本文属于类型b，是一篇学术论文，但并非单一原创研究报告，而是基于生成式人工智能辅助写作教学的应用发展与模式创新的综述性文章。

作者与期刊信息
本文由汪靖（浙江大学百人计划研究员，浙江大学教育学院）、米尔外提·卡马勒江（浙江大学教育学院在读硕士研究生）和杨玉芹（华中师范大学人工智能教育学院桂子青年学者）共同撰写，发表于《远程教育杂志》2023年第4期，文章标题为《人机共生的复合脑：基于生成式人工智能辅助写作教学的应用发展及模式创新》。

论文主题
本文聚焦于生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GPT）在写作教学中的应用发展及其模式创新，探讨了生成式人工智能如何与人类协作，提升写作效率与质量，并提出了基于人机共生的写作模式。

主要观点与论据

1. 生成式人工智能对写作教学的颠覆性影响
   生成式人工智能在文本生成、上下文理解、情感模拟等方面表现出卓越性能，对写作教学产生了深远影响。它不仅能够辅助写作，还能直接生成高质量的文本，甚至提供内容选材、框架结构等高阶反馈。然而，这种技术也引发了学者的担忧，如学生过度依赖、论文代写、抄袭等问题。针对这些挑战，部分高校采取了禁止使用生成式人工智能的措施，而另一些高校则通过变革考核方式、要求学生展示论文形成过程等方式，积极应对技术带来的变革。

2. 技术辅助写作教与学的发展演变
   本文回顾了技术辅助写作教学的发展历程，将其分为三个阶段：Web 1.0时代、Web 2.0时代和Web 3.0时代。

   • Web 1.0时代：学习者主要通过静态或动态网页获取专业权威内容（Professional Generated Content, PGC），写作支持工具主要解决语言形式问题，如词汇、搭配和篇章结构。
     
   • Web 2.0时代：用户生成内容（User Generated Content, UGC）成为主流，学习者从被动接受者转变为信息提供者和创造者，计算机辅助协作写作（Computer Assisted Collaborative Writing）受到广泛关注。
     
   • Web 3.0时代：智能导师系统、自适应学习系统和自动化评测系统等智能技术出现，支持个性化学习和高效自主学习。生成式人工智能的兴起进一步推动了写作教学的变革，使其从低阶支持转向高阶融合。

3. 人机共生的复合脑写作模式
   本文提出了基于人机共生的复合脑写作模式，将写作定义为生成式人工智能外脑与人类内脑创生融合的过程。该模式强调人机协作，通过互动反馈促进双方个性化演进，提升写作效率与质量。具体流程包括四个环节：

   • 输入加工与深度阅读：生成式人工智能帮助学习者高效获取跨学科信息，支持深度学习。
     
   • 写作规划与头脑风暴：学习者与生成式人工智能交互，厘清思路，制定写作计划，构建内容框架。
     
   • 协同写作与文本生成：生成式人工智能根据学习者需求进行语言润色和文本生成，支持个性化写作。
     
   • 精准评价与高阶反馈：生成式人工智能提供多维度的写作评价，帮助学习者不断改进写作。

4. 人机共生背景下的写作教学变革
   生成式人工智能的发展推动了写作教学的变革，但也带来了新的挑战。未来的写作教学应注重以下几点：

   • 避免过度依赖和沉迷：教师需引导学生合理使用生成式人工智能，避免内脑功能的退化。
     
   • 重视深度学习与高阶思维培养：生成式人工智能的机械性文本生成功能降低了低阶技能的重要性，创新批判思维和逻辑思维的培养成为核心目标。
     
   • 创新教学方式与内容：采用项目化学习（Project-based Learning）和大概念单元整体写作教学，帮助学生发展专家思维，提升深度学习能力。

论文的意义与价值
本文系统梳理了生成式人工智能在写作教学中的应用发展，提出了基于人机共生的复合脑写作模式，为未来写作教学提供了理论参考与实践指导。文章不仅分析了生成式人工智能带来的机遇与挑战，还提出了应对策略，具有较强的学术价值和应用价值。通过结合认知理论和技术发展，本文为教育领域的研究者和实践者提供了新的视角，推动了生成式人工智能与教育学的深度融合。

亮点与创新
1. 提出了“人机共生的复合脑”这一创新概念，将生成式人工智能与人类写作过程深度融合。
2. 系统回顾了技术辅助写作教学的发展历程，为理解生成式人工智能的定位提供了历史背景。
3. 结合认知过程写作模型（Cognitive Process Writing Model）和“不那么简单写作观”（Not-so-simple Writing View），构建了人机共生写作的理论框架。
4. 提出了具体的教学变革建议，如项目化学习和大概念单元整体写作教学，具有较强的实践指导意义。

其他有价值的内容
本文还详细探讨了生成式人工智能在学术写作中的应用，如文献综述、论文修改等，为研究者提供了实用建议。此外，文章引用了大量国内外相关研究，为读者提供了丰富的参考文献，进一步拓展了研究视野。