生成式人工智能赋能产出导向法在高中英语读后续写中的应用

一、引言

读后续写作为高考英语的重要题型，对学生的综合语言运用能力、逻辑思维能力和创造性思维能力提出了较高要求。它要求学生在阅读给定文本的基础上，根据所给段落开头语续写两段内容，使之构成一篇完整的短文。这不仅考查学生对原文的理解深度，还考验学生能否运用恰当的语言进行连贯、合理且富有创意的续写。然而，在实际教学中，读后续写教学面临诸多挑战，学生往往在情节构思、语言表达和逻辑连贯等方面存在困难。

随着信息技术的飞速发展，生成式人工智能在教育领域的应用逐渐受到关注。同时，产出导向法作为一种有效的教学方法，强调以学生的学习产出为目标，通过驱动、促成和评价等环节提升学生的语言运用能力。将生成式人工智能与产出导向法相结合，为高中英语读后续写教学带来了新的思路和方法。本文将以 2025 年高考全国 I 卷读后续写为例，深入探讨这种结合在教学中的具体应用。

二、高中英语读后续写教学困境

（一）学生层面

情节构思困难：学生难以从原文中提取关键信息并合理拓展，导致续写情节与原文脱节、逻辑混乱或缺乏新意。例如，在 2025 年高考全国 I 卷读后续写中，原文讲述了作者在家庭聚会中因狗狗问题与兄弟产生矛盾，两个月后作者良心不安试图和解的故事。部分学生在续写时未能充分考虑兄弟的情感状态（丧妻且面临健康问题）以及狗狗托比对兄弟的重要性，设计的情节不合理，如直接忽略兄弟的困境，强行安排兄弟立刻原谅作者，缺乏对矛盾化解过程的合理铺垫和展现。

语言表达匮乏：学生掌握的词汇和句式有限，在续写中难以准确、生 动地表达自己的想法，写作风格与原文不一致。对于上述高考题，许多学 生在描述兄弟的状态或表达和解的过程时，只能使用简单、常见的词汇和 句式，如 “ He was sad.” “ I said sorry to him.” 无法像原文那样运用细腻 的描写和丰富的语言来增强故事的感染力，如原文中对天气变化的描写 “ It started to rain and everyone went indoors.” 为故事氛围的转变增添色彩，而 学生续写时很难达到类似的语言水准。

逻辑连贯不足：续写段落之间以及与原文之间过渡不自然，缺乏有效的衔接手段，使文章整体连贯性差。在续写时，学生往往只关注单个段落的内容，忽视了段落之间的逻辑联系，以及如何与原文紧密相连，导致文章读起来支离破碎，如在续写兄弟开门后的反应时，突然插入与前文毫无关联的新情节，没有从原文中兄弟的情绪和态度出发进行合理延续。

（二）教师层面

教学资源有限：传统教学中，教师用于读后续写教学的素材相对单一，主要依赖教材和有限的辅导资料，难以满足学生多样化的学习需求。在讲解读后续写技巧时，缺乏丰富的案例支撑，无法为学生提供更多元化的情节构思和语言表达范例。

教学方法单一：部分教师仍采用传统的讲授式教学方法，注重知识的传授，而忽视了学生的主体地位和实际语言运用能力的培养。在课堂上，往往是教师分析题目、讲解范文，学生被动接受，缺乏互动和实践机会，导致学生学习积极性不高，对读后续写的掌握效果不佳。

个性化指导困难：面对班级众多学生，教师难以针对每个学生的具体问题进行深入、个性化的指导。在批改学生习作时，只能指出一些共性问题，无法满足每个学生在情节设计、语言提升等方面的个性化需求，限制了学生写作能力的进一步提高。

