GenAI介入的同伴對話反饋對小學生批判性思維的影響

【中圖分類號】G40-057【文獻標識碼】A【論文編號】1009—8097（2025）08—046—11【DOI】10.3969/j.isn.1009-8097.2025.08.005

批判性思維被廣泛認為是21世紀核心素養的關鍵組成部分，對培養學生的獨立思考和問題解決能力具有重要意義[]。批判性思維本質上是一種對話過程，即思維主體通過自我對話、情境對話和人際對話實現合理推斷、質疑與辨析的思維過程2]。有研究指出，小學階段是培養批判性思維的理想時期，小學生的同伴對話反饋主要包含對同伴的觀點或作品進行評價與判斷，有助于提升其批判性思維[3]4]。然而，由于知識儲備和元認知能力有限，小學生的對話常缺乏有力的證據支撐，對話反饋難以深入，限制其批判性思維的發展。教師的即時介入指導雖有助于彌補這一不足，提升同伴間對話的有效性，但在當前大班額課堂教學中難以實施[5]。有研究者認為，GenAI具備涵蓋廣泛學科知識的數據庫和快速響應能力，在同伴對話反饋中能夠扮演虛擬專家和智能學伴，為小組討論提供即時且個性化的支持，幫助學生澄清疑問、拓展思路，從而提升同伴對話反饋的質量[oI[7]。但這些觀點尚缺乏實證研究依據，尤其是GenAI如何影響同伴對話反饋的機制等關鍵問題仍需進一步驗證。為此，本研究在為期8課時的小學科學大單元課堂教學實踐中，探究GenAI介入后的同伴對話反饋質量及其對小學生批判性思維發展的影響，并嘗試解析其作用機制。

一相關研究

1同伴對話反饋與批判性思維發展的關系

在協作學習中，同伴對話反饋質量對小學生的批判性思維發展具有重要影響[8]。學生通過反復對比和反思同伴反饋的觀點來識別并修正自身誤解，進而制定有效的改進策略，這有助于深化他們對知識的理解和掌握，從而為批判性思維的發展奠定堅實的基礎[]。同時，學生從多元視角出發，對同伴的觀點進行質疑、評價和判斷，并提出建設性的反饋，這種多角度的思考方式對于培養他們的批判性思維也至關重要[10]。然而，并非所有的同伴對話反饋都能促進批判性思維發展：當學生對同伴觀點僅進行簡單的理解和交流時，參與度較低，對發展批判性思維的貢獻有限；如果不理解同伴觀點且未進行及時反饋，也會導致小組成員跑題偏題或放棄同伴互動，降低同伴對話反饋質量，進而阻礙批判性思維的發展（[1][2][3][4]。鑒于此，本研究旨在探究GenAI介入同伴對話反饋后是否會對批判性思維產生影響？如何產生影響？探索的問題包括GenAI未介入、GenAI單獨介入和GenAI與教師共同介入三種情況下，分別產生怎樣的同伴對話反饋，這些對話反饋是否有助于提升小學生的批判性思維？

2GenAI技術及其輔助教學反饋的應用現狀

GenAI是一種基于提示語（Prompt）的人工智能技術，能夠模擬人類思維表達自動生成內容，如解析文本、圖像、代碼等多模態信息，并通過生成式預訓練轉換模型，以人類無法覺察其延遲的運算速度生成演示文稿、繪畫、音視頻等多樣化的內容[15][1d]。目前，GenAI與教育教學的深度融合已成為研究熱點，它不僅能作為個性化學習助理為學生提供一對一輔導，還能生成教學材料并支持教師開展多樣化評價，形成教師、機器與學生之間的三元互動模式，展現出廣闊的應用前景[17]。在語言學習中，GenAI在詞匯、語法和語篇三個維度上的反饋優勢，能夠輔助學生提升語用能力；在寫作學習中，GenAI作為形成性反饋工具，能夠顯著提升學生的寫作技能；在編程教學領域，GenAI在代碼優化和解釋方面也顯示出對編程技能的積極影響[18]l][20]。此外，還有研究發現，使用GenAI的學生在合作性、批判性思維以及問題解決能力等方面均能取得顯著提升[21]。盡管GenAI在一對一個性化反饋中表現出明顯優勢，但其作為“學習伙伴”參與同伴反饋的實證研究仍較少，尤其是在基礎教育階段的應用實踐，仍然需要進一步深入探索。

