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理论前沿 | AI 还是同伴?协作阅读方式对语言教师 SLA 素养发展的影响 - 拷贝
引言
语言教师教育（Language Teacher Education, LTE）的核心目标之一，是培养教师阅读理解并应用第二语言习得（Second Language Acquisition, SLA）研究的能力，即SLA素养。然而，SLA研究文献具有理论密度高、与课堂实践距离较远的特点，职前与在职教师在阅读研究文献时普遍面临理解困难与迁移障碍。
随着生成式人工智能技术的快速发展，以Chat GPT为代表的大语言模型开始被引入语言教师的阅读与学习过程。由此产生了一个亟待回答的问题：在协作阅读（collaborative reading）这一社会性学习过程中，AI阅读伙伴与同伴阅读伙伴对教师SLA素养发展的影响是否存在差异？何种互动模式更有利于教师理解与应用研究文献？
近期，Joo、Kim与Lee在教师教育领域权威期刊《Teaching and Teacher Education》发表研究论文"Collaborative reading with AI or peers? Exploring second language acquisition literacy development in language teacher education"，首次通过实验设计系统比较了AI中介与同伴中介两种协作阅读条件对教师SLA素养发展的影响。该研究基于社会文化理论框架，为AI技术在教师教育中的应用提供了实证依据。
（该图片由豆包生成）
《和 AI 协作阅读，还是同伴协作阅读？—— 探究语言教师教育中第二语言习得素养的发展》
文献来源：Joo D ,Kim Y ,Lee J .Collaborative reading with AI or peers?: Exploring second language acquisition literacy development in language teacher education[J].Teaching and Teacher Education,2026,178105598-105598.
摘要
该研究从社会文化视角出发，考察与AI聊天机器人协作阅读和与同伴协作阅读两种条件下，在职与职前英语教师对SLA研究文献的理解与应用差异。39名教师被随机分配至AI组（n=21）或同伴组（n=18，9对），阅读同一篇关于积极心理学在ELT课堂应用的实证论文，完成韩语与英语总结写作任务。研究记录并编码了两组的聊天互动话语，使用Mann-Whitney U检验和ANCOVA比较互动模式、SLA素养写作成绩与感知有用性。
结果显示：AI组在知识建构类互动片段尤其是提问上显著多于同伴组；两组在理解与应用两个维度的写作成绩上均无显著差异；两组对任务有用性的评价均较高，组间差异不显著，但开放式反馈显示AI组侧重结构化文本梳理，同伴组侧重交叉验证与经验联结。研究为AI在语言教师教育中的协作阅读应用提供了初步实证依据。
研究背景
SLA素养（SLA literacy）指教师理解SLA研究文本并将其与自身教学情境联系起来的能力，包含理解和应用两个维度。SLA课程在TESOL和外语教育研究生项目中普遍开设，但已有文献记录了教师阅读SLA文献时的困难：内容抽象、与课堂实践距离较远，教师往往能够读懂文字却难以将研究发现转化为教学行为。如何支持教师跨越这一鸿沟，是语言教师教育中长期存在的问题。
社会文化理论将学习视为社会性中介过程，认知发展通过人际互动实现。协作阅读在此框架下被视为一种中介实践：教师在对话中提问、阐述、反思，文本理解在互动中共同建构，而非孤立地从文本中提取。已有研究考察了同伴协作阅读对教师文本理解和教学反思的作用，发现协作讨论能够促进教师对学术内容的加工。生成式AI工具出现后，AI作为阅读伙伴的可能性开始被讨论，已有研究记录了AI在第二语言阅读支持和教师专业发展中的应用，但AI协作阅读与同伴协作阅读之间的系统比较尚不多见。
研究问题
该研究围绕以下三个研究问题展开：
RQ1.Are there any differences in pre- and in-service teachers' chat inter action during the task when working with an AI agent and a peer interlocutor?
第一个研究问题：在完成任务时，新手教师与在职教师在使用AI智能体及同行对话者时，其对话互动是否存在差异？
RQ2. How do collaborative reading conditions (AI vs. peer) influence pre- and in-service teachers' SLA literacy development?
