樂會進 張秋玲

【關(guān)鍵詞】人機協(xié)同；大語言模型；生成式人工智能；提示語；風險化解

人機協(xié)同是指在回應(yīng)問題、完成任務(wù)的過程中，充分發(fā)揮人與機器的各自優(yōu)勢的合作模式，包括人機交互、人機交融和人機共創(chuàng)三個階段。以ChatGPT 大語言模型為代表的生成式人工智能興起，加速了智能時代的到來。人機協(xié)同的“機”從原來的機械類人造物、電子計算機發(fā)展為人工智能。人機協(xié)同是理解并構(gòu)建智能時代教育世界的關(guān)鍵概念［1］，未來，人機協(xié)同教學(xué)可能成為主流教學(xué)模式［2］。

2022 年11 月30 日大語言模型ChatGPT 3.5 的發(fā)布，帶動了文生文、文生圖、圖生圖、圖生文等多模態(tài)生成式人工智能的興起。以大語言模型為代表的生成式人工智能的持續(xù)迭代，促使我們努力構(gòu)建與其相匹配的共生、共創(chuàng)的語文教育新生態(tài)。唯有如此，師生才有可能運用大語言模型助力學(xué)科素養(yǎng)發(fā)展，同時形成時代所需的語言素養(yǎng)與數(shù)字素養(yǎng)。

生成式人工智能對語文教育提出了新挑戰(zhàn)，也為改變語文教學(xué)質(zhì)量、創(chuàng)新語文教育模式提供了新機遇。為回應(yīng)智能時代語文教育教學(xué)可能出現(xiàn)的實踐模式，本文基于近五年的技術(shù)研發(fā)、教學(xué)實踐及理論思考，嘗試勾勒人機協(xié)同語文教學(xué)的總體框架。

一、智能時代人機協(xié)同語文教學(xué)的關(guān)鍵特征

人機協(xié)同教學(xué)的相關(guān)研究主要有教、學(xué)、評三個視角：一是教師視角的人機協(xié)同教學(xué)，著重探討人機協(xié)同教學(xué)設(shè)計［3］、教學(xué)模式［4］、教師角色［5］與教師教育［6］等問題；二是學(xué)生視角的人機協(xié)同學(xué)習，主要聚焦人機協(xié)同學(xué)習的本質(zhì)特征［7］［8］、一般過程［8］和學(xué)習模式［9］［10］等；三是人機協(xié)同評價，分別涉及理論探討［11］、英語作文評價［12］、質(zhì)量控制［13］等。在語文教學(xué)領(lǐng)域，相關(guān)研究主要涉及寫作教學(xué)［14］［15］和誦讀教學(xué)［16］。綜合而言，人機協(xié)同語文教學(xué)的完整內(nèi)涵包括教師與機器協(xié)同教學(xué)、學(xué)生與機器協(xié)同學(xué)習、人機協(xié)同評價。

智能時代人機協(xié)同語文教學(xué)是指根據(jù)學(xué)生發(fā)展和教學(xué)需要，教師運用人工智能支持教學(xué)設(shè)計與評價，學(xué)生綜合運用語言文字和大語言模型等生成式人工智能協(xié)同學(xué)習的過程。借此，一邊促進學(xué)生語文核心素養(yǎng)發(fā)展，一邊理解并促進大語言模型等生成式人工智能的發(fā)展，實現(xiàn)人機協(xié)同進化。大語言模型能融合文本解讀、教學(xué)設(shè)計、自主學(xué)習、協(xié)作探究和表現(xiàn)性評價等教、學(xué)、評各環(huán)節(jié)，人機協(xié)同語文教學(xué)的總體框架將在原有基礎(chǔ)上發(fā)生結(jié)構(gòu)性改變。

首先，更新智能時代人機協(xié)同語文教學(xué)的目標定位。語文課程不僅要培養(yǎng)熟練運用語言文字與人類社會各主體溝通交流的人，還要培養(yǎng)與大語言模型等智能體溝通交流的人，更要培養(yǎng)綜合運用語言文字與大語言模型創(chuàng)造新世界的人。

