讲座开篇，张开鑫从“什么是API”这一基础问题切入，带领大家跳出“只能在网页端与AI聊天”的传统认知，理解大模型如何真正接入程序、平台与具体应用。他指出，API并不是遥远复杂的技术术语，而是连接大模型能力与实际任务需求的重要接口。通过API调用，AI不再只是网页中的问答工具，而能够嵌入批量处理、自动评分、数据分析等工作流程之中，真正参与到学习、研究和教学实践中。

随后，张开鑫围绕“API调用与网页端使用的差异”展开讲解。通过观看案例示范，大家发现网页端更适合单次提问、文本润色、思路生成等轻量化任务，而API则更适用于批量化、自动化和程序化的复杂任务，这让同学们进一步理解了为什么开发者和研究者往往更倾向于使用API，也认识到自身应当如何提高AI应用能力以解决专业中的真实问题。

在现场实战演示环节，张开鑫以“HSK作文批量评分”为例，带领同学们完整了解大模型API调用的基本过程。从模型选择、API配置，到批量评分与结果输出，他将原本较为抽象的技术步骤拆解为清晰可见的操作流程，使同学们直观感受到大模型如何从“回答问题”走向“完成任务”。同时，这一案例也与国际中文教育、语言测试和作文评价等专业方向紧密相关，展现了人工智能技术赋能语言教育研究的现实可能。

讲座后的交流环节气氛热烈。现场师生围绕“如何判定AI的评分标准和思考过程”“初学者应如何入手”，以及编程中遇到大量细节进行提问。张开鑫回应道，当前AI的具体思考过程仍具有一定“黑箱”特征，人们尚未完全掌握其内部判断机制，因此需要将人工评分标准提供给模型，在使用AI评分时仍应保持审慎态度，重视人工标准、模型结果与实际教学经验之间的相互校验；初学者可以先掌握一些计算机领域的基础概念和“元知识”，例如接口、端口、调用等常见概念，再通过不断尝试和实际操作逐步建立理解；在代码报错时可以直接向AI追问“错在哪里”“为什么出错”，对于代码中的专业术语，也可以借助AI进行即时解释和补充。通过这种方式，初学者能够在具体问题中逐步理解编程逻辑，降低入门门槛，提升自主解决问题的能力。

本次讲座内容务实、案例鲜活，不仅帮助学院师生建立了对API的基本认知，也进一步拓展了大家对AI工具应用边界的理解。从网页端使用到API调用，从单次问答到批量处理，从工具体验到任务实践，讲座引导同学们认识到：人工智能素养的提升不仅意味着会使用AI，更意味着能够理解AI、调用AI，并将其转化为服务学习研究与专业发展的有效能力。未来，学院将持续推出系列AI科普活动，搭建跨学科交流与实践平台，助力师生紧跟人工智能发展趋势，在技术变革中不断提升综合素养与创新能力。

文字｜王彦七

图片 | 唐翌轩