STREAM 跨学科教学在线交互研究及其实践路径*——基于35 项国际实证研究的元分析

徐慧芬 张思杭 沈忠华，3 陆吉健[通讯作者]

（1.杭州师范大学 未来教育创新创业协会，浙江杭州 311121；2.杭州师范大学 经亨颐教育学院，浙江杭州 311121；3.浙江药科职业大学 基础学院，浙江宁波 315100）

一、问题的提出

随着以大数据、深度学习、云计算、虚拟现实、5G与数字孪生等新技术为代表的“智能+”时代来临，着力培养学生的4C 能力 （Critical Thinking 批判性思维，Communication Skills 沟通能力，Collaboration 团队协作，Creativity and Innovation 创造与创新），成为“智能+”时代全球教育改革的重要趋势（Irwin，et al.，2022）。 国家《新一代人工智能发展规划》指出，智能时代的教育发展，旨在培养大量的创新性人才，以不断提升国家的核心竞争力。而要实现这一战略目标，从教育发展的宏观层面来说， 在于大力提升学生的综合素养与培养4C 能力；从学校教学的微观层面来审视，需要打破自班级授课制以来的学科框架，创新教学流程、内容与评价，围绕项目、真实问题等展开学习探究与教学交互，尤其需要以跨学科的方式整合多学科知识，设计并构建跨学科教学交互活动。 这也是近年来国际领域教育日益注重与凸显项目式、探究式与STEM、STEAM 等跨学科教学改革之背景所在。

一方面，跨学科教学的本质在于“超越学科”，无论是最早提出的STEM（科学、技术、工程、数学）跨学科教学，还是后来的STEAM（添加人文艺术）均体现着这一本质属性。但STEM、STEAM 教育均难以满足智能时代创新性人才培养的发展需求（诸如，表达力、设计感、故事感等）。 因此，近年来一些学者提出STEAM 教育应增加读写（Reading/Writing），使STEAM教育向STREAM 教育发展（范文翔，等，2018）。 以进一步促进基础教育阶段学生综合素养的提升， 同时强化高等教育理工科学生对科技内容的高效化表达以及文科类学生对自然科学的深度阅读与理解。 可以说，融合了读写能力的STREAM 教育是迎合当下教育改革、 有效培养未来人才最具价值的跨学科整合教育模式（胡卫平，等，2017）。

另一方面， 纵观当前国内外的课程改革和教学实践，已开始转向对学生的阅读、交互、探究、设计等“软技能”的培养。尤其是自疫情以来，从基础教育到高等教育， 均越来越重视基于在线的跨学科教学与互动。 2022 年4 月，教育部在义务教育课程方案和课程标准修订情况发布会上强调， 要构建跨学科的主题学习活动，强化学科间的互联互通。 随后，教育部明确表示自秋季开学， 在义务教育阶段全面推行“5+2”模式（刘京翠，等，2022），并强调开展在线跨学科教学， 增强师生的在线交互。 与此同时， 国外Quality Matters 和Eduventures 联合发布的最新报告《CHLOE7：在线教育不断变化的格局》中也指出，随着后疫情时代的来临， 在线教学将成为长期保留的一种教学模式，教育将迎来混合、多元和进化的新时代（Quality Matters，et al.，2022）。

由此可见，今后无论是中小学、职业教育还是高等教育，实施在线跨学科教学不仅十分必要，而且已成为学校教学的一个重要载体。大量研究表明，在线跨学科教学中的教学交互是其中的一个关键要素，在线教学交互的有效性， 直接影响甚至决定教学质量与学习绩效。 然而，对于STREAM 跨学科教学在线交互的相关研究，目前研究文献尚不多见，还有诸多理论与实践问题亟待进一步梳理与探讨。为此，本研究从STREAM 跨学科教学在线交互角度， 试就以下三个研究问题进行探讨： 一是在线交互对STREAM 跨学科教学效果的整体影响如何？ 二是在不同的调节变量上， 在线交互对STREAM 跨学科教学有着怎样的效果与差异？ 三是该如何更好地设计与应用在线交互，来提升STREAM 跨学科教学效果？