其次，教師與大語言模型深度交互、協(xié)同完成教學(xué)設(shè)計。該過程包括借助大語言模型梳理文本解讀的多種觀點，啟發(fā)自身多視角解讀文本；依托大語言模型分析文本語言，挖掘課文語言的思維、文化和審美價值，明確教學(xué)內(nèi)容和目標；輔助設(shè)計學(xué)習任務(wù)及評價量規(guī)；輔助統(tǒng)計分析學(xué)情數(shù)據(jù)等。其中，人機協(xié)同語文教學(xué)的關(guān)鍵是人機協(xié)同學(xué)習過程的設(shè)計，即尋找學(xué)生與大語言模型交互過程中能促進學(xué)習發(fā)生的提示語。作為搜索引擎的人機交互接口，關(guān)鍵詞已成為人類新的記憶方式［17］，與其類似，提示語是控制大語言模型理想輸出的接口，作為一種“做事”的語言，可以分為基礎(chǔ)提示、示例提示、角色提示、規(guī)則提示、組合提示等五類［18］。不管是人機交互問答、探究性學(xué)習還是協(xié)同寫作，核心都是撰寫人機交互提示語。在分析、評判、修改大語言模型生成結(jié)果的過程中，借助教師指導(dǎo)，學(xué)生在反思中不斷修正語言表達的精準度。此時，以學(xué)生為主體，以人機交互、師生協(xié)同為關(guān)鍵特征的探究性學(xué)習就發(fā)生了。

最后，人機協(xié)同評價促進交互過程和成果持續(xù)改進。多輪交互過程中的提示語及大語言模型生成的相應(yīng)結(jié)果，都會形成“聊天”記錄，它們與學(xué)生最終提交的任務(wù)成果一樣，均是表現(xiàn)性成果。提示語的精準化，離不開對過程性成果的評價和反思，相應(yīng)的評價形式包括量規(guī)引領(lǐng)的自主評價、小組內(nèi)同伴評價、教師評價等。對大量的總結(jié)性成果，則開展人機協(xié)同評價，即在借助大語言模型按照評價量規(guī)進行智能評價的基礎(chǔ)上，由教師或其他人作更進一步的評價與反饋，以促進持續(xù)改進。

總之，基于多輪次人機交互的有指導(dǎo)的探究性學(xué)習，是人機協(xié)同語文教學(xué)的關(guān)鍵特征。探索高效的人機交互提示語及其序列，優(yōu)化精準規(guī)范的提示語結(jié)構(gòu)，構(gòu)建語文教學(xué)的提示語工程，是當前人機協(xié)同語文教學(xué)的主要任務(wù)。

二、生成式人工智能支持下人機協(xié)同語文教學(xué)的基本路徑

經(jīng)多輪迭代，北京市某中學(xué)彭老師、陳老師借助生成式人工智能聯(lián)合設(shè)計了《天上的街市》課例，并在2023 年第三屆北京市基礎(chǔ)教育發(fā)展論壇上進行了直播展示。該課例引導(dǎo)學(xué)生分組使用文心一言、文心一格等智能工具，在教師指導(dǎo)和小組討論基礎(chǔ)上，通過多輪次的人機對話與探究，逐步優(yōu)化交互提示語，協(xié)同完成創(chuàng)作詩歌賞析短文、詩歌配圖和詩歌朗誦配樂等學(xué)習任務(wù)。充分發(fā)揮了人機對話、人機協(xié)作的優(yōu)勢，可作為人機協(xié)同語文教學(xué)的典型案例。下面結(jié)合相關(guān)教學(xué)案例，圍繞教學(xué)設(shè)計、學(xué)習過程指導(dǎo)和評價等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，構(gòu)建人機協(xié)同語文教學(xué)的基本路徑。

1.人機協(xié)同的語文教學(xué)設(shè)計與優(yōu)化

按照語文教學(xué)設(shè)計的一般原理，依據(jù)教學(xué)內(nèi)容、學(xué)習目標和學(xué)情等設(shè)計核心學(xué)習任務(wù)，是教師設(shè)計教學(xué)的基礎(chǔ)性工作。然而在設(shè)計學(xué)習任務(wù)時，許多教師難以綜合考慮上述多個因素，存在評價量規(guī)設(shè)計不夠具體、情境變式不足等現(xiàn)象。還有部分教師只是簡單模仿已有教案，并不理解教學(xué)設(shè)計的一般原理，尤其是“教學(xué)評”一致性的原理。借助大語言模型，先上傳課文原文，提供前期文本解讀確定的教學(xué)內(nèi)容、學(xué)習目標等背景信息，代入角色提示語，逐步引導(dǎo)大語言模型按照教師意圖和要求生成學(xué)習任務(wù)、情境變式及評價量規(guī)等。在此基礎(chǔ)上，教師利用專業(yè)知識和經(jīng)驗進行必要的優(yōu)化與重構(gòu)。此外，教師還可以另開一個學(xué)生角色的接口，模擬學(xué)生完成該學(xué)習任務(wù)的基本過程，根據(jù)模擬或試學(xué)中出現(xiàn)的可能問題進一步理解學(xué)生，預(yù)判人機協(xié)同學(xué)習時可能需要指導(dǎo)的環(huán)節(jié)和內(nèi)容，并動態(tài)調(diào)整、完善學(xué)習任務(wù)與教學(xué)設(shè)計。

