摘要：在全球数字化转型的背景下，高级商务英语教学作为培养国际化商务人才的主阵地，亟需教师突破传统课堂的局限，探索更具实践性和创新性的教学模式。文章聚焦生成式AI技术的优势，探讨了高级商务英语课程的项目式教学改革策略，系统探讨了其在教学资源开发、任务设计优化、课堂互动支持、实践能力培养和评价体系重构等方面的具体应用，表明生成式AI技术与项目式教学深度融合将为高等教育教学发展开辟新径。

关键词：生成式AI技术；高级商务英语课；项目式；教学改革

一、引言

1.研究背景

当前生成式人工智能（Generative AI）技术发展速度迅猛，2022年OpenAI发布的ChatGPT引发了全球广泛关注，其强大的自然语言处理能力改变了人们获取信息的方式，也为教师创新教育模式开辟了新思路。当前国际贸易环境复杂多变，企业对商务英语人才的需求日益提升，除了要求其具备扎实的语言基础，还要具备跨文化沟通、即时应变与实战问题解决能力等综合素养。商务英语教学作为专门用途英语（English for Specific Purposes， ESP）的分支，旨在帮助学生学会在国际商务环境中使用英语高效沟通与协作。教育部在《教育信息化2.0行动计划》中提出要推动人工智能与教育教学的深度融合，探索智能化、个性化的教学模式。生成式AI以动态交互特性与场景生成能力，可赋予商务谈判模拟、跨境邮件撰写、多语种合同修订等教学环节高度拟真性，有待教师积极探索其落地于实践的具体路径，用技术赋能教学改革。

2.研究意义

本研究立足国家教育数字化转型战略背景，针对商务英语教学中长期存在的理论与实践脱节问题展开探究。随着《国家职业教育改革实施方案》（国发〔2019〕4号）的深入推进，产教融合、虚实结合已成为语言类课程改革的明确方向。生成式AI技术可使商务英语教学突破传统课堂的物理限制，构建动态演进的虚拟商务场景，实现语言训练与职业能力培养有机统一，为破解商务英语人才供需结构性矛盾提供了实践路径。AI系统生成的个性化学习轨迹数据，能够为教师实施精准教学干预提供实证依据，切实推动“以学定教”理念的落地实施。在RCEP协定深化实施以及跨境电商快速发展的背景下，商务英语人才需求呈现专业化、实战化特征。AI技术可帮助教师构建真实行业场景的教学环境，使学生在虚拟项目中提前适应国际商务规则，打造“教学-实训-实战”的闭环培养模式，

二、文献综述

1.生成式AI技术外语教学的应用和研究概况

近年来生成式AI技术的应用渠道逐渐成为研究热点。魏良博（2025）指出，商务英语翻译具有专业性、文化适应性和时效性等特征，传统翻译教学难以满足实际需求[1]。生成式AI此类技术为提升学生翻译能力提供了新的可能性。李国馨（2025）强调传统商务英语教学过于注重理论知识传授，缺乏真实商务情境的支撑[2]。生成式AI所构建动态交互的虚拟商务环境能够有效弥补这一不足。尤其基于智能云平台的“商务英语听说”课程设计可优化配置教学资源，为个性化学习提供技术保障。综合现有研究可见，AI赋能的虚拟商务环境能够有效解决传统教学情境真实性不足的问题，需要学校和教师给予重视。

2.项目式教学法在外语教学的应用和研究概况

项目式教学法在外语教学中的应用经历了从初步尝试到系统化发展的演进过程，逐渐成为培养学生综合语言能力的重要方法。杨鲁新和刁慧莹（2024）通过梳理过去40年的研究发现项目式教学可促进语言知识与技能的整合，对于学生跨文化交际能力和个人素养发展尤为重要。针对项目式教学中的实践难题，李敏勤等（2025）提出了基于内容与语言融合教育理念的设计方案，解决传统项目“为做而做”的形式化问题，并强调充分调研和反思环节的深度总结是保证教学效果的关键要素[3]。钟雪（2024）以职场英语课程为例发现将语言训练与大学英语教学专业实践相结合的项目设计，能够有效提升学生的职业素养和实际工作能力[4]。综上，项目式教学法正逐步成为外语教学改革的重要方向，未来研究可从教学内容、方法、媒介与评价方式等维度进一步优化。

三、生成式AI技术驱动商务英语课程项目式教学改革的理论框架

1. AI技术与教学融合的理论基础

生成式AI技术驱动商务英语课程项目式教学改革需要整合教育技术学、认知科学和语言学等多学科理论。如Mishra和Koehler（2006）提出的TPACK（Technological Pedagogical Content Knowledge，技术-教学-内容知识）框架，强调技术知识（TK）、教学法知识（PK）和内容知识（CK）的动态交互。对于商务英语教学来说，生成式AI作为新型技术知识（TK）通过与商务英语学科知识（CK）的深度融合，重构项目式教学法（PK）的实施路径。再如活动理论指出在项目式教学中生成式AI作为中介工具，重构了“主体（学习者）-客体（语言能力）-共同体（学习群体）”的互动关系，可服务于商务英语教学改革推动课程从知识传授向能力培养转型。

