1. 引言
随着《国家职业教育改革实施方案》等国家级政策文件的出台，高职教育的教学质量与创新被提出更高要求。在高职外语教学领域，写作教学作为语言综合应用能力培养的核心环节，传统模式的局限性日益凸显——教师个性化反馈效率低下、学生即时性学习需求难以满足、教学工具难以支撑语境化创作。生成式AI凭借自然语言生成与实时交互特性，为该领域改革提供了新可能[1]。国内研究多聚焦技术应用表层探索，如金爽(2021)探讨了情境教学与AI的结合，但缺乏对高职教育“职业导向”特色与AI技术深度融合的理论阐释[1]；刘晓华(2018)的动态评价研究为教学模式提供了参考，但未涉及生成式AI作为中介工具的作用机制[2]。现有研究仍存在三大缺口：一是国际前沿研究多聚焦普通高等教育，对高职职业场景写作的针对性不足；二是理论支撑薄弱，缺乏与主流学习理论的系统性对话；三是对技术应用的批判性反思与风险应对研究不足。
本研究的教学框架构建深度锚定两大主流学习理论：其一，基于Vygotsky的社会文化理论，生成式AI作为“技术中介”，契合该理论对“中介工具促进认知发展”的核心观点，通过AI辅助搭建“最近发展区”，帮助学生在职业场景写作中实现从基础表达向高阶应用的跨越；其二，依据认知负荷理论，教学内容的两极化设计(基础技能与高阶能力)与教学流程优化，本质是通过AI工具分流低阶认知任务(如语法纠错、素材搜集)，降低外部认知负荷，为学生预留更多认知资源用于创意生成与思维拓展。这种理论与实践的结合，使本研究既立足高职教学实际，又融入国际学术对话图景。
2. 生成式AI赋能高职外语写作教学框架构建
2.1. 教学目标重塑
生成式AI赋能的高职外语写作教学需构建新三维教学目标。在知识技能目标维度，着重培养学生运用生成式AI的技术应用能力，使其能够熟练借助工具辅助完成不同体裁的复杂外语写作任务，精准运用生成式AI所提供建议进行准确表述，提升语言运用能力。过程与方法目标维度，强调学生借助生成式AI优化从构思到成文的写作过程，拓展思维，培养创新等高阶能力。情感态度与价值观目标维度，关注生成式AI辅助写作带来的高效体验对学生外语写作兴趣与自信心的积极影响，同时注重培养学生正确使用生成式AI的责任意识与学术伦理意识[3]。
2.2. 教学内容两极化设计
基础写作技能与高阶写作能力构成了两极化教学内容。在基础写作技能方面，生成式AI可辅助强化学生语言准确性，帮助学生搭建写作框架，积累丰富写作素材。通过AI快速识别语法错误、提供词汇替换建议，让学生的语言表达更加规范。在高阶写作能力培养上，生成式AI致力于创意激发、思维拓展与写作风格塑造。如给定写作主题后，AI可生成多种独特写作思路，引导学生突破思维定式，形成个性化写作风格。
2.3. 教学形态转变
传统写作教学的“师–生”二元教学形态已难以适应新时代需求，生成式AI赋能下构建“师–机–生”三元教学形态。教师作为教学设计者、学习引导者与情感价值培育者，主导教学方向。学生作为学习主体，兼具自适应学习者与反思改进者身份，通过与生成式AI交互实现自主学习与能力提升。生成式AI作为技术工具，为学生提供总体写作辅助、个性化学习支持与实时反馈修订，促进教学高效开展。
2.4. 教学流程优化与时空再造
生成式AI赋能重新设计与优化教学流程。写作前准备阶段，学生借助AI进行主题引导、思路启发、素材收集与框架搭建，快速明确写作方向。写作中创作阶段，学生随时向AI咨询词汇、句法、段落等建议，获取实时辅助，借助AI提供的多样化表达方式激发创意，通过多轮互动完善写作内容[4]。写作后评估反馈阶段，学生利用AI对初稿进行初审修改，获取个性化建议，还可通过AI创建写作社区，开展协作写作或同伴互评。在时间维度上，生成式AI给予学生实时、持续与灵活的学习支持；在空间维度上，拓展学生学习空间，实现远程协作写作，突破传统教学时空限制。
3. 生成式AI在高职外语写作教学实践场景应用
3.1. 教学场景：构建四维教学模型
在教学场景中，生成式AI构建“时间–空间–交互–认知”四维教学模型，各维度均结合高职外语写作教学实际需求设计具体实施路径，且配备对应的AI工具功能支撑(见表1)。
Table 1. Implementation details table of the four-dimensional teaching model for generative AI
表1. 生成式AI四维教学模型实施细节表
维度 |
