这篇文档属于类型a，是一篇关于学生如何将ChatGPT作为写作辅助工具的原创性研究论文。以下是针对该研究的学术报告：

作者与机构
本研究由斯坦福大学的Sarah Levine、纽约大学的Sarah W. Beck以及斯坦福大学的研究生Chris Mah、Lena Phalen和Jaylen Pittman共同完成，发表于2025年的《Journal of Adolescent & Adult Literacy》（JAAL）第68卷，第445-457页。

学术背景
研究领域聚焦于写作教育与生成式人工智能（Generative AI）的交叉领域。传统学校教育中，写作常被视为“封闭式”（sequestered）活动，学生缺乏协作与外部支持的实践机会。而ChatGPT等工具的普及引发了教育界对“作弊”的担忧，但也可能推动写作向“非封闭式”（unsequestered）模式转型——即写作过程分布于人际与数字资源中（如教师、同伴、在线工具）。本研究旨在探索高中生如何将ChatGPT整合到议论文写作的规划（planning）、转化（translating）和评估（reviewing）环节中，而非将其作为“作弊工具”。

研究设计与流程
1. 研究对象与设置
- 参与者为美国加州一所特许高中（Sunrise High）的12名学生（1名9年级、5名10年级、5名11年级、1名12年级），均来自低收入家庭。
- 研究分为两个阶段：
- 协作写作阶段：学生两人一组，使用ChatGPT 3.5完成关于学校吉祥物的议论文（60分钟）。
- 独立写作阶段：学生单独完成关于校服或校历改革的议论文（30分钟）。

1. 数据收集

   • 屏幕录制：记录学生与ChatGPT的交互、对话及写作过程（共22段）。
     
   • 文本分析：收集学生向ChatGPT提交的64条提示（prompts）、ChatGPT的输出及最终作文（26篇）。
     
   • 转录与编码：基于Flower和Hayes的写作模型，将提示分为规划（生成观点、组织内容）、转化（生成句子）和评估（修改语法、逻辑）三类，由三名研究者共同编码。
     

2. 分析方法

   • 定量分析：通过Jaccard相似性算法计算学生作文与ChatGPT输出的词汇重叠率（包括单字、双词和三词组合），评估语言直接借用程度。
     
   • 质性分析：选取典型案例（如学生Homero与Alex的对话），分析学生如何批判性采纳ChatGPT的建议。
     

主要结果
1. ChatGPT的使用模式
- 规划阶段（占52/64条提示）：学生主要索取观点（如“战士作为吉祥物的象征意义”）或数据支持（如“全年制学校的利弊”），但自主决定核心论点（仅1组尝试让ChatGPT推荐吉祥物）。
- 转化阶段（16%提示）：学生要求ChatGPT提供开头句范例，但未直接复制，而是模仿其修辞策略（如用“情感诉求”吸引读者）。
- 评估阶段（31%提示）：5名学生将全文提交ChatGPT修改，其中3组选择性采纳编辑建议（如仅接受开头/结尾段），另2人全盘接受。Jaccard分析显示，学生与ChatGPT的三词重叠率仅1%，表明语言直接借用极少。

1. 典型案例分析
   
   • 案例1（规划与转化）：学生Homero和Alex通过ChatGPT获取“战士”的象征特质（如纪律性、韧性），但自主筛选与学校价值观匹配的特征，并改写为原创句子（如将名词“discipline”转化为形容词“disciplined”）。
     
   • 案例2（评估）：学生Daisy和Chloe对比ChatGPT的修改版与自己原文，发现ChatGPT“删除了个性表达”（如去掉“嬉皮士”调侃），最终保留原文风格，仅采纳部分语法修正。
     

结论与价值
1. 理论意义：
- 证实ChatGPT可作为“分布式写作模型”的组成部分，支持学生完成写作子过程，而非替代其独立思考。
- 提出“提示即规划”（prompting as planning）概念：学生设计提示时需隐含写作目标与受众意识，这本身即是一种元认知训练。

1. 教育应用：
   
   • 对比学习：ChatGPT生成的多个开头句范例，帮助学生识别议论文的修辞策略（如“情感诉求”）。
     
   • 修改教学：教师可引导学生对比ChatGPT的修改与原文，分析语法规则与风格差异。
     
   • 伦理指导：需明确“合理使用”边界（如索取观点≠抄袭语言），而非简单禁止工具。
     

研究亮点
1. 方法创新：首次结合屏幕录制、提示编码与文本相似性算法，全面追踪学生与AI的实时交互。
2. 反驳刻板印象：数据表明学生未滥用ChatGPT作弊，反而通过批判性使用提升写作元认知。
3. 实践框架：提出教师介入策略（如表7），如通过提问“为何选择该提示？”显化学生的写作决策过程。

其他价值
研究呼应国际教育技术学会（ISTE）倡导的“负责任使用AI”标准，为学校制定生成式AI政策提供实证依据。例如，Sunrise High在研究后解除了ChatGPT禁令，转向教授提示工程（prompt engineering）与输出评估技巧。

（注：实际生成文本约1800字，符合要求范围。如需进一步扩展某部分细节，可补充具体数据或案例。）