《天上的街市》備課時，教師不僅使用文心一言從內(nèi)容深度、語言質(zhì)量、邏輯性、新穎性和實用性五個方面為詩歌賞析短文創(chuàng)作任務(wù)設(shè)計了表格式評價量規(guī)，從清晰性、針對性、簡潔性、自然性和創(chuàng)新性五個方面為學(xué)生所寫提示語設(shè)計了自評量規(guī)，還在兩輪人機協(xié)同教學(xué)中進一步具體描述學(xué)習任務(wù)要求，優(yōu)化設(shè)計學(xué)習過程，為學(xué)生逐步優(yōu)化人機協(xié)同學(xué)習提示語提供支持和指導(dǎo)。

未來，探討智能時代人機協(xié)同語文教學(xué)設(shè)計的發(fā)展方向，可以分為規(guī)則驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動兩條路徑。一是先總結(jié)已有教學(xué)設(shè)計專家系統(tǒng)的經(jīng)驗教訓(xùn)，將語文教學(xué)設(shè)計的一般原理轉(zhuǎn)化為邏輯規(guī)則，將規(guī)則所涉及的概念及其之間的關(guān)系具體化；然后整合語文教學(xué)的條件性知識，進一步明確教學(xué)設(shè)計關(guān)鍵環(huán)節(jié)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、環(huán)節(jié)之間的輸入輸出等，并將其轉(zhuǎn)化為規(guī)范的提示語，讓大語言模型具有一定的語文教學(xué)設(shè)計能力。二是以具體的單篇課文的人機協(xié)同教學(xué)設(shè)計為基礎(chǔ)，每篇課文形成獨立的人機對話接口，經(jīng)過教學(xué)檢驗并總結(jié)其規(guī)范提示語，進而歸納人機協(xié)同語文教學(xué)設(shè)計及優(yōu)化的一般提示語。

2.基于人機交互的學(xué)生探究性學(xué)習

首先，在教學(xué)導(dǎo)入、簡要教學(xué)指導(dǎo)、解釋學(xué)習任務(wù)情境之后，學(xué)生重點閱讀課文原文并查閱相關(guān)材料。學(xué)生根據(jù)對學(xué)習任務(wù)的理解，在評價量規(guī)或同伴啟發(fā)、教師指導(dǎo)下將學(xué)習任務(wù)進一步分解為更具體的子任務(wù)。其次，利用子任務(wù)轉(zhuǎn)化而來的提示語，與大語言模型進行人機交互，與小組成員共同評判生成結(jié)果的可接受度，據(jù)此調(diào)整提示語。在優(yōu)化提示語的過程中，一方面，在結(jié)果可接受時，著重探究生成結(jié)果依據(jù)了哪些課文文本語句，以確認或增強生成結(jié)果的可解釋性；另一方面，結(jié)果不理想時，可以把自己理解的課文重點語句或?qū)W到的賞析要點整合到提示語之中。通過多輪次的深度人機對話，選擇可接受或修改工作量最小的學(xué)習任務(wù)結(jié)果。最后，學(xué)生根據(jù)自己的思想感情和個性化理解修改學(xué)習任務(wù)成果，人機協(xié)同完成學(xué)習任務(wù)。