实施阶段/方向 |
生成式AI具体应用操作 |
时间
维度 |
构思阶段
(1~2课时) |
教师给定写作主题(如“职业场景下的产品介绍信”)，AI生成3~5个差异化构思框架(如“功能导向型”“用户需求导向型”)，并以思维导图形式可视化呈现，标注各框架下的核心论点与论据方向 |
初稿生成阶段(2~3课时) |
学生选定框架后，AI根据外语写作体裁规范(如书信格式、商务报告结构)，生成结构化大纲，包含标题、小标题及每个部分的内容提示(如“开头需说明产品推荐理由，可引用行业数据”) |
修订阶段
(1课时) |
学生上传初稿后，AI实时分析文本，从“语法错误(如时态错误、介词搭配不当)”“逻辑衔接(如缺少过渡词)”“内容完整性(如未展开核心观点)”三方面生成修订方案，标注错误位置并提供修改建议 |
润色阶段
(1课时) |
AI根据写作主题风格(如正式商务风、日常沟通风)，提供措辞优化建议(如将“good”替换为“excellent”“outstanding”)，同时对比学生过往作品，推荐符合其写作习惯的表达，
避免风格割裂 |
空间
维度 |
认知情境
创设 |
针对“跨文化商务沟通”写作主题，AI生成虚拟场景(如“与国外客户邮件沟通产品售后
问题”)，包含场景背景、人物身份、沟通目标，引导学生代入场景写作 |
虚实融合
写作场域 |
借助AI搭建线上虚拟写作教室，学生可上传写作草稿，AI生成虚拟“写作伙伴”(模拟不同语言水平、文化背景的交流对象)，与学生实时互动讨论写作思路 |
文化适配
策略生成 |
当学生写作内容涉及特定文化场景(如“给日本客户写节日祝福邮件”)，AI自动识别文化差异点(如日本商务邮件的礼仪规范)，生成文化适配建议(如开头需包含敬语问候，结尾避免过于随意的表达) |
交互
维度 |
人机协同
写作 |
学生写作时遇到词汇瓶颈(如不知如何表达“产品故障率”)，可实时向AI提问，AI提供
3~5个外语表达(如“product failure rate”“rate of product malfunction”)，并说明各表达的使用场景 |
跨代际协作
空间 |
AI收集高职往届优秀学生的写作案例(如“优秀实习报告”“获奖商务书信”)，建立“专家库”，学生可上传自己的写作片段，AI匹配相似主题的优秀案例，标注值得借鉴的亮点(如逻辑结构、表达方式)，并生成对比分析报告 |
认知
维度 |
基础层
(语法与词汇) |
AI通过学生过往写作数据，定位其高频语法错误(如第三人称单数遗漏)，生成针对性专项练习(如10道同类语法填空题)，学生完成练习后，AI即时批改并解析错误原因 |
应用层
(文本优化) |
针对学生的写作初稿，AI提供“基础修改”“进阶优化”“拓展补充”三种修改方案，基础方案聚焦语法修正，进阶方案优化逻辑结构，拓展方案推荐补充案例或数据，学生可根据自身需求选择 |
3.2. 学习场景：生成式学习范式应用
生成式AI赋能的外语写作教学采用生成式学习范式，围绕“写作前–写作中–写作后”全流程，为学生提供可操作的自主学习路径，且每个阶段均设置AI交互节点(见图1，此处以流程节点形式呈现)。
Figure 1. Process of AI interaction nodes under the generative learning paradigm
图1. 生成式学习范式下AI交互节点流程
在写作前阶段，学生登录AI写作辅助平台后，第一步输入写作任务要求(如“课程作业：写一篇300词的外语职业兴趣短文”)，AI在10秒内生成5个差异化主题建议(如“我的跨境电商职业规划”“外语能力助力我的外贸工作梦”)，并标注每个主题的写作难度与所需素材类型；第二步学生选定主题后，AI提供2~3个写作框架模板(如“总分总结构”“问题解决结构”)，模板中预留“观点填写处”“案例补充处”，引导学生填充个性化内容；第三步学生点击“素材搜集”功能，AI根据主题推荐3~5篇权威外文资料(如行业报告摘要、职业人物访谈)，并标注资料中的关键句，方便学生提炼引用。
