案例类别：人工智能+专业课程

课程名称：国际贸易地理    适用专业：国际经济与贸易

开课学院：商学院        主讲教师：王容博

技术类型：深度学习

应用场景：国际贸易中的农产品贸易格局问题

案例简介

本案例针对《国际贸易地理》课程中“世界农业布局与贸易”教学存在的静态分析滞后、多维度因素割裂等痛点，创新引入大语言模型（LLM）技术，构建了“AI驱动的动态案例仿真教学法”。以“厄尔尼诺对全球大豆贸易格局影响”为切入点，通过“情景设定-角色扮演-Prompt设计-AI分析-决策复盘”的闭环流程，引导学生扮演不同贸易主体，利用LLM进行多维度、动态化的实时推演与决策分析。案例实现了零代码条件下的智能仿真，突破了传统教学的时空与能力边界，有效培养了学生的信息素养、批判性思维及解决复杂地理贸易问题的综合能力，为“新文科”建设提供了可复制、易推广的范式，具有显著的示范价值和广阔的应用前景。

一、背景

1.传统方法的局限性

《国际贸易地理》是一门研究国际贸易商品流通规律与地理分布的课程，传统教学多依赖于静态的地图、教材数据和教师的经验性描述。在“世界农业布局与贸易”章节的传统教学中，传统方法暴露出明显局限性：一是数据滞后与碎片化，教材与公开统计数据往往有1~2年的滞后期，无法反映实时贸易最新动态，且数据散落在不同平台，整合耗时费力；二是分析维度单一，难以同时、高效地处理自然地理、经济地理、运输地理等多维因子对农业布局与贸易流的复合影响；三是静态描述缺乏预见性，教学多停留在对过去格局的描述性分析，难以对厄尔尼诺现象、贸易摩擦、区域性冲突等突发性事件可能带来的供应链风险进行动态推演和评估；四是教学互动性差，学生被动接受结论，缺乏主动探索和验证假设的过程，高阶思维能力培养不足。

2.人工智能引入的必要性

大语言模型（LLM）具备强大的自然语言处理、多源信息整合与逻辑推理能力，恰好能针对性解决上述痛点。它能够快速抓取、解读和整合最新的新闻、报告与数据，模拟一个“AI分析师”的角色，帮助学生如何将静态、宏观的地理知识转化为动态、可量化、可探索的智能分析过程。

3.人工智能解决的核心痛点及预期目标

（1）核心痛点

传统静态教学方法与全球农业贸易动态、复杂系统特性之间的脱节。

（2）预期目标

通过LLM构建一个低成本、高效率、交互式的全球农业贸易分析模拟环境，提升学生对农业布局形成机理的理解深度，实现对学科问题的针对性突破——将定性地理描述升级为“数据驱动”的定量地理分析，培养学生的数字素养和智能化决策能力，契合“新文科”建设背景下跨学科融合的教学改革方向。

二、案例实施情况

1.案例切入点：模拟“2024年厄尔尼诺现象对全球大豆贸易格局的影响”

选择该案例主要是由于大豆是国际贸易中最主要的农产品之一，其产业链长，涉及主产国（巴西、美国）、主销国（中国）和运输通道（巴拿马运河），且对气候条件敏感，非常适合用于综合分析和动态推演。

2.融合应用过程

本案例在教学中分四步展开（如图1所示），全程使用如Deepseek、文心一言等主流大语言模型平台，无需编程。

图1 案例实施流程总览图

（1）第一步：基础数据搜集与整合（课前准备）

学生向LLM输入提示词（Prompt）：“请扮演一位国际贸易地理分析师。请整合最新信息，生成一份关于全球大豆贸易的简介报告，需包括：1. 近三年主要出口国（巴西、美国、阿根廷）的产量、出口量及主要目的国；2. 主要进口国（中国、欧盟）的需求趋势；3. 主要运输路线和关键枢纽（如巴拿马运河）。请提供关键数据的来源或依据。”