2.项目式教学法与生成式AI的结合机制

项目式教学涵盖任务设计、场景构建、过程实施、互动反馈、评价优化五个环节。在任务设计环节，生成式AI基于自然语言处理与知识图谱技术，能够解构商务英语教学目标，自动生成具有层次性与关联性的任务链。在场景构建环节，生成式AI借助多模态融合技术（文本、语音、图像）建立场景参数化模型，借助算法实时生成符合特定教学目标的交互场景。在过程实施环节，生成式AI依托实时语义分析与意图识别技术对学生语言输出过程进行多层级解析，结合上下文语境生成符合商务逻辑的反馈内容。在互动反馈环节，生成式AI能够从表层维度、逻辑维度、策略维度分层诊断学生的英语学习成效。在评价优化环节，生成式AI借助隐式学习行为建模，建立预测教学效果与动态调优机制，使项目式教学从静态预设转向动态演进。

四、生成式AI技术在高级商务英语课项目式教学中的实践

1.教学资源建设

生成式AI能够快速处理大量文本数据并生成符合特定需求的多样化内容，为学校教学开发资源带来了便利。传统案例更新周期长、内容单一，于是作者所在高校商务英语课程组根据课程模块利用AI生成符合真实商务场景的教学案例。如围绕在国际贸易模块输入关键词“跨境支付纠纷”，AI自动生成包含完整背景信息、争议焦点和解决路径的案例文本。这些案例既包含基础事实描述，还借助AI的语义扩展功能自动补充相关法律条款、行业惯例等背景资料，提供多维度的学习素材。教师格外注意审核生成内容，保证其准确性和适用性，再将案例分类存储到课程资源库中[5]。针对传统教学中抽象概念难以直观呈现的问题，本校教师利用AI的图像和视频生成功能，为复杂概念制作可视化素材。例如在讲解“国际贸易流程”时输入关键节点信息，让AI基于其多模态生成能力自动生成动态流程图，并配以相应的简要说明供学生课前预习或课堂讨论使用。针对教材更新滞后于行业实践的问题，教师首先确定了教材更新的重点领域，然后利用AI分析最新行业动态和学术成果，生成内容更新建议。例如在涉及国际贸易术语的部分，AI能够自动识别最新版INCOTERMS的修订内容，生成对比分析文本丰富教材的表现形式。

2.教学设计

由于传统项目式教学设计多依赖教师个人经验，导致项目设计同质化，难以快速响应复杂多变的商务场景需求。作者所处高校的商务英语课程组输入历年学生项目成果数据，利用AI自动识别常见知识盲区与能力短板，生成定制化项目任务建议书。例如在“跨国品牌推广”项目中，AI分析往届学生方案中的文化适配薄弱点，推荐增加目标市场社交媒体习惯分析模块，并自动生成配套的社交媒体数据包（包含KOL粉丝画像、热门话题标签等）。教师再根据这些建议调整项目大纲，保证任务设计与能力培养的目标相契合。课程知识图谱的构建是项目式教学的基础环节，但人工梳理知识点耗时费力。本校教师因此将《跨境电商运营》等课程大纲导入AI系统后，让其自动识别“市场调研、物流清关、支付风控”等核心模块，得出“区域消费习惯分析→跨境物流方案比选→汇率波动应对”的任务逻辑链，生成可视化知识网络图，用颜色区分基础技能与高阶能力培养目标。备课效率低是教师面临的普遍问题，而教师利用AI只需输入教学目标和要求即可自动生成完整的项目任务，并推荐适合的谈判策略和话术模板，大大节省了备课时间。

3.课堂教学

本校教师利用AI的交互式内容生成能力，将高级商务英语课枯燥的知识点转化为生动的学习体验。例如围绕“国际商务谈判”项目设置AI虚拟谈判对手，鼓励学生选择不同文化背景的谈判对象（如美国、日本、中东客户）。AI根据所选文化自动调整谈判风格：美国客户偏好直接了当，日本客户注重礼节和委婉表达，中东客户重视建立人际关系，以便学生体验真实的跨文化交际情境。小组合作与讨论是项目式教学实施的关键，但易出现参与度不均、偏离主题等问题。笔者与课程组教师利用AI根据学生的能力测评数据将全班分为若干异质小组，保证每组覆盖擅长数据分析、文案撰写、视觉设计等不同特长的学生。讨论过程中，AI实时监控各组的讨论内容，当检测到某组陷入僵局时，自动推送相关案例或数据作为讨论参考。借助AI提供的实时反馈教师得以精准把握教学节奏，在关键节点进行人工干预，打造人机协同的教学新生态。

