2024年6月12日上午，“外语+”学科交叉与融合研讨会--AI辅助外语教学与研究专题于玉泉路校区人文楼报告厅顺利举行。本次研讨会由中国科学院大学外语系学术英语教师发展中心组织，外语系崔雅琼老师主持。美国宾夕法尼亚州立大学应用语言学教授、中国科学院大学兼职长聘教授陆小飞受邀出席本次会议，外语系师生共60余人参加。整场会议学术氛围浓厚，师生互动热烈，展望了“外语+”的发展前景，体现了外语系的良好风貌。

崔雅琼老师主持

首先，陆小飞教授进行了题为Exploring the Applications of ChatGPT in Linguistics Research and Language Education的专题讲座。陆教授从自己对大语言模型态度的转变引入，对ChatGPT在自然语言处理方面的研究潜能进行了阐释。他指出，在使用该类模型时，应遵循一定的原则。接着，陆教授以自己和团队的研究经历为例，依次介绍了ChatGPT在文献检索、研究设计、数据收集与处理、大模型微调等环节发挥的效用，指出其极大程度地解决了人文学科研究者在编程、数理统计等方面所遇到的挑战，提高了文本整理工作的效率。同时，陆教授还阐释了ChatGPT在语言测试和教学方面的应用，可针对其建议实现反馈。陆教授在分享过程中提出了自己的思考：ChatGPT是否能为我们提供有意义的、新颖的研究问题？他强调，即使我们可以借助大语言模型提供思路，但真正的“学术智慧”仍需来自研究者本身。

之后，陆小飞教授以自己团队“基于语料库的体裁分析”研究为例，详细阐释了AntConc和生成式大语言模型等工具在语料选取和研究设计过程中的应用策略、注意事项与研究成果。他再次强调，研究者应将AI视为辅助工具，而不能过分依赖。最后，陆教授对近期AI相关研究趋势进行了分析，指出应特别注意大语言模型使用中的伦理问题。报告条理清晰，观点深入，令外语系师生受益匪浅。

陆小飞教授进行专题讲座

接着，外语系三位老师依次进行了AI工具应用的相关报告。杜静老师首先进行了“AI工具辅助文献综述写作”专题报告。杜老师基于陆教授的报告，分享了“学术研究应与时俱进”的心得。接着，杜静老师介绍了自己的文献综述教学案例，重点阐释了学生撰写综述阶段及其与ChatGPT产出的内容进行对比时所采用的教学策略，以期提升学生学术整合能力，促进其规范正确地认识和使用大语言模型。她特别指出，借助ChatGPT拓展思路在教学过程中是有益的。最后，杜老师从教学经验中提炼出了AI辅助文献综述写作的范式，为相关领域提供了宝贵经验。

杜静老师进行专题报告

之后，陈莫老师探讨了“AI如何深层次辅助学术写作与修改”这一话题。陈莫老师基于“学术写作中的语篇衔接与连贯的教学”这一研究问题，进行了为期4周的实验，以探讨AI自动生成反馈（iWrite）与同伴反馈对学生语篇衔接与连贯手段运用的影响。研究发现同伴互评能显著提高学术写作中的连贯性，但AI反馈因缺少互动性，仅能提升写作中关联词的使用。因此，如何借助AI促进学生对衔接手段的深层次理解成为该领域的重要议题。因此，陈老师借助Elicit这一工具再次进行了教学实验探究，指出了其在学术写作修改中发挥的重要效用，将教学与科研完美融合。

陈莫老师进行专题报告

随后，刘云龙老师进行了“AI工具辅助外语测试命题”专题报告。刘老师以自己对硕士英语学位课程低风险试题的开发经验为例，指出生成式大语言模型能够测试学生基本的语言能力，但更重要的是人机协同。刘老师从阅读材料的选取、AI指令的编辑、题目的人工修校、利用AI进行信效度测试等方面，展示了在试题开发过程中人机配合的全过程。最后，刘老师提出3个AI在语言测试方面的前沿问题，以期为师生提供参考。

刘云龙老师进行专题报告

所有报告结束后，外语系师生与分享嘉宾对AI在学术研究中的应用进行了深入交流讨论。与会师生针对AI生成参考文献的可靠性、传统语料库与大语言生成模型的比较、AI工具使用的迁移、大语言模型与传统机器学习的区别、AI在不同场景中的应用、大语言模型在教学中的伦理规范等问题发表了自己的见解，得到了陆教授与其他老师的解答；师生也针对学术报告中的部分观点与细节进行了探讨，碰撞着思维的火花。

与会嘉宾解答师生问题

时光飞逝，研讨会在热烈的掌声中圆满结束。本次会议顺应外语学科融合趋势，提升了外语系的学术文化交流水平。外语系将继续担起培养新时代外语人才的使命，促进“外语+”的蓬勃发展。

参会人员合影

图文：邓一唯、朱子琪

审校：崔雅琼