二研究設計

1研究設計與實施

本研究隸屬于“知識建構課堂新生態”研究項目，研究團隊與F市科學名師工作室合作，旨在探索如何構建新技術支持下的科學知識建構課堂，項目主要采用行動研究的方法對新技術介入的科學大單元項目教學進行迭代優化。2024年春季，項目組以豆包AI作為GenAI的代表開展了探索性研究，驗證GenAI與教育深度融合的有效性與可行性。豆包AI支持中文語言交互、界面簡潔、使用門檻低，適合小學生使用，故被選為本研究的GenAI工具。針對前期研究發現的小組討論低效問題，本研究聚焦以下核心目標：探索如何利用GenAI提升同伴間的對話反饋質量，以促進學生批判性思維的發展。

本研究在F市某小學五年級科學大單元課程“保衛草莓”中開展，選取3個小組共24名學生為研究對象。這些學生此前已完成一學期的合作知識建構學習實踐，具備同伴對話與協作學習的經驗。整個課程持續4周、共8課時，學生圍繞“草莓發霉原因及保鮮盒設計”開展探究，經歷知識發現、知識生產和知識驗證的知識建構全過程。根據教學設計，該過程可以劃分為知識探索、實驗探究和方案設計三個階段，如圖1所示： ① 在知識探索階段（2課時），學生學習有關霉菌的基礎知識，在教師提供的提示語框架下，熟悉豆包AI的基本操作，此階段不借助GenAI學習霉菌知識。 ② 在實驗探究階段（3課時），學生通過科學實驗探究霉菌的生長條件，GenAI作為智能學伴介入同伴對話，學生參考教師提供的提示語框架與GenAI互動。小組提交實驗方案時，GenAI從實驗目的、實驗材料等方面即時給出結構化的改進建議，優化實驗設計；在小組遇到概念理解障礙或觀點分歧時，GenAI根據輸入的問題實時反饋詳細解釋。 ③ 在方案設計階段（3課時），學生設計并制作延緩草莓發霉的保鮮盒。在此過程中，教師巡視課堂，關注小組討論成效；若發現小組存在直接照搬GenAI輸出的內容或對GenAI的反饋理解困難等情況，教師和GenAI共同介入同伴對話反饋。

2數據收集與分析

本研究對3個小組共8課時的小組對話進行了全程錄音和錄像，并把收集的材料轉錄為1083條文本數據。剔除與教學內容無關的對話后，最終篩選出1000條有效對話文本進行編碼。由于批判性思維在同伴對話反饋的一系列行為過程中逐步發展，本研究首先采用滯后序列分析法，解析不同GenAI介入情況下的同伴對話反饋特征。接著，為了深入探討同伴對話反饋與批判性思維之間的關系，本研究運用認知網絡分析法構建了共現網絡，通過節點連接強度探究促進批判性思維發展的同伴對話反饋過程。數據分析工具分別為GSEQ和ENA1.6.0WebTool。

（1）批判性思維編碼方案

以往研究中，批判性思維的評估多依賴于自評量表和測試題，以話語文本為分析單元的研究相對較少。其中，Gunawardena 等[22]和Murphy[23]提出的編碼框架在有限的話語文本分析中應用相對較廣。不同的是，前者的編碼框架在維度設置和編碼描述上較為抽象，而后者的編碼框架包含了辨識、理解、分析、評價和創造這五個較易區分的維度，為此，本研究采用后者作為編碼框架，具體的編碼方案如表1所示。研究團隊的兩位研究者對批判性思維編碼的Kappa一致性系數為0.80，可以進行認知網絡分析。

表1批判性思維編碼方案

（2）同伴對話反饋特征編碼方案

同伴對話反饋特征的編碼結構由認知、元認知和注意與理解三個維度構成。本研究聚焦同伴對話文本，分析同伴對話反饋的認知行為特征，因此認知和元認知是編碼框架的主要維度。其中，認知維度可以表征學生對反饋信息的深層加工，元認知則體現對認知活動的調控作用。同時，考慮到注意與理解能夠反映學生對反饋信息的初步解讀，是認知與元認知開展的前提，且在準確評估同伴反饋關注程度上不可或缺，故也將其納入編碼框架[24]。這樣，就形成了完整的同伴對話反饋特征編碼體系。二級指標的劃分和描述以Li等[25]的方案為基礎，并結合研究實際補充了原方案中未涵蓋的GenAI有關描述，最終形成的編碼方案如表2所示。為保證編碼操作的一致性，研究團隊的兩位研究者先協商各維度的界定，再背對背完成全部數據的編碼。經檢驗，同伴對話反饋特征編碼的Kappa一致性系數為0.83。

