丛海彬 陈佳玲
近年来，随着人工智能（AI）等数字技术加速融入国际贸易，催生出跨境电商、智能物流等新兴业态，“数实融通”成为行业发展新趋势，对国际贸易人才的综合素质与创新能力提出更高要求。然而，传统学科发展范式下，国际贸易专业教学模式固化，人才供给与市场需求错位，难以满足市场对实用型、复合型、创新型人才的迫切需求。依托AI技术重塑国际贸易教育生态，推动教育数字化，成为国际贸易学科发展的新赛道与新优势，是实现人才培养与市场需求精准对接的破局之道。
重构学科逻辑，定式教学思维需突围
首先，国际贸易教育亟须实现由理论灌输向实践能力培养的跨越。长期以来，受制于固化的学科惯性与有限的教学资源，虽开设国际贸易相关实践课程，却难以还原真实商业环境，学生缺乏在复杂贸易情境中解决问题的能力。人工智能的引入让学生在数据驱动的情境中完成从理解到运用的转化，有助于建立“实践为体、技术为用”的新型教学模式，从“让学生知道”转向“让学生做到”。
其次，必须推动学科内涵从传统领域向前沿议题延伸。面对全球贸易格局重塑、地缘政治深度博弈，数字贸易、绿色贸易等新兴领域的兴起，国际贸易教育若仍停留在经典理论和静态案例，必然与现实脱节。AI赋能学科建设的价值理性正在于思想引领。通过自然语言处理技术挖掘隐含的国际贸易规则，以复杂网络分析技术推演全球贸易格局新动向，若能依托AI技术将前沿研究引入课堂，则能够有效推动研究科学化，助力学生培养全球视野与战略思维。
最后，应当实现教学思维从平面化向网络化的升级。国际贸易交织着经济、法律、技术等多重因素，仅凭单一学科视角难以作出全面判断，分门别类的知识平铺式传授也无法使学生形成系统性认知。AI的数据整合能力有助于构建涵盖多维度知识的动态学科网络，可以打破学科壁垒，培养学生的系统思维与跨界协作能力，提升应对复杂贸易生态的能力与创新力。
升级课程体系，传统教学场景待革新
随着技术层面的不断突破，AI技术的多样化应用有助于推动国际贸易课程体系的全面升级，体现在如下方面。
其一，动态知识图谱技术可打破知识碎片化，实现理论与现实的双向贯通。既在纵向上实现国际贸易理论体系重组与情境化应用，构建“理论流派—政策工具—国别案例”的立体框架；同时又能在横向上实现学科交叉，如将“国际贸易+区块链”等跨学科模块引入课堂，形成多元互补的课程体系。
其二，生成式人工智能（AIGC）作为“AI+教育”领域下的核心技术，通过“算力—数据—算法”的深度融合，能够重构国际贸易教学模式，实现智能联通与多样发展的有机统一。教师能够借助AIGC构建跨学科智能联通系统，实现备课、学习、反馈的全流程智能化；同时，根据学生学习画像与差异化需求，提供VR实训、文化特训等个性化学习路径，使课堂在“人机协同”中既保持教师的价值判断，又发挥AI在情景模拟与即时反馈上的优势。
其三，数字孪生技术通过搭建低成本、高扩展性的虚拟模型，能有效解决传统产教融合中因成本等因素导致的浅表化问题，为课程场景延伸提供了全新路径。将企业运营数据与高校研究成果实时对接，可构建“校企协同”的虚拟实训环境，使学生在低成本、高拟真度的环境中参与跨境电商选址、区域数据合规等项目，将技术链、业务链与知识链深度融合，形成虚实融合、跨域互动的智能化培养模式。
改革人才标准，单一培养理念要打破
推动国际贸易专业高质量发展，培养符合市场需求的多元化人才是关键。一方面，要培养具备扎实理论基础与强实践能力的应用型人才。传统教学因实践机会不足，难以提升学生解决复杂贸易问题的能力。人工智能通过搭建虚实结合的实践平台，扩展实训空间，使学生能在仿真环境中完成从数据分析到策略制定的全过程训练。同时，基于大数据的学习行为分析可实现个性化训练方案，针对性提升学生应用能力，奠定高素质应用型人才基础。
另一方面，要培养具有高度适应能力的灵活型人才。在国际贸易环境动态变化的背景下，政策不确定性风险增加，市场波动猛烈。人工智能以持续追踪和能力画像替代传统考试，能驱动学生自主优化适应性；通过个性化资源推送，促进学生自主补齐短板，有助于强化学生批判性思维与快速学习能力。AI赋能下的国际贸易人才培养模式以“动态适应”为核心，有助于人才在全球贸易格局的快速变化中保持核心竞争力，具备面向风险与波动的韧性和发展潜力。
此外，培养具备持续创新能力的自学型人才是应对快速变化就业市场的必然选择。面对全球贸易规则重构与技术颠覆的挑战，创新能力成为制胜关键。人工智能通过智能赋能激发自主创新动力，认知赋能塑造创新素养，生态赋能构建协同育人环境。依托AI赋能的教学管理和学习分析，培养学生从“知识积累”向“高阶思维”的跨越，支持他们驾驭数字贸易新蓝海，在不确定的国际商业环境中开拓创新机遇。
完善教育生态，多元协同机制应夯实
构建高效的国际贸易“智能+人才”培养体系，离不开技术、制度与资源三位一体的教育生态保障。技术支撑是智慧教育的坚实基础，高校需深度融合AI技术与教学实践，将大语言模型、知识图谱等先进工具全链条嵌入课程设计、教学实施、评价反馈全过程。通过构建结构化知识库与动态学习系统，打破传统教学边界，实现跨校区、跨区域的资源共享与协同，夯实国际贸易人才培养的数字化与智能化基础。
制度完善与创新是实现“智能+人才”培养体系长效运行的关键保障。高校应建立健全人工智能应用的规范体系，平衡技术工具的效能与伦理风险。既要激励教学创新，推动教师积极拥抱AI赋能的教学变革，又要建立数据安全、技术标准和合规管理体系，防止过度依赖技术带来的思维弱化，保障“人”的主体性与创新能力。
资源配置是教育生态稳固运转的基石。高校需加大数字基础设施投入，建立专项经费支持与激励机制，推动软硬件平台与教学资源库高质量建设。更应打通资源链条，在高校与高校间形成“区域协同—资源共建—成果互享”的共享机制，在高校与企业间形成“知识共创—项目共研—人才共育”的合作机制，利用人工智能与大数据的时空优势，扩大优质教育资源的辐射范围。（本文系2025年宁波大学商学院高水平教研论文培育项目“AI驱动、数实融通：国际贸易‘智能+人才’培养体系构建与实践”的研究成果。）
（作者单位：宁波大学商学院）