近年來，以生成式人工智能為代表的人工智能（AI）技術浪潮席卷全球。生成式人工智能與語言學習是一種雙向映射關系——生成式人工智能脫胎于學習自然語言，同時其發展又反哺語言習得研究。在國際中文教育領域，生成式人工智能具有跨語種、跨文化的語料和語義理解的優勢，可快速生成直觀文本、圖片和視頻，天然契合二語教育對技術、學習機制、認知建構等方面的需求，給國際中文教育的生態重塑和范式變革帶來了契機與挑戰。

生成式人工智能賦能國際中文教育動能強勁

隨著我國綜合國力不斷加強，文化影響力不斷拓展，國際中文教育須進一步提質增效，為世界中文學習者學習中文、了解中國文化提供更加多層次、全方位、精準化的教學服務。AI技術的發展高度契合國際中文教育的內涵與未來。技術賦能、雙向推動，已成為國際中文教育數字化、智能化轉型的“加速器”。

2025年，教育部、國家語委、中央網信辦三部門共同印發《關于加強數字中文建設 推進語言文字信息化發展的意見》，提出“研究基于語言大模型的教學新范式”“提升信息化場景下教師語言文字教學能力”“推動全球中文學習平臺、中文聯盟平臺等建設，提升國際中文教育的能力和水平”“加強‘語言+人工智能’復合型人才培養”等。2025年11月16日，世界中文大會發布首個教師數字素養團體標準《國際中文教師數字素養參考框架》（T/ISCLT 004-2025），明確了國際中文教師應具備的數字素養基本架構，涵蓋數字化認知與倫理、數字化技術知識與技能、數字化應用以及數字化專業發展四個維度，為國際中文教師在數字化背景下的教學轉型與專業成長提供系統指導。

與此同時，教育部中外語言交流合作中心（簡稱“語合中心”）及相關高校緊密圍繞國家規劃，立足技術資源集聚、教育教學深入和國際交流活躍的優勢，開展具體行動，積極探索、創新舉措，為國際中文教育注入更多“AI含量”。例如，語合中心緊跟數智化發展趨勢，發布國際中文教育知識圖譜，整合漢字、詞匯、語法、文化知識點等16類實體，推出自適應中文學測產品“HSK GO”，為學習者開展線上測評、定制學習路徑；打造AI云教研平臺，賦能教師全環節教學管理；建立中文智慧教室，探索“虛擬教師”與真人教師協同授課新模式等。北京語言大學研發建設“國際中文教育智慧教學系統4.0版”，構建國際中文教育知識圖譜，內嵌大語言模型工具，實現智能出題、大數據學情分析、個性化教學等功能；成立語言智能研究院，開設“漢語言+人工智能”國際學生聯合培養項目，培養“語言+智能”復合型人才等。

北京科技大學的探索與實踐

北京科技大學（簡稱“北科大”）以本地化部署DeepSeek為載體，組合搭配多款生成式人工智能應用，將生成式人工智能技術貫穿于國際中文教育協同化教學、個性化學習、標準化測評、多元化評價和智能化教研等全過程，構建服務學生個性化成長、助力教師專業化發展、賦能教學范式創新性轉型的國際中文教育新生態，以期推動國際中文教育教學范式的轉型升級。

一是賦能協同化教學。

北科大通過聘請生成式人工智能擔任教師助手，從課程準備、教學設計和課堂實施三方面助力教師，推動教師從知識傳授者向學習引導者轉變。

在課程準備方面，利用文生圖、文生視頻等技術，助力教師產出適需的教學素材，并實現動態調整和實時優化。將教師從重復性操作中解放出來，有效降低備課時間。

在教學設計方面，運用5W2H學習法（5W2H分析法），七維構建問題鏈，完善教學提問環節，提升課堂活動的有效性和針對性；運用DeepSeek快速生成網頁格式的數字資源，如字詞閃卡、單詞消消樂游戲等趣味教學資源，豐富課堂形式，將語言學習轉換為游戲闖關體驗，激發學生學習動力，提升學生課堂參與度。

在課堂實施方面，在教師講解語言點布置操練任務后，讓生成式人工智能對學生作答進行實時診斷，使其充當“實時教學助理”。例如，在學習“把”字句和“被”字句時，運用產出導向法，學生輸入自己造的句子后，生成式人工智能全程及時診斷學生語法錯誤并修改，檢測學生對課堂教學內容的掌握度。

二是賦能個性化學習。

北科大依托DeepSeek搭建自適應學習系統，支持學生的動態學習路線規劃與個性化調整，打造“實時捕捉學生個性化需求-提供針對性練習與強化-反饋與互動中動態調整”的完整學習閉環。

持續完善數字教學資源建設，構建數字化資源智能處理和精準分發機制。例如，完成“中國文化”400分鐘慕課和“漢語教程”280分鐘知識點講解慕課的制作與上線，為學生的個性化學習搭建數字基座，以支持學生在脫離課堂和教師的環境下進行彈性化的知識學習和自主化的文化探究。

