AI赋能作文批阅——以“豆包”应用实践为例(易老师)
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作文批阅是语文教学体系中承上启下的关键环节。精准有效的批阅既能点燃学生的写作热情，帮助其明确改进方向，又能为教师后续教学提供针对性依据，推动学生写作水平稳步提升。然而，这一环节也长期面临“耗时耗力却收效有限”的困境。在探索高效批阅路径的过程中，我曾尝试过多种传统方式，却始终未能突破瓶颈：
最初，我借鉴组内经验丰富的教师，采用“全批全改”模式。这种方式虽能让我全面掌握每篇作文的细节问题——小到标点错误，大到结构缺陷都无所遗漏，但弊端同样显著：一个班级的作文往往需要数天才能批阅完毕，等到集中讲评时，学生早已淡忘当时的写作思路与初衷，讲评效果大打折扣。随后，我转向“面对面交流批阅”，通过一对一沟通直接指出学生作文的问题，虽能即时解答学生困惑，却受限于时间成本，一次交流往往要占用数分钟，一个班级轮下来，反而比全批全改更耗时，难以常态化开展。最终，迫于教学进度压力，我不得不陷入许多教师的“无奈选择”：仅给作文标注分数，流于形式的批阅完全无法触及写作核心问题，对学生写作能力提升毫无实质帮助。如何在“省时”与“高效”之间找到平衡点，成为我长期思索的难题。
转机出现在去年。一次偶然的机会，我尝试将学生手写作文扫描成图片，上传至“豆包”寻求辅助批阅。但由于部分学生字迹潦草、卷面杂乱，图文识别误差极大，最终的批阅结果混乱无序，完全无法使用，这次尝试也暂告一段落。
真正让我重新审视AI批阅价值的，是今年8月的月考阅卷工作。当时我作为作文阅卷教师，需在当晚11点前完成评阅任务，同时还要挑选范文、整理教学资料，为次日的讲评课程做准备。我特意选取了三篇各具亮点的高分作文，想测试“豆包”的评分准确性——考虑到手写体识别问题，我先将作文截图转换为清晰文字，仅提供作文题目（未附加审题立意），并要求“豆包”严格参照高考作文阅卷标准评分。令人意外的是，其评分结果与我的打分高度契合，若不是我出于鼓励学生的主观考量，为三篇作文各额外加了2～3分，两者评分几乎完全一致。这次尝试，让我看到了“豆包”在作文批阅中切实可行的应用前景。
月考结束后，我发现班级学生的作文得分普遍集中在45～46分的中庸区间，粗略翻阅后确认，学生作文在审题、结构、表达等方面确实存在明显不足。因此，在试卷评讲结束后，我组织学生进行作文重写，并提前做好了技术铺垫：专门印制适配打印机扫描的专用文稿纸，写作前反复强调卷面整洁与字迹工整的要求，明确告知学生：若因卷面问题导致图文识别率低，需重新撰写提交。
扫描的学生作文
得益于前期严格要求，学生提交的重写作文均字迹清晰、卷面整洁，扫描与图文转换过程十分顺利。我仅对文本格式做了简单调整——如删除多余空格，刻意保留了作文中的错别字、语病等原始问题，确保批阅依据的真实性。随后，我为“豆包”提供了完整的批阅支撑材料：明确的审题立意方向、3篇不同风格的范文，以及详细的高考作文阅卷标准，并制定了规范化的批阅要求：一是严格参照评分标准，从内容、表达、发展等级三个维度分别打分，再累加得出总分；二是系统分析作文的优点与不足，做到评价有理有据；三是对作文进行升格修改，且明确要求“小改精修”，避免破坏学生原有的写作思路与语言风格。
为确保批阅质量，我先以单篇作文进行测试，“豆包”完全按照预设要求完成批阅后，我将这份批阅结果整理成范本，再次上传给“豆包”作为参考。待所有作文批阅完毕，我进一步要求“豆包”对全班作文的共性优缺点进行归纳总结，并为后续作文教学提出具体建议，形成了“批阅—反馈—教学指导”的完整闭环。
批阅结果回顾整个AI辅助批阅流程，有三个关键要点需重点关注：其一，明确评分标准是核心前提。这一步不仅是为“豆包”提供批阅依据，更是教师梳理自身教学思路、明确评价导向的过程，本质上是“教师主导、AI辅助”的批阅模式，而非单纯依赖AI；其二，基础技术支持是必要保障。从专用文稿纸印制到图文转换，每一个环节的技术适配，都直接影响批阅效率与准确性；其三，需承担一定的物质成本。印制专用文稿纸、为每位学生打印批阅结果与升格作文，人均需消耗2张纸，再加上打印机耗材费用（我使用的打印机耗材单价较高），一次作文训练下来，成本约30元。尽管存在一定成本，但从结果来看，此次AI辅助批阅实践堪称圆满：既解决了传统批阅“耗时久、反馈迟、针对性弱”的问题，又保留了“全批全改的全面性”“面对面交流的针对性”等优点，真正实现了作文批阅“省时、高效、精准”的目标，为后续作文教学改革提供了新的方向。
批阅总结
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