我国教育系统正积极响应国家号召，努力将人工智能教育融入日常教学中，以提升学生的综合素质和竞争力。然而，人工智能具有鲜明的跨学科特性，涉及数学、计算机科学、物理等多个学科领域。这使得采用单一或标准化的教学方法难以有效培养学生的综合能力和解决复杂问题的能力。因此，在新的人才培养模式中，需要更加注重跨学科主题学习。这种学习模式强调角色转换、团队合作以及基于真实情境的实践体验，有助于学生在多元化的学习环境中全面提升自己的能力。在当前的大环境下，深入探讨人工智能教育与跨学科融合教学的深层次机制显得尤为重要。我们需要深入研究将人工智能教育与学科教学融合的实践策略，构建一种既符合学科特点又能充分发挥人工智能教育优势的教学模式。这将有助于打破学科壁垒，实现知识的跨界融合，从而培养出更多具有创新精神和实践能力的人才。
在真实问题情境中，基于人工智能技术的跨学科融合教学方法鼓励学生围绕实际挑战展开学习，实现知识的深度协同构建
［1］。这一前沿教学策略不仅颠覆了传统学科壁垒，让学生在多学科交叉的海洋中自由遨游，更在培育学生批判性思维、创新思维等高阶能力方面展现出了无可比拟的优势。通过全面革新教学目标，精心设计跨学科内容，灵活组织多样化活动，优化配置教育资源，建立科学评价机制这一系列举措，可为人工智能教育的持续创新与发展注入强大动力，引领教育迈向更加智能化、个性化的新时代。
1 教学目标：精准定位学习者的个性化需求
在人工智能浪潮下，教学目标设定的精准性变得至关重要。传统学科教学难以满足学生个性化需求。在跨学科融合教学过程中应用AI技术，其核心在于要精确捕捉每位学习者的独特需求，并以此定制教学目标。这些目标不仅承载着国家培育核心素养的要求，更是培养未来创新人才的蓝图。
针对中小学生，人工智能教育旨在培育能驾驭智能社会的创新者，要求学生既精通学科知识，又善于运用这些知识解决实际问题，并具备核心素养以应对未来挑战。为此，跨学科融合教学从三个维度构建目标体系：一是全面覆盖并融合学科知识，特别是融入AI新知，构建综合知识网络；二是强化创新能力、问题解决及批判性思维等关键能力的培养，通过挑战性任务促进能力飞跃；三是注重学生综合素养发展，涵盖品德、审美、身心健康，塑造全面发展的个体。
利用AI技术，教学能精准描绘学生学习画像，细致分析其学习状态、兴趣与能力，为每位学生量身定制学习路径与预期成果。这一做法不仅能使教学目标具体化、可操作性强，还极大地促进了学生的个性化学习体验，激发了他们的内在动力与潜能。总之，基于AI的跨学科融合教学通过精准定位个性化需求，并围绕知识掌握、能力提升与素养发展的多维度目标，可为培养适应未来智能时代的创新型人才奠定坚实的基础。
2 内容设计：以大概念为核心进行单元教学设计
在跨学科融合教育的浪潮中，以大概念为核心构筑的单元教学设计显得尤为关键。大概念不仅促成了学科知识的无缝整合，还加强了学科间、学校与社会的交流，为学生铺设了宽广的学习视野。其应用成为推动深度学习的基石，通过围绕核心概念组织教学，促使学生构建整体知识框架，深刻理解学科的内在逻辑与结构，从而提升学生的学科素养。
实施此教学模式，首要步骤是精确甄选学科大概念，明确其统领与支撑作用，进而构建一套清晰、系统的概念体系，为单元教学奠定坚实基础。随后，从宏观视角审视教学内容，探索学科间的深层联系与共享主题，识别能跨越界限、融通多学科的大概念，以打破学科孤岛，促进知识的跨领域迁移与实践应用。在确立教学单元后，教师需规划阶梯式目标体系，围绕大概念展开，融合知识积累、能力提升与素养培育三大维度。通过分层次设定目标，引导学生逐步深化学习，实现知识的递进式累积与能力的稳步提升。同时，确保单元结构的完整性与连贯性，包括引人入胜的引言、充实的主体探究及反思总结等环节，每个环节均紧密契合大概念，共同构筑有机整体。
最后，单元评估机制至关重要，通过评估学生学习成效与反馈，及时调整教学策略，确保教学目标高效达成。总而言之，大概念主导的单元教学设计是跨学科融合教学的核心策略，它通过精准定位大概念、深度剖析内容、规划递进目标、明确结构布局及强化评估反馈，为学生设计了深刻且全面的学习旅程，有力推动了其核心素养与综合能力的全面发展。
3 活动组织：基于真实情境的跨学科协同学习
在跨学科融合教学的框架下，活动组织成为促进学生深度学习、培育高阶思维的关键环节。其中，基于真实情境的跨学科协同学习策略尤为核心，它通过真实问题或项目牵引，引导学生在团队中协作探索，整合并应用跨学科知识。此策略主要包含两种形式：问题导向学习与项目式学习。两者均根植于真实情境，鼓励学生通过自主探究或团队协作，跨越学科界限，深入探索并构建跨学科知识体系。这一过程不仅激发了学生的学习兴趣与内在动力，还显著提升了其问题解决能力和创新思维。
