人工智能从算法发展和技术应用角度划分，大致经历了程序模型、概率模型和深度模型三个进化阶段。人工智能在师资培训方面，借助人工智能建立教研和培训一体化联动智能研训体系；在学习者需求方面，人工智能支持个性化学习，使任意时间任意地点学习成为可能；在教育影响方面，人工智能主要有四大应用形态：智能导师系统、自动化测评系统、教育游戏与教育机器人。

作者提出，基于SAMR模型解决“三化”问题的人工智能应用方案：

SAMR 模型是鲁本( Ruben)博士针对如何在教学中选择、运用、评价信息技术的问题而创建的关于技术与教育教学进行融合的理论分析框架。该模型包含四个不同层次的技术应用任务，其中S为替代，代表简单替换不做改变；A为增强，代表在原有基础上进行改良和提升；M为修改，代表对任务进行修改；R为重塑，代表技术带来创新和变革，对任务进行重新定义。

在 SAMR 模型框架下，语音识别、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱以及智能推理等 AI 技术和应用，以替换、增强、修改和重塑等任务作用于国际中文教育 “三化”问题各要素，形成应用方案。

（1）加强本土融入

①利用智能技术开发本土化课程，以数字化形式呈现教学内容，在中文学科知识中融入当地人文、历史以及地理等本地元素，减少学习过程中文化分歧；

②研发本土教材，构建智能教研系统，中国教师和本土教师共同参与，整合母语国和本土教学资源，实现跨区域联合编写教材，智能技术实现教材编写的自动或者半自动化，从而减少研发成本、提高研发效率 。

③打造智慧课堂，赋能教学活动，教师使用智能助手，有效管理课堂，拥有更多的时间与学生进行交流互动；通过自动翻译、自动模拟等实现知识的本土化呈现，加强理解和感知。

④开展智能师训，提高教师数字教学能力，利用人脸识别、情绪识别、自动批改等技术帮助教师进行教学管理、课堂分析、学情分析等，实时调整教学活动，提高课堂教学质量。

⑤增加课堂互动与学习体验。

(2) 改革教育方式，拓宽学习方式，满足多元人才培养需求

①打造云端智能课件平台，推动教学内容创新，实现资源组件化、标准化和共享化；

②构建知识图谱，在内容上涵盖语言文化、专业学习、职业培训等知识。

③拓宽教育渠道，积极吸纳企业机构以及社区组织等多方力量参与办学，利用企业和社区的资源优势，满足多元人才培养需求 。

④应用人工智能赋能学习系统，开展个性化学习 。

⑤推广自适应学习，实现因材施教。

（3）增强教育服务，满足市场差异性需求，提供附加值

打造国际中文教育公共服务平台，提供文化交流、学术活动、考试服务、能力测评、学习工具等增值服务，提供课堂之外的教育学习产品。人工智能技术可用于保障平台的服务质量， 提高服务效率，加强服务形式创新。

(4) 优化资源配置，创造学习机会，实现均衡发展

①构筑资源共享平台，实现教学资源、学习资源和测评资源共享；

②推广远程教学，扩大教育覆盖范围；

③开展双师教学，扩大中文教育的受众范围，教学资源下沉；

④开展线上教育，打造集教学、辅导和测试于一体的线上学习平台，开放教师、课程、教材和习题等各类教育资源。

挑战：AI技术发展水平存在国别差异、教育参与者技术素养不足、缺少配套资源支持。

对策：

①发挥我国母语国语言资源优势和人工智能技术优势，采用整体规划、循序渐进策略，综合考虑国别差异因素，对于具备技术资源的国家采取合作方式，而对于技术资源缺少的国家则采取技术援助和平台共享方式。

②各方参与者提高智能技术素养，理解技术系统输出结果。

③加强顶层设计，主管部门在国家政策框架下制定人工智技术应用的支持政策，引导社会各方机构积极参与、共同建设，制定人工智能技术应用标准。