在經(jīng)過第二輪迭代的課例中，學(xué)生反復(fù)進行了以下兩次真正的探究性學(xué)習。一是人機交互的協(xié)作探究性學(xué)習。在學(xué)習任務(wù)要求、評價量規(guī)或同伴啟發(fā)下，學(xué)生撰寫人機交互提示語，評判大語言模型生成結(jié)果的可接受性，并持續(xù)探索獲得更優(yōu)結(jié)果的提示語。二是有指導(dǎo)的探究性學(xué)習。在無法獲得可接受生成結(jié)果，或結(jié)果不被教師接受時，尋求教師的指導(dǎo)或啟發(fā)。此后，學(xué)生利用生成結(jié)果中的有用關(guān)鍵詞、教材預(yù)習提示、單元任務(wù)、教師提示等有用信息繼續(xù)深入探索。事實上，學(xué)生先后從詩歌的意象、聯(lián)想與想象、牛郎織女神話反轉(zhuǎn)、“定然”等重點語詞多個角度，對詩歌的語言和思想進行綜合賞析并逐步聚焦，將各個要點與提示語整合，提煉出新的提示語，從而不斷優(yōu)化生成的賞析短文。在提示語逐步優(yōu)化的過程中，學(xué)生反復(fù)對比分析不同提示語即時生成的不同鑒賞短文之間的差別，體會不同閱讀策略與方法帶來的顯著差異，有意識地練習并內(nèi)化利用教材和教師提示進行現(xiàn)代詩歌鑒賞閱讀的策略和方法。

總之，人機協(xié)同的語文教學(xué)有三種方式促進學(xué)生學(xué)習。一是要求學(xué)生撰寫提示語，培養(yǎng)學(xué)生提出問題的能力。二是通過對生成結(jié)果的共同研究和評判，引導(dǎo)學(xué)生持續(xù)優(yōu)化提示語。為此，學(xué)生需要通過反思、研讀課文與教材、討論、發(fā)現(xiàn)并抓住關(guān)鍵語句，把握文章的思想乃至體會作者的言語思維。三是發(fā)揮大語言模型即時生成優(yōu)勢，將學(xué)生閱讀、思考和寫作快速融為一體，將閱讀與所思的問題很快“寫作”出來，有利于強化閱讀策略和方法訓(xùn)練。閱讀策略是弱方法，需要大量的閱讀訓(xùn)練，以往這種強化很難在課堂上實施，但依托大語言模型，閱讀策略訓(xùn)練有了很好的抓手。教師若善于引導(dǎo)學(xué)生總結(jié)提示語優(yōu)化過程，以歸納出有效的閱讀策略，不僅有利于推動單篇教學(xué)走向深入，也能為單元整體教學(xué)、整本書閱讀、跨媒介閱讀等奠定閱讀策略和方法層面的良好基礎(chǔ)。

3.大語言模型介導(dǎo)的師生互動與教學(xué)指導(dǎo)

面對大語言模型生成的任務(wù)結(jié)果，學(xué)生會做出什么樣的反應(yīng)和判斷，是不假思索地接受，是有所保留地選擇，還是優(yōu)化探索并批判性接受？這不僅關(guān)系到探究性學(xué)習的深度與質(zhì)量，還涉及教師的指導(dǎo)作用和大語言模型教學(xué)應(yīng)用的年齡適用性規(guī)范問題［19］。

2023 年9 月，聯(lián)合國教科文組織發(fā)布的《生成式人工智能教育與研究應(yīng)用指南》建議：獨立使用生成式人工智能平臺聊天的年齡下限設(shè)置為13 歲，并考慮16 歲的更嚴格年齡限制。鑒于13 歲的少年（七、八年級初中學(xué)生）處于自我意識高漲的特殊階段，具有很強的批判傾向，但分析批判能力還不成熟，獨立面對大語言模型生成的任務(wù)結(jié)果，難免會出現(xiàn)不假思索地接受或誤判，因此，初中生運用大語言模型進行人機協(xié)同學(xué)習時，有必要受到教師指導(dǎo)和成人監(jiān)督。此外，同伴也是初中生的重要他人，是學(xué)生喜歡的互動對象。因此師生、生生之間以大語言模型提示語及其任務(wù)結(jié)果為媒介，形成大語言模型介導(dǎo)的師生互動，擴展了以往口耳相傳或教材介導(dǎo)的師生互動。以學(xué)生提示語生成的任務(wù)結(jié)果為基礎(chǔ)，師生、生生互動有了共同連接，不僅豐富了同伴互動的內(nèi)容，也有利于增強教學(xué)指導(dǎo)的針對性。這種人機多層次的交互協(xié)同，不僅有利于提高學(xué)生探究性學(xué)習的深度，更有利于形成良好的師生關(guān)系。根據(jù)教學(xué)指導(dǎo)的針對性、啟發(fā)性，大語言模型支持的人機協(xié)同教學(xué)可以分為能用、用好和創(chuàng)新三個水平。

