这两年生成式AI进入写作教学，很多老师心里其实是矛盾的：不用吧，它确实能提供即时反馈；用吧，又怕学生把“修改”变成“代写”，思考还没发生，答案先到了。

UC Davis团队开发的PAIRR模式，全称是Peer and AI Review + Reflection（同伴与AI评审+反思），可以看作对这一矛盾的一个系统性回应。它不是在问“要不要用AI”，而是在问：AI在写作过程中应该站在什么位置，才能既发挥它的反馈效率，又不取代学生自己的判断。

咱们把它拆开来看。

一、PAIRR到底是什么，一句话说清楚

PAIRR是一套以人为中心的形成性写作评价框架，核心设计非常简单，但非常重要：AI反馈必须发生在学生独立完成初稿、并且接受同伴评审之后。

换句话说，AI在PAIRR里不是“写前顾问”，也不是“代笔工具”，而是一个需要被审视、筛选和评判的信息源。学生先用自己的脑子把初稿写出来，先让同伴看一遍，然后才轮到AI出场。AI提供的意见，和同伴的意见并列摆在一起，学生要做的是比较、权衡、决定，而不是照单全收。

二、顺序为什么不能乱

这是PAIRR最关键的设计原则。写作教学的首要任务，是培养学生独立做出修辞决策的能力——写什么、怎么写、对谁写、为什么这样写。如果AI在初稿阶段就介入，学生很可能在还没有形成自己的判断之前，先被工具的措辞带走了方向。

我认为，工具本身没有原罪，问题出在使用的时机和方式上。PAIRR把AI安排在“初稿之后、修改之前”，本质上是在用流程设计守护一件事：思考先于工具，判断先于采纳。这个顺序一旦颠倒，AI就从“磨刀石”变成了“拐杖”，而且是一根让学生忘记怎么走路的拐杖。

三、具体怎么走：一个完整的五步闭环

关于PAIRR的步骤，不同文献有“五阶段”和“六步骤”两种归纳，核心逻辑一致。下面按一个较为完整的六步流程来说。

第一步，AI伦理与阅读。动笔之前，学生先接触关于AI伦理、语言公平的简短材料。这一步看起来“软”，但很关键：它让学生在接触AI反馈之前，先建立一套判断的标尺，而不是等AI说什么就信什么。

第二步，同伴评审。学生之间交换初稿，用结构化的提示来给反馈，比如“哪里写得好”“哪里让你困惑”“给一个具体修改建议”。这一步的作用不只是获得意见，更是让学生先体验人与人之间的写作交流是什么样子。这里要特别注意，学生必须是在完全没有使用AI的情况下完成的初稿。这是PAIRR里不可协商的底线。没有这一步，后面所有的反思都失去了对象——你无法评判AI对一个“不是你写的文本”的反馈是否合理。

第三步，AI评审。在教师指导下，学生用基于评分标准的提示词，要求AI对同一份初稿提供反馈。这实际上也在训练一种能力：让AI的反馈对齐课程目标，而不是被AI的默认输出牵着走。

第四步，反思。这是整个模式的核心转折点。学生用类似“三栏工作表”的工具，把同伴建议、AI建议、自己的写作目标并列放在一起，并且必须写下“我的决定及理由”。这一步逼迫学生从“接收反馈的人”转变为“做出判断的人”。AI说得对不对、同伴说得有没有道理、我自己到底想怎么写——三者在桌面上摊开，学生必须自己拍板。

第五步，修改。基于自己的判断修改作文，并写一份简短反思，梳理不同来源的反馈如何影响了最终决策。反思不是走过场，它是把“做了”变成“想明白了”的关键一环。

四、有意思的发现：AI和同伴常常“合得来”，分歧反而更有价值

PAIRR在实施过程中有一个值得注意的现象：AI反馈和同伴反馈经常是相似甚至相互印证的。这听起来好像AI没什么独特价值，但其实恰恰相反——当两者一致时，学生的信心会增强；当两者不一致时，分歧本身就变成了教学资源。

