НОВАЯ ПАРАДИГМА ЧЕЛОВЕКО-МАШИННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ В ОЦЕНКЕ ПИСЬМЕННЫХ РАБОТ ПО АНГЛИЙСКОМУ ЯЗЫКУ В ВУЗАХ — СОЗДАНИЕ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ И ОБРАТНОЙ СВЯЗИ, ОБЪЕДИНЯЮЩЕЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ГУМАНИТАРНЫЕ НАУКИ

A NEW PARADIGM OF HUMAN-COMPUTER COLLABORATION FOR COLLEGE ENGLISH WRITING ASSESSMENT: CONSTRUCTING AN "ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND HUMANITIES" INTEGRATED WRITING ASSESSMENT AND FEEDBACK SYSTEM

Xi Huichao

Postgraduate Student Northwest Normal University

China, Gansu Province, Lanzhou City

АННОТАЦИЯ

В оценке письменных работ по английскому языку в университете долгое время существуют структурные проблемы, такие как задержка обратной связи, недостаточная поддержка и несоответствие процесса обучения когнитивному развитию. В данном исследовании, основанном на реальной ситуации обучения в большой группе, была создана система формирующей оценки и обратной связи для письменных работ, объединяющая реальные задачи, многократную поэтапную обратную связь и поддержку, осуществляемую совместно преподавателем и ИИ. Эта система, функционирующая по логике «ориентация на задачу — поддержка каркаса — когнитивная регуляция — многомерная обратная связь — непрерывное редактирование», объединяет разработку задач, усвоение стандартов, обучение самооценке и взаимной оценке, механизм обратной связи на основе сотрудничества человека и машины и механизм многократного редактирования, направленные на содействие совместному развитию когнитивных регуляторных способностей и навыков письма у студентов. Результаты исследования показывают, что данная система может значительно улучшить результаты студентов в таких высокоуровневых аспектах, как логическая организация, глубина аргументации и инновационное выражение, а также повысить их понимание критериев оценки и способность к самоконтролю; механизм совместной проверки человеком и машиной в определенной степени облегчает нагрузку по оценке в больших классах и повышает глубину и целенаправленность обратной связи. В то же время исследование выявило, что ИИ по-прежнему имеет ограничения в поддержке логического анализа высокого уровня и когнитивного развития, и студенты по-прежнему нуждаются в постоянном руководстве при усвоении обратной связи и углубленном редактировании. Данное исследование показывает, что эффективная трансформация оценки письменных работ зависит от системного построения механизма обратной связи, а не от внедрения отдельных технических инструментов, что обеспечивает возможный путь для практических инноваций в оценке на занятиях по английскому языку в университете в эпоху цифрового интеллекта.

ABSTRACT

University English writing assessment has long faced structural problems such as delayed feedback, insufficient support, and a disconnect between the learning process and cognitive development. Based on a real large-class teaching context, this study constructs a formative writing assessment and feedback system that integrates authentic task-driven activities, multi-round progressive feedback, and teacher-AI collaborative support. The system operates on the logic of "task-driven—scaffolding support—cognitive regulation—multi-dimensional feedback—continuous revision," integrating task design, standard internalization, self-assessment and peer-assessment training, human-computer collaborative feedback, and multi-round revision mechanisms, aiming to promote the coordinated development of students' cognitive regulation abilities and writing skills. The results show that the system can significantly improve students' performance in higher-order ability dimensions such as logical organization, depth of argumentation, and innovative expression, while also enhancing their understanding of evaluation criteria and self-monitoring abilities. The human-computer collaborative grading mechanism alleviates the evaluation burden in large classes to a certain extent and improves the depth and relevance of feedback. At the same time, the study also found that AI still has limitations in higher-order logical analysis and cognitive expansion support, and students still need continuous scaffolding guidance in the process of feedback internalization and in-depth revision. This study shows that the effective transformation of writing assessment depends on the systematic construction of feedback mechanisms, rather than the introduction of a single technical tool, thereby providing a feasible path for practical innovation in university English classroom assessment in the digital intelligence era.

Ключевые слова: английский язык в университете; оценка письменных работ; взаимодействие человека и машины; система обратной связи «искусственный интеллект и гуманитарные науки»

Keywords: College English; writing assessment; human-computer collaboration; "artificial intelligence and humanities" feedback system.