三、生成式人工智能赋能产出导向法在高中英语读后续写中的应用 —— 以 2025 年高考全国 I 卷读后续写为例

（一）利用人工智能创设情境，驱动产出

情境导入：教师借助生成式人工智能工具，如 ChatGPT、文心一言等， 输入与 2025 年高考全国 I 卷读后续写主题相关的关键词，如 “ 家庭聚 会矛盾” “ 兄弟关系修复” “ 宠物与情感” 等，生成一段生动的关于家庭 聚会场景的描述或一段简短的视频。视频中展现出聚会中人们的欢声笑语、 突然出现的矛盾冲突以及人物的表情和反应等，让学生仿佛身临其境，迅 速融入到故事氛围中。例如，生成的描述可能为：“ In the early summer， a warm family gathering was in full swing. Laughter filled the backyard as family and friends chatted and enjoyed the delicious snacks. But then， a small incident involving a beloved pet dog turned the happy atmosphere upside down， leaving a rift between two brothers.” 通过这样的情境导入，激发学生对故事后续发 展的好奇心和写作欲望。

（二）借助人工智能提供资源，促成写作

1.情节构思辅助：学生在进行情节构思时，往往会遇到思路受限的问题。此时，教师引导学生运用生成式人工智能。学生可以向人工智能描述原文的关键情节和自己初步的构思方向，例如：“ 原文中兄弟因为狗狗在聚会上的行为被我要求带离，他很生气，之后两个月都不愿理我。我现在想写我带着妻子做的饼干去他家道歉，接下来不知道怎么展开。” 人工智能可根据这些信息，生成多个可能的情节发展建议，如：“ 当你到达兄弟家门口时，发现他的房子略显凌乱，门口放着一些药瓶，这暗示着他的健康状况不佳。此时托比冲出来对着你叫，兄弟闻声出来，他看到你时，脸上闪过一丝惊讶和复杂的神情，你先开口真诚地表达对他近期遭遇的关心，然后再拿出饼干道歉。” 这些建议为学生提供了新的思路，帮助学生拓展情节，使续写内容更加丰富、合理。

2.语言表达支持：在语言表达方面，人工智能可成为学生强大的助手。当学生不确定某个词汇或句式的用法时，可向人工智能咨询。例如，学生想描述兄弟悲伤的神情，向人工智能提问：“ 如何用英语生动地描述一个人悲伤的神情？” 人工智能可能会给出多种表达方式，如 “ He had asorrowful look on his face， with his eyes downcast and a deep frown on hisforehead.”“ His face was etched with sadness， his eyes filled with melancholy.”等。学生可以根据自己的需求选择合适的表达，丰富自己的写作语言。此外，人工智能还能根据原文的语言风格，生成一些类似风格的语句供学生参考，帮助学生保持续写部分与原文语言风格的一致性。

四、结论

将生成式人工智能赋能产出导向法应用于高中英语读后续写教学，为解决传统教学中的困境提供了新途径。通过利用人工智能创设情境驱动产出、提供丰富资源促成写作以及开展多元评价提升质量等具体应用策略，能够激发学生的写作兴趣，提高学生的情节构思、语言表达和逻辑连贯能力，提升读后续写教学效果。然而，在实际应用过程中，需要教师不断提升自身技术素养，合理引导学生使用人工智能，并关注学生个体差异，以充分发挥这种结合方式的优势，助力学生在英语读后续写学习中取得更好的成绩，培养学生的综合语言运用能力和创新思维能力，为学生的未来发展奠定坚实基础。未来，随着生成式人工智能技术的不断发展和完善，其在高中英语读后续写教学中的应用前景将更加广阔，值得教育工作者进一步深入探索和研究。

参考文献

[1] 文秋芳。产出导向法：理论体系与实践探索 [M]. 北京：外语教学与研究出版社，2015.

[2] 文秋芳。产出导向法的中国特色 [J]. 中国外语，2017 （3）：38-44.

[3] 荆洲，杨启光.生成式人工智能赋能教育的逻辑进路与实践样态 [J].现代教育技术，2024， 34 （2）： 11 - 18.