国际中文教育数智迭变的理念与路径探析
张曼;宋继华;辛现伟;张秋玲;国际中文教育正从基础设施建设阶段，迈向以质量提升、特色彰显为核心的内涵深化转型新阶段。教学理念需突破传统模式以适配全球多元学习场景，教学资源需打破同质化局限以凸显区域特质，教学实践需超越单一语言传授以对接实用需求。在当前教育数字化转型背景下，如何借助人工智能与数智技术，在书面语材料组织、教学模式探索、智慧评估等方面实现理念革新、资源重构与评价创新，已成为亟需回应的关键命题。本文基于语文学科专属平台的典型实践案例分析及其可迁移经验，提出面向高阶学习者的国际中文教育融媒体阅读平台构想：创新“读-思-写”一体化的思维培育模式，构建“1+N”多层级、立体式阅读体系，设计融合ICAP框架的学习追踪与分析策略，践行多元评价方式，以此助力国际中文教育的数智迭变。此举不仅有助于提升教学效能，更为跨文化交际能力培育与教育范式持续创新提供了实践路径参考，进一步释放其在新时代教育格局中的价值与潜能。
大模型在外向型汉语新词语融媒体学习词典编纂中的应用探索
吴琼;亢世勇;王兴隆;本研究采用人工测评和自动化测评相结合的方法，对国内外大模型生成汉语新词语注音、释义及图片的能力进行了考察。结果表明，大模型按字注音正确率较高，但在按词注音、大小写处理等方面存在不足。释义方面，国产模型准确率高于国外模型，但所有模型生成的释义普遍存在阅读难度较高的问题。图片生成方面，通义万相与DALL·E3在图文一致性和图片真实性方面表现优异，且前者的细节处理能力更佳。研究认为，利用大模型开展融媒体学习词典编纂具有较高可行性，未来编纂工作需关注不同模型在特定领域的生成能力，制定模型性能的评测标准，建设高质量的数据资源，以及提升编纂人员的理论与技术应用能力。
基于数智华文重点实验室的“数智华文教育”实践案例研究
侯兴泉;熊玉珍;本文基于数智华文重点实验室的建设与实践，系统阐述“数智华文教育”在人工智能时代的内涵、挑战与发展机遇。通过整合数智技术，推动华文教育从工具辅助向生态重塑的转型，应对资源不均、教学方式传统、师资短缺等问题。文章结合实验室在“人工智能+华文教育”课程建设、岭南语言文化数智资源平台及实验教学项目资源管理平台等方面的具体实践，展示AI技术在教学、评价、管理等多场景中的深度融合与应用成效，为华文教育的智能化、个性化与国际化发展提供可复制的实践路径，服务国家文化传播与侨务战略，增强中华文化认同与全球影响力。
大语言模型中文情感分析能力的解构与测评
王曦悦;祁峰;在自然语言处理领域，情感分析意义重大，大语言模型的发展为中文情感分析带来新的变革机遇。因此，本研究聚焦大语言模型中文情感分析能力，构建多维度评测框架，通过设计主客观分类和情感倾向性分类任务，选取词汇、句子、语段三级语言单位，以描述性统计分析和与人类语感相似度为指标，对豆包、文心一言、ChatGPT-4o、DeepSeek等模型展开实验。结果显示，大语言模型在情感分类任务中展现出了强大数据处理能力，DeepSeek表现最佳，与人类语感契合度较高；豆包在情感倾向性赋值区分度有优势；文心一言和ChatGPT-4o表现中等。不可忽视的是，大模型存在长文本分析能力欠缺、主客观分类与人类语言经验差距大等局限，呈现为词汇级精准、语段级薄弱特征。通过引入动态测评维度与多源语料，本研究为模型性能评估提供参考，同时为情感分析技术的场景化应用与跨学科研究提供实证依据。
基于《国际中文教育中文水平等级标准》词表的义类系统构建
邓蓉;姜丽萍;刘华;义类是对词义的分类概括，学习者掌握义类系统能提高中文词汇学习效率。《等级标准》词表作为新的词汇标准，用以指导国际中文教育的教学、测试、学习与评估等方面。本研究以义为纲，重构《等级标准》词表，参考母语者适用的四部词典和中文学习者适用的话题大纲，经自下而上的构建顺序，形成了义类系统及其义类词表。构建的义类系统由第1级6个义类，第2级74个义类，第3级520个义类和第4级890个义类组成，该成果可应用于构建学习资源推荐机制、提升中文文本改编效率和深化中文词汇教学设计等。
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