人机协同视角下人工智能在中文教育中的应用研究：基于2020-2026年文献的内容分析

摘要

随着生成式人工智能、大语言模型等技术快速发展，人工智能正在逐步进入中文教育的教学设计、资源生成、语言训练、学习评价与教师发展等环节。本文从人机协同视角出发，对2020—2026年7月中文教育领域人工智能应用研究进行内容分析。通过中国知网、万方、维普及Google Scholar等数据库进行检索、筛选、去重和全文核验，最终形成33篇中文学术文献作为核心分析样本，并从技术类型、研究主题、教学内容和研究方法等维度考察该领域的研究特征与发展动向。研究发现：2023年是相关研究明显增长的重要节点，研究关注点由早期的技术应用与智慧教育逐渐转向生成式人工智能支持下的教学实践与人机协同；生成式人工智能和大语言模型已成为研究最集中的技术类型，并主要应用于教学材料生成、写作支持、问答反馈、教学设计和个性化学习；研究主题仍以宏观理论、数字化转型和发展路径为主，但教学系统、资源、写作和口语等具体应用研究逐步增加，而阅读、汉字、语法和文化教学研究相对不足；研究方法仍以理论阐释、综述和策略分析为主，长期追踪、多中心和对照研究较为有限。基于此，本文提出“教师定向、AI辅助、学生加工、教师校准”的人机协同机制，并建议未来加强中文本体知识约束、学习效果的长期验证、教师AI素养培养、专用数据与评价标准建设以及伦理治理，以推动中文教育人工智能应用由工具辅助向可验证、可持续的人机协同教学发展。