【海外归来话感受】董春柳海外教学研修体会

　　

一、课程概览与核心收获

在Martin Sanchez老师主讲的“Material Production with AI”研修课程中，我系统学习了如何借助人工智能工具高效开发国际贸易学科的教学资源。作为经济管理学院讲授国际贸易学的教师，我深感这一培训恰逢其时——我们的课程内容本身就在快速迭代，全球贸易格局、区域协定、关税政策等几乎每天都在变化，传统备课模式下，教师很难及时将这些动态融入课堂。而AI工具的介入，为这门时效性极强的学科提供了全新的教学支持路径。

课程的核心框架围绕提示词工程展开，尤其是RTFT模型（角色Role、任务Task、格式Format、目标Target），让我第一次从方法论层面理解了如何与AI“有效对话”。与此同时，课程反复强调“优质教学材料的六项条件”——目的明确、难度适当、负荷可控、有“脚手架”支撑、学生参与主动、内容与学习者相关——这些原则不只是通用的教学设计准则，对于国际贸易这种兼具理论深度与实践应用性的学科而言，其重要性尤为突出。我们教的不仅是比较优势理论和关税的经济效应分析，更是培养学生分析全球商业环境、进行跨文化商务沟通的综合能力，因此教学材料的精准度和适配度直接决定了课堂效果。

更让我受益的是课程的实践导向：通过分组现场生成、即时编辑优化、同伴互评展示等环节，我们真正做到了“在实战中学习”，将提示词技巧内化为可迁移的专业能力。

二、工具对比：豆包与ChatGPT在国际贸易教学设计中的差距

实践环节中，我对不同AI工具在学科特定场景下的表现进行了横向比较，深刻感受到输出质量的天壤之别。

（1）豆包的局限

当我尝试用豆包生成“关税分类练习”的课堂活动时，得到的输出在结构上基本可用——它列出了几种商品的HS编码示例并附有简单说明。然而，内容呈现方式极为机械，缺乏情境感和教学深度。比如它写道：“商品A属于第1类，商品B属于第2类。”这种表述虽无事实错误，但无法激发学生的思考，也无法转化为真实的课堂互动活动。更关键的是，豆包生成的案例缺乏现实贸易背景，学生练习时如同在做枯燥的编码匹配题，完全脱离了国际贸易课程的培养目标——理解贸易规则背后的商业逻辑，而非死记硬背编码。

（2）ChatGPT的优势

相比之下，ChatGPT在相同任务上的表现堪称“懂教学”。它生成的关税分类活动首先设置了一个真实的贸易情境：“假设你是一家进出口贸易公司的报关经理，收到一批来自不同国家的货物清单，请根据中国的HS编码规则进行分类。”随后，每件商品都配有原产地信息和用途说明，学生需要综合考虑税率、原产地规则和贸易协定优惠等多个因素，而非仅做单一维度的判断。更重要的是，ChatGPT在答案中附带了“常见误分类原因分析”和“教师引导性问题”，例如“为什么同样叫‘纺织品’，这件T恤和那条围巾的归类不同？”这种设计直指学生的认知盲区，极大提升了课堂讨论的深度。

这种差异的根源可能在于训练数据的垂直覆盖度。ChatGPT的训练语料中包含了大量国际贸易学术文献、WTO案例和商务英语教材，使其对学科术语、教学逻辑和真实场景的理解更加深入；而豆包在国内通用领域的表现出色，但在国际贸易这一细分学科上尚欠火候。因此，在未来的备课中，根据任务复杂度选择不同工具——简单的事实查询可借助豆包的效率优势，而教学设计、案例生成、讨论题设计等核心任务则可以优先采用ChatGPT，辅以人工审核以确保符合国内课程标准和政策口径。

三、分层教学在国际贸易课堂中的价值再认识

课程强调的“Right level”原则——“Pitch just above what learners can already do”——在国际贸易教学中具有特殊的意义。我们的学生背景差异极大：有来自国际经济与贸易专业的本科生，还有来自“一带一路”沿线国家的留学生。他们对贸易术语的熟悉程度、对全球经济格局的认知水平参差不齐，统一教材往往让一部分学生“吃不了”而另一部分“吃不饱”。在此情况下，AI给予高效的教学分层设计。

