人工智能背景下应用文写作教学方式的必要性重构

仿佛一夜之间，人工智能以及各种人工智能工具如雨后春笋般涌出，如deep seek、元宝等等，他们是‌通过计算机系统模拟人类智能行为的技术‌，具备了接近人类各体的感知、学习、推理和决策能力。他们的出现无疑是对传统认知的极大挑战，尤其是其智能化程度的逐渐提高与成熟，对应用文写作教学既是挑战又为拓展教学视野，推进教学改革提供了新契机。应用文写作教学必须改革旧有的教学观念和教学模式，拥抱人工智能，学会驾驭和借助人工智能，重新定义知识性教学地位和作用，重新定位教学手段、过程及教学方式方法等，找到应用文教学的定位成为我们的必选题。

一、人工智能背景下应用文写作教学的必要性重构。

首先是认知层面的必要性。体现在几个方面：首先，人工智能生成的文本质量完全取决于使用者的指令质量，这本质上是一种 " 元写作能力 "——知道什么是好的应用文，才能指导人工智能产出合格文本。例如，当学生需要撰写一份 " 学术会议通知 " 时，如果缺乏基本的文体知识，他们可能无法准确向人工智能描述需要包含的要素（如会议主题、时间地点、投稿要求等）。我在教学中曾做过实验：让两组学生分别使用 AI 生成会议通知，一组接受过应用文写作训练，另一组没有。结果显示，前者的 AI 产出质量显著高于后者，因为受过训练的学生能够提供更精确的指令并及时发现AI 输出中的问题。

其次是实践层面的不可替代性。因为AI 是基于大量的多元素信息和信息融合后的和思整合融合后的产物。她不可能百分之百完整体现一个真实具体的职场环境中的特殊要素。AI 应生成用文如果不进行即时响应和灵活调整，就会导致文不对题，甚至错误。如，实验室突发安全事故时需要立即撰写情况说明，这种高压情境下若没有基本写作能力，仅靠 AI 是不可能完成任务的。我曾邀请一位化工企业 HR 为我的学生分享：他们招聘时特别看重应届毕业生独立撰写事故报告、操作说明等文书的能力，因为生产一线往往没有条件让人工智能代劳。同时，在教学实践 AI 文本的生成与使用的比较实验。并动员学生进行AI 生成文本的使用和借鉴，学生和教师同时进行实验，并得出几乎一致的结论。AI之可以作为文本的基础，有价值的部分是思路、框架、部分材料，而其中也充斥着大量的特定场景无关的或关系不大的信息资料，需要人来进行甄别筛选。重新筛选并构建新的逻辑体系。从 AI 生成到应用于实践中间还有大量工作要做。因此，扎实的应用文知识和语言写作能力必不可少，并且写作者的语言逻辑能力、筛选有用信息文本的能力、及语言的组织写作能力在其中的作用显得尤为重要。由此得出的结论是，应用文教学不仅会被削弱，而且写作者的写作能力在教学中还显得至关重要。

借助 AI 拓展思维，根据理工不同专业学生的特殊性，设计与与其专业领域的结合点的应用文写作题材模式，成为拥抱AI 与课堂教学融合的有效途径。例如，电子工程师需要撰写技术说明书，计算机专业学生要编写项目提案，环境工程专业常需准备调查报告。展示这些专业领域内的真实写作案例，能够帮助学生看到写作技能与未来职业发展的直接关联。

二、AI 技术背景下文体知识教学的" 最小必要" 教学原则。

面对基础薄弱、兴趣缺乏的理工科学生，传统的全面系统的文体知识讲授效果不佳。因此，我们做了 AI 赋能背景下的应用文教学变革尝试，AIS 生成技术恰好为“以生为本”的教学理念的实施提供了背景支持。由此可以简化大量的基础知识教学的设计，将基础知识的学习转变为在教师教学内容引导下的自主学习方式。如设置问题自测的方式，给学生布置任务，以自学的方式看书或者 AI 搜寻知识点，来回答问题或展示知识点（注意不能跳过知识点的学习这一环节），因为学生的自主学习能力和主动意识还是不够完成这一环节。将教学重点放在最核心的要素的学习上，如通过案例分析，包括正例分析和病例分析，通过大量案例和对比方式强化认知和能力形成。以 " 通知 " 写作教学为例，传统教学可能详细讲解通知的定义、特点、分类、写作要求等。而在 " 最小必要 " 原则下，就在第二个环节直接展示案例，以《通知》为例，此处教学环节可以设计为：

1. 案例导入：《计算机学院关于召开“五四”青年节表彰大会的通知》材料。

2. 核心要素分析：“通知“格式结构图例文展示，结合实例对各要素进行解析。

4. 学生实践：

1）学生自我构思写作（不借助AI）

2）借助AI 生成文本

3）对两个文本进行比较筛选整合，形成新文本。

4）互批互改

5. 教师检查答疑，筛选代表性文本比较分析，共性问题讲解，巩固重点知识，形成写作能力。

这种方法既利用了 AI 的效率，又培养了学生的批判性使用能力。一位学生在反思中写道：" 发现 AI 生成的文本有参考价值，但结构过于完整，信息太多，没有突出个性案例的特有要素，没有灵魂，需要自己从大量信息中筛选合适的信息。" 通过案例文本分析的讲解消化知识点，在形象感官上重点培养写作能力。通过案例的对比分析，学生很快能自主总结出合格通知必备的要素：标题明确、对象清晰、信息完整（时间地点精确到细节）、附加要求、联系方式和落款。这种从案例中归纳知识的方式比直接讲授理论更符合理工科思维特点，获得了学生的认同，教学效果良好。

通过教学实践证明人工智能不是应用文写作教学的终结，而是转型的契机。通过重构教学内容为 " 最小必要知识 "，创新 "AI 协同写作" 教学方法，我们完全能够激发理工科学生的写作动机，培养他们超越AI 的核心写作能力。关键在于教师要以开放心态拥抱技术变革，同时坚守写作教育的本质——以人为本，突出能力培养，培养清晰、准确、有效的专业沟通能力。当学生能够自信地说：" 我知道如何让 AI 为我所用，但也能比AI 做得更好"，教学目标自然水到渠成。

参考文献：

【1】李振辉，《应用文写作实训教程》【M】. 机械工业出版社，2003.

【2】张建，《应用写作》【M】. 高等教育出版社，2006.