人工与 AI 作文批改的结合，核心思路是 “AI 做基础筛查，人工做深度赋能”，让机器的高效性和教师的人文性互补，既减轻批改负担，又保证指导质量。具体可以按照 “批改前 — 批改中 — 批改后” 三个阶段落地：
一、批改前：AI 前置筛查，人工明确重点
1.AI 完成 “基础问题初筛”
先用 AI 对全班作文进行批量扫描，聚焦人工最耗时的基础项：
字词：识别错别字、多音字误用、形近字混淆；
语法：标注病句（搭配不当、成分残缺、语序混乱等）；
格式：检查标点规范、段落划分、应用文格式（书信、倡议书等）是否正确；
审题：初步判断是否偏题、是否紧扣题目关键词，生成 “审题达标率” 数据。
AI 输出一份基础问题清单，标注每篇作文的高频错误类型（比如 “某生常犯‘的地得’混用”“某篇作文一逗到底”）。
2.人工根据 AI 数据 “锁定重点”
教师无需逐篇看基础错误，而是参考 AI 清单，明确人工批改的优先级：
对基础薄弱的学生：重点关注 AI 标注的高频错误，课堂上集中讲解共性问题（比如全班的 “标点误用” 问题）；
对审题偏差的作文：单独标记，作为人工批改的重点对象；
对基础达标作文：直接进入立意、情感、语言风格的深度点评环节。
二、批改中：AI 提供参考维度，人工主导深度评判
1.AI 输出 “多维度分析报告”
对完成基础筛查的作文，AI 进一步从 结构、素材、语言表达 三个维度生成分析：
结构：判断开头是否点题、结尾是否升华、段落过渡是否自然，给出 “结构完整性评分”；
素材：分析素材与主题的匹配度，提示 “素材陈旧”“事例缺乏细节” 等问题；
语言：统计修辞手法的使用频次，指出 “语言口语化过重”“词汇单一” 等不足。
注意：AI 只提供客观分析数据，不做 “好 / 坏” 的定性评判。
2.人工聚焦 “AI 无法替代的核心项”
教师结合 AI 的分析报告，重点发力以下人工独有的优势：
情感与立意：判断作文情感是否真挚，比如一篇写 “奶奶的手” 的作文，AI 可能认为 “语言平淡”，但教师能读出文字里的怀念，批注 “这个细节很暖，写出了奶奶的辛劳”；挖掘立意的独特性，比如学生写 “挫折” 用 “养多肉枯萎重生” 的素材，人工肯定其 “视角新颖”，而不是按 AI 的 “常规励志素材” 标准否定。
语言灵性与风格：认可学生个性化的表达，比如口语化的句子 “这下我可傻了眼”，AI 可能标注 “不规范”，但教师可以批注 “生动接地气，保留这个表达”；引导学生优化语言细节，比如把 “我很开心” 改成 “嘴角忍不住上扬，脚步都轻快了几分”。
个性化激励反馈：针对不同学生的特点写评语，比如对内向学生写 “你的文字很细腻，大胆写出自己的想法”，对爱创新的学生写 “这个比喻很有趣，下次可以再深化”，替代 AI 的模板化建议。
三、批改后：AI 追踪改进，人工跟进辅导
1.AI 生成 “个性化改进任务”
根据每篇作文的批改结果，AI 为学生推送针对性练习：
基础薄弱生：推送 “的地得” 辨析、病句修改等专项训练；
结构混乱生：推送 “记叙文开头结尾范例”“过渡句写作技巧”；
素材单一学生：推荐贴合其生活的素材方向（比如 “写亲情可以从‘妈妈的唠叨’入手”）。
2.人工开展 “分层辅导 + 共性讲评”
分层辅导：针对 AI 标记的 “审题偏差”“立意浅薄” 的学生，进行一对一沟通，引导他们重新梳理思路；
共性讲评：结合 AI 统计的全班高频错误（比如 “标点误用”“素材陈旧”），在课堂上集中讲解；挑选人工发现的 “情感真挚”“立意新颖” 的优秀作文，进行范文赏析，突出 “真实表达” 的重要性。
长期追踪：用 AI 记录学生历次作文的错误变化，比如某生 “病句率下降”，教师及时给予肯定，强化学生的进步动力。
核心原则：人工始终掌握 “最终评判权”
AI 是辅助工具，不能替代教师对作文 “人文性”“个性化” 的判断。比如 AI 可能给一篇 “辞藻华丽但情感空洞” 的作文高分，但教师要纠正这种导向，引导学生 “以真动人”；对于 AI 判定的 “偏离主题” 的创意作文，教师要结合实际情况，判断是 “立意新颖” 还是 “真偏题”。