像ChatGPT这样的大型语言模型的崛起几乎给写作教师带来了集体的生存危机。由于大型语言模型辅助抄袭的增加，学生论文不再是可靠的能力指标。

那么，写作老师如何对学生进行有意义的评估呢?由于写作工作很容易外包给计算机，为什么学生还要关心逗号拼接和分号呢?学期论文可以由人工智能生成，但通过写作行为培养的技能(批判性思考、进行研究和论证立场等等)却不能。

随着大型语言模型变得更加复杂和易于使用，让学生具备这些重要的能力将需要一场教学革命。

这场革命已经开始;许多写作教师并没有将大型语言模型从课堂上驱逐出去，而是引入了这项技术，并强调批判性参与。其中包括约翰·霍普金斯大学写作项目讲师卡莉·施尼茨勒(CarlySchnitzler)，她参与编辑了《TextGenEd：使用文本生成技术进行教学》，这是一本开放获取、经过同行评审的生成人工智能辅助写作作业集。

施尼茨勒将这些作业描述为“[提供]文本生成技术作为写作和修辞背景下的研究对象……批判性地融入写作过程，而不是接管写作过程。”

该教科书分为五个部分——人工智能素养、创造性探索、道德考虑、专业写作和修辞活动——总共包含34个本科水平的练习，所有这些练习在出版前都在课堂上成功通过了审查。通过每年两次的更新，该集合将跟上文本生成技术和随之而来的教学法的快速发展。

一月份，施尼茨勒在费城现代语言协会会议上发表了TextGenEd的演讲，在那里她遇到了一群乐于接受的教育工作者，他们正在寻找将人工智能有意义地融入课堂的方法。

“强调MLA的一些作业很有趣，”她说，“因为很多关于人工智能和大型语言模型的报道，特别是在写作密集型的高等教育学科中，都将其视为颠覆性的。但事实上，有很多教育工作者[使用生成文本程序]来帮助学生的写作过程——从构思阶段到进行研究、提纲、写作和修改。”

了解TextGenEd不是什么非常重要。它并没有允许学生将他们的作业完全交给ChatGPT，也没有完全认可大型语言模型是一种善良的力量。相反，它要求学生重新考虑它们的用途。一项名为“生成并制定写作风格”的作业通过要求学生生成一个句子的多个版本来确定是什么使它们在风格上有所不同，从而解决了风格的困难概念。另一篇题为“谁在说话：达达、机器写作和发现”，思考法学硕士在哪里以及如何融入发现的诗歌传统。

施尼茨勒的研究背景是创造性计算，她将其描述为“艺术家和诗人在写作过程中批判性地使用计算技术”。她认为使用生成文本编写教学法是该研究的自然延伸。

“我认为很多[大型语言模型]的炒作都来自于一种误解，认为它是一个全新的东西，而实际上并非如此。自从人们开始写作以来，发现写作就已经存在了。生成文本的不同技术已经被人们所接受。“自从各种计算技术出现以来，它就一直存在。这是一种历史悠久的技术，了解历史背景只能帮助顺利过渡到我们的课堂和生活中。”

Schnitzler与Hub讨论了TextGenEd在这一转变中的作用。

您能解释一下使用文本生成技术进行教学意味着什么吗?

我们三位编辑——我本人、安妮特·维和蒂姆·拉昆塔诺——是写作和修辞学领域的研究人员，对自动写作技术感兴趣。我们看到了使用文本生成技术(包括大型语言模型)的创造性方式的机会，但不一定仅限于它们。我参与其中的动力是将当前时刻历史化，这肯定会在这个系列中体现出来。

该集合真正的演变是为了倡导缓和围绕大型语言模型的炒作。大多数作业都提倡在课堂上对这些技术进行批判性且常常是有趣的探索。他们不会要求ChatGPT或其他语言模型为学生批量撰写论文，而是将语言模型定位为同行评审员，以提供反馈并批判性地参与写作过程和语言模型(请参阅安东尼奥·伯德(AntonioByrd)的作业，“使用法学硕士作为修改论文的同行评审员”)。

在我看来，许多作业并不是让学生创作一篇完成的、几乎可以发表的作品，而是让学生批判性地反思人工智能开发的写作与他们自己的写作有何不同。是对的吗?

