信息科技跨学科主题学习的特征、类型与实践策略*——基于《义务教育信息科技课程标准(2022 年版)》的分析

◎ 周 纯

跨学科主题学习是落实新课标精神的一个相对难点［1］。《义务教育信息科技课程标准（2022 年版）》（以下简称《2022 版课标》）提供了17 个信息科技跨学科主题学习供教师选择和参考。然而，跨学科主题学习与传统的学科学习存在显著差异。在教学实践中，教师对信息科技跨学科主题学习的特点、类型以及如何实施等还有许多困惑。本文基于此进行探讨，以帮助教师更好地把握跨学科主题学习设计的核心要素和实践路径。

一、信息科技跨学科主题学习的特征剖析

跨学科主题学习主要表现出整合性、实践性、开放性的特征［2］。信息科技是一门“科”与“技”并重的课程，具有基础性、实践性和综合性的性质［3］。可见信息科技学科本身就具有融合特性，在跨学科学习方面有其独特的特点。

（一）整合性：跨科融合与技术应用的协同

信息科技跨学科主题学习的整体性体现在跨越学科边界，联结学生数字生活经验、现实社会信息科技应用场景。这种整体性不同于学科内学习时所联结的数字应用场景。在跨学科主题学习中，数字应用场景的范围相对更为宽泛，承载了学科核心内容，同时具有多学科的耦合内容，涉及多样化的技术或工具，以适应不同学科的需求，并支持学科间的整合。相比之下，单学科内学习的数字应用场景相对更为狭窄，技术或工具的选择更专注于学科核心内容的需求，而不必过多考虑与其他学科的兼容或整合。跨学科主题学习鼓励学生将信息科技与其他学科知识相结合，以创新的视角解决数字应用场景的问题，不仅培养学生的创新思维和问题解决能力，也加深学生对信息科技的理解。而学科内学习则更侧重对学科核心内容的深耕细作，确保学生能够更好地掌握学科本体知识与技能，提升数字素养与技能。

（二）实践性：情境学习与现实问题的解决

信息科技跨学科主题学习的实践性体现在学生在真实性问题的解决中开展学习，让学生“做中学”“用中学”“创中学”，将学习和实践紧密结合［4］，赋予学习经历深刻的个人意义。可以通过还原历史事件、模拟现实场景、复刻行业案例、关注工作流程等方式，构建丰富的信息科技应用情境。基于这些情境的跨学科主题学习的任务通常复杂且具有挑战，单靠学生个体很难在短时间内完成，因此需要采用小组合作的形式，这种互动合作是社会化实践的一种体现。社会化的实践不仅能增强对信息科技核心内容学习的吸引力，也能鼓励学生在积极探索和解决实际问题的过程中，合理利用数字化平台、工具和资源，通过实验、模拟、仿真等手段，主动探究解决问题的路径。这种基于问题解决的探究化实践，与社会化实践一同丰富了跨学科学习的实践内涵。

（三）开放性：体验探索与数字环境的互动

信息科技跨学科主题学习的开放性不仅体现在学习过程的选择上，也体现在学习结果的多样性上。在数字化学习环境中，开放性给学生更多的自主权，可以通过在线资源、工具和平台自行获取信息、交流观点、协作解决问题。这种学习方式可以突破时间和空间的限制，增强学习的灵活性和便利性。开放性同样意味着学习结果的多样化。在信息科技跨学科主题学习中，每个学生或小组都可以根据自己的兴趣和主题需求，提出个性化的问题解决方案或创意产品。这种多样性不仅可以丰富学习成果，也可以体现个性化学习的价值，有助于培养学生的批判性思维、创新精神和持续学习的态度。

二、信息科技跨学科主题学习的类型探讨

信息科技跨学科主题学习以其整合性、实践性和开放性的特征，构建了一个动态、互动的综合学习场域。笔者分析《2022 版课标》中17 个跨学科主题，根据主题学习的活动特点，可以归为不同的类型，如表1 所示。不同类型的跨学科主题具有不同的特点。

表1 《2022 版课标》中跨学科主题的分类

（1）实践探索类：要求学生深入信息科技应用现场调研和进行案例分析，探索各类数字设备的使用、维护或安全策略。强调动手操作和实际体验，让学生通过与各类数字设备的直接互动，熟练掌握工具使用，培养解决问题的能力。在此过程中，信息处理、信息安全和网络的概念得以内化，并在真实情境中得到应用和实践。对于学生建立数字世界的直观理解，以及在智能社会中自信且高效地生活和学习至关重要。