第二个研究问题：不同的协作阅读条件（AI组vs.同伴组）对在职与职前教师SLA素养发展有何影响？
RQ3. How do pre- and in-service teachers perceive the usefulness of the collaborative reading task when working with an AI agent versus a peer interlocutor?
第三个研究问题：在职与职前教师如何感知AI中介与同伴中介协作阅读任务的有用性？两种条件下的教师体验有何异同？
研究内容：
（一）研究设计
该研究采用随机分组对照实验设计，将参与者随机分配至AI协作阅读组与同伴协作阅读组，在控制英语水平协变量的前提下，比较两组在互动模式、SLA素养写作成绩及主观感知方面的差异。
（二）参与者
研究招募了39名在职与职前英语教师，均为韩国某大学英语教育相关研究生项目的注册学生或近一年毕业生。参与者被随机分配至两个同步阅读时段，并进一步随机分为两组：
AI组（n = 21）：与基于GPT-4的聊天机器人进行人机协作阅读。
同伴组（n = 18，组成9个配对）：两人一组进行同伴协作阅读。
两组参与者的年龄、性别、教学经验等人口统计学变量无显著组间差异。研究者采用剑桥通用英语水平诊断测试对两组进行了前测，结果显示两组英语水平无统计学显著差异（Mann-Whitney U = 130.5, p = .229），确保了组间可比性。
（三）阅读材料
所有参与者阅读同一篇实证研究论文——Khajavi与Vaziri（2024）关于积极心理学在ELT课堂中应用的研究。该文的选取基于以下标准：篇幅不超过15页；遵循实证研究结构；主题与教学实践相关；且对参与者构成适度认知挑战，能够引发有意义的讨论。
（四）干预条件
1. 人机协作阅读条件。参与者通过Discord平台与一个基于GPT-4的聊天机器人对话。机器人预先加载了阅读材料全文，系统提示将其定位为"阅读伙伴"，逐章引导讨论，每部分对话限制在2–3个问答轮次。机器人支持韩语和英语，自动识别参与者使用的语言并以同一语言回应。
图1：Discord 上的聊天机器人交互界面
2. 同伴协作阅读条件：两人一组，通过Discord文本聊天讨论。配对采用随机匿名方式，参与者使用化名，不进行自我介绍。
图 2：Discord 上的同伴互动界
两组参与者均获得统一的阅读指南，包含针对文章各部分的引导性问题，旨在促进有针对性的讨论与文本-教学联结。
（五）测量工具
1. SLA素养写作任务。阅读结束后，参与者分别用韩语和英语撰写总结。总结任务参照OASIS（Open Access Summaries in Language Studies）指南，要求参与者不仅概括研究内容，还需提出将研究发现应用于自身教学情境的具体建议。评分由两名经过培训的评分者按照4分量表从理解（comprehension）和应用（application）两个维度进行评定。
2. 任务感知问卷。包含5个李克特量表项目（6点计分）及开放式问题，测量参与者对协作阅读任务有用性、难度及AI/同伴互动体验的感知。
3. 聊天话语编码。对所有聊天记录进行分段与编码，建立包含四种协作话语功能的编码体系：知识建构、知识拓展、关系建立、任务管理。编码者间一致性为97.43%。
（六）研究流程
该研究通过Webex平台以单次会话形式在线开展，总时长约140分钟，其流程为：
背景问卷→ 剑桥英语测试→ 协作阅读→ 韩语总结→ 英语总结→ 感知问卷→ 可选刺激回忆访谈。
（七）数据分析方法
研究采用定量与定性相结合的混合方法：使用Mann-Whitney U检验比较两组的互动片段频率与感知有用性评分；使用单因素协方差分析（ANCOVA），以英语水平为协变量，比较两组在SLA素养写作两个维度上的差异；对开放式问卷回答与聊天记录片段进行定性主题分析，以补充定量结果。
研究结论
（一）互动话语模式的组间差异