LLM会快速生成一份结构清晰的报告，并附上信息来源，为学生建立分析基准。这个过程替代了以往数小时的传统文献检索（如图2所示）。

图2 传统方法与LLM方法数据准备效率对比图

（2）第二步：引入变量，进行动态推演（课堂核心）

教师引入“2024年强厄尔尼诺事件”这一变量。学生分组，分别代表中国进口商、美国出口商、巴西出口商，并向LLM提问。

l 巴西组Prompt：“假设强厄尔尼诺现象导致巴西南部持续干旱，北部降雨过量。这将对巴西大豆的产量、品质、收获期以及内陆运输到港口的效率产生什么具体影响？请分点详细论述。”

l 美国组Prompt：“在巴西南部干旱的背景下，美国墨西哥湾的大豆出口离岸价可能会发生什么变化？预计运往中国的海运航线（经巴拿马运河 vs 经好望角）的选择会如何调整？分析其成本和时间差异。”

l 中国组Prompt：“作为中国进口商，面对巴西减产和美国涨价的可能性，我的供应链多元化策略应该包括哪些？请分析从阿根廷、俄罗斯远东地区或黑海地区增加进口的可行性、潜在风险和成本收益。”

LLM会根据其知识库，进行多维度分析（如图3所示），生成高度情境化的分析报告。例如，它会指出巴西降雨可能导致港口装运延误，推高运费；美国大豆需求增加可能带动CBOT期货价格上涨；中国考虑进口多元化，从俄罗斯进口大豆需评估其基础设施和品质一致性等。

图3 LLM多维度分析示意图

（3）第三步：综合决策与报告生成

各小组基于LLM的分析结果进行小组讨论，形成最终的决策报告，并由LLM辅助润色和格式化报告。

（4）第四步：教学反馈与复盘

教师引导全班对比不同小组的决策，并通过LLM进行验证：“总结在厄尔尼诺情境下，全球大豆贸易流可能发生的空间转移路径，并评估其对全球食品价格指数的潜在影响。”

3.效果评估

（1）知识掌握深度

学生不再是记忆静态知识，而是通过“假设-分析-决策”的过程，深刻理解了气候、地理、经济、物流等因素如何交织影响全球贸易流。

（2）能力提升维度

有效培养了学生的信息素养（Prompt工程）、批判性思维（甄别LLM输出结果的合理性）、综合分析能力和决策能力。

（3）课堂参与度

角色扮演和交互式分析极大提升了学生的参与感和课堂活跃度。

三、案例创新突破

1.主要创新

（1）教学方法创新

创造了“理论讲授-AI工具实操-地理问题解决”的三位一体教学模式。将传统静态案例升级为一个可由教师灵活引入变量（气候、政策、冲突）、学生能与AI实时交互、推演局势发展的“活”案例。

（2）案例形式创新

案例的核心从“材料”变为“过程”。教学重点不在于给学生一个完美的分析结论，而在于培养学生利用AI工具执行“情景构建-逻辑推演-决策模拟-复盘验证”的全流程能力。

2.技术突破

本案例虽未创造新的算法，但在应用技术模式上实现了“零代码智能仿真”，将复杂的地理空间与贸易流分析，通过精心设计的Prompt工程，下沉到无需编程基础的文科师生层面，打破了技术应用壁垒。其价值在于提供了一种在经管人文领域低门槛、高效率应用AI的新范式。

3.应用实践突破

（1）突破了传统教学的时空限制

学生能在课堂上即时模拟全球事件的影响，将抽象理论转化为具象决策，实现了“所教即所用”。

（2）突破了人才培养的能力边界

培养的不再是只会背诵知识的学生，而是能驾驭AI工具、解决复杂现实问题的“分析师型”人才，这直接呼应了“人工智能+”复合型人才的培养需求。

（3）突破了教师的教学设计边界

教师从知识的传授者，转型为学习情景的设计者、AI工具的引导者和思维训练的教练。

四、推广价值

1.应用前景与成果

（1）跨课程适用性

本案例模式具有极强的普适性和可复制性。稍作修改，即可应用于《国际贸易地理》课程的其他章节（如工业、能源布局），乃至《国际物流》《全球供应链管理》《世界经济》等相关经管类课程，用于市场潜力分析、国别风险研判等场景。

（2）初步应用成果

在本人课程的初步实践中，学生小组作业的质量显著提升，分析维度更全面，结论更具前瞻性和实用性。学生反馈这种教学模式“让人印象深刻”“学到了真正有用的技能”。

2.示范引领作用

本案例为文科课程的“智能化”升级提供了一个行之有效的范本。它证明了AI并非理科的专利，通过“轻量化”技术+“重设计”教学的理念，能够有效破解文科学科在数字化改革中遇到的师资、技术门槛难题，对推动全国高校新文科建设，特别是在经、管、法、文、史等领域与人工智能的深度融合，具有显著的示范和引领作用。