I. Экологические проблемы традиционной оценки письменных работ и возможности прорыва с помощью искусственного интеллекта

На протяжении долгого времени, под влиянием потребностей экзаменов, преподавание английского языка в университетах в основном использует одностороннюю модель оценивания, уделяя внимание языковой точности, в то время как глубина логической аргументации, развитие критического мышления и инновационное выражение часто отодвигаются на второй план. Существующие исследования показывают, что в настоящее время тесты на знание английского языка в университетах в основном сосредоточены на языковых навыках, таких как аудирование, говорение, чтение, письмо и перевод, и составляют 98% от общего числа, в то время как межкультурная коммуникативная компетенция составляет 50%, а критическое мышление - только 37% ^{[1, с. 69-72]}. В то же время традиционные задания по письменной работе обычно представляют собой цепочку "раздача задания - однократное выполнение - односторонняя оценка - простая обратная связь", отсутствует формирующая поддержка, не хватает опоры для сложного выражения и построения мышления высокого уровня. Особенно в условиях обучения в больших группах преподавателям трудно предоставлять каждому студенту качественную, персонализированную, глубокую обратную связь, язык обратной связи становится поверхностным, расплывчатым, студентам трудно понять и преобразовать его в действия. В то же время отсутствие необходимых этапов редактирования, отсутствие непрерывного цикла обратной связи в дизайне оценки затрудняют формирование эффективного пути улучшения когнитивной регуляции и наращивания способностей, что создает риск дисбаланса и стагнации в письменной среде.

В настоящее время технологии искусственного интеллекта широко внедряются в сферу образования, демонстрируя мощные возможности мгновенной обработки в таких областях, как анализ текста, исправление грамматики, обнаружение логических ошибок, что создает технологическую возможность для преодоления узких мест традиционной оценки письменных работ. Интеллектуальная оценка "не только повышает эффективность и точность оценки, помогает реализовать процесс оценивания и индивидуальную оценку, но и позволяет интегрировать многомерную информацию для всесторонней оценки отдельных студентов, что имеет большое значение для решения проблем оценки образования и продвижения развития интеллектуального образования в нашей стране" ^{[2, с. 12-17]}. Однако, если использовать инструменты искусственного интеллекта изолированно, все равно возникают новые проблемы, такие как недостаточная глубина обратной связи, ограниченные возможности развития мышления, отсутствие эмоциональной теплоты. Поэтому "глубокая интеграция сотрудничества между преподавателем и искусственным интеллектом" считается важным направлением исследования для решения реальных проблем оценки письменных работ и построения новой формирующей среды оценки письменных работ ^{[3, с 35-42+61] [4, с 67-74+95] [5, с 1-7+14]}.

II. Система оценки и обратной связи по университетскому английскому письму, объединяющая искусственный интеллект и гуманитарные науки

2.1 Концепция механизма:

Для решения вышеуказанных трудностей, опираясь на результаты существующих исследований ^{[6, с. 94-101] [7, с. 9-15+109]}, в данном исследовании разработана система оценки и обратной связи по письму, основанная на сотрудничестве учителя и ИИ и объединяющая подходы искусственного интеллекта и гуманитарных наук. Эта система, ориентированная на реальные задачи и основанная на цикле обратной связи, посредством интеграции динамического взаимодействия между учителями, учениками, задачами и технологиями, способствует переходу от статической оценки результатов письма к поддержке обучения в процессе.

В этой системе обучение письму рассматривается как процесс когнитивного развития, непрерывно регулируемый на основе обратной связи. Студенты, воспринимая, понимая и интегрируя многокомпонентную обратную связь, постоянно корректируют стратегии обучения, реализуя постепенное развитие когнитивных способностей. С учетом различий в базовых знаниях и способностях к выражению у студентов, эта система подчеркивает дифференцированную поддержку и прогрессивный дизайн, чтобы учебные задачи и обратная связь всегда находились между текущим уровнем развития студентов и потенциальным пространством развития, тем самым способствуя устойчивому развитию их языковых способностей.

В то же время оценка трансформируется из простого представления результатов в систему диалогового согласования, встроенную в процесс обучения. Благодаря структурированной тренировке самооценки и взаимной оценки со стороны сверстников, студенты постепенно всё больше участвуют в осмыслении стандартов, выявлении проблем и принятии решений о внесении изменений, завершая переход от оцениваемого к участнику оценки. В многократных циклах обратной связи студенты, основываясь на стандартах, непрерывно размышляют о своей деятельности, разрабатывают и реализуют стратегии пересмотра, способствуя совместному развитию когнитивной регуляции и способностей языкового выражения.

