在人工智能辅助的外语教学（EFL）学术写作中，作者的声音与文本的所有权问题

《Computers and Composition》：Authorial voice and textual ownership in AI-assisted EFL academic writing

　　

摘要

随着生成式人工智能在第二语言写作中的普及，关于作者身份和文本所有权的问题需要超出简单的好坏评估来进行深入分析。本研究重新分析了来自约旦一所公立大学英语专业大学生的为期一个学期的EFL写作数据集中的重点案例子语料库。分析仅限于24位参与者，因为只有这些案例包含了追踪写作过程中作者身份所需的相关证据：访谈记录、反思内容、人工智能使用日志、提示输出示例、第二篇论文的草稿历史、参与者个人特征指标以及第一稿和最终稿结对对比。采用以定性方法为主的多案例设计，本研究将过程语料库的编码簿主题分析与针对基于来源的第二篇论文草稿的结构化声音对比相结合。跨案例分析揭示了三种常见路径：重新表述辅助、逐渐依赖辅助以及为保持控制而选择不使用辅助技术。定量分析表明，在作者能动性和文本借鉴程度较高的情况下，最终稿作者身份的体现更为明显。人工智能本身并不会削弱作者身份；问题在于当流畅的机器生成内容取代了作者的判断和评估能力时。

引言

生成式人工智能已迅速成为第二语言写作中的常用工具。如今，大学生使用人工智能工具来生成想法、修改句子、改进语法、总结资料并测试论点发展的可能性。在许多情况下，这些应用具有吸引力，原因显而易见：人工智能可以减少写作时的犹豫，提供即时的语言支持，使写作工作更加容易管理，尤其是对于使用外语进行写作的学生（Barrett & Pack, 2023; Barrot, 2023; Hwang et al., 2025）。然而，人工智能辅助写作的日益普及也引发了一个更为复杂的问题：当学生在撰写学术论文时依赖机器生成的流畅语言，作者身份以及他们对文本内容的掌控感将发生怎样的变化？

这一问题在第二语言写作研究中越来越重要，但目前尚未得到充分解答。最新研究既指出了人工智能在写作中的潜力，也揭示了其中的风险。研究者发现，人工智能能辅助反馈、促进同伴评价、辅助修改和启发新思路（Barrett & Pack, 2023; Barrot, 2023; Guo et al., 2022, 2024; Praphan & Praphan, 2023），同时也引发了新的担忧，比如对学生可能产生的依赖性、缺乏批判性思维以及作者判断力的削弱（Barrett & Pack, 2023; Barrot, 2023; Guo et al., 2022, 2024; Praphan & Praphan, 2023）。与此同时，第二语言写作领域的研究开始指出，关键问题不在于学生是否使用人工智能，而在于他们能否以批判性、有选择性和负责任的方式使用它（Darvin, 2025; Ou et al., 2024; Wang & Wang, 2025）。这一转变至关重要，但该领域仍需要更多证据来证明作者身份是如何在真实写作过程中实际形成的，而不仅仅是通过总体态度、政策声明或最终作品来推断的（Dang & Wang, 2024）。

本研究通过两个紧密相关的概念来探讨这一问题：作者身份和文本所有权。在第二语言写作中，作者身份一直存在争议，有时被视为作者存在的有价值标志，有时则被认为会 simplifying 学术交流的期望（Stapleton, 2002）。最新的研究超越了这种对立观点，将作者身份视为社会建构的、通过文本实现的，并且可以通过立场、信息来源整合以及作者观点的一致性等特征被读者识别（Khuder & Petric, 2026; Morton & Storch, 2019; Yoon & Abdi Tabari, 2023; Zabihi et al., 2019; Zhao, 2013）。这种理解对于人工智能介导的写作尤其重要，因为它不将作者身份视为某种内在的隐私属性。相反，它将作者身份置于作者在提出观点、管理证据和塑造语言时的可见行为中。

本文中的“文本所有权”指的是学生对自己所创作文本的掌控感。即使学生从多种来源获取想法、模型和反馈，他们仍能创作出具有个人特色的文本。关键问题是学生是否能最终决定保留哪些内容、拒绝哪些内容、如何验证信息，并将借用的或建议的语言重新整合到自己可辩护的论点中。在人工智能辅助写作中，这一区分变得至关重要。一个通过人工智能生成的句子可能在语法上完美、修辞上流畅，但如果学生不评估其是否适合任务、来源材料或作者的意图，就会削弱其所有权。相反，当学生将AI生成的成果视为需要测试、调整或在必要时拒绝的临时材料时，强大的作者身份感依然可以存在。这种观点与近期关于写作教学中需要培养批判性AI素养的呼吁相符，这些呼吁强调判断力、验证和伦理使用（Darvin, 2025; Ou et al., 2024; Wang & Wang, 2025）。