表2同伴對話反饋特征編碼方案

三研究結果

1GenAI是否介入同伴對話過程對同伴對話反饋特征的影響

圖2展示了GenAI未介入、GenAI單獨介入以及GenAI與教師共同介入三種情況下同伴對話反饋的滯后行為序列轉換。對比圖中的（a）、（b）和（c）可知，GenAI未介入時，同伴對話反饋的行為序列短且類型單一，表明同伴對話反饋行為的復雜度低、多樣性差、深度不足。GenAI單獨介入時，行為序列更加復雜，形成了“主動消除不確定性”和“基于GenAI內容有效反思”兩種行為模式。而在GenAI與教師共同介入的情況下，行為序列復雜度進一步提升，呈現“反思與爭論”和“接受與評價”的迭代循環模式。

（1）GenAI未介入與GenAI單獨介入的比較

在圖2（a）中，“爭論” “爭論”（ CGCG^′ ）和“反思” $$ “反思”（ CFCF ）兩類重復行為序列最為顯著，反映出在GenAI未介入時，缺乏有力證據支持的爭論不能有效推進對話深度和知識理解。以“爭論” “爭論”（ CGCG ）為例，某小組在討論霉菌是否有生命時，學生雖然圍繞“霉菌是什么”

展開了爭論，但只是各自表達觀點，沒能在各自觀點之上進行有效舉證（如表3所示）。知識的局限和信息的不足，阻礙了小組成員在這一問題上形成明確的結論，學生在概念上的不確定性沒有得到有效消除。同樣地，學生在概念理解上的不確定性還會導致他們在小組討論中僅限于思考各自的發現，而未能結合同伴觀點的異同進行深入分析并得出比較全面的結論。例如，當學生不理解“細菌”和“病毒”等概念的區別時，只能反復進行自我反思，無法提煉出清晰的結論。

表3GenAI未介入同伴對話反饋時的“爭論” ∣ “爭論”模式典型同伴對話

相較而言，在GenAI介入同伴對話反饋過程后，如圖2（b）所示，其行為序列復雜度增加，出現了兩條連續長度最長的行為序列。其一是“主動消除不確定性”的行為模式，行為序列表現為“主動消除不確定性” “接受GenAI反饋” $$ “拒絕GenAI反饋” $$ “主動消除對GenAI反饋的不確定性” “理解GenAI反饋” “理解同伴反饋”（ ：，表明學生通過提問GenAI來消除對知識、觀點或概念的不確定性，并嘗試理解GenAI的輸出內容，通過同伴討論最終達成共識。其二是“基于GenAI內容有效反思”的行為模式，行為序列表現為“依據GenAI反饋爭論” $$ “接受同伴反饋” $$ “依據GenAI反饋反思” “依據GenAI反饋監控學習過程” “依據GenAI反饋發現新問題” “主動消除GenAI反饋的不確定性” $$ “理解GenAI反饋” $$ “理解同伴反饋”（ ），說明學生依據GenAI的建議反思自己的觀點并由此產生新問題，再通過追問GenAI來消除不確定性，最終實現對同伴反饋的理解并形成共識。這兩類行為模式均反映出GenAI的介入能幫助學生消除概念的不確定性，從而推動小組達成共識，加深了同伴對話反饋的深度。以“主動消除不確定性”的模式為例，某小組在討論“實驗材料的放置方式”以及“如何設置干燥涼快的實驗環境”時，學生之間存在分歧，向GenAI提問后，他們將GenAI的建議作為依據，決定在不同環境下放置等量的草莓，并把“干燥涼快”的環境具體設定為“冰箱環境”，最終達成了統一意見。