在写作中阶段，学生每完成1段写作，可点击“实时咨询”按钮，向AI提出具体问题，如“如何用外语表达‘我通过实习提升了沟通能力’”，AI生成2~3个表达方案，并说明各方案的正式程度(如“During the internship, I improved my communication skills”为通用表达，“My internship experience enhanced my interpersonal communication competencies”更适用于正式文本。如“インターンシップをしてコミュニケーションがうまくなった”为通用表达，“インターンシップを通じてコミュニケーション能力を高めた”更适用于正式文本；若学生陷入思维停滞，可使用AI“创意激发”功能，输入当前写作困境(如“不知道如何展开‘职业兴趣的形成原因’”)，AI生成3个思考方向(如“家庭影响”“校园实践经历”“行业案例启发”)，并举例说明每个方向的写作思路；学生完成初稿后，可通过AI“多轮交互”功能，与AI模拟“师生对话”，AI扮演教师角色，围绕写作内容提问(如“你提到‘喜欢跨境电商行业’，能具体说明喜欢这个行业的哪个环节吗？”)，引导学生补充细节，完善内容。
在写作后阶段，学生上传初稿后，AI在2分钟内完成初审，生成“修改报告”，报告包含“语法错误统计(如5处时态错误、3处介词错误)”“内容完整性评分(如‘职业兴趣原因’部分得分7/10，需补充具体案例)”“改进建议清单”；学生根据建议修改后，可使用AI“写作社区”功能，创建协作小组，邀请3~5名同学加入，AI自动分配互评任务，为每位学生生成“互评量表”(包含“语言准确性”“逻辑连贯性”“内容创新性”三个维度，每个维度设置5级评分标准)，学生完成互评后，AI汇总互评结果，生成“共性问题报告”(如“多数同学在‘逻辑衔接’维度得分较低，需加强过渡词使用”)，并推荐针对性学习资源。
3.3. 教学形态转变：“师–机–生”三元互动的核心挑战与应对
传统“师–生”二元形态向“师–机–生”三元形态转变过程中，需直面三大核心问题，并采取以下针对性策略。
3.3.1. 挑战一：AI个性化反馈与教师整体指导的失衡
设计“AI精准赋能 + 教师定向引领”的混合式课堂活动。AI聚焦个体语言错误、词汇适配等个性化问题，教师通过AI平台的数据分析模块(如学生提问类型统计、建议采纳情况)，提炼班级共性问题(如多数学生缺乏职业场景过渡词使用能力)，开展15~20分钟的集中讲解与示范。例如，针对护理英语写作中“SBAR沟通模式框架不规范”的共性问题，教师结合AI筛选的典型错误案例，进行职业场景化框架示范，再由AI为学生提供个性化框架优化建议。
3.3.2. 挑战二：学生与AI交互数据的有效追踪与精准干预不足
构建“数据可视化–分层干预”机制。依托AI教学平台的交互数据模块，教师实时追踪三类核心数据：一是交互深度(如临床场景创意类问题占比、高阶思维提问频次)，二是建议采纳质量(如专业术语优化建议的采纳率、写作结构改进效果)，三是自主修改比例(如AI生成内容与学生最终文本的差异度)。针对数据反映的问题分类干预：对交互频次低的学生，设计“AI任务驱动”活动(如要求完成3次职业场景创意提问)；对过度依赖AI的学生，设置“自主写作先行”环节(先独立完成初稿，再使用AI优化)；对交互质量高但写作效果不佳的学生，进行一对一针对性指导。
3.3.3. 挑战三：教师在技术融合中的角色定位模糊与能力不足
建立“三维能力提升”教师发展体系。一是技术应用能力，通过专项培训使教师熟练操作AI教学平台的数据分析、场景定制等功能，如自定义职业场景写作模板、设置个性化评价指标；二是课程整合能力，指导教师将AI工具与职业教学目标深度绑定，如在商务外语写作中，设计“AI市场调研素材搜集–教师行业案例补充–学生场景化写作”的整合流程；三是批判性指导能力，培养教师识别AI内容缺陷的能力，如在跨文化商务写作教学中，教师需能预判AI可能存在的文化偏见，并设计针对性修正任务。同时，搭建教师交流社区，共享“师–机–生”互动中的典型案例与解决方案。
4. 基于实践的应用效果评估
4.1. 评估方法设计
本研究采用定量与定性相结合的评估方法，以某高职院校护理专业的公共基础英语课两个平行班级(各40人)为研究对象，其中一班为实验组，采用豆包AI辅助教学；二班为对照组，采用传统教学。定量层面，在实验前1周和实验结束后1周，分别对两组学生进行护理英语写作能力测试(试题聚焦护理文书规范表达与职业场景沟通)。同时，借助豆包AI的教学数据分析模块，记录实验组学生与生成式AI的交互数据，具体包括如下3项内容：
AI每日使用时长：通过系统自动捕获单次登录使用时长及单日累计活跃时长，形成学生使用行为时间轴。
