人工智能在融学科课堂当中的实践路径

王红奎 韩东变 张长根

文安县大留镇中学 065800

摘要

教育数字化转型持续推进的当下，跨学科融合教学已然成为中小学落实核心素养育人目标、破除单一学科知识割裂问题的重要教学模式。传统融合教学模式存在内容叠加形式化、教学实施同质化、学情适配不精准、过程评价不全面等诸多现实问题，难以满足新时代复合型人才的培养需求。人工智能依托大数据分析、虚拟仿真、智能适配、动态监测等技术优势，为跨学科课堂的创新升级提供了全新的技术支撑与改革方向。本文结合现阶段中小学课堂教学现状，分析智能技术赋能学科融合教学的现实意义，梳理当前教学实践中存在的各类问题，从课程重构、课堂实施、多元评价、师资培育四个维度提出可落地、常态化的实践策略，以期推动人工智能与多学科教学的深度融合，优化智慧课堂教学模式，助力学生综合思维与实践创新能力的长效发展。

关键词

人工智能；学科融合；课堂教学；智慧教育；教学实践

一、引言

新版义务教育课程标准着重强调了学科交叉融合的育人导向，要求基础教育打破单科教学的固化思维，引导学生整合多领域知识解决真实生活场景中的实际问题，全面发展学生的综合核心素养。在常规教学场景中，多数跨学科课堂仅实现了不同学科知识点的表面拼接，并未形成完整的知识逻辑链条，学科之间的关联性、渗透性不足，融合教学的育人价值无法充分落地。与此同时，统一化的教学模式难以适配学生个体化的学习基础与认知能力，教师无法精准掌握学生的动态学情，教学调整缺乏科学的数据支撑。

在数字技术高速发展的教育背景下，人工智能逐步融入基础教育各个环节，成为课堂教学改革的核心助力。各类智能教学工具、学情分析系统、虚拟探究场景，能够有效串联不同学科的知识体系，搭建主题化、系统化的融合教学场景，实现教学内容、教学节奏、教学评价的精准化调控。将人工智能技术深度应用于跨学科课堂建设，优化传统教学短板，构建新型智慧融合教学模式，是现阶段中小学教育改革的重要趋势。

二、人工智能赋能融学科课堂的应用价值

（一）消融学科边界，构建整体性知识体系

学科融合教学的核心要义，是实现多学科知识、思维方法与实践能力的有机整合，而非简单的内容堆砌。传统教学模式受限于教学思维与教学资源，难以实现学科之间的深度联动。人工智能技术具备强大的资源整合与逻辑梳理能力，可围绕既定教学主题，挖掘不同学科知识点的内在关联，打破语文、数理、艺术、科学等学科的教学壁垒，搭建一体化的跨学科知识框架，帮助学生建立整体化、系统化的认知思维，摆脱单一学科的碎片化学习困境。

（二）适配个体学情，落实分层因材施教

不同学生在知识储备、理解能力、探究思维等方面存在显著个体差异，统一化的融合教学内容与任务设计，极易造成学生两极分化的学习问题。人工智能可依托课前预习、课堂互动、课后练习的全流程数据采集，智能分析每位学生的知识薄弱点、学习习惯与能力短板，精准生成个性化学情报告。基于数据分析结果，智能教学系统可自动匹配分层式跨学科学习任务，为不同层次学生提供适配性学习内容，让基础薄弱学生夯实综合知识，让能力突出学生拓展创新思维，真正落地因材施教的育人理念。

（三）创新教学场景，强化实践育人成效

跨学科教学高度重视情境化、实践性教学，要求学生在真实场景中完成知识迁移与实践应用。受校园场地、实验设备、安全条件等现实因素制约，大量综合性、探究性的跨学科实践活动无法常态化开展。借助人工智能虚拟仿真、数字场景建模等技术，可模拟各类生活化、科学化的探究场景，让学生在沉浸式数字场景中完成跨学科实验、主题探究与创意实践，有效弥补传统课堂实践教学的短板，全面锻炼学生的问题解决能力与创新实践素养。

三、人工智能应用于融学科课堂的现存问题

（一）技术应用浅层化，深度融合程度不足

当前多数中小学的智能技术融合教学仍处于初步探索阶段，普遍存在“重形式、轻内涵”的问题。不少教师仅将人工智能作为课件播放、作业批改、资源检索的辅助工具，在课堂中简单叠加多学科教学素材，并未结合课程标准、学科逻辑与学生素养发展需求设计深度融合的教学活动。技术应用与课堂教学相互脱节，未能发挥人工智能重构教学流程、串联学科体系的核心作用，导致融合教学流于表面。