（2）原型创新类：要求学生进行设计实验和原型开发，加深对系统架构与软件设计的了解。更侧重于创新设计和原型制作，鼓励学生运用想象力，设计系统创新解决方案。这不仅锻炼学生的创造性思维，还提供了一个实验和测试新想法的平台，使学生能在实践中学习、调整策略并提升能力。

（3）统计分析类：要求学生进行数据挖掘和统计推测，挖掘数据背后的逻辑与规律。强调数据的收集、分析和解释，引导学生从大量数据中提取有用见解，进行有效预测，并以数据为基础支持决策。这种分析能力对于理解智能社会中的复杂问题至关重要。

（4）用户体验类：要求学生通过跨学科合作和创作实践，提升创新解决方案的设计能力。强调设计思维和用户交互，引导学生通过设计数字化内容来增强信息的表达和传递。这有助于学生理解用户需求，提升数字产品和服务的可用性和吸引力，是进行有效数字化沟通的关键。

（5）社交协作类：要求学生通过社会参与和团队互动，提升项目协调和数字化资源整合的能力。强调团队合作和共同目标的追求。在数字化学习环境中，学生通过共同参与游戏、编码和策略设计等活动，学习如何协作解决问题，并在过程中提高沟通和协调能力。

通过分析《2022 版课标》中的跨学科主题，可以看出信息科技跨学科主题学习的丰富性，不仅能提高学生数字素养与技能，还能培养学生的创新能力、科学思维等综合能力。需要说明的是，这些跨学科主题学习的分类并非绝对，可以根据主题、问题和任务的不同进行合理设计和开展。例如，可以根据主题所属的领域来分类，可分为数字设备与应用、在线交流与合作、数据科学与分析等。

三、信息科技跨学科主题学习的实践策略

不同类型的信息科技跨学科主题学习虽然有着不同的流程特点，但在关键环节上具有共通性。信息科技跨学科主题学习强调“融合不同学段的模块内容，映射信息科技概念，通过真实情境化的实践活动展开”［4］。因此，情境的设定、任务的设计、实践的开展以及学习的评价构成了跨学科主题学习的核心环节。

（一）情境剖析：逻辑主线与多学科耦合

跨学科学习的成功在很大程度上取决于情境的选择。如何挑选一个具有跨学科属性的情境，使其能够融合多学科的知识和技能呢？《2022 版课标》以数据、算法、网络、信息处理、信息安全、人工智能六大学科概念作为逻辑主线，贯穿义务教育各学段的知识体系。因此，关注逻辑主线与学科间的相互关系，有助于发现合适的跨学科研究方向。具体来说，可以从以下三个层面进行剖析（见图1）。首先，分析情境中蕴含的主要学科逻辑主线及其相关的学习目标；其次，识别其中潜在的相关学科；最后，探讨每个学科对于该逻辑主线的作用。例如，《2022 版课标》中第三学段的跨学科主题“小型开关系统”，可以通过图1 所示的方法进行剖析，探讨教师基于该主题预设的情境“家庭灯光智能开关系统”中蕴含的不同学科学习内容。

图1 “家庭灯光智能开关系统”情境剖析

教师首先聚集家庭中真实的小型开关系统，分析其“信息处理”逻辑主线，探索通过反馈机制实现的过程与控制。在此基础上，将科学知识如“控制电流的方法”［5］与地理知识如“绘制平面图”［6］进行整合，确立学生需要运用科学和地理知识及其相互关联，通过分析家庭中灯光控制的布局、现状及存在的问题，构建一个简易的小型开关系统模型，模拟优化家庭灯光开关系统，并提供相应的平面图以及系统设计的简要说明。这样的跨学科主题实施有助于促进学生对“信息处理”逻辑主线的深入理解。