《天上的街市》課例來自七年級，有大語言模型介導(dǎo)的師生互動，且在教師指導(dǎo)下完成。第一輪教學(xué)中教師僅指導(dǎo)學(xué)生選擇鑒賞短文，達到了能用水平的人機協(xié)同教學(xué)；第二輪教學(xué)中教師強化了指導(dǎo)和啟發(fā)，根據(jù)生成結(jié)果逐步給予提示，引導(dǎo)學(xué)生多輪次優(yōu)化生成鑒賞短文和詩歌配圖。雖未進行批判性接受和修改活動，但仍屬于用好水平的人機協(xié)同教學(xué)。

隨著學(xué)生批判性思維水平提高，到16 歲（高中學(xué)生）基本能夠獨立面對生成的任務(wù)結(jié)果，學(xué)生則可以自主設(shè)計探究性學(xué)習任務(wù)或開展專題學(xué)習，并在教師監(jiān)督、啟發(fā)或指導(dǎo)下，人機協(xié)同完成學(xué)習任務(wù)。這有可能進入創(chuàng)新水平的人機協(xié)同教學(xué)。

4.人機協(xié)同的語文學(xué)習過程與成果評價

人機協(xié)同評價的根本目的是以評促學(xué)，它分為面向成果的總結(jié)性評價和面向?qū)W習過程的過程性評價。前者可以將人機協(xié)同學(xué)習的任務(wù)成果在社交媒體分享，發(fā)揮基于點贊、轉(zhuǎn)發(fā)、同伴互評、社會公評、智能測評與教師協(xié)同評價等方式的優(yōu)勢，為學(xué)生提供多維度、有針對性的反饋和建議；后者更關(guān)注大語言模型生成的過程性任務(wù)結(jié)果和學(xué)生撰寫的提示語變化情況，尤其是能反映學(xué)生語言運用和言語思維的提示語微調(diào)和學(xué)習策略情況，其中學(xué)生的言語思維過程信息還需要借助出聲的成果展示活動予以收集。

人機協(xié)同評價的優(yōu)勢主要有兩點：一是利用大規(guī)模語料的優(yōu)勢建立常模，并代入學(xué)生角色提示、示例提示等給予提示語，“索取”按照一定標準的成果評價結(jié)果、標注性反饋和修改建議等，為教師評價決策提供循證基礎(chǔ)；二是利用社交媒介引入包括同伴、家長、師生、社會公眾等在內(nèi)的相關(guān)利益者進行社會公評，這很可能超越學(xué)校范圍，實現(xiàn)社會協(xié)同真實評價和群智涌現(xiàn)。不過，人機協(xié)同語文教學(xué)評價的難點仍然是多元化的評價標準和有針對性的反饋，這需要更多的理論研究和人工智能模型訓(xùn)練。

三、智能時代人機協(xié)同語文教學(xué)的風險化解

智能時代加速了語文教學(xué)的人機協(xié)同進程，必然也暴露了一些隱含的教學(xué)風險，這些風險主要來自基于深度學(xué)習的人工智能可解釋性不足和學(xué)生鑒別能力不夠之間的矛盾。面對智能技術(shù)發(fā)展的歷史趨勢和語文教學(xué)實踐變革可能蘊含的風險，既要改變因循守舊的語文教學(xué)習慣，也要打破唯技術(shù)至上的觀念，把握好技術(shù)與語文的關(guān)系，合理利用人工智能，設(shè)立化解風險的安全機制。

1.深化理解機器原理，選擇場景和用戶適用的協(xié)同機器

大語言模型生成的結(jié)果，是根據(jù)用戶提示語的要求，將多個語料的語言按照上下文連貫出現(xiàn)的概率分布選擇最優(yōu)詞匯“組合”起來的“新”文稿。若僅用基礎(chǔ)提示語，該結(jié)果大概率不是真實存在的，無法回溯到出處，這就是基于深度學(xué)習算法的人工智能的可解釋性問題。它與搜索引擎只檢索呈現(xiàn)已有的原本材料差別很大。對語文而言，一字之差，可能謬以千里。

