2026年7月17日至19日，國際中文教育南方聯盟第五屆學術會議在福建師範大學舉行。本屆會議由國際中文教育南方聯盟和福建師範大學主辦，福建師範大學海外教育學院承辦，聚焦國際中文教育學科建設、數智賦能、區域國別研究、中文教育本土化與跨文化傳播等前沿議題，匯聚來自多所高校與科研機構的專家學者展開深入交流。澳科大國際學院院長張洪明講座教授、研究生課程主任尤舒翔助理教授、國際漢語教育專業講師王玥璐博士一行應邀出席了本次會議。
7月17日下午，張洪明院長作為國際中文教育南方聯盟副理事長出席常務理事會議，並圍繞進一步健全聯盟工作機制、加強成員單位協同合作、推動資源共享與平台共建等議題發言。他表示，國際中文教育南方聯盟作為跨區域、跨高校、跨學科的重要協作平台，應進一步凝聚各理事單位力量，建立更加穩定、務實、高效的合作機制，在人才培養、科學研究、學術交流、師資培訓和國際傳播等方面深化合作，共同推動國際中文教育高質量發展。
張洪明院長（前排右四）參加國際中文教育南方聯盟常務理事會議
7月18日上午，張洪明院長以「Token非『詞元』——兼論幾個與語言學相關的AI術語」為題發表大會主旨報告。報告從人工智能迅速發展背景下語言學與AI術語的概念混用問題切入，圍繞token、tokenization、segmentation、神經網絡及「生成」等關鍵概念展開辨析。張院長指出，大語言模型語境中的token是模型在編碼、解碼、訓練與推理過程中處理的最小離散符號單元，本質上屬於編碼單位，因此譯為「碼元」或「數碼元」比「詞元」更為準確；相應地，tokenization亦不宜簡單等同於傳統自然語言處理中的「分詞」，而應理解為大模型中的碼元化處理。
張院長進一步指出，當前關於人工智能的諸多討論，往往混淆了科學、技術與工程，也混淆了自然語言處理、大語言模型與真正人工智能之間的差異。他以「神經網絡」與「生成」等術語為例，說明機器神經網絡並不等同於生物神經網絡，AI語境中的「生成」亦不同於生成語法意義上的規則推導式生成。大語言模型雖能在文本生成、翻譯、摘要等方面提供有效支持，但其本質仍是基於統計分布與概率預測的文本處理系統，既非自然語言生成，也非人類智能。張院長強調，AI的發展並不意味著語言學的重要性下降；相反，大模型在語義理解、因果推理、常識判斷與可解釋性等方面的局限，正揭示語言學理論在理解與改進AI模型中具有不可替代的作用。語言學界應以更加清晰的概念意識和更加積極的跨學科姿態參與人工智能研究，在術語辨析、語言規律揭示與模型能力評估等方面發揮專業作用。這也為國際中文教育在AI時代如何理解技術、善用技術並保持學科主體性提供了重要啟示。
張洪明院長發表大會主旨報告
聯盟常務理事尤舒翔助理教授和王玥璐博士也在本次會議上發表了題為“漢語語氣詞“啊/呀”的教學語法分析——以韓語母語學習者為對象”的學術演講。此次參會進一步加強了澳科大與國際中文教育南方聯盟各成員單位之間的學術聯繫。未來，國際學院將繼續依託澳門多語多文化環境與學院科研平台優勢，積極參與國際中文教育領域的重要學術交流與協作機制建設，推動語言學、人工智能與國際中文教育研究的融合發展。