На этой основе преподаватели направляют студентов к участию в совместном конструировании и ситуативном применении стандартов оценки, содействуя формированию оценочного сообщества, характеризующегося совместным взаимодействием и общим ростом. Благодаря постоянной адаптации задач и циклам обратной связи, способности студентов к письму могут быть стабильно улучшены при динамической поддержке.

2.2 Целевое позиционирование: интеграция и развитие пятиступенчатой обратной связи

Система оценки и обратной связи в области письма, сочетающая искусственный интеллект и гуманитарные науки, ориентирована на развитие навыков письма у учащихся и, основываясь на регулирующей роли обратной связи в процессе обучения, интегрирует в себя пятиступенчатую функциональную структуру, взаимосвязанную и развивающуюся поступательно, тем самым формируя механизм динамической когнитивной регуляции с многомерной поддержкой.

Во-первых, обратная связь выполняет функцию управления процессом, реконструируя логику обучения письму. Благодаря многоуровневой и многоэтапной цепочке обратной связи система разрушает закрытую модель традиционного задания по письму "однократное выполнение — однократная оценка — пассивное принятие", превращая деятельность по письму в циклический процесс "задание — обратная связь — редактирование — повторная обратная связь". На основе чернового варианта студенты, участвуя в структурированном самоанализе и взаимной оценке по принципу "матрешки", постоянно проходят процесс обучения "распознавание — оценка — редактирование"; преподаватели и ИИ на этой основе совместно генерируют углубленную обратную связь, обеспечивая диагностическую и развивающую поддержку, тем самым способствуя непрерывному совершенствованию обучения письму.

Во-вторых, обратная связь играет роль в формировании и интернализации стандартов, поддерживая развитие навыков саморегуляции. «Все заинтересованные стороны в учебной среде должны четко понимать цель обратной связи – рассматривать ее как способ содействия развитию у учащихся навыков самоконтроля, саморегуляции и самооценки, и придерживаться этого последовательно и неуклонно». ^{[8, с 2-9]} Цепочка обратной связи, в основе которой лежат критерии оценки, посредством согласования стандартов, примеров-ориентиров и тренировки переноса знаний, позволяет учащимся постепенно перейти от «понимания стандартов» к «использованию стандартов для анализа текста». Критерии оценки, из внешних критериев оценивания, превращаются во внутренний когнитивный инструмент, становятся важным ориентиром для самоконтроля и принятия решений о внесении изменений, формируя тем самым устойчивый механизм саморегуляции ^{[9, с. 42-52]}.

В-третьих, обратная связь выполняет функцию углубления познания, способствуя согласованному развитию высших мыслительных и языковых способностей. В условиях решения реальных задач обратная связь больше не ограничивается исправлением поверхностных языковых ошибок, а постепенно фокусируется на качестве аргументации, логической структуре и критическом мышлении. Каждый цикл обратной связи направлен на объединение «конструирования смысла» и «оптимизации выражения», побуждая учащихся углублять познания в процессе развертывания аргументов, выбора доказательств и логической организации, одновременно добиваясь повышения уровня языкового выражения от базовой точности до академических норм и разнообразия выражения.

В-четвертых, обратная связь выполняет функцию поддержки и регулирования, обеспечивая дифференцированную поддержку развития. Система, посредством разработки поэтапной структуры обратной связи, сочетает в себе следование стандартам и адаптацию к индивидуальным различиям. На разных этапах, посредством стратификации задач, детализации подсказок и регулирования обратной связи, учащимся с разным уровнем развития предоставляется адаптивная поддержка, позволяющая им постепенно совершать когнитивный прорыв в зоне ближайшего развития и совершать скачок в развитии способностей.

Наконец, обратная связь играет роль в формировании сообщества, способствуя формированию культуры совместного обучения. В процессе обратной связи между сверстниками учащиеся выступают как в роли предоставляющих обратную связь, так и в роли получающих ее, а интерактивное рецензирование и согласование повышают вовлеченность и участие учащихся в письменной работе. ^{[10, с 93-96]} В ходе многократной совместной практики обратной связи учащиеся постепенно превращаются из объектов оценки в участников и соавторов оценки, формируя интерактивные отношения в процессе взаимной оценки, согласования исправлений и совместного построения стандартов. Учителя, ИИ и учащиеся устанавливают динамический механизм сотрудничества посредством непрерывного диалога, переводя обучение письменной речи из индивидуальной задачи в практику сообщества, что, в свою очередь, формирует поддерживающую и развивающую культуру оценки.

