为应对人工智能对外语教育带来的冲击，外语外贸学院于2024年11月13日在腾讯会议举办“大语言模型在翻译实践和外语教学中的应用”专题讲座。此次讲座旨在帮助教师深入理解大语言模型，探索其在教学和翻译中的应用，以推动教学改革和技术融合。外语外贸学院一直致力于通过吸收前沿学术成果赋能职业本科教育，提升教师职业素养。北京语言大学高级翻译学院韩林涛教授应邀主讲，为学院教师分享大语言模型的实际应用方法与经验。

开篇介绍：大语言模型的基本原理和应用背景

 开场环节，韩林涛教授阐述了生成式人工智能（Generative AI）和大型语言模型（Large Language Model）的关系并系统分析了大语言模型的来源。韩教授主要从以下三个方面进行阐述：1、大语言模型基于深度学习、机器学习等人工智能技术的发展，尤其是Transformer架构的出现，为其提供了强大的技术支撑；2、互联网的普及促进文本数据大量产生和存储，为大语言模型的训练提供了丰富语言知识和语义信息；3、计算能力的提升让大规模数据的处理和复杂模型的训练成为可能，为大语言模型的诞生和发展提供了强大的算力保障。

实操展示：大语言模型在语言教学中的应用

 韩教授随后通过具体案例展示大语言模型在语言教学中的实际应用。大语言模型的语音功能为学生提供标准的发音示范，对学生的发音进行评估，指出发音不精准之处，并给予纠正建议；大语言模型可以为学生定制单词，形成个性化学习语篇，增强学生学习兴趣和动力；大语言模型还能够记录学生交互历史、分析学习路径、评估知识掌握情况等等，以便教师精准把握学生状态，为教师引导学生优化学习方法提供依据，有效提升语言教学的质量和效率。

学院点评：大语言模型或成科研教学提升的新引擎

 副院长杜艳红教授首先对韩博士深入浅出的讲解表示赞赏。在讲解过程中，韩教授将复杂的概念抽丝剥茧成通俗易懂的知识，展现出深厚的专业素养，并指出随着人工智能的发展，将大模型应用于课程教学、评估以及学生自主学习，已成为不可阻挡的趋势。随后院长李磊教授总结：大语言模型促使教师的知识结构和思维模式发生转变，与多模态的融合打破传统教学模式下相对单一的师生交互方式，营造了更加多元活跃的学习氛围，凸显了教学的个性化和针对性。学院教师应积极拥抱前沿技术，让其赋能科研教学。

撰稿：田浩霖

审核：李磊、杜艳红