（1）AI赋能差异化教学设计

课程中的“Find Someone Who”活动生成案例给了我直接启发。我尝试用类似方法生成关于“区域全面经济伙伴关系协定（RCEP）”的课堂活动。通过向AI指定“为国际贸易专业大三学生设计”或“为基础知识薄弱、汉语阅读能力较弱的一带一路沿线国家留学生设计”等不同目标群体，系统会自动调整问题的复杂度和情境的真实性。对于本科生，问题聚焦于协定条款的基本内容和经济效应，例如：“Find someone who can name at least three RCEP member countries”、“Find someone who knows the tariff elimination timeline for textile products under RCEP”、“Find someone who can explain the difference between RCEP and CPTPP in terms of rules of origin”。在课堂上，可以先让学生们用这些句子互相提问、记录答案并追问细节，最后随机抽取学生分享，将零散信息拼合成对RCEP的整体理解。这个过程既锻炼了信息检索和口语表达，又促使他们主动阅读协定摘要，效果远好于教师单向讲解。

而对于基础知识薄弱、汉语阅读能力较弱的一带一路沿线国家留学生，AI生成的活动则做了全方位“降维”和“适配”。首先，语言被简化为短句和基础词汇，避免复杂从句和贸易术语堆砌，例如将“most-favoured-nation treatment”改为“equal treatment for all member countries”；其次，每个陈述句都配有中文和英文双语对照，必要时还生成拼音辅助；再者，问题内容从“条款比较”降级为“事实辨认”和“直观感受”，如“Find someone who comes from an RCEP member country”、“Find someone who thinks RCEP will help their country sell more goods”、“Find someone who has heard about RCEP before this class”。活动形式上，我额外要求AI生成一份“词汇小卡片”，列出活动中出现的核心词（如“关税”、“成员国”、“出口”、“进口”）并附上母语翻译和简单例句，供学生在走动交流前快速预习。这样，即使汉语能力有限，留学生也能通过同伴互助和视觉辅助顺利完成活动，既融入了课堂，又对RCEP有了初步的感性认识。

同一份教学主题，通过精准的差异化提示词，AI居然能产出两种截然不同却又各自得体的活动方案。在此之前，我总认为“照顾薄弱生”意味着额外耗费大量备课精力，往往心有余而力不足；现在AI在几分钟内就完成了最费时的定制工作，教师只需根据班级实际微调即可。这让我真正体会到“分层教学”不再是一句口号，而成为可落地的日常实践。更重要的是，当留学生在活动中找到“来自同一国家”的同学时，他们脸上流露出的归属感和参与热情，是任何标准化教材都无法激发的——技术的温度，恰恰体现在它帮助教师看见了每一个具体的人。

更令我兴奋的是课程的“追加指令”演示：一条简单的“Adapt this for a student with low English proficiency”就能快速生成差异化版本。在国际贸易课堂中，留学生群体语言能力差异巨大，这一功能可以帮助我快速准备同一内容的多语言难度版本，确保每位学生都能跟上课堂节奏、理解核心概念，而不至于因语言障碍而被边缘化。

（2）分层教学的深层逻辑

通过同伴互评环节，我进一步认识到：分层教学不是简单地把学生贴上“好、中、差”的标签，而是基于对每个学生真实起点的了解，设计多条通往同一学习目标的路径。AI降低了分层材料制作的技术门槛，但教师的专业判断——谁需要更多“脚手架”、谁适合更具挑战性的拓展任务——仍然是不可被技术替代的核心能力。国际贸易学科的复杂性要求我们既要懂经济理论、又要熟悉实务操作，因此分层设计更需兼顾知识维度和应用维度的双重差异。

四、多元化教学策略的借鉴与国际贸易场景的重构

课程末提供了10个AI如何辅助教学材料建立的案例，并由同学们实操完成10个案例的材料整理，每一类都让我联想到国际贸易教学中的具体应用场景。

（1）从“舒适区”到“拓展区”的突破

过去，最常使用AI生成的是客观题——这类材料中规中矩，但形式单一，难以持续激发学生的课堂参与度。本次培训让我看到了全新的可能性：为什么不能让学生通过AI生成的角色扮演脚本模拟WTO争端解决机制？为什么不能用信息图表的方式呈现全球供应链的复杂网络？这些形式更能呼应国际贸易课程的实践性特点，帮助学生建立“从课堂到职场”的能力迁移。

（2）让我深受触动的两个方向

其一是“漫画脚本”的延伸应用。印象最深的是一组展示的“叶子向考拉解释光合作用”的示例，而在国际贸易语境下，我设想可以让AI生成“中国加入WTO的历程”以漫画对话形式呈现——将枯燥的谈判进程转化为世贸组织总干事与各成员国外交官之间的幽默互动。这不仅能降低入门门槛，还能让非专业学生快速建立历史脉络感。