2.3 Основной дизайн процесса: Циклический механизм работы, управляемый многократной обратной связью

Основываясь на вышеупомянутых пяти функциях обратной связи, данное исследование создает операционный процесс оценки письма, ориентированный на «управление обратной связью — циклическое продвижение», который характеризуется как основной. Этот процесс, основанный на задаче, формирует динамический замкнутый механизм обучения посредством многократной обратной связи и непрерывного пересмотра, который включает в себя следующие шесть этапов:

(1) Подготовка к когнитивному восприятию перед задачей: структура задачи и импорт стандарта

На этапе запуска задачи по написанию, учитель, посредством анализа образцов эссе и деконструкции элементов письма, определяет цели задачи, требования к структуре и параметры оценки, чтобы помочь учащимся создать базовую когнитивную структуру письма.

(2) Самооценка: анализ черновика на основе шкалы

После завершения черновика учащиеся проводят систематическую диагностику текста на основе структурированной шкалы самооценки, отмечая конкретные проявления и проблемы в таких параметрах, как завершенность задачи, логическая структура, языковое выражение и т.д.

(3) Взаимная оценка: применение стандарта и внешняя обратная связь

На основе самооценки проводится взаимная оценка, при которой учащиеся анализируют и оценивают тексты своих одногруппников в соответствии с едиными критериями оценки и предлагают конкретные рекомендации по пересмотру.

(4) Совместная обратная связь человек — машина: генерация многоисточниковой информации

После того, как учащиеся завершили предварительный пересмотр, начинается этап обратной связи, осуществляемой совместно учителем и ИИ. ИИ фокусируется на распознавании языкового уровня и базовой структуры; учитель фокусируется на оценке качества аргументации, глубины логики и эффективности выражения; в то же время учитель должен отбирать, рекомбинировать и регулировать обратную связь от ИИ, чтобы в конечном итоге сформировать структурированный отчет о комплексной обратной связи.

(5) Совместное чтение обратной связи и глубокий пересмотр: преобразование информации обратной связи в действие

Под руководством учителя учащиеся послойно интерпретируют отчет об обратной связи, определяют приоритетные пути пересмотра и осуществляют целенаправленный пересмотр, составляя пересмотренный вариант.

(6) Оценка рефлексии и восстановление стандарта: переход к следующему циклу

После завершения задания учащиеся размышляют над всем процессом письма и обратной связи, обобщая понимание стандарта, применение обратной связи и эффект пересмотра. В то же время учитель организует детализацию стандарта и обучение выражению обратной связи, чтобы способствовать дальнейшему развитию и оптимизации стандартов оценки в группе.

III. Инновации в механизме совместной проверки работ преподавателями и ИИ

В данной системе обратной связи по письменным работам механизм совместной проверки работ преподавателем и ИИ является важным элементом всей системы оценки и обратной связи. Благодаря глубокой интеграции интеллектуального анализа и гуманитарной регуляции, процесс проверки преодолевает временные и энергетические ограничения традиционной ручной проверки в условиях обучения в больших группах, обеспечивает двустороннее повышение глубины и эффективности обратной связи ^{[11, с. 24-36]} и формирует новый механизм проверки с использованием сотрудничества человека и машины.

(1) ИИ в режиме реального времени предоставляет прагматический анализ и диагностику структурной логики

Инструменты ИИ выполняют задачи анализа текста на базовом уровне, используя алгоритмы обработки естественного языка для немедленного прагматического анализа и идентификации логической структуры черновиков и исправленных версий студентов. Его конкретные функции включают: аннотирование и исправление грамматических ошибок; распознавание сложности синтаксиса и разнообразия структуры предложений; анализ богатства словарного запаса и нормативности академического выражения; предварительное обнаружение основной логической связности и разумности структуры абзацев; подсказки о повторении словарного запаса, структуры предложений и однообразии выражения.

Вмешательство ИИ позволяет завершить большой объем механических, повторяющихся задач диагностики языка низкого уровня за очень короткое время, помогая преподавателям сократить базовый труд по проверке и высвободить больше энергии для сосредоточения на углубленной диагностике логики высокого уровня и когнитивного развития.

