ChatGPT支持的學生論證內(nèi)容評價與反饋
——基于兩種提問設計的實證比較
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摘要：在論證式教學中，由于學生生成的論證內(nèi)容量大且復雜，教師評價與反饋往往滯后且難以保證質(zhì)量。生成式人工智能聊天工具ChatGPT的出現(xiàn)為解決該問題提供了可能。與ChatGPT互動的質(zhì)量取決于提問設計，如何向其提問成為獲得有效反饋的關鍵。基于“初始提問”和“優(yōu)化提問”兩種提問設計，利用ChatGPT對50份學生論證內(nèi)容進行評價與反饋，從反饋精準度和反饋類型兩方面對其效果展開實證比較發(fā)現(xiàn)：“優(yōu)化提問”下ChatGPT的反饋精準度（含精確度和召回率）高于“初始提問”，但在兩種提問設計下的反饋召回率均低于精確度，且在量化評價維度上的精準度表現(xiàn)優(yōu)于質(zhì)性評價維度；基于兩種提問設計，ChatGPT均能針對論證內(nèi)容生成任務型反饋、過程型反饋、建議型反饋和情感型反饋，但相較于“初始提問”，其基于“優(yōu)化提問”所生成的反饋更具組織性、解釋性和針對性，而兩種提問設計下的情感型反饋均表現(xiàn)出“就事論事”“中庸”的特點。（剩余20448字）