人工智能赋能学生写作分析：发掘社会分布式身份资源以构建文化响应型教学实践

本研究针对学生校外文化实践与学校教育脱节的问题，开发了基于人工智能(AI)的文本分析技术。通过分析学生关于社区问题的写作样本，生成文化认知工具，帮助教师识别学生的非正式知识储备。结果表明，该方法通过类比映射、头脑风暴和对话三重机制，有效支持教师设计出包含学术情境化、日常实践融合和地方现实整合的教学策略。

　　

通过人工智能(AI)技术解析学生讨论社区关切问题的写作样本，揭示其在社会化实践中形成的分布式身份资源。该研究构建的文化认知工具(cultural artifacts)帮助教育者识别学生校外发展的知识技能，突破传统"缺陷化"标签困境。研究表明教师通过类比映射(analogical mapping)、头脑风暴(brainstorming)和对话(dialogue)三重机制，成功将分析结果转化为三种教学策略：学术内容情境化(contextualizing academic content)、日常实践融合(incorporating everyday practices)以及地方现实整合(integrating local realities)，最终实现文化响应型课程设计(culturally informed curricula)。