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“国际贸易实务”是包括物流管理专业及绝大多数经济管理类专业广泛开设的专业必修课程，承担了支撑后续专业课程学习、训练学生职业技能的关键角色[1]。因此，“国际贸易实务”课程的授课质量，在一定程度上关联到了相关专业的人才培养质量，“国际贸易实务”课程一直是相关专业展开教学改革与课堂改革的重点领域。本文在“人工智能+”概念在教育领域被广泛提及的当下，基于“国际贸易实务”跨学科的课程特点，讨论“国际贸易实务”课程教学改革问题，旨在为人工智能时代下课程质量提升，以及相关专业的人才培养质量提升提供建议，同时为其他类似课程提供可参考的实践范式。

1 相关领域研究现状评述

与本文主题相关的研究主要集中于以下两个领域。

第一，“国际贸易实务”课程教学改革研究。“国际贸易实务”课程作为实践型较强的课程，早在20世纪90年代已有学者强调实践教学[2]与系统操作教学[3]。研究进行到近期，在教学方向上，数字贸易下的“国际贸易实务”被广泛提及。如周雅颂认为，“国际贸易实务”需要结合数字化仿真平台，探索学生对实务的操作能力与跨文化沟通能力[4]；叶春霜、陈奇奇认为，跨境电商的发展要求“国际贸易实务”学习应包含数字工具的应用等内容[5]。另外，作为服务国家对外经贸交往的重要课程，课程改革需要体现国家需要的观点也大量涌现。如赵丽芳从“国际贸易实务”课程思政建设的培养目标出发，分析了其课程思政建设存在的问题，并提出了解决方案[6]。王江伟在“一带一路”倡议背景下，针对“国际贸易实务”教学内容碎片化、学生文化自信等问题提出了课程思政方案[7]。可以看出，“国际贸易实务”的教学改革研究早从20世纪就已经开始，研究在不同阶段体现了各自不同的研究视角和特点，这正是“国际贸易实务”课程高度实践性的集中体现。

第二，人工智能赋能高等教育教学研究。当前，在高等教育中，无论是教师还是学生，都已经实质性开始大规模使用人工智能工具[8]。在宏观上，人工智能带来知识生产模式的变化，已经开始直接影响了高等教育的变革[9]；在微观层面的研究上，不同学科及不同课程如何融入人工智能，也成为研究的重点方向。如刘文玲、肖粤东讨论了人工智能时代新文科的建设问题[10]；王兆旭讨论了工商管理专业的人才培养问题[11]；甚至是在高校毕业生就业领域，人工智能的应用场景也开始了相关探索。由此可以看出，人工智能对于高等教育的渗透是全方位的，如何借助人工智能赋能高等教育，将成为未来一段时期高等教育研究的重点方向。

综上，已有研究分别从两个维度积累了较为丰富的成果。就“国际贸易实务”课程的教学改革而言，现有研究或依托传统实践教学手段，或从数字贸易、课程思政等视角展开讨论，对人工智能技术最新融入能力的关注尚显不足；就人工智能赋能高等教育而言，现有研究虽已在全球化知识生产、新文科建设、专业人才培养等宏观与微观层面展开广泛探索，但并未具体触及“国际贸易实务”这一兼具高度实务型与跨学科性质的专业课程。因此，将人工智能的技术优势与“国际贸易实务”课程的具体教学难点进行系统性对接，探索该课程在人工智能时代的整体教学改革路径，仍有待进一步深入研究。基于此，本文以“国际贸易实务”的课程特点为起点，讨论人工智能融入该课程的具体方案，以期为相关课程教学优化提供参考。