圖2三個階段的同伴對話反饋行為序列轉換圖

（2）GenAI單獨介入與GenAI和教師共同介入的比較

盡管GenAI的介入有助于彌補學生知識儲備的不足、增加同伴對話反饋的深度，但在僅有GenAI介入的情況下，他們更傾向于不經批判性思考就直接接受GenAI的反饋。為此，需要考查教師介入的影響。圖2（c）結果顯示，當GenAI和教師共同介入同伴對話反饋時，小組的行為序列更加復雜，長度顯著增加，并呈現出兩種循環行為模式。其一是“反思與爭論”的迭代循環，具體行為序列表現為“依據GenAI反饋發現新問題” $$ “理解GenAI反饋” “依據GenAI反饋反思” $$ “主動消除GenAI反饋的不確定性” $$ “依據GenAI反饋爭論” $$ “拒絕GenAI反饋” $$ “依據GenAI反饋反思” $$ “理解GenAI反饋”$$ “依據GenAI反饋發現新問題”（ GCGUGFGNGGGRGFGC ），表明學生基于GenAI的反饋進行反思并發現新問題后，通過反復分析與爭論，有選擇地接受GenAI生成的內容，并在進一步反思中產生新問題以深化討論。其二是“接受與評價”的迭代循環，行為序列表現為“依據GenAI反饋發現新問題” “理解GenAI反饋” ∣∣ “接受GenAI反饋” $$ “評價GenAI反饋” “依據GenAI反饋發現新問題”（ .GCGUGAGJGC? ），表明學生基于GenAI的反饋發現新問題后，結合已有知識評價并選擇性接受GenAI的內容，再次產生新一輪的問題。這兩種模式都顯示，教師的介入能幫助學生建立起新信息與已有知識的連接，促使他們反復思考和理解GenAI的回復，深化對話反饋。以“反思與爭論”的迭代循環為例，教師發現某小組雖然不能理解GenAI提出的“把保鮮盒扎洞排水\"這一建議，卻準備直接采納。此時，教師介入引導學生分析GenAI建議的理由，學生隨后意識到其目的在于排出草莓表面的水分，進而提出“擦干水分即可”的替代方案，表明學生在教師引導下能夠不斷審視和調整自己的見解。

此外，GenAI的回復對小學生來說可能較難理解，而教師引導學生追問GenAI以獲得更清晰易懂的解釋，能夠幫助學生反復評估信息，確保其在充分理解后選擇性地吸收GenAI的內容（如表4所示）。

表4GenAI與教師共同介入同伴對話反饋后的“接受與評價”選代循環典型過程示例

2同伴對話反饋的深度與學生批判性思維的關系

通過認知網絡分析，本研究發現了同伴對話反饋特征與批判性思維GenAI介入不同情況下的關系，如圖3所示。其中，圖3（a）和圖3（b）分別展示了GenAI是否介入同伴對話過程、教師是否介入GenAI支持的同伴對話過程在認知網絡疊減圖上的差異。

（a）有無GenAI介入的認知網絡差異

（b）單獨介入GenAI與教師-GenAI共同介入的認知網絡差異

圖3同伴對話反饋特征與批判性思維在GenAI介入不同情況下的關系

圖3（a）顯示，在GenAI未介入的同伴對話反饋中，注意與辨識（R）、注意與理解（U）以及主動消除不確定性與辨識（R）之間顯示出顏色更深、線條更粗的連線，說明同伴對話缺乏對反饋內容的理解和爭論。學生注意到同伴反饋的內容后，立即發表個人觀點，沒有進行深入分析，同伴對話反饋的質量處于較低水平，不利于批判性思維的發展。以注意與辨識（R）強連接為例，在關于“霉菌是否有害”的討論中，學生 S1-4 因觀察到“草莓壞了”判斷出“霉菌是有害的”，S1-2 由此提出了“吃了霉菌會怎樣”的新問題，最后S1-3憑直覺認為“會生病”，說明學生對于注意到的事物并沒有進行深入分析，僅僅識別出淺層的含義，批判性思維處于“辨識”水平。而在GenAI 單獨介入的同伴對話反饋中，反思與理解（U）、爭論與辨識（R）以及評估與理解（U）存在強連接且共現頻次更高，說明在GenAI的輔助下，學生能更好地評估同伴反饋、主動消除觀點的不確定性并展開爭論和反思。盡管此時批判性思維仍處于“理解”層級，但較GenAI未介入時已有所提升，表明學生對同伴反饋內容的分析有助于發展批判性思維。以反思與理解（U）強連接為例，某小組在討論“溫暖還是寒冷的條件下草莓容易變壞”的問題時，學生S1-2通過反思草莓變質的過程，結合“草莓不在冰箱里就壞了”的現象，提出“草莓在溫暖的條件下容易壞”的觀點；S1-3在理解了GenAI的反饋后，通過反思學習過程，指出“草莓在冰箱里沒有凍傷”；S1-4則從“把手放在冰箱里不冷”出發，提出了“冰箱溫度不算寒冷”的觀點。這表明學生已經能夠在理解已有信息的基礎上進行反思，批判性思維逐步向“理解”水平發展。