（二）教师综合能力欠缺，融合设计能力薄弱

跨学科教学本身对教师的综合教研能力有着较高要求，需要教师具备多学科知识整合、主题课程设计、综合活动组织的专业能力。而人工智能赋能融合教学的新模式，进一步要求教师掌握智能设备操作、数据学情分析、智慧场景搭建等数字化教学技能。目前，一线教师普遍缺乏系统化的数字教学专项培训，存在智能技术应用生疏、跨学科教学设计思维不足等问题，难以打造高质量的智慧融合课堂，制约了教学改革的推进落地。

（三）评价体系不完善，智能评价体系缺失

现阶段跨学科课堂的评价方式仍较为单一，依旧以期末纸笔测试、课堂成果展示等结果性评价为主，重点考核学生的知识掌握情况，忽视了学生课堂探究、小组协作、思维成长、创意输出等过程性成长。同时，多数课堂并未利用人工智能的数据优势开展全过程评价，无法对学生跨学科学习的动态数据进行追踪、分析与反馈，难以客观全面评判学生的综合素养发展水平，无法为教学优化提供精准依据。

四、人工智能赋能融学科课堂的实践路径

（一）优化主题课程设计，实现技术与学科深度融合

学校需以新课标核心素养为导向，摒弃浅层化的知识拼接模式，以生活主题、探究课题为核心，依托人工智能重构跨学科课程体系。结合不同学段学生的认知特点，围绕传统文化、生态保护、科技创新、生活实践等核心主题，整合多学科教学内容。利用智能备课系统梳理学科知识衔接逻辑，筛选优质跨学科教学资源，构建“主题引领、多科联动、技术赋能”的新型课程模式。通过AI设计综合性探究任务，引导学生整合多学科知识解决主题问题，真正实现知识的深度融合与灵活运用。

（二）重塑全流程课堂模式，打造智慧探究课堂

依托人工智能技术重构课前、课中、课后完整教学链条，实现精准化、探究式的融合教学。课前，通过智能学情检测工具摸排学生多学科知识基础，精准定位学情差异，设计分层预习任务，为课堂精准教学筑牢基础。课中，依托智能互动终端、虚拟仿真场景开展沉浸式教学，借助实时数据反馈掌握课堂学情，动态调整教学节奏与教学内容，针对性解决学生跨学科学习难点。课后，通过智能系统推送分层拓展作业与实践任务，自动采集学习数据，生成个性化学习分析报告，实现闭环式教学培育。

（三）搭建智能评价体系，实现全过程多元评价

结合人工智能大数据技术，构建过程性与结果性相结合的多元智能评价体系。系统全程记录学生课堂互动、小组探究、实践操作、作业完成、创意产出等多维度学习数据，通过智能算法完成量化、质性双重分析，全面评价学生的知识应用、逻辑思维、协作能力与创新能力。同时建立教学反向评价机制，依托课堂教学数据、资源应用数据、学生学习数据，智能分析教师教学设计的短板与不足，提供针对性优化建议，持续提升跨学科课堂的教学质量。

（四）完善师资培训体系，夯实智慧教学根基

针对教师数字化教学能力短板，搭建常态化、专业化的师资培育体系。学校定期开展人工智能教学工具应用、跨学科课程设计、智慧课堂实施、数据学情分析等专项实操培训。搭建多学科联合教研共同体，组织不同学科教师协同备课、联合磨课、案例研讨，积累优质智能融合教学案例。同时通过校际交流、校企合作等方式引入先进教学理念，鼓励教师立足教学实际开展教学创新，全面打造适配智慧教育改革的复合型师资队伍。

五、结语

人工智能与跨学科课堂的深度融合，是基础教育数字化改革的必然趋势，也是培育学生综合核心素养的重要途径。针对当前技术应用浅层化、师资能力不足、评价体系单一等教学痛点，通过优化主题课程设计、重塑智慧教学流程、搭建多元智能评价、强化师资专业培育四大实践路径，能够有效推动智能技术从辅助工具转化为课堂改革的核心动力。在未来教学实践中，教育工作者需持续探索技术与学科融合的内在逻辑，不断优化教学模式，让智能化、融合化、精准化的课堂教学落地常态化，全面助力中小学生创新思维与综合能力的全面发展。

参考文献

[1] 梁云真,刘瑞星,高思圆.中小学“人工智能+X”跨学科融合教学：理论框架与实践策略[J].电化教育研究,2022.

[2] 胡小勇.智能技术助力跨学科教育:内在逻辑和创新实践[J].中国教育信息化,2024.

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