2 “国际贸易实务”的课程特点与人工智能融入点

2.1 “国际贸易实务”的课程特点

对于人工智能的自然融入，需要根据不同课程的特点推行。因此，本文先梳理“国际贸易实务”的课程特点。

第一，国际贸易实务具有实务型课程的性质。虽然在不同专业中，“国际贸易实务”的授课内容会根据专业人才培养需求而不同。但是，“国际贸易实务”课程的实务型性质并不会改变。国际贸易课程重点培养学生处理货物进出口过程中的业务处理能力，重点在于单据缮制、处理、审查能力，同时需要具有国际贸易合同订立、履行、事后管理能力，以及训练货物的进出口报关业务等实务操作能力。“国际贸易实务”的实务型课程性质，决定了课程难以通过单纯理论讲授的形式取得较好的教学成果。实践教学与案例教学是提升“国际贸易实务”课程质量的必由之路，这也是多数高校开展教学活动的难点。

第二，“国际贸易实务”具有跨学科综合研究性质。当前开设该课程的专业，几乎都属于经济学或管理学大类。然而，“国际贸易实务”是属于“经济学+国际商法+法学+国别研究”的跨学科综合研究课程。传统的经管类专业课程，多基于经济学、管理学基础思维进行课程学习，事实上，出于对规则与合同问题处理的必要性，“国际贸易实务”中存在大类的法学概念。由此带来一个问题，教学过程中对于没有法学基础的经济管理类专业学生，教师是否需要根据学生的实际学情，进行针对法学知识的补偿性教学是一个矛盾。如果展开补偿性教育，一方面会拖慢正常的“国际贸易实务”课程教学进度，另一方面会导致教学内容不连贯，破坏整体的课程结构。如果不展开补充教学，学生在学习过程中又容易出现难以理解知识要点的问题。

以上“国际贸易实务”课程的特点，也带来了教师教学与学生学习的困难。在教师层面上，首先，案例教学的来源困难。在发生纠纷时，国际贸易通常会将商事仲裁或商事调解作为纠纷解决方式。这两种纠纷解决方式均属于“替代性纠纷解决方式（ADR）”，案件不公开在一定程度上增加了查找真实案例的难度，这为“国际贸易实务”的案例教学带来教学困难。其次，教师专业限制的困难。由于“国际贸易实务”的高度实践性质，理论上讲“最好的”国际贸易实务教师应该存在于行业一线；另外，单一学科的硕博培养模式下产生的高校教师，其本身也难以满足“国际贸易实务”的交叉学科需求。在学生学习层面上，最大的问题源于经济管理类专业学生不具备法学基础知识。这种跨学科带来的思维范式割裂，将极大影响学生的学习进度。在知识平权时代，学生可以通过各种手段获取相关知识，但“国际贸易实务”课程通常在高校低年级开设，在其专业认知体系建立尚存在不足的情况下，专业知识的割裂仍然容易加大学生的学习困难。

可以看出，“国际贸易实务”课程的特点，也正是国际贸易实务在教学中需要克服的教学难点。在传统研究中，研究成果对上述问题也做了一定程度的回应，本文基于人工智能在高等教育中广泛应用的大背景，尝试重新回答相关问题。

2.2 人工智能的课程融入点

教育部明确提出要求在高等教育中融入人工智能后，不同专业领域都开始探索人工智能的融入方法。就当前而言，人工智能赋能高等教育主要体现在以下三点。

第一，教学资源的扩展。人工智能技术在高等教育领域的深度介入，正在从根本上拓展教学资源的边界与形态。传统的高等教育教学资源以教材、课件和教师讲授为核心，其更新周期长、形式相对单一，难以适应知识快速迭代的现实需求。人工智能凭借其在自然语言处理、图像生成和知识图谱构建等方面的能力，能够辅助教师生成多模态的教学素材，包括智能化的案例文本、可视化的知识图谱及交互式的虚拟实验场景等。具体而言，生成式人工智能可以根据教学目标，快速产出特定学科的教学案例、习题解析和拓展阅读材料，显著降低教师开发教学资源的成本。同时，人工智能驱动的虚拟仿真技术，能够构建高度仿真的专业实践环境，使学生在缺乏实体条件的情况下，获得近似真实的操作体验。此外，人工智能可以基于全球开放教育资源进行智能整合，为教师和学生提供跨语言、跨文化的学术内容支持。需要指出的是，人工智能生成的教学资源在质量上仍存在一定的不确定性，其内容的准确性、价值观导向和学术规范性，均需要教师进行专业层面的审核与把关，确保教学资源的可靠性。