尽管这个问题很重要，但目前的大部分研究在两个方面存在局限：一些研究主要基于对学生对人工智能用途的看法或担忧，这些研究只能反映学生的感受，而无法揭示作者身份在写作实践中的具体体现；另一些研究则侧重于人类写作与AI生成写作之间的语言比较，这可以说明文本差异，但可能无法展示学生在起草和修改过程中的实际互动（Goulart et al., 2024）。尚未充分探讨的是学生对文本所有权的认知、实际使用行为以及草稿间的文本发展之间的关系。在学术英语（EFL）写作环境中，这种差距尤为明显，因为语言不安全感、机构期望和新兴的人工智能实践可能会以独特的方式相互作用。

为使论述更加清晰，本文区分了三个相关但不同的概念：“作者身份”是指作者在立场、信息来源选择、修辞表达和论点连贯性中的可见体现；“能动性”是指作者在写作过程中对内容选取、拒绝、验证和重新表达的实际控制；“文本所有权”是指作者与最终文本之间的可解释关系，这种关系体现在作者能够为自己所做出的决策（如语言选择、论点表述和信息来源使用）负责。这三个概念必然相互作用，但它们并非通过相同的方式被证实。“作者身份”主要通过对比第一稿和最终稿来研究；“能动性”通过人工智能使用日志、提示输出记录、验证行为和修改决策来研究；“文本所有权”则通过学生陈述、写作过程和文本变化的结合来推断。这一区分很重要，因为研究的目的不是简单地判断人工智能是否存在，而是探讨作者在形成基于来源的论文过程中在多大程度上保持了自主决策。

本研究聚焦于约旦一所公立大学英语专业大学生的AI辅助学术写作中的作者身份和文本所有权问题。研究采用了以定性方法为主的多案例设计，结合了访谈记录、反思内容、人工智能使用日志、提示输出示例和草稿历史。这种设计使我们能够超越单纯讨论学生是否使用人工智能，进而分析不同形式的 AI 使用如何影响作者身份在写作过程中的保持、调整或削弱。因此，核心教学问题不在于人工智能的存在本身，而在于学生在 AI 成为写作部分时是否仍能对立场选择、信息来源使用和语言表达保持评价和控制。

因此，本研究在方法论和概念层面都有所贡献。它不是仅通过最终作品来推断 AI 对写作的影响，而是将学生的陈述、人工智能使用日志、提示输出记录、教师评论的草稿以及第一稿和最终稿进行关联分析。这种关联设计使我们能够探讨学生在实际写作过程中如何保持、调整或削弱作者身份。

片段

第二语言写作中的作者身份

长期以来，作者身份在第二语言写作中一直是一个争议较大的概念，因为它容易提及但难以准确定义。将作者身份视为一种个人特质的做法受到了批判，因为这种观点可能过于 Impressionistic（缺乏深度），且在教学上毫无帮助，因为教师无法明确要求学生產生什么（Stapleton, 2002）。

本研究及其研究问题

针对生成式人工智能在第二语言写作中的快速普及，本研究探讨了一个更为具体且具有实际意义的问题：在学生可以选择是否使用人工智能的情况下，他们如何在完成基于来源的学术写作任务时协商作者身份和文本所有权。研究的范围是有意的有限性的，它仅分析了一个特定数据集中的模式化过程和文本关系，而不试图提出普遍适用的人工智能辅助写作理论。

研究设计

本研究采用以定性方法为主的多案例设计，通过对现有学期长度数据集的二次分析来完成。这种设计适合本研究的目的，因为核心问题在于解释作者身份和文本所有权在人工智能辅助写作过程中的协商方式，而非分析这种现象在整个学生群体中的普遍性。

研究结果

综合分析结合了第一至第三篇论文的访谈记录、反思内容、人工智能使用日志、提示输出示例、第二篇论文的草稿历史、教师评论的草稿以及草稿间的声音对比。四个结果部分依次回答了研究问题：第一部分展示了学生如何描述作者身份和文本控制；第二部分揭示了第二篇论文过程中的三种重复出现的模式；第三部分探讨了草稿间的声音对比情况。

讨论

研究结果表明，仅通过最终文本的比较无法充分理解人工智能辅助写作的效果。最显著的不同之处体现在学生在使用 AI 生成内容后的中间决策上：他们是否验证这些内容、是否将其置于新的语境中、是否认为其表达足够流畅，或者为了保持控制而拒绝接受。本研究通过将核心问题从“学生是否使用 AI”转变为“他们在多大程度上保持了对自己创作的文本的控制”，为当前关于 AI 辅助第二语言写作的研究做出了贡献。

结论

本研究认为，在 AI 辅助的第二语言写作中，关键问题不在于学生是否使用 AI，而在于他们是否对最终文本的形成决策负有责任。在所有分析案例中，作者身份并未因 AI 的介入而消失。当学生将 AI 生成的内容视为临时性成果，并根据需要对其与资料来源和写作目的进行验证和修改时，作者身份最为显著。

CRediT 团队成员贡献声明

Hesham Aldamen： 写作——审稿与编辑、初稿撰写、内容验证、项目监督、方法论制定、概念构思。Mohamad Almashour： 写作——审稿与编辑、初稿撰写、内容验证、资源整理。Marwan Jarrah： 写作——审稿与编辑、可视化处理、内容验证、项目监督、概念构思。

Hesham Aldamen|Mohamad Almashour|Marwan Jarrah

约旦安曼大学外国语学院英语语言与文学系