（二）任务拆解：统领任务与子任务进阶

在跨学科主题学习中，任务的拆解是激发学生兴趣和促进深度学习的关键。任务应紧密结合前文剖析的情境，将主题学习各学科相关的内容转化为一系列渐进式的子任务，使学生在完成这些子任务的过程中，能够逐步掌握和运用跨学科的知识与技能。在进阶任务设计时，有三个关键的方面需要关注，一是尽管有些子任务可能是综合性的，仍需要强调或明确信息科技学科特点和立场；二是子任务与各学科的关系需要保持对应性，但要避免简单地一一对应，以免成为碎片化的“拼盘式”任务；三是子任务的进阶性要与学生的学科素养发展相匹配。例如，《2022 版课标》中第二学段的跨学科主题“用数据讲故事”，采用图2 所示的方法进行任务拆解，探讨教师基于“用风力数据讲故事”这一预设情境的渐进式子任务。

图2 “用风力数据讲故事”任务拆解

此情境中蕴含了道德与法治、科学和劳技等学科知识，学生需要完成的统领性任务是使用文字处理软件制作数据分析报告，为完成这一任务，学生还需要运用数据处理软件分析数据，掌握科学学科中关于风力形成的方法、劳技学科中设计与制作作品的技巧，以及道德与法治学科中关于风力对人类生产和生活影响的知识。

（三）过程引导：探寻问题解决多元可能

过程引导是实现跨学科学习任务的重要环节，教师在这一阶段的角色是指导者和协助者，应引导学生从多个角度探索问题解决方案。通过鼓励学生进行多视角分析和多方法深度探究，从而建立更全面的学科知识结构。教师还应提供必要的学习材料和工具，包括数字化学习资源、工具或平台等，支持学生在学习过程中个性化且多元化的实践探索，帮助学生在问题解决的探索过程中发现多样的可能性。为支持学生明确如何有效实践，“家庭灯光智能开关系统”案例设计了如图3 所示的过程引导。

图3 “家庭灯光智能开关系统”过程引导

在明确实践内容时，教师提供在线协作工具和问题分解表单等支架，引导学生明确实践内容，识别和分析任务的关键要素，如在设计灯光智能开关系统时，学生需要考虑系统的实用性、灯光局的合理性以及用户操作的便捷性。基于小组讨论，学生可以利用在线工具共同制订合理的实践计划。在开展实践过程中，为加深学生对“信息处理”这一逻辑主线的理解，教师可以围绕输入、计算、输出三个过程与控制的典型环节设计学习单，引导学生从多个角度深入理解实践内容，并探索基于原理的系统优化方案。

（四）评价追踪：多形式与多维度的协同

评价是检验学生跨学科学习成果的重要手段，应当涵盖多种形式和多个维度，以充分体现跨学科的特点。评价的重点在于考查学生在真实情境中的表现、实践活动中思维的发展情况、对于学科知识的关联和拓展情况等，从而全面反映学生的跨学科学习进展和能力提升。首先，跨学科学习的评价应设计不同的工具，满足不同主体设计的需求，自评工具旨在支持自我反思，互评工具旨在提供全面的学习评价；其次，评价要兼顾过程性评价与终结性评价，过程性评价主要通过学习单、自检单等形式记录学习进展，终结性评价则可以与统领性任务相结合，评估学习任务的达成度。与统领性相匹配，“用风力数据讲故事”案例设计了如表2 所示的评价量规，将量化评价与质性评价相结合。

通过这样的评价量规，要求个人、同伴和教师从设计、探究、分析、决策以及分享方面，对制作方案、数据测试与统计、数据分析报告制作、作品分析及结论进行全过程评价，以此考查学生对“数据”、“信息处理”学科逻辑的理解与应用，以及对风力形成、测量方式和对人类生产影响的认识与内化。通过“星级雷达图”将评价结果量化，并结合“同伴评语”这一质性评价方法，共同深化综合评价，使整个评价体系更加充实，实现评价促进学习的目的。

四、结语

信息科技学科本身就具有交叉融合特质和跨学科优势，根据其跨学科主题学习的复杂性、实践性和开放性的特征，贯彻教、学、评一致性，情境剖析以至“跨学科主题学习”之纬度，任务拆解以至之经度，过程引导而达之深度，评价追踪以至之效度，是跨学科主题学习的实践路径。以此路径来思考和探索基于信息科技课标的跨学科主题学习，意在为学生提供利用多学科知识解决智能社会现实问题的机会，加深对学科学习意义和价值的认识，形成综合解决问题的意识和能力，将跨学科主题学习真正落在实处。