跨学科学习共同体的建立，为协同学习提供了坚实支撑。该共同体汇聚了教师、学生及校外专家，围绕共同目标构建紧密合作网络。成员间知识、经验与见解的共享，促进了问题的共同解决与知识的创新发展，不仅加深了学科间的交流与融合，也全面提升了共同体成员的专业素养与综合能力。人工智能技术的融入，则为跨学科协同学习插上了翅膀。通过智能分析学习数据，我们能精准识别学生需求，提供个性化学习支持；同时，构建的知识库与资源平台，为学生开辟了多样化的学习路径。在真实情境的催化下，跨学科协同学习实现了知识的深度整合与灵活应用，学生在实践中锻炼了跨学科思维与综合能力。
综上所述，基于真实情境的跨学科协同学习，作为跨学科融合教学的重要策略，通过构建学习共同体、融合人工智能技术，为学生打造了一个开放、多元、真实的学习环境。这一环境不仅促进了学生的深度学习，更推动了其高阶思维能力的全面发展。
4 资源配置：依托智能技术构建高效资源体系
在跨学科融合教学的实施过程中，资源配置是一项至关重要的任务。随着人工智能技术的快速发展，我们得以构建高效、智能的资源体系，为跨学科教学提供强有力的支持。
首先，智能技术的应用使得资源工具更加智能化和个性化。通过利用AI算法和大数据分析，我们可以对学习者的学习需求、兴趣和能力进行精准分析，从而为他们提供定制化的学习资源和学习路径。这不仅提高了资源的使用效率，也满足了学习者的个性化需求，促进了他们的全面发展。其次，前沿技术如VR、AR等被广泛应用于跨学科教学中，为学习者创造了沉浸式的学习体验。通过构建逼真的虚拟情境，学习者可以身临其境地参与学习活动，与虚拟对象进行互动，从而更深入地理解和掌握知识。这种学习方式不仅增强了学习的趣味性和吸引力，也提高了学习者的学习效果和参与度。
此外，物联网、大数据和云计算等智能技术也在跨学科教学中发挥着重要作用。这些技术能够自动感知和分析学习情境中的信息，通过精准评估和预测，为学习者提供个性化的学习反馈和建议。同时，他们还可以帮助教师实时监控学生的学习进度和效果，及时调整教学策略，确保教学效果的最大化。在跨学科融合教学中，丰富的学科资源库、知识图谱、可视化工具、3D建模工具以及网络平台等软硬件工具也是不可或缺的。这些工具不仅为学习者提供了多样化的学习资源和学习方式，还能够帮助他们将抽象的概念转化为具象的产品，加深对知识的理解和应用。
5 评价机制：基于证据的全过程教学评估
在跨学科融合教学的背景下，评价机制的创新与改进显得尤为重要。相较于传统的以知识掌握为主要评估标准的评价方式，基于证据的全过程教学评估更加注重对学生创新能力和综合素质的全面评价。这种评估方式不仅关注学生的学习成果，更关注学生在学习过程中所展现的思维过程、问题解决能力和协作精神等多方面的能力。
基于证据的教学评估，强调通过科学方法收集学生的学习证据。这些证据可以来源于学生的学习历程记录、作品展示、课堂讨论、项目合作等多个方面。通过对这些证据的收集和分析，我们能够更全面地了解学生的学习情况，更准确地评估他们的能力发展。全过程评估的特点在于它关注学生学习过程的每一个环节。从课前预习到课堂互动，再到课后复习和项目实践，每一个环节都被纳入评估的范畴。这种评估方式能够持续、实时地观察学生的学习状态，真实展现他们的潜在活动和心理状态变化。
此外，基于证据的全过程评估还强调学习成果的可验证性。通过采用客观、量化的评估指标和方法，我们能够更精确地描述和分析学生的学习成果。这种评估方式不仅能够减少主观判断的偏差，提高评估的准确性和公正性，还能够为教学改进提供有力的数据支持。总之，基于证据的全过程教学评估是跨学科融合教学中不可或缺的一环，它不仅能够全面、准确地评估学生的能力发展，还能够为教学改进提供有力的数据支持
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6 结语
研究聚焦人工智能与跨学科教学的融合，旨在探索如何通过跨学科的方式，将人工智能技术与其他学科知识有效整合，以培养学生的高阶思维、核心素养和关键能力。然而，我们也要清醒地认识到，目前关于基于人工智能的跨学科融合教学的实证研究尚显不足。未来，我们需要进一步开展实证研究，验证这种教学方法的实际效果，探索如何在实际教学中广泛应用。同时，我们还需要关注如何进一步优化基于人工智能的教学设计流程，提升教学的针对性和有效性。展望未来，基于人工智能的跨学科融合教学将成为教育领域的重要发展方向。我们期待通过持续的研究和实践，能够培养出更多具备创新能力和跨学科素养的未来人才，为智能时代的发展贡献力量。
2024年度江苏省教育科学规划重点课题“人工智能支持下的普通高中情境教学实践研究”(B-b/2024/03/136)
“中小学AI伦理教育的模式构建与实施策略研究”(B-b/2024/03/39)
京公网安备11010202008535号
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