近年来，以生成式人工智能为代表的人工智能（AI）技术浪潮席卷全球。生成式人工智能与语言学习是一种双向映射关系——生成式人工智能脱胎于学习自然语言，同时其发展又反哺语言习得研究。在国际中文教育领域，生成式人工智能具有跨语种、跨文化的语料和语义理解的优势，可快速生成直观文本、图片和视频，天然契合二语教育对技术、学习机制、认知建构等方面的需求，给国际中文教育的生态重塑和范式变革带来了契机与挑战。

生成式人工智能赋能国际中文教育动能强劲

随着我国综合国力不断加强，文化影响力不断拓展，国际中文教育须进一步提质增效，为世界中文学习者学习中文、了解中国文化提供更加多层次、全方位、精准化的教学服务。AI技术的发展高度契合国际中文教育的内涵与未来。技术赋能、双向推动，已成为国际中文教育数字化、智能化转型的“加速器”。

2025年，教育部、国家语委、中央网信办三部门共同印发《关于加强数字中文建设 推进语言文字信息化发展的意见》，提出“研究基于语言大模型的教学新范式”“提升信息化场景下教师语言文字教学能力”“推动全球中文学习平台、中文联盟平台等建设，提升国际中文教育的能力和水平”“加强‘语言+人工智能’复合型人才培养”等。2025年11月16日，世界中文大会发布首个教师数字素养团体标准《国际中文教师数字素养参考框架》（T/ISCLT 004-2025），明确了国际中文教师应具备的数字素养基本架构，涵盖数字化认知与伦理、数字化技术知识与技能、数字化应用以及数字化专业发展四个维度，为国际中文教师在数字化背景下的教学转型与专业成长提供系统指导。

与此同时，教育部中外语言交流合作中心（简称“语合中心”）及相关高校紧密围绕国家规划，立足技术资源集聚、教育教学深入和国际交流活跃的优势，开展具体行动，积极探索、创新举措，为国际中文教育注入更多“AI含量”。例如，语合中心紧跟数智化发展趋势，发布国际中文教育知识图谱，整合汉字、词汇、语法、文化知识点等16类实体，推出自适应中文学测产品“HSK GO”，为学习者开展线上测评、定制学习路径；打造AI云教研平台，赋能教师全环节教学管理；建立中文智慧教室，探索“虚拟教师”与真人教师协同授课新模式等。北京语言大学研发建设“国际中文教育智慧教学系统4.0版”，构建国际中文教育知识图谱，内嵌大语言模型工具，实现智能出题、大数据学情分析、个性化教学等功能；成立语言智能研究院，开设“汉语言+人工智能”国际学生联合培养项目，培养“语言+智能”复合型人才等。

北京科技大学的探索与实践

北京科技大学（简称“北科大”）以本地化部署DeepSeek为载体，组合搭配多款生成式人工智能应用，将生成式人工智能技术贯穿于国际中文教育协同化教学、个性化学习、标准化测评、多元化评价和智能化教研等全过程，构建服务学生个性化成长、助力教师专业化发展、赋能教学范式创新性转型的国际中文教育新生态，以期推动国际中文教育教学范式的转型升级。

一是赋能协同化教学。

北科大通过聘请生成式人工智能担任教师助手，从课程准备、教学设计和课堂实施三方面助力教师，推动教师从知识传授者向学习引导者转变。

在课程准备方面，利用文生图、文生视频等技术，助力教师产出适需的教学素材，并实现动态调整和实时优化。将教师从重复性操作中解放出来，有效降低备课时间。

在教学设计方面，运用5W2H学习法（5W2H分析法），七维构建问题链，完善教学提问环节，提升课堂活动的有效性和针对性；运用DeepSeek快速生成网页格式的数字资源，如字词闪卡、单词消消乐游戏等趣味教学资源，丰富课堂形式，将语言学习转换为游戏闯关体验，激发学生学习动力，提升学生课堂参与度。

在课堂实施方面，在教师讲解语言点布置操练任务后，让生成式人工智能对学生作答进行实时诊断，使其充当“实时教学助理”。例如，在学习“把”字句和“被”字句时，运用产出导向法，学生输入自己造的句子后，生成式人工智能全程及时诊断学生语法错误并修改，检测学生对课堂教学内容的掌握度。

二是赋能个性化学习。

北科大依托DeepSeek搭建自适应学习系统，支持学生的动态学习路线规划与个性化调整，打造“实时捕捉学生个性化需求-提供针对性练习与强化-反馈与互动中动态调整”的完整学习闭环。

持续完善数字教学资源建设，构建数字化资源智能处理和精准分发机制。例如，完成“中国文化”400分钟慕课和“汉语教程”280分钟知识点讲解慕课的制作与上线，为学生的个性化学习搭建数字基座，以支持学生在脱离课堂和教师的环境下进行弹性化的知识学习和自主化的文化探究。