第二，教学管理的改革。人工智能技术的嵌入，正在推动高等教育从经验驱动的教学管理向数据驱动的精准治理转型。在传统的教学管理模式下，教师对学生学习状况的把握，往往依赖于阶段性考试成绩和有限的课堂观察，难以实现对学习过程的动态追踪与全面评估。人工智能支持的智能教学管理系统，通过对学生学习行为数据的持续采集与分析，实现对学生出勤、作业完成、在线讨论和测试表现等多维度信息的实时汇聚，为教师的过程性评价提供数据支撑。在此基础上，人工智能可以基于数据模式识别，自动发现学生在特定知识点上的集中性困惑或学习进度偏差，为教师优化教学策略、调整课程节奏提供决策参考。智能化管理还体现在个性化学习路径的推送上，系统能够根据学生的能力水平和学习偏好，推荐适配的学习资源与训练任务。然而，教学管理的智能化转型伴随着不容忽视的挑战：过度依赖数据化评价可能导致对学生学习过程复杂性的简化理解，甚至引发算法偏见和隐私泄露等伦理问题。因此，在推进教学管理智能化改革的过程中，教师仍需保持对育人过程的专业判断与人文关怀。

第三，学习方法的改变。人工智能的普及正在重塑高等教育中学生的知识获取方式与学习习惯，传统以课堂讲授和教材阅读为主的学习模式正面临深刻变革。在人工智能环境下，学生可以通过对话式智能助手进行即时性知识查询与概念解释，获得随时随地的学习支持。同时，基于自适应学习算法的人工智能系统，能够根据学生的学习进度和答题表现，动态调整内容难度与呈现顺序，为不同基础的学生提供差异化学习体验。这种技术赋能在一定程度上突破了标准化教学的局限，使学生从被动接受知识的角色转为更具主动性的知识探索者。然而，学习方法的改变也并非全然积极，其潜在风险同样需要引起重视。一方面，学生若过度依赖人工智能获取现成答案，容易削弱对其独立思考、批判性分析和问题解决等核心能力的培养；另一方面，人工智能系统输出的信息质量参差不齐，部分生成内容可能存在事实性错误或逻辑偏差，而学生往往缺乏足够的专业辨别力。因此，在享受人工智能带来学习便利的同时，如何引导学生建立批判性信息素养和自主学习能力，成为高等教育面临的新课题。

2.3 小结

结合“国际贸易实务”的课程特点，以及当前人工智能对于高等教育的融入现状，“国际贸易实务”可以在以下方面利用人工智能并解决教学过程中的问题。

第一，通用大语言模型整合互联网公开资料，在教师专业审核下，生成高仿真的国际贸易案例情境，使学生在课堂中模拟体验贸易一线常见的单据缮制瑕疵、合同条款纠纷与履行障碍等实务问题。这能够在一定程度上缓解真实案例来源不足的问题，同时结合公开的法院判决、WTO争端解决报告与行业经典案例等现有教学素材，为课程的实务型教学提供可操作的场景支持，进而强化学生在近似真实业务环境中分析问题与处理单据的能力。

第二，人工智能可作为法学基础概念的辅助学习工具，支持学生在课前或课后自主完成相关国际商法与合同法知识的学习，避免课堂中展开补偿性教学造成的进度拖慢与内容结构割裂。由此，经济管理类专业学生可以跨越法学知识缺失带来的思维范式障碍，将有限的课堂精力集中于“国际贸易实务”中经济管理类核心问题的理解与训练，提升整体教学效率。