描述性统计显示，AI组平均聊天时长为56.82分钟（SD = 16.49），同伴组为63.89分钟（SD = 10.28），两组间无显著差异。在互动片段类型分布上，AI组知识建构类片段最为频繁（M = 26.57, SD = 7.72），显著高于同伴组（M = 21.56, SD = 8.88；W = 254, p = .009, r = .52）。具体而言，AI组在提问（questioning）环节显著多于同伴组（W = 304, p = .004, r = .52），表明AI聊天机器人更频繁地引导参与者对文本内容进行主动提问与确认。
同伴组在关系建立类片段上的社会互动（socializing）多于AI组，但经Bonferroni校正后未达到统计显著水平。定性分析显示，同伴组的社交互动更多围绕阅读体验分享、个人感受表达等自我参照内容展开，而AI组的社交性话语则集中于对机器人角色的互动性回应。此外，两组互动中均以韩语为主要对话语言（AI组约79.8%，同伴组约96.1%），这一发现与社会文化理论中母语作为认知支架的预测一致。
表 1：交互事件之 Mann-Whitney U 检验结果
（二）SLA素养发展的组间比较
协方差分析结果显示，在控制英语水平后，AI组与同伴组在SLA素养的两个维度上均未表现出统计学显著差异：理解维度，应用维度。两组理解评分均值分别为AI组3.25分、同伴组3.41分，应用评分分别为AI组3.21分、同伴组3.07分。
这一结果表明，无论协作阅读的中介伙伴是AI还是同伴，两种条件均能有效支持教师对SLA研究的理解与初步应用。研究指出，协作阅读行为本身——而非中介伙伴的类型——可能是驱动SLA素养发展的关键因素。
表2：ANCOVA Results（协方差分析完整结果表）
（三）教师对协作阅读有用性的感知
两组教师对协作阅读任务的感知有用性评分均处于较高水平，但组间差异未达统计显著水平。定性分析揭示了两组教师体验的不同侧重点：
AI组教师普遍报告，AI伙伴的结构化引导帮助他们快速把握文章整体框架、确认关键概念理解、并通过分段阅读提高了阅读专注度。部分教师同时指出，需要持续核查AI回答的准确性以警惕"幻觉"问题。
同伴组教师则强调，同伴讨论提供了交叉验证个人理解、补充各自认知盲点的机会，不同视角的碰撞有助于生成新的教学应用思路。
（四）综合结论
综合定量与定性结果，该研究得出以下结论：
第一，AI中介与同伴中介的协作阅读呈现出不同的互动话语特征：AI组在知识建构环节更为密集，体现了结构化引导的特点；同伴组则在经验分享与视角交流方面具有质性优势。
第二，两种协作阅读条件在促进教师SLA素养发展方面未发现显著差异，协作行为本身对理解与应用均有积极作用。
第三，教师普遍认可两种协作阅读方式的价值，但感知体验存在差异：AI伙伴擅长提供结构化的文本梳理支持，同伴讨论更有助于经验联结与多元视角的生成。
总结感悟
读完这篇论文，最直接的感受是它没有给出“AI比同伴好”或“同伴比AI好”的简单结论，而是明确了两种方式各自的优势。
感悟最深的是，AI组提问环节更密集，聊天机器人逐段提问，引领参与者按文本结构推进；同伴组对话更松散，参与者常偏离主题分享课堂经历，感慨论文艰深。看似AI组阅读更高效，但同伴组交流中蕴含AI难以替代的价值。另一个发现是，两组最终写作成绩没有显著差异，无论和AI还是同伴共读，教师对论文的理解和应用水平相近，可见重要的不是“和谁一起读”，而是“一起读”本身，表达想法、回应他人的过程才会催生真正的理解。
但该研究也存在一定的局限，样本数量较少且单一，但该研究提供了AI进入教师阅读场景初期的真实样本，展现两种方式的状态及教师的反馈。
总体而言，该研究为理解AI时代教师学习新形态提供了早期实证证据。当人工智能深度介入教育，关键问题不再是AI能否支持教师学习，而是如何通过教学设计，让人机协作与人际协作各展优势，共同服务教师专业发展。
——李佳洋
摘编 | 李佳洋
排版 | 李佳洋
审核 | 嵩 天、徐艳飞