1. 引言
随着“一带一路”倡议的深入推进和中国对外援助体系的持续完善，来自亚洲、非洲及拉丁美洲等发展中国家的留学生规模不断扩大，成为我国高等教育国际化的重要组成部分。这些留学生多以学习“国际发展合作”“发展援助”等专业课程为主，旨在培养具备全球视野、发展理念与治理能力的本国栋梁之材。然而，传统的课程设计在传授专业知识的同时，往往忽视了对留学生进行思想政治教育(思政教育)，导致他们对中国的发展道路和理念缺乏深入理解和认同[1]。
当前，发展援助类课程因其理论性强、政策背景复杂、案例多元等特点，对教师的跨文化教学能力和教学资源配置提出了较高要求。留学生群体本身存在语言能力不均、学术基础多样、文化背景差异显著等问题，进一步加剧了课堂教学的难度。此外，传统教学模式普遍以教师讲授为主，互动性不足，教学资源更新滞后，难以充分满足多元化学生群体的学习需求。尤其是在公共政策、援助项目设计、发展治理理论等核心模块中，留学生常面临理解难、表达难、实践难的问题，影响了课程效果与教学目标的达成。
在此背景下，生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence，简称GAI)技术的快速发展为高校课程教学改革提供了新的工具和思路。以ChatGPT、Claude、文心一言等语言大模型为代表的生成式AI系统，具备多语言处理、情境模拟、文本生成、内容翻译与反馈优化等功能，能够实现内容个性化生成、即时语言互动、虚拟角色对话等多种智能教学辅助形式[2]。该类技术已被广泛应用于写作辅导、语言学习、教学问答等领域，其强大的语言生成与知识整合能力，为破解当前留学生教学困境提供了新路径[3]。
本文旨在探索如何利用生成式人工智能技术，在来华发展中国家留学生的教育中有效融入思政教育内容，增强其对中国发展道路和理念的认同感。具体研究内容包括：分析当前来华发展中国家留学生发展类课程教学现状，识别存在的问题和挑战；探讨相关理论基础与研究综述，为教学设计提供理论支撑；设计基于生成式AI的教学路径，提出具体的教学设计方案；总结研究成果，提出未来的研究方向和改进建议。本研究采用文献分析法、案例研究法和教学设计法相结合的研究方法。通过查阅国内外相关文献，了解当前研究现状和发展趋势；通过分析具体教学案例，识别实际教学中的问题和需求；通过教学设计，提出可行的教学路径和方案。
2. 相关理论基础与研究综述
2.1. 生成式人工智能在高校教育中的应用现状
随着人工智能技术的迅猛发展，生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence, GAI)作为教育领域的重要创新工具，正在逐步改变传统教学模式。近年来，GAI在语言学习、学术写作、课堂互动、个性化辅导等多个场景中得到应用，显示出良好的教育辅助潜力。尤其在多语言、多文化背景下，AI的跨文化生成能力和即时反馈特性，为国际教育场景提供了新的互动机制[4]。特别是以Deepseek、文心一言等为代表的大模型，通过自然语言处理技术实现对话生成、文本重组与多语言协同，极大提升了学生学习体验和教师教学效率[5]。国内外已有研究表明，GAI在高校教学中具有提高课堂参与度、促进学生自主学习、增强批判性思维等积极作用。然而，目前大部分研究集中于通用课程辅助，对专业课程融合AI技术，以及利用AI融入思政元素的研究仍较为薄弱，亟需进一步深化探索[6]。
2.2. 高等教育思政教育融合路径的发展趋势
思政教育作为我国高校育人的重要内容，近年来逐步从单一课程向“课程思政”全覆盖转型，即在专业教育各个环节中有机融入思想政治教育元素。《关于加快建设高水平本科教育全面提高人才培养能力的意见》明确提出，要将思想政治工作贯穿教育教学全过程，落实立德树人根本任务。在国际留学生教育领域，思政教育更具特殊性。一方面，需要充分尊重留学生的文化背景和认知特点，避免简单灌输与生硬植入；另一方面，必须积极构建符合国际传播逻辑的话语体系，通过润物无声的方式引导留学生理解和认同中国的发展道路、价值观念和社会理念。现有研究指出，将思政元素自然融入专业教学内容、教学案例和课堂互动中，是提升留学生对中国认知认同的有效路径[7]。
