AI 1
通义千问 Qwen
商务可行性、平台运营、询盘报价、谈判策略、装箱订舱、结算复盘与报告表达
- 商品上架预审
- B2B询盘与谈判
- 流程导学
- 运输和结算建议
- 报告表达优化
证据：建议内容、学生采纳/部分采纳/不采纳选择及理由进入过程证据链。
课程教学双AI重庆市2026申报重点
双AI驱动的课程体系重构
千问侧重商务建议，DeepSeek侧重合规复核；学生对建议作出证据化裁决，教师保留最终评价权。九章教材、26步实验、知识图谱和过程评价因此连成一条教学任务链。
2教学AI模型
1+26任务智能体
8学科方向
6教学阶段
TWO AI BACKBONES
两个AI明确分工、交叉质询
两种建议可以发生冲突，学生不能照单全收，必须基于业务证据与规则依据作出最终裁决。
商务导师
AI 2
DeepSeek
9710监管适配、HS归类、报关要素、出口管制、欧盟准入、单证一致性与联运责任
- HS编码复核
- 报关单证预审
- 风险矩阵解释
- SMGS/CIM责任审查
- 教师复核线索
证据：风险建议、错误识别、学生反驳依据及教师复核重点形成可回溯记录。
CURRICULUM RECONSTRUCTION
AI重构的是课程关系，不是替代学科
以一笔渝新欧汽车零部件出口业务为主线，将八个学科方向放入同一复杂问题场景。知识不再按课程孤立讲授，而是围绕“决策—操作—审查—证据—复盘”被调用和评价。
电子商务国际贸易国际物流海关合规涉外法律财务核算数据治理人工智能素养
课前诊断与任务导入
教师导学 + 学生自主学习 + AI提示边界确认。
项目式业务链操作
项目式学习 + 角色扮演 + 实践式操作。
合规风险红队复核
研究型学习 + 问题式学习 + AI红队审查。
同伴互评与协作讨论
生生互动 + 协作式学习 + 同伴证据审查。
结算、利润与履约复盘
案例推演 + 定量核算 + 证据化复盘。
教师终评与持续改进
师生互动 + 过程评价 + 持续改进。
TEACHER AI CAPABILITY
课程、教材、教师教学能力一体化
课程重构与跨学科设计能力
能把9章数字教材、26步虚拟仿真实验、八大学科群、核心学科方向和岗位能力要求重构为同一套教学任务链。
申报价值：支撑重庆市要求的课程、教材、教师教学能力一体化推进。
任务型智能体调度与追问能力
能根据学生所处步骤选择HS编码、报关申报、合同履约、铁路联运、结算复盘等任务智能体，并设计追问让学生解释判断依据。
申报价值：把AI从答案生成器转化为教学追问、证据复核和学生主体判断训练工具。
证据化过程评价与Rubric复核能力
能依据学生步骤留痕、TradeHub交易证据、AI初评、同伴互评和报告证据包开展终评。
申报价值：支撑过程可回溯、材料完整、可监督的多元化评价。
学习分析与因材施教诊断能力
能读取学生步骤完成度、数据要素完整度、AI裁决质量、章节自测和报告维度得分，识别学习困难点。
申报价值：回应重庆市关于因材施教、教学反馈及时和持续改进的要求。
AI治理、学术诚信与数据安全能力
能区分AI辅助、学生独立判断和教师最终责任，落实考试模式禁用AI、数据最小化、脱敏展示和内容审查要求。
申报价值：支撑内容规范、技术水平、学术诚信和知识产权安全。
教学研究与持续改进能力
能把匿名化学习事件、教师终评、课堂观察和学生作品转化为教学研究问题和持续改进证据。
申报价值：把课程建设从一次性申报材料提升为可研究、可复制、可推广的人工智能+教育实践。
教师教学闭环
课前
基于教材、知识图谱和学情数据备课
选择对应章节与实验步骤 · 确认学科群和知识点 · 查看上一轮常见错误 · 设定AI使用边界
课中
以任务驱动组织学生解决复杂问题
学生先独立提出方案 · 任务智能体提出风险线索 · 小组互评证据充分性 · 教师追问法律与商业后果
课后
用证据链完成评价、反馈和补救
查看学生证据包 · 依据Rubric终评 · 标注典型错误 · 布置差异化补充任务
改进
面向下一轮教学周期持续迭代
汇总薄弱学科方向 · 更新教材案例和题库 · 优化智能体提示词 · 沉淀教学研究数据
AI治理边界
- • AI不替学生完成答案，学生必须作出采纳、部分采纳或不采纳裁决并说明理由。
- • AI不替教师作出最终成绩，教师终评以Rubric、过程证据和报告质量为依据。
- • 考试模式禁用AI问答和提示，系统保留考试会话、页面规则和报告锁定证据。
- • 课堂展示与申报材料使用脱敏数据，不暴露真实手机号、密钥、商业合同和个人隐私。
- • 教师应把AI错误、学生纠错和模型局限作为高质量教学证据，而不是掩盖AI不确定性。