為，在續(xù)寫任務(wù)中，他們能夠逐步使用恰當(dāng)?shù)恼Z言表達(如“我能夠使用正確的詞匯和短語”，+4；“我能夠?qū)懗稣_的句子”，+4)，并能有效借助Chat GPT生成的內(nèi)容進行語言構(gòu)建(如“我借用了Chat GPT文本中的詞匯或短語”，+4)。此外，部分被試還強調(diào)了語言表達的及時調(diào)整能力(如“我重讀自己所寫內(nèi)容并修改語言錯誤”，+3)，這表明他們在續(xù)寫過程中能夠靈活調(diào)整自己的語言，從而提升文本質(zhì)量。

因子3：自我調(diào)節(jié)與寫作行為。6名被試(Q3、Q10、Q13、Q14、Q17和Q23)的因子負荷值顯著。在12輪續(xù)寫任務(wù)之后，這些被試認為，他們能夠在續(xù)寫前后有效評估自己的寫作目標(biāo)是否得以實現(xiàn)(如“在續(xù)寫之前思考要達成的目標(biāo)”，+5；“評估續(xù)寫過程中是否達成了目標(biāo)”，+4)，并能夠迅速進入寫作狀態(tài)(如“我能夠快速開始續(xù)寫”，+3)。更為重要的是，他們普遍反映，續(xù)寫任務(wù)給他們帶來了顯著的成就感(如“比以前寫出更長的文本”，+5；“續(xù)寫后獲得了成就感”，+4)。這表明，與Chat GPT互動增強了他們的寫作能力，提高了他們的自我調(diào)節(jié)意識和成就感。

上述分析表明，在為期6周的續(xù)寫任務(wù)中，二語寫作效能感發(fā)生了顯著變化。最初，只有11名被試在語言使用、自我調(diào)節(jié)、寫作行為和構(gòu)思等維度上表現(xiàn)出雜糅狀態(tài)的積極效應(yīng)。隨著任務(wù)的推進，逐漸有21名被試在自我效能感方面產(chǎn)生了積極變化，表現(xiàn)出更加清晰和細化的結(jié)構(gòu)化認知。

3.2二語寫作效能感與語言產(chǎn)出關(guān)系分析

Mann-Whitney U檢驗結(jié)果顯示(見圖2),Q1任務(wù)中因子組與非因子組的語言產(chǎn)出在多個語言特征上存在顯著差異。具體來說，因子組在與Chat GPT-4文本實詞重復(fù)率(Z=-2.057,p=.04)、LSA (Z=-3.563,p<.001)和Word2Vec (Z=-2.578,p=.01)語義相似性等方面均顯著高于非因子組。這些結(jié)果表明，被試二語寫作效能感越高，在續(xù)寫任務(wù)中越傾向重用源文本中的實詞；被試與Chat GPT互續(xù)文本的語義相似度越高，在寫作過程中越能夠理解并延續(xù)Chat GPT的寫作思路，越能在單詞和句子層面與Chat GPT協(xié)同，從而驗證了二語寫作效能感提升對語言協(xié)同的積極影響。

Q2任務(wù)中，語言效能組被試與Chat GPT-4文本的實詞重復(fù)率(Z=-2.893,p=.004;Z=-2.571,p=.01)、LSA (Z=-1.967,p=.049;Z=-2.286,p=.022)和Word2Vec(Z=-2.662,p=.008;Z=-3.0,p=.003)語義相似性顯著高于構(gòu)思和寫作行為組及自我調(diào)節(jié)和寫作行為組；構(gòu)思與寫作行為組和自我調(diào)節(jié)與寫作行為組在這三個方面的差異均未達到顯著水平。這說明，被試語言效能感越高，越傾向于重復(fù)源文本中的實詞，與Chat GPT-4續(xù)寫文本在單詞、句子和語義層面的相似度越高?？傮w而言，學(xué)習(xí)者語言效能感越高，其與Chat GPT-4在語言層面的協(xié)同強度越大。

4. 討論

本研究探討了人與Chat GPT-4互續(xù)任務(wù)中學(xué)習(xí)者二語寫作效能感的變化特點及其與英語產(chǎn)出的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：1)學(xué)習(xí)者的二語寫作效能感經(jīng)歷了兩個階段：從無結(jié)構(gòu)的寫作效能感到結(jié)構(gòu)化的寫作效能感。前者表現(xiàn)為語言、自我調(diào)節(jié)、寫作行為和構(gòu)思等維度的混雜，后者則表現(xiàn)為這些維度間清晰的關(guān)系。2)在互續(xù)任務(wù)初期，寫作效能感較強的學(xué)習(xí)者傾向于在語言使用方面與Chat GPT-4的文本進行更好的協(xié)同。隨著任務(wù)的深入，語言效能感較強的學(xué)習(xí)者比在構(gòu)思、寫作行為和自我調(diào)節(jié)方面效能感較強的學(xué)習(xí)者更容易與Chat GPT-4的文本產(chǎn)生更高程度的語言協(xié)同。