(2) Преподаватели разрабатывают критические и развивающие рамки обратной связи

После того, как ИИ завершает базовую диагностику, преподаватели, основываясь на своем глубоком понимании долгосрочного состояния обучения и когнитивного развития группы студентов, возглавляют разработку и контроль рамок обратной связи высокого уровня. Преподаватели сосредотачиваются на углубленной диагностике и руководстве студенческим текстом в следующих аспектах: обоснованность и полнота развертывания аргументов; строгость и иерархическая прогрессия цепочки логических аргументов; сила поддержки точек зрения и полнота примеров; проявление критического мышления и представление различных позиций; инновационное выражение и индивидуальная точка зрения.

В своем анализе преподаватели не только выявляют проблемы, существующие в текущем тексте студента, но, что более важно, разрабатывают практические рекомендации по улучшению, основанные на возможности развития студента, чтобы обеспечить понятность, направленность и развитие обратной связи, действительно служащей следующему раунду редакционных действий студента.

(3) Взаимодействие человека и машины формирует сложный углубленный отчет об обратной связи «высокоэффективная базовая диагностика + руководство по развитию высокого уровня»

Благодаря многократной оптимизации взаимодействия преподавателей и ИИ, окончательно завершается четкая, логически строгая и ориентированная на развитие «высокоэффективная базовая диагностика + руководство по развитию высокого уровня». Отчет об обратной связи включает три измерения: a. Общая оценка→детализированный анализ по каждому измерению→конкретные предложения по изменению; b. Идентификация проблемы→определение местоположения проблемы→подсказки о путях улучшения; c. Подтверждение сильных сторон→определение пространства для развития→стимул для постоянного улучшения. Этот сложный тип обратной связи значительно улучшает понимание студентами обратной связи и возможность внесения изменений, обеспечивая поддержку когнитивной регуляции студентов в нескольких раундах пересмотра.

IV. Наблюдение и размышление: эффективность механизма и проблемы сосуществуют

Внедрение системы оценки и обратной связи по письму, объединяющей искусственный интеллект и гуманитарные науки, демонстрирует положительный эффект когнитивного продвижения, а навыки письма студентов также демонстрируют многомерную прогрессивную тенденцию развития, а экология оценки обучения проявляет огромную жизнеспособность: (1) Многомерное улучшение навыков письма студентов. Логичность аргументации, глубина и инновационное выражение значительно улучшены, общие проблемы скачков в аргументации и недостаточных примеров в первом черновике систематически улучшаются после нескольких раундов обратной связи (самооценка, коллеги, преподаватель/ИИ), и студенты постепенно преодолевают шаблонное выражение, демонстрируя индивидуальные точки зрения. (2) Интериоризация стандартов и развитие метапознания. После нескольких раундов обучения студенты переходят от «знания как такового» к «знанию почему», язык обратной связи переключается на определение конкретных проблем и предложение практических рекомендаций, а способность к самоконтролю улучшается. (3) Облегчение нагрузки на преподавателя и оптимизация обратной связи. Совместная работа преподавателя/ИИ эффективно снижает нагрузку обратной связи в больших классах, а многоуровневые структурированные отчеты обратной связи (логически четкие, с четким путем, конкретным руководством) повышают восприимчивость студентов к обратной связи и эффективность преобразования действий. (4) Формирование здоровой среды оценки. Роль студентов сдвигается от пассивных получателей до активных участников обратной связи, обратная связь становится движущей силой обучения, а преподаватели, студенты и ИИ совместно строят поддерживающую, разнообразную и развивающуюся систему оценки обучения.