同時，充分發揮生成式人工智能情境模擬和即時交互的特點。在智能化伴學方面，聘請生成式人工智能擔任學生學習語伴，搭建生活化場景，創造沉浸式互動情境，并使用自然語言交際，提升學生使用中文交流與解決實際問題的能力；在即時化答疑方面，運用角色預設法，將DeepSeek的角色設定為一名國際中文教師，開展蘇格拉底法問答式輔導，分析并解答學生在中文學習中遇到的問題。

北科大在國際中文教學中還充分融合學習方法與智能技術，根據學生需求和能力水平，提供定制化的學習規劃，提升語言學習效率。例如，運用艾賓浩斯記憶法，制定生字和詞組的學習計劃，規劃不同時間的學習內容和記憶技巧，并給出具體的執行方案；搭配運用DeepSeek快速整理錯題，打造專屬錯題本，分析錯誤原因，針對易錯點生成同類型的題目，進行專項練習與鞏固加強。

三是賦能標準化測評。

北科大借助生成式人工智能，建立“命題-組卷-試卷分析”全鏈條的測評體系。

在智能化出題方面，讓生成式人工智能基于教學大綱、教學目標、HSK考綱題型等標準，生成多元化課后練習與標準化試題。例如，可令DeepSeek就某一篇文章設計閱讀理解題，并規定題型要求（如2道細節題、2道推斷題和1道主旨題）。在結構化標注方面，可使用生成式人工智能對試題進行難度等級、知識點映射等智能標注，助力教師構建結構化、分層次的試題庫，實現一鍵組卷功能。在試卷分析方面，生成式人工智能可對學生答卷進行多維分析，深度挖掘學生知識點掌握情況和共性薄弱點，踐行持續改進理念，推動以測促學，以測促教。

四是賦能多元化評價。

北科大打破按單科課程考試分數評價學生中文水平的傳統模式，打造“多模態數據采集-智能化學情診斷-成長型評價圖譜”的模式，將離散型的階段測試升級為持續性的發展評估。

首先，借助生成式人工智能構建網格化學習數據網絡。通過橫向打通課程模塊壁壘，縱向貫穿各平行班級，借助生成式人工智能系統化采集來自不同國家、年齡、教育背景學生的多模態學習數據（包括課堂互動、課后練習表現、學習偏好與目標、學習習慣與頻率、課程評教與教師評價、HSK考試成績等），生成每個學生的專屬畫像，為精準分析與診斷提供數據支撐。

其次，依托生成式人工智能生成個性化學情診斷報告。基于生成式人工智能的大數據分析和動態資源生成，對學生的學習軌跡、知識掌握度、困難障礙、習慣偏好等進行深度挖掘與交叉分析，生成每位學生的個性化學情診斷報告。

再次，基于生成式人工智能構建一體化能力評價模式。通過構建“語言水平+文化理解+交際實踐”一體化的成長型評價模式，開展能力發展追蹤，以繪制每名學生的個人語言能力成長圖譜。

最后，還可實時生成適配的鞏固資源與定制輔導方案，以支撐學生達成符合自身階段的“i+1”學習目標，實現“采集–診斷–評價–提升”的閉環。

五是賦能智能化教研。

北科大推動教研從經驗型向數據驅動型升級，構建生成式人工智能賦能的數據驅動型教研新生態，提升國際中文教育教研實效。

首先，搭建教研大數據體系，對教案、教學大綱、教學日歷、課堂實錄等教學資料進行多模態分析與復盤，針對不同教師生成個性化改進與提升建議，為教師的專業化成長提供精準化路徑。

其次，推動差異化教學實踐。通過運用生成式人工智能分析學情數據，輔助設計“一人一案”的個性化教學方案，支持教師面向不同水平、不同地域的學習者開展差異化教學，破解傳統課堂中因材施教的難題，助力國際中文教育實現“從大水漫灌到精準滴灌”。

再次，貫通教學研訓全鏈條。例如，開展生成式人工智能輔助教研專項培訓，提升信息化場景下教師語言文字教學能力和數字素養；提升生成式人工智能在教學研究中的應用率，輔助完成文獻綜述、研究選題、工具開發、數據分析等任務，提升教研工作的科學性與效率等。

生成式人工智能賦能國際中文教育的挑戰與應對

結合北京科技大學實踐及相關高校反饋，生成式人工智能在國際中文教育的應用中呈現“雙刃劍”特點，在響應中文學習者的新需求、順應國際中文教育的新變化和數智化時代新形勢的同時，也在技術、安全、認知、觀念等方面迎來新風險與挑戰。

一方面，當前，人們在使用各式各樣的生成式人工智能過程中，均存在嚴重的“幻覺”問題。即，生成式人工智能可能給出無中生有的內容杜撰，在國際中文教學中具體表現為語言知識誤用、文化語境混亂、事實或推理錯誤等。然而，不實內容和算法偏見會重建“信息繭房”，降低人工智能生成教學材料的準確性，影響教學評價的真實性。同時，生成式人工智能在使用中存在倫理風險，需要進一步加強對學習者的數據安全與隱私保護。