同时，充分发挥生成式人工智能情境模拟和即时交互的特点。在智能化伴学方面，聘请生成式人工智能担任学生学习语伴，搭建生活化场景，创造沉浸式互动情境，并使用自然语言交际，提升学生使用中文交流与解决实际问题的能力；在即时化答疑方面，运用角色预设法，将DeepSeek的角色设定为一名国际中文教师，开展苏格拉底法问答式辅导，分析并解答学生在中文学习中遇到的问题。

北科大在国际中文教学中还充分融合学习方法与智能技术，根据学生需求和能力水平，提供定制化的学习规划，提升语言学习效率。例如，运用艾宾浩斯记忆法，制定生字和词组的学习计划，规划不同时间的学习内容和记忆技巧，并给出具体的执行方案；搭配运用DeepSeek快速整理错题，打造专属错题本，分析错误原因，针对易错点生成同类型的题目，进行专项练习与巩固加强。

三是赋能标准化测评。

北科大借助生成式人工智能，建立“命题-组卷-试卷分析”全链条的测评体系。

在智能化出题方面，让生成式人工智能基于教学大纲、教学目标、HSK考纲题型等标准，生成多元化课后练习与标准化试题。例如，可令DeepSeek就某一篇文章设计阅读理解题，并规定题型要求（如2道细节题、2道推断题和1道主旨题）。在结构化标注方面，可使用生成式人工智能对试题进行难度等级、知识点映射等智能标注，助力教师构建结构化、分层次的试题库，实现一键组卷功能。在试卷分析方面，生成式人工智能可对学生答卷进行多维分析，深度挖掘学生知识点掌握情况和共性薄弱点，践行持续改进理念，推动以测促学，以测促教。

四是赋能多元化评价。

北科大打破按单科课程考试分数评价学生中文水平的传统模式，打造“多模态数据采集-智能化学情诊断-成长型评价图谱”的模式，将离散型的阶段测试升级为持续性的发展评估。

首先，借助生成式人工智能构建网格化学习数据网络。通过横向打通课程模块壁垒，纵向贯穿各平行班级，借助生成式人工智能系统化采集来自不同国家、年龄、教育背景学生的多模态学习数据（包括课堂互动、课后练习表现、学习偏好与目标、学习习惯与频率、课程评教与教师评价、HSK考试成绩等），生成每个学生的专属画像，为精准分析与诊断提供数据支撑。

其次，依托生成式人工智能生成个性化学情诊断报告。基于生成式人工智能的大数据分析和动态资源生成，对学生的学习轨迹、知识掌握度、困难障碍、习惯偏好等进行深度挖掘与交叉分析，生成每位学生的个性化学情诊断报告。

再次，基于生成式人工智能构建一体化能力评价模式。通过构建“语言水平+文化理解+交际实践”一体化的成长型评价模式，开展能力发展追踪，以绘制每名学生的个人语言能力成长图谱。

最后，还可实时生成适配的巩固资源与定制辅导方案，以支撑学生达成符合自身阶段的“i+1”学习目标，实现“采集–诊断–评价–提升”的闭环。

五是赋能智能化教研。

北科大推动教研从经验型向数据驱动型升级，构建生成式人工智能赋能的数据驱动型教研新生态，提升国际中文教育教研实效。

首先，搭建教研大数据体系，对教案、教学大纲、教学日历、课堂实录等教学资料进行多模态分析与复盘，针对不同教师生成个性化改进与提升建议，为教师的专业化成长提供精准化路径。

其次，推动差异化教学实践。通过运用生成式人工智能分析学情数据，辅助设计“一人一案”的个性化教学方案，支持教师面向不同水平、不同地域的学习者开展差异化教学，破解传统课堂中因材施教的难题，助力国际中文教育实现“从大水漫灌到精准滴灌”。

再次，贯通教学研训全链条。例如，开展生成式人工智能辅助教研专项培训，提升信息化场景下教师语言文字教学能力和数字素养；提升生成式人工智能在教学研究中的应用率，辅助完成文献综述、研究选题、工具开发、数据分析等任务，提升教研工作的科学性与效率等。

生成式人工智能赋能国际中文教育的挑战与应对

结合北京科技大学实践及相关高校反馈，生成式人工智能在国际中文教育的应用中呈现“双刃剑”特点，在响应中文学习者的新需求、顺应国际中文教育的新变化和数智化时代新形势的同时，也在技术、安全、认知、观念等方面迎来新风险与挑战。

一方面，当前，人们在使用各式各样的生成式人工智能过程中，均存在严重的“幻觉”问题。即，生成式人工智能可能给出无中生有的内容杜撰，在国际中文教学中具体表现为语言知识误用、文化语境混乱、事实或推理错误等。然而，不实内容和算法偏见会重建“信息茧房”，降低人工智能生成教学材料的准确性，影响教学评价的真实性。同时，生成式人工智能在使用中存在伦理风险，需要进一步加强对学习者的数据安全与隐私保护。