4.多元实践

聚焦项目式教学的多元实践需要，生成式AI技术借助任务适配与资源供给能够有效延伸课堂边界并提升实践质量。作者所在高校商务英语课程组尝试利用AI的实时分析能力，为学生提供全天候的智能辅导。例如在实践“国际市场调研报告”项目时，学生上传初步报告后AI会自动分析报告结构、语言表达和数据使用情况。当检测到学生混淆了定量和定性研究方法时，AI会弹出提示框解释两种方法的区别，且提供相应的案例参考指引其根据意见反复修改报告直到达到要求。自主学习是项目式教学的重要补充，但学生往往缺乏合适的拓展资源，要求本校教师结合AI生成技术为学生定制个性化学习路径。例如在完成“跨境电子商务”项目后，AI根据学生的表现数据自动推荐延伸学习内容，对物流模块薄弱的学生推荐“国际物流实务”相关微课，为支付环节感兴趣的学生推介“跨境支付风险管理”案例集，力求强化其自主学习意识与能力。第二课堂活动是课堂教学的延伸。为避免活动形式单一，本校课程组利用AI的虚拟场景生成能力设计沉浸式实践活动，同时重视校外竞赛这一检验学习成果的平台，利用生成性AI技术为学生提供赛前指导。

5.课程评价

本校商务英语课程组使用AI的实时数据采集和分析能力构建全过程学习档案。比如围绕“国际商务谈判”项目，AI将自动记录每位学生在模拟谈判中的表现数据，当学生在谈判中使用不恰当的强硬语气时，实时标注并建议更委婉的表达方式，合成个人学习轨迹图，便于教师清晰观察每位学生的进步曲线和能力发展重点。终结性评价往往存在评分标准不透明、反馈信息不足的问题。因此本校课程组便发挥AI多维度分析的优势，为学生提供详细的评估报告，指出语法错误的同时分析语言的专业性和地道程度。例如当学生使用”very good“此类简单词汇时，AI会建议使用“highly competitive”等更为专业的表达方式，借助自评或互评环节为学生指点迷津，落实“教—学—评”一体化。

五、生成式AI驱动高级商务英语课项目式教学改革的效果

1.积极作用

AI赋能的虚拟商务环境极大增强了学习的真实感和参与度，使其在高度仿真的跨国谈判、跨境纠纷处理等场景中展开沉浸式学习，有效弥补了传统课堂理论脱离实际的短板。同时生成式AI所提供个性化学习路径使教学更加精准，自动调整任务难度和推送资源，保证每个学生都在“最大发展区”内取得长足进步。AI的即时反馈功能让学生在项目学习中即时获得语言表达、商务逻辑等方面的改进建议，形成“实践-反馈-优化”的良性循环，切实推动高级商务英语课项目式教学改革进程。

2.有待改进之处

AI生成内容的准确性和专业性仍需加强，比如在涉及法律条款、行业规范等专业领域时，AI可能会产生误导性信息有待教师严加审核。技术应用与教学目标的适配性有待优化，如部分教师过度依赖AI工具，忽视了教学设计中的教育本质，导致技术应用流于形式。AI支持的个性化学习还可能加剧学生的能力分化，即基础较好的学生能够充分利用AI资源快速进步，而基础薄弱的学生因缺乏自主学习能力而落后。如何在技术应用与传统教法中保持平衡，怎样培养学生的批判性思维和创造力都是需要教师深入探索的重点问题。

六、结语

生成式AI技术驱动的高级商务英语课程项目式教学改革，标志着外语教育数字化转型迈出了实质性步伐，需要教师重塑商务英语教学的实践范式，构建了虚实结合、动态演进的学习生态，使语言训练与职业能力培养目标有机融合。展望未来生成式AI在教育领域的应用将不断深化，但其本质仍是服务于育人目标的工具。作为教师既要积极拥抱技术创新又要坚守教育本质，在“技”与“教”的平衡中探索育人新路径。

参考文献：

[1]顾肖宸， 郑茹丹， 朱锐， 韦楠. 四新建设背景下商务英语ESP教材研究——基于双一流高校学生调研 [J]. 语言与文化研究， 2025， 33 （02）： 75-78.

[2]赵向阁， 杨佩. 《高级商务英语》三维一体化教学目标下的课程思政数字资源库建设与应用 [J]. 才智， 2024， （33）： 40-43.

[3]魏良博. 人工智能时代商务英语翻译能力提升的策略 [J]. 嘉应文学， 2025， （04）： 103-105.

[4]李国馨. 人工智能背景下商务英语教学模式变革研究 [J]. 英语教师， 2025， 25 （03）： 124-126.

[5]李敏勤， 陈光良， 张页雪霏. CLI理念下社会组织赋能英语项目式学习实践探索 [J]. 海外英语， 2025， （01）： 74-76.

[6]钟雪. 大学英语跨学科项目式教学的路径研究 [J]. 现代职业教育， 2024， （33）： 81-84.

[7]杨鲁新， 刁慧莹. 项目式学习在外语教学中的应用研究：回顾与展望 [J]. 外语教学， 2024， 45 （01）： 69-75.

作者简介：徐哲（1983-2），男，汉族，四川成都人，硕士，副教授，研究方向：外语信息化教学，跨文化交际。基金项目：教育部产学合作协同育人项目（2024年第一批次立项项目）。项目编号：231101984141530。