二、相关研究综述

（一）STREAM 跨学科教学

STREAM 跨学科教育理念， 源于20 世纪80 年代美国为提升国家竞争力而提出的STEM 教育发展战略。 STEM 教育在实施上打破了原有学科间的壁垒，其基本目标是促进与提升学生的科学、技术、工程与数学素养与能力。其一经提出，就引发了国际教育界的持续关注与研究。 随后， 一些学者在重视STEM 教育的同时，提出要增加人文艺术教育内容，以激发并培养学生的艺术、人文与美感等素养，从而增强STEM 教育的趣味性与有效性（Badmus，et al.，2015）。 基于此，A（艺术）被纳入到STEAM 教育中，并且广义上的A 包含了人文、艺术、音乐等学科。

随着智能时代的到来， 为充分提升学生的创造性思维等能力，近年来，一些学者又提出了STREAM教育理念，即在STEAM 教育的基础上，进一步加强跨学科的融合， 增加诸如阅读与写作能力的培养（Nuangchalerm，et al.，2020）。 STREAM 教育基于项目和问题， 旨在鼓励学习者从跨学科的角度通过合作完成和解决生活中的难题。 STREAM 教育体现了知识从碎片化向整合化发展的教育理念 （赵书琪，等，2019）， 其中的写作能力是多元化发展时代非常重要的能力。有研究指出，STREAM 跨学科教学更强调小组与团队合作， 能提升课堂教学的生动性与体验感，促进学生分析和解决问题等能力的提升，从而促进创新能力的发展（王雪，2020）。

由此可见， 从STEM、STEAM 到STREAM 跨学科教学理念的发展，具有一定的内在逻辑性，呈现出一种发展连续统， 这种逻辑性与发展连续统体现在科技与社会的不断发展对教育与人才所提出的客观要求。我们通过对现有相关文献的梳理，发现这三者既有内在关联，又体现出一些新的特点。三者的具体内涵及差异，如表1 所示。

表1 STEM、STEAM 和STREAM 跨学科教学内涵及侧重

就当下研究文献而言，对STREAM 跨学科教学的研究仍处于前理论化阶段， 还少有学者专门针对STREAM 跨学科教学， 设计或构建一个完整的分析框架来开展研究。 对其应用于在线的教学过程研究（包括在线交互），则几乎是空白。

（二）在线教学交互

所谓在线教学交互是指在线学习过程中学习者以构建学习内容的正确意义为目的，学习者之间（包括师生）与在线学习环境间的交流互动。我们通过对近20 年在线教学交互的研究文献梳理，可把在线教学交互的研究，分为以下四个阶段：理论提出阶段、理论发展阶段、社会化网络阶段和大数据分析阶段。

2000 年之前的相关研究为理论提出阶段。 在这一阶段， 国内外许多学者研究并确认了在线教学交互的概念。如，有学者认为在线教学交互指的是两个及两个对象以上的在线交互实践（Wagner，1994），具有代表性的研究理论有远程学习交互模式等（Anderson，et al.，1998）。关于交互的类型，摩尔提出在线教学交互主要包含三种类型：学习者与学习内容、学习者与教师、 学习者与学习者之间的互动（Moore，1989）。 这一划分也被业界大部分学者所认可，并在远程与网络教学交互中广泛采用。

2000-2010 年是理论发展阶段。 这一阶段由于网络教育的快速发展， 带动了在线教学交互研究理论的蓬勃发展。 国内外学者先后提出了聚焦于交互类型的等效交互原理（Anderson，2003），聚焦概念体系的教学交互层次塔（陈丽，2004），聚焦在线交互程度的质性研究（严亚利，等，2010）等。

2010-2018 年是社会化网络阶段。 随着Web2.0技术和众多社交媒体的发展， 研究主要集中于新的教学技术所带来的社会交往问题和教学交互方式多样化效果。如，在线生生交互可有效缓解学习焦虑并提高效能感（Vuopala，et al.，2016），学生可利用交互设备产生更多的在线交互从而降低孤独感（Hamid，et al.，2015）， 还出现了学习者和整个学习网络的交互模式（Ostashewski，et al.，2010）等。