4.1人與Chat GPT互續(xù)對二語寫作效能感動態(tài)變化的影響

第一次互續(xù)任務(wù)后，只有因子組的寫作效能感在自我調(diào)節(jié)、寫作行為和構(gòu)思三個維度上得到了正向提升。這主要歸因于學(xué)習(xí)者與Chat GPT-4的互動質(zhì)量直接影響了效能感的變化。數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示，因子組通過與Chat GPT-4的深入互動，成功提升了自己的寫作效能感；非因子組在自我調(diào)節(jié)、寫作行為和構(gòu)思等維度上的Q陳述評價大多集中在中立和不同意之間，則可能與他們與Chat GPT-4的互動不足有關(guān)。即便學(xué)習(xí)者具備一定的語言表達能力，但若對前文理解不深就匆忙開始續(xù)寫，僅憑興趣和想象隨意發(fā)揮，缺乏深入的互動續(xù)寫體驗，其寫作效果往往不佳(王初明2018)。總之，人機互續(xù)任務(wù)對不同學(xué)習(xí)者寫作效能感的影響存在明顯的不均衡性。

隨著互續(xù)任務(wù)的推進，24名被試中有8人的構(gòu)思和寫作行為得到了顯著提升，7人的語言效能感有所改善，6人的自我調(diào)節(jié)能力和寫作行為得到了強化。這一結(jié)果與王初明(2018)的預(yù)測相符。通過多輪互動，學(xué)習(xí)者與Chat GPT-4逐步建立了有效的協(xié)作關(guān)系，共同推動了故事情節(jié)發(fā)展(Zhang&Zhang 2021；楊連瑞2024)；互續(xù)任務(wù)的高喚醒度激發(fā)了學(xué)習(xí)者的情緒反應(yīng)，成為其積極二語自我發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動力(姜琳、詹劍靈2021)。這一發(fā)現(xiàn)與積極心理學(xué)相關(guān)研究一致：二語學(xué)習(xí)中的積極心理體驗與二語交際意愿之間呈顯著正相關(guān)。具有和諧激情的二語學(xué)習(xí)者通常會表現(xiàn)出積極的行為傾向(Chen et al.2021)。

然而，人與Chat GPT-4互續(xù)任務(wù)對學(xué)習(xí)者語言、自我調(diào)節(jié)、寫作行為和構(gòu)思四個方面的發(fā)展產(chǎn)生了不同程度的影響。產(chǎn)生這種差異的主要原因如下：首先，學(xué)習(xí)者初始寫作效能感的高低是關(guān)鍵因素之一。寫作效能感較高的學(xué)習(xí)者更能積極參與、主動構(gòu)思，并借助Chat GPT-4的語言樣例改善表達。其次，自我調(diào)節(jié)能力的強弱直接影響學(xué)習(xí)者在任務(wù)中的執(zhí)行策略。自我調(diào)節(jié)能力較強的學(xué)習(xí)者通過重讀、修訂和評估目標(biāo)等行為，不斷優(yōu)化任務(wù)表現(xiàn)。再次，學(xué)習(xí)者的語言水平差異也會影響語言效能感的提升程度。語言水平較高的學(xué)習(xí)者能夠更快吸收并模仿Chat GPT-4的語言結(jié)構(gòu)，語言水平較低的學(xué)習(xí)者則更關(guān)注基礎(chǔ)表達，導(dǎo)致他們對復(fù)雜語言結(jié)構(gòu)的吸收較慢。最后，學(xué)習(xí)動機和興趣對任務(wù)表現(xiàn)也起重要作用。對任務(wù)內(nèi)容感興趣并具有明確學(xué)習(xí)目標(biāo)的學(xué)習(xí)者，更愿意與Chat GPT-4互動，從中獲得成就感并提升語言和寫作的自信心。綜合來看，互續(xù)任務(wù)的效果因個體差異而不同，這表明教學(xué)任務(wù)的設(shè)計必須充分考慮學(xué)習(xí)者的個體特點，為不同需求的學(xué)習(xí)者提供個性化支持(王啟、周曉2025)，從而優(yōu)化續(xù)寫過程和最終結(jié)果。

4.2寫作效能感與二語產(chǎn)出

承上文所言，第一次續(xù)寫任務(wù)后，因子組在實詞重復(fù)率、LSA和Word2Vec等文本語義相似度指標(biāo)上顯著高于非因子組。這一差異可能源于因子組在續(xù)寫過程中更主動地思考、反復(fù)閱讀并深入理解Chat GPT生成的文本，因而能夠與機器產(chǎn)出的內(nèi)容進行更好的銜接。因子組一致認為，積極的思考、重新閱讀并充分理解Chat GPT-4的產(chǎn)出，可以顯著提升續(xù)寫效果。通過主動理解和反思，他們能夠更有效地捕捉并利用文本中的關(guān)鍵詞和語義信息，減少認知偏差，從而提升文本質(zhì)量。此外，因子組通過深度理解Chat GPT生成的文本，增強了對語句結(jié)構(gòu)和詞匯選擇的敏感度，使得互續(xù)文本在LSA和Word2Vec等模型下的語義一致性顯著提高。

