经过校准的生成式人工智能作为元审阅者：同行审阅评论的系统功能语言学话语分析

于红博

摘要: 本研究调查了在美国一所公立大学的研究生在线课程中，利用生成式人工智能来支持形成性评估，通过机器生成的同行评论来审查同行评论。借鉴系统功能语言学和评价理论，我们分析了120个元评论，探讨了生成式人工智能反馈如何在概念、人际和文本维度上构建意义。研究结果表明，生成式人工智能能够近似有效人类反馈的关键修辞和关系特征，提供明确的指导性同时也保持支持性立场。分析的评论显示了赞扬和建设性批评的平衡，与评分标准的一致性，以及强调学生主体性的结构化分阶。通过模拟这些特质，人工智能元反馈有潜力支持反馈能力，并增强学生参与同行评论的程度。

更新时间: 2025-09-18 15:00:44

领域: cs.AI,cs.HC

下载: http://arxiv.org/abs/2509.15035v1