Несмотря на то, что система оценки и обратной связи по письму, объединяющая искусственный интеллект и гуманитарные науки, первоначально продемонстрировала потенциал для содействия обучению на практике, ее функционирование и оптимизация по-прежнему сталкиваются с рядом проблем, которые в основном сосредоточены на трех ключевых звеньях: генерация обратной связи, преобразование обратной связи и регулирование обратной связи. Во-первых, на уровне генерации обратной связи существует структурная асимметрия в возможностях человека и машины. ИИ демонстрирует высокую эффективность и стабильность в обработке языковой поверхности, такой как исправление грамматических ошибок и синтаксический анализ, но все еще имеет очевидные ограничения в когнитивных измерениях более высокого порядка (таких как распознавание скрытых логических разрывов, суждение о достаточности аргументации и оценка инновационности точек зрения), и ему трудно самостоятельно завершить углубленную диагностику качества письма, и ему необходимо полагаться на профессиональное суждение преподавателя для дополнения и корректировки. Во-вторых, на уровне преобразования обратной связи существуют узкие места в когнитивном переносе и регулировании студентов. Несмотря на то, что студенты могут в определенной степени выявлять проблемы в тексте, часто возникают разрывы при преобразовании информации обратной связи в конкретные стратегии пересмотра, которые проявляются в поверхностных изменениях (таких как замена слов, корректировка структуры предложений), и им трудно проводить реструктуризацию и углубление аргументации. В-третьих, на уровне регулирования обратной связи еще предстоит создать сложный механизм сотрудничества между человеком и машиной. Совместная проверка преподавателями и ИИ включает в себя не только разделение задач, но и зависит от динамической регулировки содержания обратной связи, логической последовательности и способа выражения. В текущей практике преподавателям необходимо отбирать, реорганизовывать и оценивать ценность обратной связи, генерируемой ИИ, а также оптимизировать ее стиль речи и способ представления, чтобы повысить понятность и практичность обратной связи. Это показывает, что сотрудничество между человеком и машиной все еще находится на стадии изучения стратегии, и ее логика работы все еще нуждается в дальнейшей стандартизации и оптимизации.

В заключение, данное исследование показывает, что ключ к системе оценки и обратной связи по академическому английскому письму, объединяющей искусственный интеллект и гуманитарные науки, заключается не в самой технологии, а в системном построении механизма генерации, преобразования и регулирования обратной связи посредством сотрудничества между человеком и машиной, чтобы способствовать переходу оценки письма от оценки результатов к поддержке процессного обучения.

Список литературы:

1. Чэнь Фан. Построение системы оценки курсов в смешанном режиме обучения «Язык + множественный интеллект» [J]. Китайская информатизация образования, 2021(22): 69-72.
2. Чэнь Цзяньлинь, Ма Муцин. Исследование реструктуризации парадигмы обучения иностранным языкам в эпоху информатизации — обоснование и цели [J]. Аудиовизуальное обучение иностранным языкам, 2019,(01):12-17.
3. Чэнь Минсюань, Ван Шицзя. Исследование дизайна обратной связи об обучении на основе больших данных оценки [J]. Исследование электроакустического образования, 2018, 39(03): 35-42+61.
4. Гэн Фэн, Юй Шулинь. Исследование вовлеченности учащихся в обратную связь с одногруппниками при написании эссе на английском языке [J]. Передний край исследований в области обучения иностранным языкам, 2023,6(01):67-74+95.
5. Хэ Кэкан. Глубокое понимание коннотации обратной связи и планирование эффективной обратной связи — два основных момента, которые нас глубоко вдохновили в американском «Справочнике по исследованиям в области образовательных коммуникаций и технологий (четвертое издание)» [J]. Китайское электроакустическое образование, 2017, (05):1-7+14.
6. Хуан Гуанфан, Су Нань. Практика и исследование эффективности оценки, расширенной технологиями, в смешанном обучении — на основе качественного анализа курса национального уровня «Продвинутое письмо на английском языке» [J]. Китайское электроакустическое образование, 2024,(06):94-101.
7. Лю Синхуа, Цзи Сяолин, Юй Цзиин. Содействие обучению через оценку — построение эффективной модели обратной связи с одногруппниками при обучении письменной речи на английском языке в университете и исследование эффекта содействия обучению [J]. Современные исследования иностранных языков, 2017,(05):9-15+109.
8. Цзинь Янь. Исследование текущей ситуации и направлений реформы оценки и тестирования английского языка в университете [J]. Мир иностранных языков, 2020(05): 2-9.
9. Ло Фан, Тянь Сюэтао, Ту Чжаожань и др. Новая тенденция в оценке образования: обзор интеллектуальных исследований в области оценки [J]. Исследования современного дистанционного образования, 2021,33(05):42-52.
10. Шао Чаою. Движение к формированию сообщества формирующей оценки [J]. Исследования в области педагогических наук, 2022,(07):93-96.
11. Сунь Пэйцзянь, Сюй Цзяюй, Чжан Цзюнь. Исследование аддитивной эффективности обратной связи от генеративного искусственного интеллекта на качество сочинений по английскому языку студентов университетов [J]. Передний край исследований в области обучения иностранным языкам, 2025, 8(04): 24-36.