稳了！ 大家好，今天我们来聊聊这个特别有意思的事情。就是那个，怎么用AI来搞史学训练，这事儿现在挺火。而且，我们都是高校教师，得谈谈经验。这不仅仅是技术问题，还是那个，新闻价值和传承的问题。你看，这个新闻追踪功能，它其实挺好的。我们得思考一下怎么把互联网技术创新和这个结合起来。嗯，这很重要。

那个，AI它来了。它是个大语言模型。大家知道吧？就是那种，一些东西。但是呢，它和我们史学，好像有点距离。这个《历史与AI的距离》这个标题，就挺有意思的。用人工智能辅助史学训练，这个事儿，一个高校教师是这么想的。 我晕... 2024年4月，澎湃私家历史上面发过这个。后来2024年11月，又发了一篇，叫AI在古典学中的应用。你看，时间过得真快。还有个中希网，2025年1月的文章，叫来希腊读点活书。这些都是我们得看的东西。

一、AI到底能不能替代我们？这是个问题

躺赢。 先说说我得说AI它就是个工具。它没有脑子。它就是个程序。但是它有时候挺聪明的。我们得反思一下它和我们史学的距离到底有多远。这个问题，很多人都在想。AI它怎么训练？它怎么知道什么是真的？什么是假的？这很难说。主要原因是历史这个东西，它是过去发生的事情，是活生生的。AI它是死的，它是一堆代码。但是它好像又能模仿我们说话。这很可怕。

那个，张光伟这个人，他引入了大语言模型前沿的思维链技术。还有那个推理—行动框架。他搞了个什么Agentic RAG的智能分析系统。这名字真长。它，还得会模拟研究思路，会辨析史料，会考订史实会推演观点。这太难了。AI能做到吗？很难。但是它在辅助史料研读，拓展研究思路方面的优势，已经显现出来了。这是好事，也是坏事。

技术，它和史学融合，有很多壁垒。AI它凭借强大的……什么能力，正在改变我们的研究方式。但是这些壁垒，它挡得住吗？挡不住。主要原因是历史学，它不是简单的复制粘贴。它需要思考。AI它能思考吗？它只能计算。计算和思考，不一样。计算是数学，思考是哲学。这个区别，我们要搞清楚。

1. 教学场景的尴尬

行吧... 现在的教学，好像有点尴尬。什么尴尬呢？就是那个，海量历史资料的分散性。你想想，那么多资料，散落在世界各地。学生怎么看？老师怎么看？还有那个，教学场景的单向性。老师在上面讲，学生在下面听。这怎么行？这效率太低了。还有那个，学生认知差异的复杂性。有的学生聪明，有的学生笨。有的学生爱学，有的学生不爱学。老师一个人，怎么管得过来？有时候，老师真的是力不从心。这就像，你想要抓一条鱼，但是水太大了你抓不住。

给力。 但是AI来了。它好像能解决这个问题。自然语言处理，知识图谱，智能推荐。这些都是好东西。它们能帮我们整合资源。能帮我们因材施教。能帮我们增加互动。这就像，你有一把金钥匙，能打开很多门。AI，就是这把钥匙。

二、翻译课上的AI大战

说到训练，翻译课，那可是个重灾区。现代语言的翻译训练，传统由来已久。很多外国研究相关的课程，都会涉及翻译和校对的练习。这很正常。毕竟历史研究，离不开外语。古希腊罗马史专题课程，我通常要求学生在课堂上现场直译英文。这很考验人。你不能查字典，不能上网。你就得硬着头皮翻。这是基本功。但是到了课后情况就变了。

课后作业，不再是单一的翻译作业了。而是直接校对AI翻译软件的后来啊。这事儿，有点意思。学生得先看AI翻得怎么样。然后他们得检索，为文本中的专业术语提供注释。这不仅仅是翻译，这是研究。在个人完成初步的校对和译注之后再由团队成员合作，互相校对。这叫什么？这叫模拟出版社的三审三校流程。目的是什么呢？让学生尽早对做书的实际工作流程，稍有体会。你知道，做书不容易。要校对，要注释，要出版。这每一步，都马虎不得，基本上...。