提问类型统计：按预设维度自动归类问题数量，涵盖护理术语语法类(如“护理干预”“生命体征”等术语的语法搭配)、专业词汇类(如人体系统、医疗设备名称的精准表达)、体裁结构类(如SBAR沟通模式的文书框架)、临床场景创意类(如护患沟通话术的个性化设计)。
采纳建议追踪：依托AI的反馈记录功能，标记学生对专业表达优化、临床写作思路拓展等建议的实际采纳次数，并关联后续文本修改痕迹。
定性层面，实验结束后，选取实验组10名学生(成绩分布为高、中、低各3~4人)进行半结构化访谈，问题涵盖“使用豆包AI辅助护理英语写作的感受”“AI对护理文书/护患沟通写作哪方面帮助最大”“AI辅助护理英语写作过程中遇到的专业适配问题”等。此外，收集两组学生实验期间的3次写作作业(护患沟通邮件(如出院指导通知)、护理记录片段(如生命体征监测记录)、跨文化护理场景描述(如国际患者接待方案))，对比分析实验组学生写作风格(如医疗表述的准确性、职业语境的正式性)、思维逻辑(从单纯术语堆砌到“症状描述–护理措施–效果反馈”的临床思维转变)的变化，以及对照组学生写作的常规表现。
4.2. 评估结果分析
定量分析显示，实验组实验后护理英语写作能力测试平均分为8.2分，对照组为6.5分，实验组显著高于对照组。其中，专业语法准确性维度，实验组护理术语搭配错误数从实验前的8处降至3处(如“nursing care”与“daily care”的场景误用减少)，对照组仅从9处降至7处；护理词汇丰富度维度，实验组高级护理词汇(如“respiratory distress”“postoperative intervention”)占比从20%提升至45%，对照组从18%提升至25%。
交互数据方面，基于豆包AI的学习行为分析功能显示实验组学生对AI的日均使用时长从实验初期的15分钟增加到后期的35分钟，使用频率与课程深度呈现正相关；提问类型中临床场景创意类问题占比从10%升至30% (如主动询问“老年糖尿病患者饮食指导的英语沟通策略”)，反映学生从基础查询向高阶思维提问的转变；采纳建议次数人均达12次，通过AI自动比对修改前后文本，发现采纳后写作在专业词汇精准度和护理文书结构完整性上的优化率超80%。定性访谈发现，8名学生认为豆包AI拓宽了护理场景写作思路，如写跨文化护理方案时，AI提供的“文化禁忌分析 + 护理需求适配 + 沟通话术设计”框架让内容更贴合临床实际；7名学生表示AI提高了护理文书写作效率，原本需1小时完成的出院指导邮件，借助AI 30分钟即可完成且表述更规范(如准确使用“vitals signs stable”“discharge planning”等专业表达)，写作信心也随之增强。对写作作品分析，实验组学生的护患沟通邮件逻辑更清晰，多使用“furthermore”“meanwhile”等过渡词衔接护理建议要点；护理记录从单纯罗列数据，转变为结合“症状描述–评估结论–干预建议”的临床思维链表达，符合SBAR沟通模式要求。
不过，有3名学生反映，过度依赖AI会导致独立撰写护理记录时，难以快速调用“pain assessment scale”“oxygen saturation”等核心术语；还有学生指出，AI在翻译护理领域文化特色表达(如“整体护理”“人文关怀”)时，提供的外语表述缺乏专业语境适配性，对“continuity of care”等术语的临床内涵解读存在不足，这与AI工具在专业领域深度适配性上的共性局限一致。
5. 结语
本研究围绕生成式AI在高职外语写作教学中的应用展开深入探索，构建起涵盖教学目标、内容、形态与流程的完整教学框架，并在教学、学习、评价等场景进行实践应用，最后通过定量与定性结合的方法开展效果评估。研究结果表明，生成式AI凭借其智能生成、个性化辅助和即时反馈等优势，能够有效提升学生外语写作的语法准确性、词汇丰富度与篇章结构合理性，还能拓宽学生写作思路、提高写作效率与信心，为高职外语写作教学注入新活力。然而，研究也发现生成式AI应用存在一定局限性，部分学生过度依赖AI导致自主思考能力受影响，且AI在复杂语境理解上存在不足。未来，需进一步探索生成式AI与虚拟现实、增强现实等新兴技术的融合，为学生打造更沉浸式的写作学习环境；同时，要着重培养学生在AI辅助下的自主学习与批判性思维能力，避免技术依赖。此外，还应开发更系统的教师培训课程，助力教师更好地运用生成式AI开展教学设计与评价，持续推动高职外语写作教学的创新与发展，以适应职业教育改革与时代发展的需求。