另一方面，部分國際中文教師對生成式人工智能技術尚缺乏充分認知，易產生過度依賴的心理，導致教師在教學中喪失主導地位。部分教師存在提示詞使用能力較低的問題，通常在初步嘗試后，因與預期產生落差而出現淺嘗輒止的現象。同時，國際中文學習者也可能出現AI依賴的現象。例如，在寫作課上，部分學生會直接復制人工智能生成的文本提交作文作業，學生的自主思考和探索被動減少，進而阻礙了學生學習的主觀能動性及批判性思維的發展，更不利于其中文語言能力的長期發展。此外，學習者可能會淹沒在人工智能生成的海量信息中，因無法科學篩選與聚焦，而出現學習焦慮癥狀，影響學習效率。

可見，在技術浪潮中保持教育的溫度，在方寸講臺間守住教育的本心，已是國家相關部門及相關從業單位和從業者須共同理性應對的新課題。相關應對措施建議如下：

一是踐行技術向善，強化安全保障。聚焦數據安全、倫理道德和價值觀對齊，提升運用生成式人工智能生成的教學資源和文本的可信性、可控性和可靠性。

首先，應健全標準機制，筑牢倫理道德線。國家相關部門應會同行業協會、高等院校、科研院所等多方主體，制定出臺國際中文教育的數據倫理審查標準，進一步完善生成式人工智能所生成內容的全流程追溯機制。

其次，應落實主體責任，拉直教學基準線。國際中文教師須對生成式人工智能產出的教學資源、文本、圖片、視頻等內容進行把關，嚴格審核和篩選，確保其準確性和科學性；同時，結合教學經驗，對生成內容進行適用匹配評估，進而調整其難度、容量與呈現，以確保適應學生能力水平。

再次，應深化保護意識，嚴守數據安全線。教師在運用生成式人工智能處理涉及學生個人隱私的學業數據（如成績、試卷、評價報告等）時，須事先對數據進行脫敏處理，做好學生數據安全與隱私保護，防止信息泄露與濫用。

二是加強引導培訓，提升數字素養。國際中文師生的數字素養關系到國際中文教育數智化轉型。

應對國際中文教師開展數字勝任力培訓，引導廣大國際中文教師在教學過程中愿用、會用、善用生成式人工智能。培訓內容應包括：引導教師把生成式人工智能全要素、全過程融入國際中文教育，讓“AI+”理念深入教學設計、課堂評價、作業反饋、試題設計、學業診斷、教學反思與創新研究。

同時，還應對學生開展學術誠信與科技倫理教育，提升學生甄別、批判和創新性使用生成式人工智能的能力。例如，開展國際中文學習者數字素養專項培訓，編寫適用于中文學習者的生成式人工智能提示詞案例集，通過運用艾賓浩斯記憶法制定生詞學習計劃、記憶宮殿法高效背誦、蘇格拉底提問法生成個性化練習等方式，打造學生時時可學、處處能學的中文學習新體驗。

三是創新教育結構，深化人機協同。生成式人工智能在國際中文教育中的應用打破了原有的“師-生”二元主體結構，建立了新型的“師-生-智”三元主體結構。

高校要確立國際中文教師主導、國際中文學習者主體和生成式人工智能協作權責清晰的國際中文教育新生態。其中，國際中文教師應始終發揮育人主導作用，聚焦創新教學模式，注重文化價值引領，做好與學生的情感聯結與個性化關懷，實現有溫度的教育；國際中文學習者應明確學習的主體地位，發展批判性思維，做人機協同的主動學習者，恪守學術誠信與倫理規范，批判性地看待AI，做負責任的技術駕馭者。最終，通過“師-生-智”三元主體有機協作，共同架設起國際中文教育的語言互通之橋、理解互信之橋和文明互鑒之橋。

生成式人工智能與國際中文教育在技術基礎、學習機制、認知建構等方面存在密切聯系，未來將會深刻重塑國際中文教育生態，變革國際中文教育范式。在此過程中，高校應重視推進國際中文教育與人工智能深度融合，加強產學研用協同，推動技術迭代與國際中文教育轉型的共生。同時，堅守國際中文教育的育人本質，積極開發國際中文教育優質數字資源，打造協同、開放、融合、智能的國際中文教育無邊界生態，為全球教育數智化轉型提供中文教育樣本，為教育強國建設提供有力支撐。（本文作者郭凱琳系北京科技大學助理研究員，苗夏菁系中證數據有限責任公司工程師。本文為北京科技大學科技與文明中外人文交流研究開放課題“生成式人工智能賦能國際中文教育”[項目編號：2025KFYB008]階段性研究成果）

來源：《神州學人》（2026年第4期）