这篇文档属于类型a，是一篇关于ChatGPT如何传播数学学习者刻板叙事的原创研究论文。以下是针对该研究的学术报告：

作者与发表信息
本研究由University of Nevada, Las Vegas的Madeline Day Price、Erin Smith和R. Alex Smith合作完成，发表于2024年的*International Journal of Education in Mathematics, Science, and Technology (IJEMST)*第12卷第6期，标题为《“Exceptional Talent and Enthusiasm for Math”: An Examination of Storylines Circulated by ChatGPT About Mathematical Learners》。

学术背景
研究领域为教育技术与数学教育交叉学科，聚焦人工智能（AI）在教育中的潜在偏见问题。背景知识包括：
1. 数学教育中的叙事框架（storylines）：已有研究表明，数学学习者的能力常被刻板标签化（如“亚裔擅长数学”），这些叙事通过教材、媒体等渠道传播（Nasir, 2016; Shah, 2019）。
2. AI的算法偏见：大型语言模型（如ChatGPT）可能从训练数据中习得并强化社会偏见（Baker & Hawn, 2022）。

研究动机源于两个现实问题：
- ChatGPT等AI工具正被教师用于数学写作反馈，但其反馈是否隐含对特定学习者群体的刻板叙事尚不明确。
- 数学写作（mathematical writing）是评估学生数学能力的重要实践，但教师缺乏相关培训资源，可能依赖AI工具。

研究目标是通过分析ChatGPT对不同标签学习者（如“天才学生”“特殊教育学生”“黑人学生”）的反馈，揭示其传播的叙事类型及其潜在影响。

研究流程与方法
研究分为数据收集和数据分析两阶段，采用定位理论（positioning theory）作为分析框架。

1. 数据收集（2023年4-7月）
- 研究对象：ChatGPT 3.5版本，因其免费、无字数限制且声称已优化偏见响应。
- 输入设计：
- 提供同一道数学题（停车场百分比问题）及一名虚构学生的错误解答文本。
- 通过修改学生标签（如“五年级学生”“五年级特殊教育学生”“亚裔五年级学生”等10类）生成差异化反馈请求。
- 提示ChatGPT以“小学数学教师”角色提供反馈，以增强情境真实性。
- 数据规模：共收集10组反馈，每组对应一个学习者标签。

2. 数据分析
- 反馈结构解析：ChatGPT的反馈均包含7个固定组件（如问候语、数学内容讨论、结尾鼓励等）。
- 叙事识别：基于定位理论，标注反馈中隐含的“叙事框架”，例如：
- 计算能力叙事：是否强调“心算（mental math）”的价值。
- 种族例外主义（racial exceptionalism）：是否对特定种族学生（如黑人）使用“独特视角”“卓越能力”等标签化语言。
- 跨标签对比：分析同一错误答案下，不同标签学生获得的反馈差异。

特殊方法：
- 双语反馈处理：对“西班牙裔学生”标签，ChatGPT自动生成西班牙语反馈，研究团队将其翻译为英语后纳入分析。
- 顺序效应控制：因ChatGPT在同一对话线程中可能受先前输入影响，研究者记录了输入顺序以评估潜在偏差。

主要结果
研究发现ChatGPT的反馈中隐含以下五类叙事：

1. 数学思维的叙事
- 计算能力优先：除“特殊教育学生”和“学习障碍学生”外，其他学生均被明确赞扬“心算能力”，强化了“数学即计算”的狭隘认知（如对“亚裔学生”反馈：“你的心算能力展示了数学天赋”）。
- 策略多样性双重标准：“天才学生”被描述为“使用创新方法”，而其他学生仅被泛泛肯定“尝试不同策略”。

2. 数学解释的叙事
- 语言能力偏见：对“双语学生”和“英语学习者”额外强调语言进步（如“你的英语很棒，继续练习”），而其他学生未获类似反馈，隐含“非英语母语者需额外关注语言”的假设。

3. 努力与挑战的叙事
- 特殊群体的“克服困境”标签：仅“特殊教育学生”“学习障碍学生”和“英语学习者”被提及“需要耐心和努力”，例如对学习障碍学生反馈：“数学无需匆忙，慢慢思考”。

4. 未来成功的叙事
- 种族化预期：“黑人学生”和“学习障碍学生”仅被肯定“潜力”，而“白人”“亚裔”学生则被告知“你的努力将带来成功”，反映种族化的成就预期。

5. 种族例外主义叙事
- 黑人学生的“独特化”：ChatGPT唯一直接提及种族的是对“黑人学生”的反馈：“作为黑人学生，你的独特视角令人鼓舞”，强化了“黑人卓越（Black excellence）”的刻板叙事。

关键数据：
- 所有反馈中，80%提及“心算”，