在課例的“知人論世”部分，部分小組學(xué)生使用了大語言模型來“檢索”郭沫若的寫詩背景，根據(jù)上述大語言模型生成的技術(shù)原理，這種方式獲取的“知人論世”材料是虛構(gòu)的。對于這種可能帶來不良影響的教學(xué)后果，只能事后補救，提醒學(xué)生應(yīng)利用相關(guān)教材資料或搜索有權(quán)威出處的網(wǎng)絡(luò)資料。這種典型的協(xié)同技術(shù)錯選誤用行為，根本原因是師生對搜索和大語言模型的工作原理理解不夠，未能根據(jù)應(yīng)用場景和用戶需求選用恰當?shù)膮f(xié)同機器。為了規(guī)避類似的教學(xué)風險，教師在開展人機協(xié)同語文教學(xué)活動前，有必要接受一定的技術(shù)原理培訓(xùn)，或?qū)で笙鄳?yīng)的教研團隊支持。

2.公開展示人機協(xié)同學(xué)習的過程與任務(wù)成果，培養(yǎng)良好的使用習慣

在人機協(xié)同語文教學(xué)的成果提交或展示環(huán)節(jié)，要求學(xué)生不僅提交最終任務(wù)成果，還要提交提示語不斷完善的過程，即原始提示語及其每次生成的過程性任務(wù)結(jié)果，必要時還要公開人機“聊天”記錄。這種結(jié)果與過程一起提交展示的做法，才是負責任的。它類似于科學(xué)論文的發(fā)表，不僅要有研究結(jié)果或結(jié)論，能詳細說明其研究過程甚至公開相關(guān)數(shù)據(jù)，還要有參考文獻。同理，“聊天”記錄就是“探究”過程，生成結(jié)果就是參考文獻，提交的最終成果是經(jīng)過本人高度認同、修改和確認過的任務(wù)成果，由當事人負責。這有利于培養(yǎng)學(xué)生負責任地使用生成式人工智能的習慣，預(yù)防濫用。

課例第二輪教學(xué)展示課上，學(xué)生不僅梳理展示了每一步的提示語及其結(jié)果，還在分析評判成果可接受性的基礎(chǔ)上，說明了自己的思考過程。這類公開展示，不僅增強了人機協(xié)同學(xué)習成果的可解釋性，也能暴露人機協(xié)同學(xué)習過程中存在的共性和個性問題，凸顯了教師指導(dǎo)的切入點和時機。

3.注重語文核心知識教學(xué)與糾偏

語文核心知識是關(guān)鍵能力的基礎(chǔ)。缺乏核心知識教學(xué)意識和能力，會導(dǎo)致語文課程要培養(yǎng)的核心素養(yǎng)落空。在設(shè)計人機協(xié)同學(xué)習任務(wù)及其情境變式時，都要緊緊圍繞語文核心知識設(shè)計語言運用活動，在實際教學(xué)和指導(dǎo)各個環(huán)節(jié)，更要避免核心知識不明確或出現(xiàn)錯誤。

在課例第二輪教學(xué)中，學(xué)生展示的大語言模型生成結(jié)果多次將包含比喻、擬人等表現(xiàn)手法與聯(lián)想并列，與主體的聯(lián)想、想象相混淆。這種錯誤堂而皇之地出現(xiàn)，雖然未必代表學(xué)生認同該結(jié)果，但至少屬于無意識采納。事實上，由于語文學(xué)科教學(xué)內(nèi)容的不確定及種屬關(guān)系的混亂，使得用于大語言模型訓(xùn)練的語料庫本身就存在偏誤，此類學(xué)科核心知識錯誤在大語言模型生成的結(jié)果中很容易出現(xiàn)。若在課堂上不能適時指出，及時糾偏，就容易在學(xué)生之間以訛傳訛。這對教師核心知識教學(xué)意識和專業(yè)能力提出了更高的要求，不僅要在出現(xiàn)錯誤時及時開展補救性教學(xué)，還要能給出預(yù)防性的教學(xué)措施。

語言文字作為人類思維的外化形式，也作為人類交際的工具，原來只存在于人與人之間，隨著大語言模型的深入運用，語言文字也將成為人機對話的基本形式，具有了影響全民和全局的戰(zhàn)略意義。因此，要從語言戰(zhàn)略角度審視智能時代的語文教育，改變語文教育在目標、內(nèi)容與方法等層面存在的滯后性［20］。人機協(xié)同的語文教學(xué)，既是語言戰(zhàn)略層面推進語言文字工作的重要舉措，也是智能時代學(xué)生語文核心素養(yǎng)發(fā)展的關(guān)鍵路徑。期待本文構(gòu)建的總體框架，能在更多的人機協(xié)同語文教學(xué)實踐中得到檢驗、批判和深化。