学生要面对的问题变成：为什么AI这样说，同伴那样说？谁的视角更贴近这篇写作的目标？我该听谁的，为什么？这种在分歧中做判断的训练，比单纯接受任何一方的“正确答案”都更有认知价值。PAIRR的精髓，不在于“用AI改作文”，而在于把AI反馈变成锻炼批判性评估能力的素材，而不是终点。

五、一点个人看法：AI素养不是“会用”，是“会判断”

PAIRR被设计出来的一个现实背景，是教师在提供个性化形成性反馈时面临的时间和资源瓶颈。UC Davis团队已经在多门课程、数百名学生中测试，并获得了资助向社区学院和州立大学推广，目标之一是在“以人为中心”的框架内促进写作支持的教育公平。这个初衷是值得肯定的。

但坦率地说，PAIRR最值得借鉴的地方，不在技术层面，而在它的价值排序。它把“学生自己的判断”放在流程的中心，把AI放在被审视的位置，把同伴放在不可省略的中间环节。它培养的AI素养，不是“会写提示词”，而是面对一个看起来流畅、自信、有条理的AI输出时，仍然有能力问一句“它说得对吗，我为什么该信它”。

写作教学说到底，教的是人如何用自己的语言做出自己的决定。PAIRR的价值，在于它没有让AI替学生做这个决定，而是把AI变成了练习做决定的材料。

最后说一句：PAIRR不是在作文本旁边放了一台更快的修改机器，它是在学生的判断力面前，摆了一张需要自己拍板的桌子。

参考文献

1. Sperber, L., MacArthur, M., Minnillo, S., Stillman, N., & Whithaus, C. (2025). Peer and AI Review + Reflection (PAIRR): A human-centered approach to formative assessment.Computers and Composition,*76*.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S8755461525000088

PAIRR模式的核心期刊论文。文章正文中“AI反馈与同伴反馈常常相似且相互印证”“分歧本身变成教学资源”“学生在评估AI输出的过程中发展AI素养”等判断，均出自该文。该文获Computers and CompositionEllen Nold杰出论文奖。

2. MacArthur, M., Minnillo, S., Sperber, L., Whithaus, C., & Stillman, N. (2025). GIFT-AI: Teaching the game and leveling the field: Peer and AI Review + Reflection in a business writing course.Frontiers in Communication,*10*.https://www.frontiersin.org/journals/communication/articles/10.3389/fcomm.2025.1615752/full

PAIRR在商务写作课程中的实施研究。文中“六步闭环”的操作细节（独立起草→同伴评审→基于评分标准的AI反馈→批判性评估→修订与反思）以及“不可协商的底线”这一表述，主要依据该文。

3. Mills, A., Sinha, A., Wang, H.-C., Gamberg, J., Sperber, L., MacArthur, M., & Turner, V. (2025).The Peer & AI Review + Reflection (PAIRR) Packet. OER Commons.https://oercommons.org/courses/the-peer-ai-review-reflection-pairr-packet

开源教学包，将PAIRR概括为五阶段框架：基础与语境、同伴评审、AI辅助评审、批判性反思与评估、知情修订。文中对“五阶段/六步骤两种归纳”的说明及教学流程的描述，可参照此资源。

4. Sperber, L. (2026). Now that we have AI, we can ditch human feedback! ✨ AI feedback should be used in a human-centered process, with peer feedback. InBad Ideas About AI and Writing. WAC Clearinghouse.https://wacclearinghouse.org/docs/books/bad/chapter43.pdf

直接回应“有了AI就可以不要人类反馈”这一常见误解，与文章“互补而非替代”“顺序不能乱”的核心论点高度契合。该章标题本身即点明了PAIRR的立场：AI反馈应当嵌入以人为中心、与同伴反馈并行的过程之中。

5. UC Davis College of Letters and Science. (2025). Embracing AI in the classroom.Letters and Science Magazine.https://lettersandsciencemag.ucdavis.edu/news-noteworthy/university-writing-program-wins-15-million-grant-ai-grand-challenge

关于PAIRR获得California Learning Lab“AI Grand Challenge”资助（2025—2027，150万美元）的报道，项目合作机构包括UC Davis、CSU Bakersfield、Glendale College、Marin College和Sacramento State。文中“向社区学院和州立大学推广”“促进写作支持的教育公平”等表述的依据在此。