3 人工智能赋能“国际贸易实务”课程改革的具体实施措施

3.1 法学补偿性教学替代方案

在“国际贸易实务”的教学实践中，经济管理类专业学生法学基础知识普遍缺失与课程教学中是否应当展开补偿性教学之间的张力，长期以来构成制约教学效果的关键矛盾。一方面，课堂内系统补充国际商法与合同法知识将显著拖慢教学进度，并影响“国际贸易实务”课程本身的结构连贯性；另一方面，若完全放弃法学知识的铺垫，学生在面对贸易规则、合同条款与纠纷处理时，又极易陷入理解困境。有鉴于此，利用人工智能构建法学补偿性教学的替代方案，成为化解上述矛盾的可行路径。具体而言，教师可以在学期初或对应知识模块开讲前，借助通用大语言模型与法律知识库，为学生生成针对性的课前学习材料，内容涵盖国际商事合同法基本原则、国际贸易术语背后的法律逻辑，以及货物所有权转移与风险负担等核心国际商法概念，使学生在课外时间自主能完成相关知识缺陷的填补。在这一模式下，课堂时间不再被基础法学知识的补充性讲授挤占，保证“国际贸易实务”课程本身的结构完整性与教学进度，学生亦能够跨越学科思维范式的割裂，将有限的学习精力集中于单据审核、贸易谈判与风险管理等经济管理类核心问题。

需要指出的是，人工智能提供的法学知识辅助，并非旨在替代系统的法学专业教育，而是作为课程衔接的过渡性支撑。同时，由于法律概念的解释具有高度严谨的要求，教师仍需对人工智能生成的国际商法内容进行专业审核与情境化校准，确保其与国际贸易实务具体操作情境的准确对接。此外，学生在课外自主完成法学基础学习的过程中，其学习深度与理解准确度存在个体差异，教师应在课堂中通过针对性提问与测验，检验学生课前知识补偿的实际效果，避免部分学生因法学基础薄弱，而在后续实务知识的学习中继续滞后。因此，该替代方案的有效运行，有赖于教师对人工智能生成内容的质量把控与对学生学习过程的动态跟踪。

3.2 案例任务式教学实施方案

“国际贸易实务”课程对案例教学的高度依赖，与真实案例来源稀缺之间的冲突，是长期困扰教师的教学难点。国际贸易纠纷中部分案件通过仲裁与调解等不公开方式解决，加之公开来源（如法院判决、WTO争端解决报告及行业案例汇编）的筛选与适配仍需大量专业投入，真实案例素材的获取与课堂适配存在一定困难，进而导致案例教学往往流于陈旧或脱离现实。在此背景下，利用人工智能生成高仿真的国际贸易案例，并辅之以任务式教学设计，能够在一定程度上弥补真实案例的不足。具体而言，教师可以依托通用大语言模型整合互联网公开资料，在明确教学目标与专业情境的前提下，生成涵盖合同订立瑕疵、信用证条款陷阱、单据缮制错误，以及货物运输风险等贸易一线常见问题的虚拟案例。与单纯的案例阅读不同，任务式教学要求学生在教师设定的情境中直接扮演业务角色，完成从合同条款审查、信用证审核到争议解决方案拟定等具体任务，从而将案例学习转化为可操作的业务训练，使学生在贴近真实的业务环境中逐步形成问题识别、单据审查与风险应对的实务能力。

在这一过程中，人工智能生成案例的真实性与专业性需要经过任课教师的严格审核，确保其符合国际贸易实务操作的基本逻辑与行业惯例，避免因技术局限性导致案例情境失真或规则适用错误。此外，教师应根据课程进度与学生能力层次，对案例复杂度进行梯度设计，使学生在层层递进的任务完成中逐步深化对实务问题的理解。虚拟案例无法完全替代真实案例中的商业复杂性与人际博弈因素，教师在课堂中仍需结合自身的行业经验或二手调研资料，对案例情境进行补充说明与点评，防止学生形成理想化的实务认知。

