Beyond Writing Assistance: Generative AI, Multilingual Meaning-Making, and Authorial Agency in EMI Critical Writing Classrooms

想象一下，你正试图搭建一座巨大且复杂的乐高城堡，但你手里拿到的说明书是用一种你只懂一点点的语言写的，而且零件也乱七八糟。对于许多印尼学生来说，用英语写一篇严肃的学术论文感觉就像这样。他们在脑海中有宏大、复杂的想法（用印尼语或当地方言表达），但他们需要用英语的“砖块”将这些想法构建成一个稳固的结构。

长期以来，人们一直认为人工智能（比如我们熟知的聊天机器人）只是一个超快速的机器人砌砖工。你会要求它建造城堡，它就会吐出一个完成的塔楼。但 Pasca Kalisa 和 Muhammad Zaki Pahrul Hadi 的一项新研究表明，情况并非如此。这些学生并不是把 AI 当作机器人建筑师，而是将其作为一名超级聪明的、多语言的副驾驶，帮助他们搞清楚首先该如何建造这座城堡。

以下是基于 26 名大学生在整个学期中的经历所讲述的研究发现。

与机器人的四步舞步

研究人员观察了这些学生撰写两种类型的论文：“劝说型”（试图说服人们去做某事）和“分析型”（剖析事物运作的方式）。他们不仅观察了最终的论文，还观察了中间混乱的过程——包括与 AI 的对话、草稿以及学生自己的笔记。他们发现学生们并不只是在复制粘贴。他们正在进行一场四步舞步：

1. “等等，这是什么意思？”阶段（概念澄清）
在写下第一个句子之前，学生们利用 AI 来理清大脑中的思绪。如果主题是关于“燃料危机”或“化肥价格”，学生会问 AI：“请像对我五岁小孩一样解释这个概念。”

• 类比： 把 AI 想象成一个处理想法而非仅仅是单词的翻译器。一名学生提到，AI 帮助他理解了燃料危机是如何与化肥价格联系在一起的。学生们并不是在要求 AI 写论文；他们是在要求 AI 帮助他们理解这个主题，以便他们能构建自己的论点。这就像是在开始搭建之前，先用手电筒在黑暗的房间里找到正确的乐高零件。

2. “语言切换”阶段（多语言意义构建）
这是最酷的地方。学生们并不只是用英语思考。他们的思维是印尼语和英语的混合体。他们会用印尼语写下那些杂乱但精妙的想法，然后问 AI：“好的，我该如何用学术英语表达这个高级的想法？”

• 类比： 想象你有一个包含所有深刻思想的秘密代码（印尼语）。AI 就像一座神奇的桥梁，让你能够跨越代码走向英语的一侧，而不会丢失原意。学生们不仅仅是在翻译单词；他们是在使用 AI 来保护原始想法的完整性，同时给它们穿上学校要求的正式外衣。研究表明，这种“语码转换”（混合语言）实际上是学习的一种超能力，而非一种拐杖。

3. “让它变得更强”阶段（论证构建）
一旦有了想法和英语词汇，学生们就会利用 AI 来建造城堡的墙壁。他们会问 AI：“我的逻辑严密吗？”或者“我还需要哪些证据？”

• 类比： AI 就像是一个建筑监工。如果学生说：“这种情况让农民变穷了，”AI 可能会建议：“也许可以说‘从长远来看，这会导致农业不稳定’，这样听起来更具科学性。”学生们并没有直接照抄。他们吸收了建议，思考后决定：“是的，这样更好，”或者“不，这太花哨了，我还是保留我的版本。”他们是在积极地构建论证，而 AI 则是为他们递上更好的工具。

4. “我是老板”阶段（批判性评估与主体性）
这是最重要的部分。学生们并没有盲目信任机器人。他们会检查一切。他们知道 AI 可能会撒谎、编造事实或给出平庸的回答。

• 类比： 学生们把 AI 当作一个知识渊博但略显不可靠的实习生。他们会向实习生寻求创意，但随后会核查实习生的工作。一名学生指出：“AI 给了我一个笼统的回答并伪造了数据，”因此他们自己去寻找真实的数据。他们保持了“作者主体性”（Authorial Agency），这是一种高级说法，意即：“我仍然是作者。”他们决定保留什么、修改什么以及丢弃什么。

这项研究并不是在说什么

明确了解这项研究并非在说什么非常重要。研究人员非常明确地指出：这不是一个关于 AI 代替学生写论文的故事。

• 它不是“喂食机”： 该研究明确反对认为学生只是利用 AI 获取容易答案或让机器人代替思考的观点。学生们完成了思考、推理和决策这些繁重的智力劳动。
• 它不仅仅关乎语法： 虽然 AI 确实帮助修正了一些语法，但研究表明这只是一个副作用。核心事件是帮助学生理解复杂话题并构建逻辑论证。
• 它不是适用于所有人的“万灵药”： 这项研究是在印尼的一所特定大学进行的，对象是 26 名学生。研究人员承认，他们不能断言这在母语为英语的人群中或世界上的每一所学校都完全相同。他们是在基于观察提出一种可能性，而不是声称已经解决了写作问题。

大局观：“人机协作副驾驶”地图

基于这些发现，研究人员提出了一个名为**“人类-人工智能认识中介框架”**（Human–AI Epistemic Mediation Framework）的新地图。

把“认识”（Epistemic）理解为一个关于“我们如何知道我们所知”的高级词汇。该框架表明，当学生使用 AI 时，他们不仅仅是在输入并获取文本。他们正在经历一个过程：

1. 他们利用 AI 理解概念。
2. 他们利用 AI 实现概念在语言间的转换。
3. 他们利用 AI 构建论证。
4. 他们利用自己的大脑进行批判性判断并拥有最终成果。

研究表明，在这种设定下，AI 不是作者；它是思考过程中的伙伴。学生是船长，而 AI 是雷达和地图。船之所以前进，是因为船长在掌舵，而不是因为地图在驾驶。

总结

研究人员发现，26 名学生使用 AI 不是为了作弊，而是为了进行更深层的思考。他们利用它来澄清困惑的想法，将母语与英语结合以寻找合适的表达，并构建更强的论证，同时保持了自身的“作者声音”。

研究表明，如果学校不再将 AI 视为“复制粘贴”的工具，而是将其视为“思考伙伴”，学生实际上可能会学到更多关于如何批判性思考和论证观点的方法，而不仅仅是学习如何打字更快。但请记住，这是基于一组学生和一处特定地点所提出的建议。这是一个很有前景的新视角，但它还不是适用于全球每所学校的、已证实的定论。这是一个非常有趣的线索，预示着写作的未来可能是一场人类与机器人的团队运动。