1. DeepL来了 学生懒了

因为有道翻译、DeepL等翻译软件的出现，很多学生，他们懒了。他们懒得动脑子。翻译作业，他们全靠软件。这怎么行？老师完全控制学生的行为。你抓不住他。他可能偷偷用了也可能没偷偷用。你不知道。

有的老师，干脆选择直接给出错的译文，让学生完成校对工作。这招挺狠。但是有效。学生得看，这个AI翻译得对不对。如果不对， 往白了说... 他们得找出错在哪里。为什么错？是语法错了？还是文化错了？这比直接翻译，难多了。这逼着学生去思考，去比较。

这时候，不少专业出版社，已经开始建议译者，借助GPT等AI来打磨自己的译文。你看，连出版社都这么干。那么我们在研讨中，在学术报告中，遇到采用AI译文的学者，也不奇怪了。很多学者，会采用AI的译文，然后在其基础上进行修订。这就成了一个新流程。修订，比从头翻，容易。但是修订，需要水平。如果水平不够，你连错在哪里都不知道。那怎么修？那不是越修越错吗，我深信...？

基于这样的现实情况，我倾向于转变作业内容和训练模式。我们要应对新的时代处境和挑战。但这明摆着并不等于放弃传统的史学训练和语言学习。不能主要原因是AI来了我们就不用背单词了不用学语法了。那是不行的。那是不负责任的。我们是要利用AI，来辅助训练。就像，以前我们用词典，现在我们用AI。工具变了但是目标没变。目标是什么？是学好外语，是读懂历史，是培养思考能力，简单来说...。

三、高校历史教学辅助系统原型

为了解决这个问题，我们搞了个东西。一个高校历史教学辅助系统原型。这东西，包含了好几个模块。个，是个性化学习终端。第四个，是课堂互动工具。这四大模块，听起来挺全面的。它们支持10万+历史知识节点的动态管理。 我算是看透了。 10万啊！这很多。你想想，从古至今那么多的历史，那么多的知识点，都放在这里面。这得花多少功夫？但是它实现了。这就是技术的力量。

这个系统，能干什么？它能实现历史资源的整合。它能实现因材施教。它能增加课堂互动。这简直就是为老师量身定做的。以前，老师备课，得翻书，得查资料，得做PPT。很累。现在呢？智能备课系统，帮你做好了。你只需要微调一下。个性化学习终端，给每个学生，都推荐适合他们的学习内容。这多好。课堂互动工具，让课堂变得活跃起来。学生可以提问，可以讨论，可以和AI对话。这打破了单向的壁垒。

1. 学术成果和未来

我们做这个系统，不仅仅是为了好玩。我们还想出点学术成果。比如。这玩意儿，给那些搞教育的看。还有3-5篇高水平学术论文。这些论文，涵盖教育技术、历史学、人工智能交叉领域。这很厉害。这说明，我们不仅会搞技术，我们还会搞理论。这能发在那些很牛的期刊上。比如《历史研究》什么的。虽然我不知道能不能发，但是我们有这个目标，也许吧...。

四、王教授的经验之谈

说到AI对学术研究的影响，我们请来了王教授。王教授，他很有发言权。他分享了自身运用AI开展研究的实践经验。他认为，AI正推动历史学研究方式发生颠覆性变革。颠覆性变革。 话虽然是这么说… 这词儿，用得好。它不是改良，是革命。是翻天覆地的变化。他鼓励学者，要克服技术焦虑。别怕，AI来了你得学会用。你得积极应用AI技术，从而更好地认识历史。

你看，AI的学习能力，搜索能力，能力，都在不断提升。这速度，太快了。昨天它还不会，今天它就会了。那我们怎么办？我们怎么利用它来推进史学训练？这是一个大问题。也是一个好问题。我们不能拒绝它。也不能依赖它。我们要和它共存。我们要驾驭它。让它为我们服务。而不是被它控制。这就是我们的经验。这就是我们的教训。希望对大家有帮助，YYDS...。

拉倒吧... 再说说我想说历史这东西，它是人写的。AI写的，那不是历史。那是小说。那是垃圾。我们得保持清醒。我们得坚持。我们得用我们的大脑，去思考，去辨别。AI可以是个帮手，但是不能是主人。这就是我的想法。谢谢大家。