另一方面，部分国际中文教师对生成式人工智能技术尚缺乏充分认知，易产生过度依赖的心理，导致教师在教学中丧失主导地位。部分教师存在提示词使用能力较低的问题，通常在初步尝试后，因与预期产生落差而出现浅尝辄止的现象。同时，国际中文学习者也可能出现AI依赖的现象。例如，在写作课上，部分学生会直接复制人工智能生成的文本提交作文作业，学生的自主思考和探索被动减少，进而阻碍了学生学习的主观能动性及批判性思维的发展，更不利于其中文语言能力的长期发展。此外，学习者可能会淹没在人工智能生成的海量信息中，因无法科学筛选与聚焦，而出现学习焦虑症状，影响学习效率。

可见，在技术浪潮中保持教育的温度，在方寸讲台间守住教育的本心，已是国家相关部门及相关从业单位和从业者须共同理性应对的新课题。相关应对措施建议如下：

一是践行技术向善，强化安全保障。聚焦数据安全、伦理道德和价值观对齐，提升运用生成式人工智能生成的教学资源和文本的可信性、可控性和可靠性。

首先，应健全标准机制，筑牢伦理道德线。国家相关部门应会同行业协会、高等院校、科研院所等多方主体，制定出台国际中文教育的数据伦理审查标准，进一步完善生成式人工智能所生成内容的全流程追溯机制。

其次，应落实主体责任，拉直教学基准线。国际中文教师须对生成式人工智能产出的教学资源、文本、图片、视频等内容进行把关，严格审核和筛选，确保其准确性和科学性；同时，结合教学经验，对生成内容进行适用匹配评估，进而调整其难度、容量与呈现，以确保适应学生能力水平。

再次，应深化保护意识，严守数据安全线。教师在运用生成式人工智能处理涉及学生个人隐私的学业数据（如成绩、试卷、评价报告等）时，须事先对数据进行脱敏处理，做好学生数据安全与隐私保护，防止信息泄露与滥用。

二是加强引导培训，提升数字素养。国际中文师生的数字素养关系到国际中文教育数智化转型。

应对国际中文教师开展数字胜任力培训，引导广大国际中文教师在教学过程中愿用、会用、善用生成式人工智能。培训内容应包括：引导教师把生成式人工智能全要素、全过程融入国际中文教育，让“AI+”理念深入教学设计、课堂评价、作业反馈、试题设计、学业诊断、教学反思与创新研究。

同时，还应对学生开展学术诚信与科技伦理教育，提升学生甄别、批判和创新性使用生成式人工智能的能力。例如，开展国际中文学习者数字素养专项培训，编写适用于中文学习者的生成式人工智能提示词案例集，通过运用艾宾浩斯记忆法制定生词学习计划、记忆宫殿法高效背诵、苏格拉底提问法生成个性化练习等方式，打造学生时时可学、处处能学的中文学习新体验。

三是创新教育结构，深化人机协同。生成式人工智能在国际中文教育中的应用打破了原有的“师-生”二元主体结构，建立了新型的“师-生-智”三元主体结构。

高校要确立国际中文教师主导、国际中文学习者主体和生成式人工智能协作权责清晰的国际中文教育新生态。其中，国际中文教师应始终发挥育人主导作用，聚焦创新教学模式，注重文化价值引领，做好与学生的情感联结与个性化关怀，实现有温度的教育；国际中文学习者应明确学习的主体地位，发展批判性思维，做人机协同的主动学习者，恪守学术诚信与伦理规范，批判性地看待AI，做负责任的技术驾驭者。最终，通过“师-生-智”三元主体有机协作，共同架设起国际中文教育的语言互通之桥、理解互信之桥和文明互鉴之桥。

生成式人工智能与国际中文教育在技术基础、学习机制、认知建构等方面存在密切联系，未来将会深刻重塑国际中文教育生态，变革国际中文教育范式。在此过程中，高校应重视推进国际中文教育与人工智能深度融合，加强产学研用协同，推动技术迭代与国际中文教育转型的共生。同时，坚守国际中文教育的育人本质，积极开发国际中文教育优质数字资源，打造协同、开放、融合、智能的国际中文教育无边界生态，为全球教育数智化转型提供中文教育样本，为教育强国建设提供有力支撑。（本文作者郭凯琳系北京科技大学助理研究员，苗夏菁系中证数据有限责任公司工程师。本文为北京科技大学科技与文明中外人文交流研究开放课题“生成式人工智能赋能国际中文教育”[项目编号：2025KFYB008]阶段性研究成果）

来源：《神州学人》（2026年第4期）

作者：郭凯琳 苗夏菁

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