是的，很多作业本质上都是比较性的。作为写作导师，我和我的共同编辑都接受过写作和修辞方面的培训，并且非常重视写作，将其作为在高等教育背景下发展的一项基本技能。我们选择的许多作业都展示了大型语言模型作为在写作过程中以各种方式集成的工具的可供性和局限性。这五个部分的许多作业在写作过程的大多数(如果不是全部)阶段都使用了比较方法，从研究、集思广益、概述到撰写实际文章，再到获得反馈和修改建议。

对于那些对人工智能在写作课堂上的价值持怀疑态度的人们，您有何看法?

我和你在一起!我并不是全盘认可这项技术。我想承认大型语言模型的某些实现所造成的真正危害，特别是在劳动力方面。我不想为这个系列的炒作做出贡献。我鼓励教师在考虑这项技术时采取务实的方法，因为这里的秘密是秘密的。

【大语言模型】是学生们正在思考的事情。这是许多高等教育专业人士正在思考的问题。我认为课堂上的第一步就是与学生一起解决这个问题。在我的写作课堂上，对我来说非常有效的事情是设定课程期望，在这次对话中，我在过去一两年里一直在做的是整合有关[人工智能]的对话。我问我的学生，“如果有技术可以为我们写作，为什么我们还要上写作课呢?”

那次谈话揭示了参加写作强化班的很多价值——这是对写作作为一种思维方式的真正投资，一种发展智力技能的方式，这些技能是帮助一个人完成大学生涯及以后的职业生涯所必需的。尽早提出这个问题可以让学生了解他们为什么在那里，也让你可以制定如何在课堂上使用或不使用这些技术的基本规则。

[一旦你进行了这样的对话，]那么就可以更容易地制定一个政策来确定在你的课堂上应该和不应该使用多大的语言模型。围绕人工智能和大型语言模型在课堂上的使用设定明确的期望可能是教师现在要采取的最重要的第一步。然后，如果人们想要的不仅仅是创建策略，那么TextGenEd中的分配就变得有用了。

有一些方法可以以深思熟虑和发人深省的方式批判性地整合技术，将他们的能力集中在写作过程中，为学生提供了解这些工具如何工作的窗口，并在此过程中提高他们对人工智能和大型语言模型的读写能力。

学生的反应如何?

基本规则的制定对他们来说非常重要。对于学生来说，[人工智能和大型语言模型]在历史上一直与作弊和规避各种智力和学术过程联系在一起，因此学生们很高兴能够批准它们的使用，而不是将它们视为禁忌。在第一年写作课程结束时，我将大型语言模型整合到个人论文写作作业中，许多学生告诉我，这就是他们参加我的课程的原因。

您对人工智能写作教学的未来有何看法?你感到担心吗?乐观的?两者都有一点?

我想我会说两者兼而有之。看到写作和修辞学学者能够以深思熟虑和细致入微的方式迎接这一时刻，真是令人振奋，这在TextGenEd的作业中显而易见。为我个人做收集的一个积极成果是，我们知道，作为一群教育工作者和学者，我们有能力以一种满足我们正在教授的任何课程的学习目标的方式来应对这些工具，同时准备我们的课程。学生更好地生活在这个[人工智能和大型语言模型]的新世界。

我期待看到更多关于作家如何在实践中实际使用大型语言模型的研究。这是一个非常新兴的研究领域——我参与的研究希望能为这一领域做出贡献——因为广泛使用更高质量的大型语言模型还没有出现很长时间。因此，研究需要了解人们在创意、学术和专业环境中如何使用它。我对后者最好奇，也有点紧张，因为这些技术在劳动力中的使用方式将告诉教育工作者需要如何处理它们。

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