2.3. 建构主义学习理论与问题导向学习法(PBL)支持
建构主义学习理论认为，学习者应在真实情境中主动建构知识，教师的角色是引导者而非灌输者。这一理论强调通过任务驱动、情境模拟和协作学习，促进学生主动思考与深度参与，非常契合生成式AI在教育中“交互生成–协作构建”的技术特性。同时，问题导向学习(Problem-Based Learning, PBL)作为一种以问题为中心的教学方法，强调学生在解决复杂问题的过程中整合知识、发展能力。在留学生发展援助课程中应用PBL，可以通过设置真实援助案例、模拟国际项目管理、引导多元角色对话等方式，将中国发展经验自然嵌入问题情境，使留学生在解决问题的过程中潜移默化地理解和认同中国道路[8]。
2.4. GAI赋能课程思政的潜在价值
将生成式人工智能引入到国际留学生教育的思政融合过程中，具有独特的赋能优势：一是语境生成能力，GAI能够根据不同文化背景生成定制化的学习场景与对话内容，使思政元素以润滑、自然的方式融入专业教学；二是多语种协同表达，支持中文、英文、法语、葡语等多语言同步生成，打破传统教学语言壁垒，增强留学生的认知理解深度；三是即时反馈与个性支持，基于学生输入内容，AI可以提供针对性的思想引导和价值引导，帮助教师实时掌握留学生的认知变化轨迹，做到精准施教。因此，基于生成式AI的教学设计，不仅能够提高发展援助课程的教学效果，还能有效促进留学生在学习中理解中国特色社会主义道路、制度优势和发展理念，从而实现思政教育的“无痕植入”和深度认同[9]。
3. 来华发展中国家留学生发展类课程教学现状分析
3.1. 留学生群体特征与思政教育融入的现实困境
随着中国在全球治理体系中的话语权不断增强，越来越多来自亚洲、非洲和拉丁美洲的发展中国家留学生选择来华深造。据教育部数据，2023年来华留学生总数已超过49万人次，其中发展中国家生源占比接近80% [10]。这部分留学生普遍肩负着回国后参与本国社会发展和政策制定的重要使命，既是中国经验的重要传播者，也是未来国际认知竞争中的关键力量。
然而，当前留学生教育在思政教育融合方面仍面临诸多挑战。首先，由于生源国文化背景多元、意识形态差异显著，部分留学生对中国特色社会主义道路、制度和理念理解不足，甚至存在误读、曲解现象。其次，传统教学内容偏重知识传授，缺乏价值引领与情感认同的系统设计，导致留学生学习动力偏向功利性，对中国发展成就缺乏深层次认知与内心认同。再次，思政教育在留学生教学中缺乏有效话语体系，往往沿用面向本土学生的话语逻辑，忽视了留学生独特的文化接受机制和国际传播要求，教学说服力不足，效果大打折扣。此外，留学生中文水平参差不齐，多数学生虽通过了HSK4-5级考试，但在理解高阶抽象概念(如“五位一体”总体布局、“四个自信”等)时仍存在较大障碍。这直接导致思政内容在课堂融入时出现认知断层，影响了教育效果[11]。
3.2. 发展类课程教学现状与AI技术介入的必要性
以“发展援助”“国际合作”等专业为核心的课程，本应成为思政教育的重要载体。发展援助课程涉及发展经济学、国际关系、全球治理、公共政策等领域，具有天然的价值属性和思想导向性。然而，目前发展类课程存在以下几方面的问题(表1)：
Table 1. Current situation and existing problems of course teaching
表1. 课程教学现状及存在问题
问题类别 |
具体表现 |
深层原因 |
对教学效果的影响 |
课程内容
设置问题 |
课程专业性强，理论体系庞杂 教材主要依据国际组织经验和西方