分析圖3（b）發現，當GenAI與教師共同介入同伴對話反饋過程時，注意與創造（C）、注意與評價（E）、注意與分析（A）及爭論與分析（A）表現出強連接。這說明，當GenAI和教師共同介入時，學生能夠深入分析和評價同伴的觀點，批判性地整合GenAI和同伴反饋的內容，生成新觀點并與同伴展開高水平的爭論，進而促進批判性思維的發展。例如，學生在討論錫紙是否適合作為保鮮盒材料時（如表5所示），S1-2最初認為錫紙具有保溫效果，適合使用。但S1-4引用GenAI的信息指出錫紙會導致水汽積聚，反對該建議。隨后，S1-2在分析該反駁理由的基礎上，提出錫紙可以防止磕碰的新證據與 S1-4爭論。最終，S1-2 結合同伴提出的“不要完全包裹草莓”的建議，進一步優化自己的觀點，提出了小組成員都認可的方法。這個過程不僅涉及對初始建議的批判性評估，還包含對反饋意見的理解與整合，有效促進了批判性思維的發展。

表5GenAI與教師共同介入同伴對話反饋后的“爭論一分析”典型同伴對話

四研究結論與討論

1研究結論

本研究對科學大單元學習過程中的同伴對話文本進行滯后序列分析和認知網絡分析，探究了GenAI介入的同伴對話反饋特征及其對小學生批判性思維的影響。研究表明，GenAI的介入加深了小學生的同伴對話反饋深度，將低效爭論轉變為有意義的協商，形成了“反思與爭論”“接受與評價”兩種迭代循環，有利于消除過程中的不確定性，但學生多為被動接受GenAI的反饋。而教師介入GenAI輔助的同伴對話過程后，學生能夠更有意識地評價、反思GenAI產出的內容，有選擇地接受GenAI的反饋，并基于同伴爭論與協商產生新問題，進而通過高水平的爭論來發展批判性思維。這些研究結果為GenAI是否應該介入小學生的同伴對話反饋，以及GenAI應該如何介入小學生的小組討論等問題提供了來自實證研究的證據。

2研究討論

（1）GenAI的介入彌補了小學生的知識缺陷，有助于改善同伴對話反饋質量

本研究的實證數據支持了部分研究者關于GenAI能夠提高同伴對話反饋質量，進而促進學生批判性思維發展的觀點[20][27]。GenAI的介入為學生提供了即時的問答結果，補充了學生頭腦中缺失的信息，彌補了小學生在科學爭論過程中的知識缺陷；其生成的解釋為學生的爭論提供了證據支撐，有助于學生深化或修正原有觀點[28]。學生具備一定知識儲備后，在支持或反駁觀點時更有說服力，從而強化了同伴間“反思與爭論”和“接受與評價”的雙迭代循環路徑，擴大了小組內的社會互動，最終改善了同伴對話反饋質量[29]。此外，GenAI的介入還促進了更多高級、復雜的認知活動的出現，學生不僅能表達自己的觀點，還能深入分析同伴的觀點，進行有理有據的高水平爭論和評價[30]。

（2）教師與GenAI共同介入彌補了小學生的元認知局限，避免學生過度依賴GenAI

同伴間的高水平爭論可能是提升學生批判性思維的原因之一，卻非唯一因素。認知網絡疊減圖的結果顯示，教師指導介入GenAI輔助的同伴對話過程后，學生的批判性思維水平更高。從分布式認知的視角來看，教師、GenAI和同伴為學生個體的認知活動提供了分布式存儲的認知資源，有利于學生個體通過知識交換、轉化、流動和共享實現認知從低水平向高水平的躍升。此外，對比本研究中GenAI未介入和單獨介入的同伴對話文本，可以發現學生在后一種情況下容易表現出對GenAI產出結果的全盤接受，而教師的介入讓學生意識到不能未經思考就接受這些信息。教師介入GenAI輔助的同伴對話過程，是對小學生元認知監控與調節能力不足的一種補充，有利于學生提高信息分析與判斷能力，幫助學生評估GenAI和同伴產生的內容，避免學生將GenAI視為單純的知識提供工具而產生過度依賴[31]。