3.3 基于AI搭建实务流程模拟与过程性评价体系

“国际贸易实务”的实务型课程性质，决定了学生必须经历充分的操作训练方能掌握单据流转、报关报检与合同履行等核心技能，但高校教学环境中往往缺乏可供学生反复操练的实务场景，教师受限于单一学科背景与行业经验不足，亦难以在课堂中完整还原贸易一线的操作全貌。针对这一困境，基于人工智能的实务流程模拟与过程性评价方案在技术层面提供了解决的可能性。具体而言，教师可以借助人工智能驱动的虚拟仿真系统，构建涵盖进出口报关、货运单据流转、信用证交单及合同履行节点管理等关键环节的操作环境，使学生在课堂中可以反复进行贴近真实的业务演练，在一定程度上弥补实体实践条件的缺失。与此同时，人工智能系统可以全面采集学生在模拟操作过程中的行为数据，包括单据缮制的规范性、流程节点的合规性及风险识别的敏锐度等维度，进而实现从传统结果性评价向过程性精准评价的转型。教师可以依据系统生成的过程数据，动态识别学生在特定操作环节上的能力短板，并据此调整后续教学的重点与节奏。

需要明确的是，教学评价的数据化转型，不应异化为对学生学习过程的机械化衡量，人工智能系统采集的操作数据，仅能反映学生行为层面的合规性，难以完全捕捉其商业判断、谈判策略与综合决策等更高层次的实务素养。因此，教师在运用人工智能进行过程评价的同时，仍需保留对教学情境的专业判断与对学生综合实务能力的人文观察。此外，虚拟仿真系统对实务操作的模拟存在简化与标准化倾向，学生在高度结构化的模拟环境中获得的操作经验，仍需通过后续企业实习或行业调研加以补充与验证，以此搭建完整的职业能力体系。

3.4 方案小结与教师角色转型

需要指出的是，上述各小节呈现的方案并非相互割裂的教学工具，而是构成了“课前知识预置—课中任务沉浸—过程能力诊断”的连续教学闭环。学生通过3.1部分完成法学基础等跨学科知识的课前补偿，继而在3.2部分的高仿真案例任务中进入实务情境，最终经由3.3部分的操作模拟与数据采集，实现能力的反复训练与动态评价。三个环节层层递进、相互支撑，形成完整的课程改革方案。

在此体系中，教师角色也需进行相应转型。如前文所述，单一学科背景与行业经验不足，是制约高校教师开展“国际贸易实务”教学的重要瓶颈，人工智能工具的介入，在一定程度上降低了对教师个体跨学科知识完备性的要求。然而，这并不意味着教师教学责任的弱化，教师需要从传统的知识讲授者，转变为学习情境的设计师与人工智能生成内容的专业审核者，承担教学流程架构、生成内容校验及即时反馈等关键职能。因此，三类方案的落地，客观上要求高校建立配套的教师人工智能素养培训机制、生成内容的专家复核规范，以及过程性数据采集中的隐私保护制度，确保技术赋能不偏离教育教学的根本目标。

4 结束语

本文基于“国际贸易实务”课程兼具实务型与跨学科性的特点，结合当前人工智能在高等教育中拓展教学资源、改革教学管理与重塑学习方法的三重融入点，提出了法学补偿性教学的替代方案、案例任务式教学工作方案、基于人工智能的实务流程模拟与过程性评价方案，进一步讨论了三类方案协同实施与教师角色转型的必要路径。上述方案旨在回应“国际贸易实务”教学长期面临的真实案例来源不足、学生法学基础薄弱、实践教学条件有限及教师专业背景受限等核心困难，尝试为人工智能时代下该课程的教学改革提供可落地的实施思路。

需要明确的是，人工智能对“国际贸易实务”教学的介入，其功能定位在于辅助与重构，而非替代。人工智能生成案例的真实性、法学概念解释的准确性及过程性评价数据的局限性，均要求教师保持专业层面的审慎判断与内容审核责任。与此同时，三类方案的有效运行，最终仍取决于教师能否顺利完成从知识讲授者向学习情境设计师与生成内容审核者的角色转型。因此，技术赋能的边界与教师专业判断的坚守，构成了本文改革方案顺利落地的双重前提条件。展望未来，随着人工智能技术的持续迭代与高等教育实践的不断深化，“国际贸易实务”课程的教学改革仍有待在教学效果实证检验与跨学科协同机制建设方面展开深入探索，以期为相关专业人才培养质量的稳步提升提供更为坚实的支撑。

参考文献

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