发展理论 缺乏系统讲授中国特色社会主义发展
道路和成功经验 |
教材体系引入以国外范式为主，缺少自主建设内容 对中国特色发展模式宣传与阐释不足 |
思政元素难以自然融入
课堂教学 学生难以建立对中国发展
道路的认同感 |
教学方法与互动问题 |
教学方法单一，仍以传统讲授法为主 课堂氛围封闭，师生互动不足 思政内容仅以补充材料或零散案例呈现，缺少系统引导与情感共鸣 |
教师缺乏多样化教学手段与思政融合能力培训 对课程思政功能的重视程度不足 |
学生参与感低，课堂思政
效果零散、表层，难以
形成深层认知与价值共鸣 |
教学资源
建设问题 |
案例素材偏重欧美发达国家经验 缺乏反映中国改革开放与现代化成果的
优质教材与案例 缺少适合留学生群体的本土化、
国际化结合的多媒体资源 |
教材更新滞后，缺乏以中国实践为核心的国际传播内容开发 本土与国际元素整合能力不足 |
留学生难以在真实情境中理解“中国奇迹” 削弱了课程思政的说服力和感染力 |
在此背景下，生成式人工智能技术的介入具有重要意义。GAI能够根据留学生的语言水平、文化背景和专业需求，动态生成多语种、多文化适配的课程内容、互动情境与案例分析，弥补教师个体资源准备不足的问题，提升思政元素的自然融入度与文化传播效能。
3.3. 留学生认同感培养的紧迫性与挑战
在全球舆论场竞争日益激烈、国际传播环境日趋复杂的背景下，留学生认同感的培养成为高校国际教育工作的重要任务。一方面，留学生作为连接中外的桥梁，其对中国发展道路的认知与认同将直接影响我国国家形象塑造与国际影响力扩展；另一方面，留学生在本国社会中的回流与再传播效应，需要通过在华学习阶段打下坚实的思想认知基础。
当前的紧迫挑战包括：思政内容难以激发留学生内在共鸣，存在被动接受、表面认同、深层疏离的问题；思政传播手段与留学生新生代媒介使用习惯(如短视频、互动问答、沉浸体验)脱节；教学资源缺乏多元性与可视化，难以激发留学生探究式学习兴趣；教师跨文化思政教学能力普遍不足，缺少国际化话语体系建构经验。因此，如何在发展类课程中，通过生成式AI技术辅助，创新话语表达方式、优化课程交互体验、深化价值引导路径，成为提升留学生认同感、实现教育国际传播高质量发展的关键所在。
4. 基于生成式AI的教学设计路径探索
为有效应对来华发展中国家留学生发展类课程中思政教育融入困难的挑战，本研究基于建构主义学习理论与问题导向学习法(PBL)框架，设计并实施了一套以生成式人工智能(GAI)为辅助的系统性教学路径。研究采用行动研究法，在对外经济贸易大学开设的“国际发展合作”课程中，针对来自亚非发展中国家的留学生群体进行了一轮教学实践。研究旨在探索GAI在真实教学情境中，如何优化教学互动，并以“润物无声”的方式促进留学生对中国发展道路和理念的理解与认同。本教学设计以“课前文化导入与情境预设–课堂深度互动与协作探究–课后反思深化与价值内化”为主线，借助“文心一言”等大语言模型作为AI助教，并结合高校在线学习平台(MOOC)和即时通讯工具(微信课堂)，构建人机协同的教学环境。为评估教学效果，本研究在教学周期结束后，对参与学生进行了半结构化访谈，并对学生提交的反思日志进行了内容分析。表2展示了在课堂实践中如何利用GAI各环节增进留学生对“中国道路”认同度，以及相应的实施方式和测量指标。考虑到研究的伦理性，未采集个人敏感数据，AI输出由教师把关以控制偏差。
Table 2. How can GAI be utilized in Classroom Practice to enhance International students’ recognition of the “Chinese Path”
表2. 课堂实践中如何利用GAI增进留学生对“中国道路”认同度
教学环节 |
GAI应用 |
实施方式 |
促进认同度的机制 |
测量指标 |
课前素材推送 |
智能推送
多模态
