人工智能时代的跨学科教学创新

陈邓康 张屹

人工智能时代，人工智能技术成为推动教育创新和发展的关键力量，特别是在跨学科学习领域，数字化技术和产品能帮助教师和学生获取优质资源的支持，获得真实的学习情境和有迹可循的评价反馈。本文从跨学科教学全过程探讨智能技术如何赋能跨学科教学创新，为新课程标准落地和跨学科教学实践提供有益启示。

一、人工智能技术赋能跨学科教学内容的生成

跨学科教学旨在培养学生的综合能力，内容一般涉及多个领域。人工智能技术可为跨学科教学内容的生成和实施注入新的活力，推动教学内容向更深层次的整合和更广泛的应用上发展。

一方面，人工智能技术能够赋能跨学科主题教学内容的生成，使每名教师成为跨学科教学内容的创作者。跨学科教学的一个重要特点是，教师需要选择一个主题贯穿整个教学过程。人工智能技术工具能根据文本提示自动生成大量内容，这可以拓展教师的主题遴选渠道。人工智能技术还能根据主题设计相应的跨学科任务。如，对于学生难以理解的抽象数学概念，教师可以通过人工智能技术生成逼真的学习情境，引导学生在真实情境中理解数学概念，并将数学概念应用于现实世界的场景中。同时，人工智能技术可以整合科学、工程等相关知识，生成有趣的跨学科任务，启发学生进行深入的数学思考，培养学生解决问题的能力和批判性思维能力。进一步地，教师还可以通过与生成式人工智能聊天（需要提前撰写提示词模板），快速为个别学生生成量身定制的学习材料，如情境、任务和解释等，以提供个性化学习体验，满足不同学生的学习需求。

另一方面，人工智能本身作为一门具有时代性的综合性学科，其在跨学科教学中的应用越来越受到教师的重视。在人工智能课程中，教师可以结合计算机科学、数学、逻辑学、伦理学等知识，设计基于跨学科大概念的教学活动。例如，在讲授机器学习算法时，教师可以巧妙地融入数学领域的统计学和概率论相关知识。以决策树算法为例，学生不仅要学习如何通过编程实现这一算法，还要深入理解其背后的数学原理，如熵的计算和信息增益的衡量。为了拓宽学生的视野，教师还可以鼓励学生就“机器人的道德和法律责任”论题展开探讨，以此实现“人工智能领域与工程学、伦理学等领域的交叉融合，为学生构建一个更加全面、立体的知识体系（李天宇，《基于STEAM教育的中小学人工智能教育研究——以“机器会思考吗”一课为例》，《现代教育技术》2021年第1期）。通过开展人工智能项目学习，学生可以将编程、算法、数据分析等技术知识应用于具体场景中，如开发一个简单的聊天机器人或命令机器分析社交媒体数据等。兼顾理论与实践的教学内容，有助于学生深入理解人工智能技术原理及其应用价值。

二、人工智能技术赋能跨学科教学模式的改变

跨学科教学主张以真实情境为背景，将多学科知识融入综合性探究学习任务中，使学生在亲历问题解决的过程中深化对学科知识的理解，并催生跨学科的创新思维。而生成式人工智能与大语言模型以其多轮对话与角色模拟功能、智能评价与反馈功能以及一定程度的逻辑推理能力等优势，改变了跨学科教学环境以及学习模式。

首先，数字化空间为跨学科教学创设了理想的教学环境。智慧教室和STEM教室等数字化空间能为学生提供沉浸式、交互式的学习体验，有利于学生在直观感知和体验中轻松实现知识的跨领域融合。如，元宇宙作为一种整合多种新兴智能技术、实现虚实共生的新型互联网应用和数字化社会形态，能为学生的跨学科学习开辟新的空间维度。具体地讲，通过元宇宙提供的虚拟交互式三维空间，学习者可以数字化身份进入空间并参与互动。在元宇宙中，学生可以与世界各地的同伴一起参与科学实验、历史重现、建筑设计等跨学科项目探究。这种智能课堂超越了传统课堂的局限，为学习者提供了一个无界限的学习环境。再比如，虚拟现实技术能通过头戴式显示器和交互设备，创造一个完全沉浸式的虚拟环境。借助这些设备，学生可以“身临其境”地探索遥远星系、深海世界，或是亲历历史上的重大事件。这种体验极大地增强了学习的现实感和参与度，能使学生在直观感知和体验中轻松实现知识的跨领域融合。

其次，借助生成式人工智能强大的生成与创作功能，教师可以基于已有的跨学科教学模式（如“5E”教学模式等）高效完成课程教学设计。如，教师在以“营养午餐”为主题开展跨学科教学时，可以通过向生成式人工智能说明自己的角色（一名小学STEM教师）、任务内容（以“营养午餐”为跨学科教学主题、利用“5E”教学模式进行教学等），要求其产出一份教学方案，并通过与生成式人工智能的多轮对话，实现对教学方案的修改与完善。生成式人工智能还可以协助教师设计具有挑战性的问题和项目，同时提供实时反馈和指导，帮助学生在解决问题的过程中发展批判性思维能力和创新能力。

三、人工智能技术赋能跨学科评估方式的创新

跨学科教学以培养学生的信息意识、高阶思维、创新能力及社会责任等核心素养为导向，故其评价应立足学生核心素养的发展，引导学生在跨学科学习过程中不断反思与改进实践过程。人工智能时代，一系列尖端智能技术的使用有望打破传统教学评价的局限，为跨学科教学评价打开新的大门。

首先，应用人工智能技术使跨学科教学评价不再局限于学习结果，而是全面关注学生的学习过程。教师可以利用教学平台保留学生的作业、协作成果等数据，并结合社会网络分析、认知网络分析等学习分析技术，对学生的课堂学习投入度、问题解决能力等进行评估；通过收集脑电波、眼动追踪等生理和行为数据，实时监测学生的认知状态和学习习惯，从而更准确地把握学生的学习动态。此外，对于学习结果的评估，应用人工智能技术能拓宽教师的评价视野。比如，教师可以利用“文心一言”等生成式人工智能辅助生成具有综合性和迁移性的跨学科知识测验题、作品评价量表，并借助人工智能的自然语言处理和机器学习技术，完成对学生书面作品的自动分析，为评价提供参考与借鉴。

其次，人工智能技术的应用使教学评价可以实时进行，学生可以即时获得反馈，及时调整学习策略。比如，教师可以在课堂上利用问卷星或教学平台内嵌的出题工具即时进行小测验，学生通过移动设备参与测验，系统可以立即提供反馈和评分。

人工智能技术可以很好地解决教学评价的实用性、实效性、有效性方面的问题，有助于教学质量的提升。

（作者单位：华中师范大学人工智能教育学部）

责任编辑  严芳