與Chat GPT-4的互續(xù)任務(wù)為學(xué)習(xí)者創(chuàng)造了自由的創(chuàng)作空間，幫助他們充分發(fā)揮自己的創(chuàng)造力與機器生成的內(nèi)容互動。正是這種富有創(chuàng)造性的互動，推動了語言協(xié)同的順利進行。其間，機器生成的文本不僅僅作為參考，更多地成為了學(xué)習(xí)者進行創(chuàng)造性輸出的基礎(chǔ)，從而促進了雙方的有機合作與內(nèi)容的共同構(gòu)建(Han 2024)。然而，被試在語言、構(gòu)思、自我調(diào)節(jié)和寫作行為方面的寫作效能感提升存在不同的變化。值得注意的是，本研究首次發(fā)現(xiàn)，語言效能感較強的學(xué)習(xí)者相比于在構(gòu)思、寫作行為和自我調(diào)節(jié)方面效能感較強的學(xué)習(xí)者，更傾向于在語言層面與Chat GPT-4生成的文本進行協(xié)同。主要原因如下：首先，語言效能感較強的學(xué)習(xí)者能主動修改和優(yōu)化語言細節(jié)，從而提高文本的流暢性。他們更傾向于通過利用機器文本中的詞匯、語法和句子結(jié)構(gòu)來提升文本質(zhì)量。其次，由于對語言使用的動機較強，語言效能感較強的學(xué)習(xí)者更能積極主動地與Chat GPT-4生成的文本進行互動。與此相比，構(gòu)思、寫作行為和自我調(diào)節(jié)方面效能感較強的學(xué)習(xí)者可能更關(guān)注寫作的整體結(jié)構(gòu)、邏輯性和思維過程，而非單純對語言細節(jié)進行調(diào)整，因此語言協(xié)同強度較低。

因子組與非因子組、語言效能感組與構(gòu)思和寫作行為組、自我調(diào)節(jié)和寫作行為組在功能詞重復(fù)率上的差異不顯著，原因可能在于功能詞(如介詞、連詞、助動詞等)主要用于語法構(gòu)建，語義負擔(dān)較輕，作用主要是連接句子結(jié)構(gòu)，而非傳遞關(guān)鍵信息。在理解和創(chuàng)作文本時，被試往往更關(guān)注實詞(如名詞、動詞、形容詞等)，功能詞則因語義作用較為簡單，無論是學(xué)習(xí)者還是語言模型生成的文本，都會使用類似的功能詞結(jié)構(gòu)。因此，無論是因子組還是非因子組，其功能詞的重復(fù)率與Chat GPT-4生成的文本都較為一致。

5. 結(jié)論

本研究探討了在人-Chat GPT-4互續(xù)故事的過程中，二語寫作效能感的變化及其對英語產(chǎn)出的影響。研究發(fā)現(xiàn)，第一次互續(xù)任務(wù)顯著影響了部分被試在構(gòu)思、自我調(diào)節(jié)和寫作行為等方面的表現(xiàn)，并且提升了他們與Chat GPT-4生成文本之間的語言協(xié)同效果。隨著任務(wù)的推進，被試在語言使用、自我調(diào)節(jié)、寫作行為和構(gòu)思四個方面的寫作效能感逐漸呈現(xiàn)出更加結(jié)構(gòu)化的差異。在這些方面，語言使用效能感對促進與Chat GPT-4文本的語言協(xié)同發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。研究結(jié)果支持了“續(xù)論”的核心理念：通過多輪續(xù)寫，學(xué)習(xí)者能夠不斷預(yù)測、創(chuàng)作和模仿語言，這不僅有助于維持學(xué)習(xí)興趣和動機，還能有效幫助建立積極的二語寫作效能感，從而進一步增強二語協(xié)同效果(王初明2018)。

本研究有以下啟示：首先，教師應(yīng)充分利用AI語言模型(如Chat GPT、Deep Seek等)來加強與學(xué)生的互動。在語言教學(xué)中，尤其是與AI共同創(chuàng)作時，通過反復(fù)的互動可以優(yōu)化續(xù)寫任務(wù)，提升語言協(xié)同能力和自我修正能力，從而促進寫作水平和語言效能感的提高，最終提升語言產(chǎn)出的質(zhì)量。其次，教師可以設(shè)計結(jié)構(gòu)化的寫作任務(wù)，幫助學(xué)生在語言使用、自我調(diào)節(jié)、寫作行為和構(gòu)思等方面實現(xiàn)全面發(fā)展，并鼓勵學(xué)生進行創(chuàng)新性語言輸出。最后，續(xù)寫任務(wù)的設(shè)計應(yīng)注重與AI的多輪合作，因為AI不僅能夠激發(fā)學(xué)習(xí)者的情感，減輕他們的學(xué)習(xí)壓力，幫助放松并緩解學(xué)習(xí)焦慮，還能有效調(diào)動學(xué)生的積極情緒，進一步提升二語學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)體驗。

免責(zé)聲明：原文載于《現(xiàn)代外語》，2025（5），版權(quán)歸作者所有，如有侵權(quán)，請及時聯(lián)系刪章。

轉(zhuǎn)載自：外語教育與研究公眾號