<p class="ql-block">2025年6月25日，《生成式人工智能在初中英语考试命题中的应用研究》中期汇报会在中国人民大学附属中学海口实验学校如期举行。课题组以科技为笔，教育为墨，系统展示了ChatGPT等智能工具在英语命题中的创新实践——从精准的提示词设计到严谨的试题优化，探索着人工智能与教育评价融合的新路径。陈昕、刘清杰两位专家莅临指导，为这项兼具技术深度与教育温度的研究注入了专业洞见。</p> <p class="ql-block"><b>一、中期检查基本信息</b></p><ul><li>时间：2025年6月25日 9:00-11:30 </li><li>地点：中国人民大学附属中学海口实验学校图书馆五楼会议室 </li><li>主持人：学校科研处张小云主任 </li><li>参会人员： 课题组成员：郭艳、甘曼甜、李牧晨、黄政、朱晞铭、戴思怡 </li><li>评审专家：陈昕老师、刘清杰老师 </li><li>会议流程：</li></ul><p class="ql-block">1.主持人介绍课题基本情况（9:00-9:15）</p><p class="ql-block">2.课题负责人郭艳作中期汇报（9:15-10:00）</p><p class="ql-block">3.专家提问与课题组答辩（10:00-10:50）</p><p class="ql-block">4.专家合议并反馈意见（10:50-11:20）</p><p class="ql-block">5.主持人总结（11:20-11:30）</p> <p class="ql-block"><b>二、评审专家信息</b></p><p class="ql-block"> 1. 陈昕老师，中学正高级教师，海南省教育研究培训院高中数学教研员，海南省数学学科带头人，长期从事基础教育命题研究工作，主持完成多项省级重点课题。</p> <p class="ql-block"> 2.刘清杰老师，中学正高级教师，海南省教育研究培训院小学语文教研员，海南省小学语文教学指导专家，在学科命题和评价改革方面有深入研究。</p> <p class="ql-block"><b>三、汇报过程图文记录</b></p><p class="ql-block"> 课题主持人郭艳老师首先介绍了课题的立项背景、研究目标和预期成果，详细演示了ChatGPT、Deepseek、豆包APP等AI工具在英语命题中的具体应用场景和操作流程。郭老师向专家展示了利用AI工具命制的七年级英语试题集和获奖的完形填空原创试题。两位专家认真听取汇报并详细记录，不时就关键问题进行交流讨论。会议现场布置简洁专业，课题组成员与专家进行了深入交流。</p> <p class="ql-block"><b>四、专家意见详细记录</b></p><p class="ql-block"> 1.刘清杰老师指导意见：</p><p class="ql-block"> 建议将课题名称调整为"生成式人工智能在初中英语考试命题中的应用研究"，以更准确地反映研究内容，当前"信息技术"的表述过于宽泛，未能突出研究的核心是生成式AI技术在命题中的具体应用，而非一般性的信息技术手段；研究内容要应重点呈现各类AI工具在命题各环节的具体应用方法，包括但不限于：命题前如何选择适当的AI工具（如ChatGPT、Deepseek等），选择依据和标准；命题中详细记录工具的操作流程、参数设置、提示词设计等关键技术细节；命题后建立AI辅助评价的标准化流程和评价指标体系。建议建立AI工具应用案例库，对每个工具：明确适用场景，记录操作步骤，评估使用效果，总结优化经验；研究成果应以实践案例为主，论文和研究报告要突出典型应用场景、具体操作流程、效果评估数据和经验总结反思。</p><p class="ql-block"> 2.陈昕老师指导意见：</p><p class="ql-block"> 研究方向需要优化，建议聚焦"AI辅助命题"这一核心，重点研究AI技术在命题各环节的应用路径和AI生成内容的优化策略；建议整合国家中小学智慧教育平台等官方资源中的AI工具应用经验，构建更加系统的技术应用框架；建议建立"AI辅助命题工作流程"，明确各环节的技术选用标准和质量监控节点；可借鉴其他学科AI命题经验，构建跨学科的命题技术应用体系。</p> <p class="ql-block"><b>五、课题组反馈与改进措施</b></p><p class="ql-block"> 针对专家意见，课题组作出以下回应和改进计划：</p><p class="ql-block">1. 工具应用规范化 </p><p class="ql-block"> 将编制《生成式AI英语命题操作手册》，详细记录ChatGPT等工具的参数设置、提示词工程等关键技术细节。</p><p class="ql-block">2. 质量评价体系构建 </p><p class="ql-block"> 设计《AI命题质量评价量表》，从语言准确性、难度适宜性、新课标契合度等维度建立三级评审机制。</p><p class="ql-block">3. 典型案例开发 </p><p class="ql-block"> 以获奖试题为蓝本，制作3-5个AI命题典型案例，包括工具选择、生成过程、人工优化等完整流程。</p><p class="ql-block">4. 工具对比研究 </p><p class="ql-block"> 对3种主流AI写作工具进行对比实验，形成《英语命题AI工具适用性分析报告》。</p><p class="ql-block">5. 应用场景拓展 </p><p class="ql-block"> 开发AI在作业设计、自动批改、学情分析等方面的应用案例，丰富研究成果。</p><p class="ql-block"> 课题组将按照专家建议，聚焦生成式AI在英语命题中的具体应用，突出技术操作的实用性和创新性，确保课题研究更加深入、成果更具推广价值。</p> <p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"> 现场摄影：课题组成员 甘曼甜，李牧晨 </p><p class="ql-block"> 会议记录：课题组成员 甘曼甜，李牧晨</p><p class="ql-block"> 材料整理：课题组成员 李牧晨</p>