学习包 |
利用GAI生成的短视频、图文并茂的“中国道路”发展史时间线，通过微信小程序按兴趣标签推送给留学生 |
通过可视化叙事强化历史脉络感，引发情感共鸣 |
学前问卷中“对中国道路历史了解度”
(5级量表) |
课堂导入讨论 |
AI角色
扮演 |
GAI模拟历史人物或普通留学生对话，
师生分组与AI角色进行对话，探讨
“中国道路”对国家发展的贡献 |
通过互动式沉浸体验，
增强在“他者”视角下
的代入感 |
小组讨论发言次数，课堂即时反馈
“认同度”打分 |
深度案例分析 |
自动摘要与提问生成 |
由GAI对《中国特色社会主义》经典文献和政策文件自动生成关键信息摘要，并生成引导性问题，留学生分组研讨并撰写个人感悟 |
将理论与现实政策结合，帮助留学生快速捕捉核心价值观，提升理解深度 |
研讨报告中“价值
认同”关键词出现
频次 |
课后反馈与反思 |
个性化学习报告与推荐 |
GAI根据学生课堂表现与反思日志生成
个性化报告，提出后续学习建议(如推荐
专题微课、相关文章等)，并邀请学生
再次打分和评论 |
持续跟踪学习轨迹，强化正向反馈循环，使认同逐步内化为个人价值观 |
学期末“对中国道路的总体认同度”问卷 |
4.1. 课前文化导入与情境预设
在课前准备阶段，核心目标是利用GAI打破文化壁垒，激发学生的学习兴趣和问题意识。教师首先在MOOC平台上发布由GAI辅助生成的双语(中英)引导性学习材料。例如，在“中国特色精准扶贫”专题前，教师输入核心概念和目标学生群体背景(如来自埃塞俄比亚、巴基斯坦等国)，指令GAI生成图文并茂的基础知识介绍，并特别要求其链接相关国家的减贫政策，生成对比性思考题，如“相较于中国的‘精准滴灌’模式，贵国在减贫工作中面临的主要挑战是什么？中国的经验有何借鉴意义？”。这种个性化内容推送，有效避免了通用型材料的疏离感，引导学生从自身国情出发，初步建立与中国经验的关联。此外，教师利用GAI生成简短的情景动画脚本，将抽象概念转化为生动的故事场景，作为预习材料，有效激发了学生的情感共鸣与探究欲望。
4.2. 课堂深度互动与协作探究
课堂教学是实现思政元素与专业知识深度融合的关键环节。本阶段GAI的核心作用是作为“智能助教”和“虚拟对话伙伴”，提升课堂的互动性与思辨性。在案例分析环节，如“坦赞铁路的援建历程与时代新义”，教师利用GAI构建了一个多角色模拟辩论场景。GAI被设定扮演三种角色：70年代的中国援建工程师、当代的非洲发展问题专家以及西方非政府组织观察员。学生分组后，通过微信课堂向不同角色的GAI提问，GAI则根据预设身份生成符合其立场和语境的回答。例如，当被问及援助动机时，“中国工程师”角色会强调国际主义与南南合作精神，而“西方观察员”则可能提出“债务陷阱”的质疑。在这种动态交互中，学生不仅要理解复杂的历史与现实问题，还必须辨析不同话语体系背后的价值观。教师在此过程中扮演引导者，适时介入，组织学生讨论GAI生成内容的合理性与局限性，并将讨论引向对中国“真实亲诚”对非政策理念和“共商共建共享”原则的深入理解。这种设计将思政引导自然融入PBL的问题解决流程中，学生在主动探究和批判性思考中，逐步构建对中国发展理念的立体认知。
4.3. 课后反思深化与价值内化
课后环节旨在巩固学习成果，引导学生将课堂所学内化为个人认知。教师布置开放式反思日志作业，题目如“结合‘一带一路’倡议的学习，为你所在国家设计一个与中国合作的可持续发展项目，并阐述其理论依据与价值”，鼓励学生运用GAI进行资料搜集和语言润色，但明确要求其核心观点与反思必须原创。这一过程旨在培养学生信息素养和学术诚信意识，同时保证反思的深度。随后，研究团队对学生的反思日志进行匿名化内容分析，并开展一对一半结构化访谈。访谈提纲聚焦于学生对中国发展模式的认知变化、对GAI辅助教学模式的接受度、以及课堂思政内容带来的思想触动等。通过对访谈记录和日志文本的分析，本研究得以深入了解该教学路径对培养留学生价值认同的实际效果。
