基于生成式AI的国际中文教育专业核心课程教学模式创新实现路径探索

引言：在人工智能技术取得颠覆性成就的今天，AI 技术带来的生产力提升惠及着各个领域。对国际中文教育而言，其带来的机遇与革新也必将是颠覆性的。那么，为了紧跟时代步伐，将生成式AI 技术，特别是如超星平台等主流智慧教学工具所集成的AI 实践智能体，深度融入到国际中文教育的核心课程教学之中，就成了当下国际中文教育必须要面临的时代课题。

一、现存国际中文教育专业核心课程教学模式存在的问题

1.学生汉语本体知识存在结构性缺陷

现阶段，大多数学生在汉语学习过程中会表现出“知其然而不知其所以然”的状况。这与“侧重理论灌输，忽略知识结构搭建”教学理念有着密切关联。如果不及时解决，这会导致学生们在面对真实的教学环境时，难以准确解读语言。

2.教育理论与实践应用的知行断层

实际教学环境中，学生所接触的教学方法通常是高效且可行度较高的前沿性教学策略。但是，如此高效的教学方法却并没有与相应的教学实践相结合。这就使得学生们的理论素养无法有效转化为解决实际教学问题的智慧与技能，形成一种“知行不合一”的局面。

3.学习者中心化教学的缺位

近年来，“以学生为中心”的教学理念逐渐成为教学思想的主流，但实际的落地效果却不尽人意。许多课堂上，知识的传授方式还是会以“学生被动接受知识”为主。这就导致培养出的教师虽然掌握了标准化的教学流程，但却缺少了教学的灵活性和创造性。

4.课程模块协同机制的缺失

国际中文教育专业中的三大核心课程分别是“课型教学”、“词汇及教学”以及“语法及教学”。三门密切相关的课程却在实际的教学安排中表现出巨大的割裂感。这种知识体系的碎片化严重阻碍了学生形成语言学科的整体性认知以及系统性思维。

5.专业课程评价标准与维度呈现单一化倾向

传统的教学体系中，在对学生能力的评价上，一次性的成果展示或期末的能力测试往往是具有决定性效力的。但这种单一且静止的评价方式，并不能完整地评价学生全周期的学习过程。这就使得原本充当“诊断与反馈”角色的评价结果失去了其原有的功能。

二、利用生成式AI 赋能国际中文教育核心课程教学模式的创新策略

针对以上存在的实际问题，依托超星平台集成的 AI 实践智能体，可以构建一套环环相扣的创新教学模式，其实现的路径具体可以体现在以下三个策略中。

1.生成式 AI 赋能“学习者为中心”的教学设计

针对“解决学习者中心化教学缺位”与“评价标准单一”的问题，该策略借助AI 工具强大的内容生成以及分析能力，引导学生们进行个性化、创造性的教学设计。并利用 AI 辅助构建一个过程性、多维度的教学能力评价体系。

在具体应用中，教师们可以首先设定目标学习者的特点以及具体的任务要求。明确任务后，学生们可以借助AI 先设计一套通用性较强的教学计划。在此基础之上，教师们要引导学生针对目标学习者的特点进行二次加工，形成高度定制化的教案。评价环节，学生不仅要上传最终作品，还要将过程性材料一同提交。随后，教师们可在生成式AI 的辅助下，得到一份综合性较强的分析报告。最终，教师们可根据该报告，结合过程性材料做出最终评价。

在此过程中，“学习者中心”这一抽象概念就转变为了操作性较强的具体流程。同时，引入AI 辅助的多元化评价机制还有助于将评价重心由“结果”引向了“过程”。二者在为教师们提供更丰富学情数据的同时，也为后续工作中对学生进行精准化的指导打下了基础。

2.生成式AI 赋能“跨模块知识体系”的构建

针对“课程模块协同机制缺失”的问题，为了培养学生们的系统思维和协同创新能力，该策略利用超星平台的知识图谱功能，由AI 辅助师生共建一个动态关联的知识网络，并将三门核心课程进行结构化贯通。

具体来说，在教学之初，教师们可以引导学生们将“课型教学”、“词汇及教学”以及“语法及教学”三门核心课程的核心知识点、相关知识点以及拓展知识点统统录入超星知识图谱。随后，学生们可以根据AI 智能体的意见，对已建立的知识网络进行优化。当教师们在平台上发布教学案例设计的任务时，学生们就可以在平台上协同工作，任务过程中，学生们通过查询知识图谱，在快速定位到核心知识点的同时，还可以对知识网络进一步的完善，学生们对关联知识点及拓展知识点也得到了巩固。

由此，原本静止且独立的知识点经由此种策略的加持，就转变为了动态且关联性极高的知识网络。在整个构建和完善知识网络的过程中，学生们对于学科知识体系也就有了结构化和系统化的认知，知识的理解也实现了融会贯通。

3.生成式AI 赋能“诊断-反馈-修复”知识体系的构建

针对上述中的“学生汉语本体知识的结构性缺陷”以及“理论与实践断层”的问题。该策略利用生成式 AI的个性化测评和内容生成能力，构建出一套集诊断、反馈、巩固以及仿真检测于一体的学习机制，引导学生完成从“知识修复”到“实践内化”的闭环学习。

具体而言，教师们首先可以在超星平台发布一 项综合性的教学能力测评任务。在AI 的帮助下，教师会得到综合常见教学难点的辨析题和案例分析题 生作答后，AI 即时生成个人知识测评报告，直观地展示出该生的知识盲点。随后，AI 助教会根 送全方面且个性化的学习包供学生们查漏补缺。理论学习完成后，学生可自主选择AI 工具输出仿真课堂模拟计划，并对自身表现进行反馈与记录。

在高算力 AI 智能体的加持下，教学过程突破了人力分析滞后性的局限。而成本较低的模拟计划又为学生们搭建了安全的试错与反思的环境。由此，学生们不仅夯实了汉语本体知识的基础，更极大加速了理论知识向实践技能的转化过程。

结语：

综上所述，生成式 AI 在针对性解决国际中文教育困境的同时，也在具体的应用中展现出了十足的生命力和创造力。在未来，AI 技术的进一步发展必将汇集各行各业，在此过程中，其在国际中文教育中的应用也必将更加广泛、更加深入。二者的有机融合必将为在全球范围内推广汉语和中国文化做出更大的贡献。

参考文献：

[1]杨思琪,李新.人工智能在国际中文教育中的应用与教学创新研究[J].办公自动化,2025,30(14):101-103.

[2]张勇.AI 赋能国际中文教育教学模式探究——以泰国大学生志愿者为例[J].中华志愿者,2025,(03):47-50.

[3] 肖锐, 赵婉莹, 施浩然, 等. 人工智能赋能国际中文教育研究热点可视化分析[J]. 普洱学院学报,2025,41(03):108-118.

基金项目：2025 年哈尔滨师范大学高等教育教学改革研究项目: 《生成式人工智能重塑国际中文教育专业核心课程实现路径研究》（XJGY202508）

作者简介：孙瑾（1984—），博士研究生，讲师，研究方向：国际中文教育