（3）教師、GenAI與同伴對話的協同改善了學生的爭論深度，有助于學生批判性思維水平進階

在同伴對話反饋中，學生并非被動接收知識，而是積極參與到教師、GenAI和同伴的交流、合作與互動中，通過分享觀點、協商意義、解決沖突等方式主動建構知識[32]。教師作為引導者和促進者，幫助學生明確學習目標、聚焦學習內容、監控學習過程；同伴反饋提供了不同視角和觀點的碰撞，促進深度思考；而 GenAI作為一種智能工具，為學生補充必要的信息資源、提供證據支撐、拓寬思維邊界。“教師-GenAI-學生同伴”三元協同的同伴對話反饋機制，為學生的認知參與和爭論深度提供了必要的支持，推動了批判性思維向高層級躍遷，成為學生批判性思維水平進階的重要推動力[33]。

五反思與展望

盡管本研究證實GenAI的介入有助于提高小學生同伴對話反饋的質量，且教師的適時指導更有利于學生對 GenAI反饋內容的評價，進而提升其批判性思維水平，但尚未討論學習任務的屬性是否會影響 GenAI介入的同伴對話反饋過程。我們注意到，學生在不同的學習任務階段對GenAI提問的側重點和追問的方式有所差別，雖然本次的數據分析側重于非領域特定的認知過程和批判性思維表現，任務屬性對研究結果的影響較小，但仍需考慮其潛在作用。后續研究將持續關注學生與GenAI的對話模式、任務屬性、組別特征等因素的影響，加深對“教師-GenAI-學生同伴”三元協同作用機制的理解。

綜上，GenAI輔助的同伴對話反饋可作為GenAI融合學科課堂教學的應用方式之一，伴隨著學生與GenAI有效對話的開展，學生批判性思維呈現發展趨勢。然而，課堂觀察顯示，小學生自主與GenAI開展有效對話仍有難度。因此，教師需承擔起雙重責任：既要教學生在恰當的時機使用恰當的提示語，獲得更有針對性的反饋，又要關注學生參與同伴對話反饋的過程，為學生的元認知監控與調節提供必要的指導和幫助。未來需基于更多實證研究系統探索“人工智能 + 教育”的方法、過程、策略和模式，為生成式人工智能與學校教育的深度融合提供方法論支持與實踐路徑。

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The Efect of Peer Dialogue Fedback with GenAI Intervention on Critical Thinking of Elementary School Students

YANG Ning1[Corresponding Author] LI Xiao-Fan1 MA Zi-Lin1 LINLan2 （1. Department ofEducation，Fujian Normal University， Fujian，Fuzhou， China 350117; 2.Teachers'Training School ofFuzhou Taijiang District， Fujian， Fuzhou，China 350004）

Abstract： Peerdialogue feedback isanimportant waytopromote thedevelopmentofcritical thinking incollborativeleaming Generativeartificial intellgence （GenAI）teoreticallyhelpstoadressissues suchas insufficient knowledgereserves，weak metacognitiveabilities，andtheabsenceofimmediate teacher guidanceamong elementaryscholstudents during perdialogue fedback，therebystrengthening the developmentof critical thinking in the peer dialogue feedback process.However，this conclusion stillacks empiricalresearchsupport.Therefore，thepaperconductedlagsequenceanalysisandcognitive network analysis on 1，OoO peer dialogue feedback texts thatoccurred in threestages of elementary science largeunit learning，and exploredthequalityofGenAI-enhancedpeerdialoguefeedback andits impactonstudents’criticalthinking.Theresultsshowed that GenAIinterventiondeepenedthe peerdialoguefeedback proces，formedaniterativecycleof“reflectionanddebate\"and “acceptance and evaluation”inthe processof promoting criticalthinking development.Meanwhile，the high-level debates among peers contribute tothe developmentof critical thinking; and teachers’collboration could enhance throleof GenAI intervention inper dialogue feedback to promote thedevelopmentofcriticalthinking.The paperfallyexploredthe feedback mechanism of peer dialogue among elementary school students intervened by GenAI， which can provide practicalreference for promoting the innovative development of GenAI integration with subject-based classroom teaching.

Keywords： generative artificial intelligence; peer dialogue feedback; critical thinking