Table 3. Analysis of the implementation effectiveness of GAI-enabled teaching pathways
表3. GAI赋能的教学路径实施成效分析
教学环节 |
GAI应用场景 |
思政教育成效(基于访谈与文本分析) |
课前准备 |
1. 生成个性化、双语的预习材料和思考题。
2. 辅助创作多模态资源(如情景动画脚本)。 |
学生反馈个性化问题增强了代入感，有效连接了中国经验与本国国情。多媒体资源激发了学习兴趣，初步消除了对思政话题的陌生感与隔阂感。 |
课堂教学 |
1. 扮演虚拟角色(如中方专家、受援国官员)
进行多方模拟对话。2. 实时响应学生提问，提供多元视角与补充案例。 |
课堂互动频率与深度显著提升。学生在辩证分析不同立场观点的过程中，加深了对中国“共商共建共享”等核心理念的理解，思辨能力得到锻炼。 |
课后反思 |
1. 辅助学生撰写反思日志(资料查询、语言
优化)。2. 教师依据学生日志内容，
利用AI生成个性化反馈建议。 |
学生的日志与访谈内容显示，他们对中国发展道路的认知更为全面、客观，从简单的知识接受转向深度的价值思考，对“中国模式”的认同感有明显提升。 |
综合访谈与文本分析结果，本研究将GAI赋能的教学路径实施成效总结如表3所示。数据显示，该教学设计在激发学习兴趣、深化课堂互动和促进价值认同方面取得了积极效果。学生普遍认为，GAI的个性化内容生成与情景模拟功能，显著提升了他们对抽象发展理念和中国道路特殊性的理解。
5. 结语
随着全球教育智能化浪潮的加速推进，生成式人工智能作为教育变革的重要驱动力，正在深刻重塑高校教学的内容、方式与目标。特别是在来华发展中国家留学生教育领域，如何借助AI技术创新教学模式，推进思政教育内容的有效融入，成为当前国际化教育与价值引导协同发展的重要课题。本文立足新文科建设背景，围绕留学生发展类课程中思政教育融入的实际需求，结合建构主义学习理论、问题导向学习法以及文化响应教学理念，提出了以生成式人工智能为支撑的“课前准备–课堂互动–课后反思”三阶段教学设计路径，力图在理论与实践层面探索生成式AI助力思政教育深化的可行方案。本轮教学涵盖多国学生、8周学时，未来将进行前后测概览，并新增GAI伦理与留学生视角；后续聚焦“高质量提示词”和“角色扮演引导”微实验。
通过系统梳理当前留学生教育现状与发展类课程教学痛点，本文指出了传统思政教育在国际学生群体中存在的融入困难、语言障碍、文化适配度不足等问题，强调了生成式AI技术在提供多语种支持、动态内容生成、个性化反馈与情境模拟等方面的独特优势。在教学设计层面，本文以自然嵌入、文化适配、个性引导、深度参与为基本原则，构建了一个具有可操作性与实践价值的智能化教学框架，强调通过任务驱动、情境引导与自主探究，实现思政元素在专业课程教学中的无痕植入与认同深化。
面向未来，随着生成式AI模型的不断演进和教育数字化基础设施的日益完善，国际教育场域将迎来更多基于人机协同的新型教学模式。针对留学生群体的思政教育，应进一步加强智能化技术与人文教育理念的融合，探索建立多维度、多层次的智能思政教学评价体系。同时，教师自身的跨文化教学素养与智能教学能力培养也应同步跟进，真正实现以技术赋能教育、以教育引导认同、以认同促进传播的长效机制。通过不断探索与实践，未来有望在国际教育交流与中外文明互鉴中，讲好中国故事，传播好中国声音，培养更多了解中国、认同中国、友好中国的国际化人才。本文结论属探索性，未来将以跨校对照与量化追踪评估验证教学成效与外部效度。
基金项目
对外经济贸易大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“南南合作对我国企业温室气体减排的影响”(22QD23)。