其二是“角色扮演”的深化设计。 在国际贸易课程中，模拟跨国谈判、模拟国际商会仲裁、模拟贸易救济调查，一直是学生们最期待但教师最难组织的活动，因为脚本设计耗时巨大。AI可以在几分钟内生成不同立场、不同难度、不同谈判情境的完整脚本，包括各方角色背景、谈判目标、让步策略和交锋点。这让“体验式学习”不再受制于教师的时间和精力瓶颈。

（3）多元化与分层教学的协同效应

更重要的是，多元化策略天然服务于差异化教学。视觉型学习者从信息图表中获益，语言表达强的学生在角色扮演中脱颖而出，分析型思维的学生在“找错”类活动中展现优势。AI让我们有能力在同一备课周期内同时生成多种形态的教学资源，从而更全面地覆盖不同学习风格的学生。这对国际贸易这类融合了经济学、法学、管理学、跨文化交际等多学科知识的课程来说尤其关键——不同背景的学生在同一个知识点上的理解路径可能完全不同，多元化的材料呈现方式有助于每个学生从自己最擅长的角度切入理解。

五、提示词技巧在国际贸易教学场景中的实战应用

RTFT框架是本次培训最具有“即战力”的收获。我过去的AI使用习惯是输入宽泛的指令，例如“给我一些关于国际贸易的案例”，结果往往需要大篇幅返工。现在，我形成了四维度的精确指令习惯：

（1）角色（Role）：明确AI的教学身份和专业背景，如“你是一位具有10年国际贸易实务经验、熟悉WTO规则的高校教师”

（2）任务（Task）：具体描述输出目标，如“设计一个关于原产地规则的案例讨论活动，包含学生分组方式和引导性问题”

（3）格式（Format）：指定呈现形式和课堂可用性，如“生成一份A4纸单页讲义，分为教师指南页和学生活动页，可双面打印”

（4）目标（Target）：明确受众画像，如“面向修读过国际贸易基础课程、雅思6.0水平的国际商务专业大二学生”

课程中的“破损提示词修复”练习让我深刻领悟：模糊输入必然导致模糊输出，精确输入则产出可用材料。我在小组实践中围绕“数字贸易壁垒”主题设计了一组讨论题，严格遵循RTFT框架生成的文本几乎不需要二次修改就能直接用于课堂教学，这种效率提升令我惊叹。

六、个人反思与未来行动规划

（1）AI是协作者而非替代者。国际贸易课程中，学生的批判性思维、跨文化同理心和复杂情境决策能力，始终需要教师面对面地引导和激发。AI生成的材料必须经过教师的专业筛选和情境化改造，才能发挥最大效能。

（2）跨界迁移能力至关重要。本次培训虽然以通用教学框架为主线，但其思路完全可以迁移到国际贸易的具体场景中。从“光合作用”的类比到“比较优势”的类比，从“食物链”的漫画到“全球价值链”的漫画——方法论的转移比知识本身的积累更具价值。

（3）共享文化的形成有助于学科整体进步。如果国际贸易教师群体能够建立共享的提示词库和生成素材库，每个人都不必从零开始，整个学科的教学质量基准将快速提升。

基于此，在未来我们希望能够建立国际贸易专用提示词档案库，按课程模块（国际贸易理论、国际贸易实务、国际商法、区域经济一体化等）和活动类型分类，形成可持续更新的资源池。其次，制定学期多元化教学材料计划，确保每门课程至少使用五种不同的AI辅助材料形式（如角色扮演脚本、信息图表内容、漫画脚本、常见错误分析单、类比导入活动等），逐步突破单一讲授模式的局限。第三，实施差异化材料储备策略，为每节课的核心概念准备2-3个难度版本，以便在课堂上根据学生的即时反馈灵活切换。最后，建立跨校教学协作网络，与兄弟院校国际贸易专业的同仁共享AI使用心得和优质提示词，推动教学共同体的形成。

总之，这次培训带给我的不仅是技术工具层面的提升，更是教育理念的一次刷新。在国际贸易这个与全球经济脉搏同步跳动的学科中，AI赋能让我们的教学内容能够更加鲜活、精准和多元。技术价值的真正发挥，不在于它替我们“省了多少时间”，而在于它为我们“赢得了多少空间”——让我们将宝贵的精力和情感投入到课程设计、学情分析、师生对话等机器无法替代的教育核心环节中去。

感谢Martin Sanchez老师的精心设计，也感谢同行们在研讨和互评中的真诚分享。学以致用，行以致远——我相信，当AI的效率和教师的智慧有机结合，国际贸易课程的教学质量将进入一个全新的境界。