2018 年以来是大数据分析阶段。 随着人工智能、大数据、学习分析、数字孪生及元宇宙等新技术的发展，在线教学交互研究进入了大数据分析阶段。目前，在线教学交互的研究倾重面向个性化学习、自适应学习、多模态学习分析；通过大数据分析，借助在线平台的交互资源， 向学习者个性化地传递学习内容（周永胜，等，2022）；也有研究表明，在线师生交互有助于学习者个性需求的表达和满足， 可以有效提高学习者的课堂参与度（陆吉健，等，2022）。

上述四阶段的研究，从交互的概念、环境、要素、过程等诸方面进行了深入探讨， 但缺少从跨学科视角探究在线教学交互的作用与机理。 在后疫情时代在线教学大规模实施的背景下， 亟须拓展在线教学交互对STREAM 跨学科教学效果影响的相关研究。

（三）STREAM 跨学科教学在线交互

近年来，STREAM 跨学科教学在线交互研究，日益受到学者的关注。目前，相关的研究结论呈现出两种不同的趋势： 一类研究认为， 在线教学交互对STREAM 跨学科教学效果存在显著的促进作用。 有学者提出在线教学交互可以显著增加学生的外在动机，而不会造成更大的压力（Rau，et al.，2008）。 也有学者通过实验发现， 使用在线交互式电子书的学生在知识和知识保留率上具有显著优势， 更能激发其学习积极性（Radovi ，et al.，2020）。 另一类研究则认为，在线教学交互对STREAM 跨学科教学效果不存在显著的促进作用。 有学者认为，在STREAM 跨学科教学的社交存在、社交互动和满意度方面，线下学习感知高于在线学习（Bali，et al.，2018）。也有研究指出，在线生生互动对学生的STREAM 跨学科教学满意度和感知略低于线下教学（Kurucay，et al.，2017）。

可见，在线教学交互对STREAM 跨学科教学效果是否具有显著促进作用的问题， 在研究结论上还尚未达成共识。 这使得教育研究者不得不思考两个现实问题： 一是教学中在线教学交互能否促进教学效果？二是教学中该如何运用各类技术与资源，设计良好的在线教学交互？为此，本研究将结合前文提出的三个研究问题，采用元分析方法获取实证数据，分析STREAM 跨学科教学在线交互的整体和局部影响，进而探究有效的在线教学交互模式。

三、研究方法

元分析（Meta-Analysis）是通过合并同一主题不同实证研究效应值，在考虑到相关环境差异的前提下，对不同数据进行综合分析的统计方法（Kleijk，et al.，2015）。 在元分析相关文献和内容分析法的基础上（Yu，et al.，2021），本研究结合前期的内容分析法探索（陆吉健，等，2017），按照检索整理、基础筛选、扩展筛选和编码分析四个步骤来开展。

（一）检索整理

英文文献主要来源于Web of Science，Springer 和Elsevier Science Direct， 基于在线教学交互、STREAM、 跨学科教学和教学效果这四个主题，在Web of Science 平台选取Social Sciences Citation Index（SSCI）， 将检索主题词确定为TS=interact*AND TS=（teach*OR instruct*）AND TS=online AND TS=（effect OR achievement OR outcome OR performance）AND（TS=control） OR（TS=experi*）。 在Springer 平台，采用标题检索，将检索主题词确定为“interact*”AND“teach*”AND“online”AND（“effect”OR“achievement”OR “outcome”OR “performance”）AND “experiment”AND“control”。在Elsevier Science Direct 平台，采用标题、摘要或关键字检索，将检索主题词确定为teach OR instruct AND effect OR achievement OR outcome OR performance 以 及interact AND online。检索时间范围为2003 年8 月1 日至2022 年7 月31 日，限定检索文献类型为期刊论文，限定检索文献领域为教育。 最终梳理出英文文献1008 篇，作为元分析的文献基础数据。

（二）基础筛选

一是基于标题和摘要进行粗筛选。 把上述1008篇英文文献作为元分析的基础数据， 根据文献的标题、摘要和关键词等，剔除与主题不相关的文献（纳入的文献应基于STREAM 背景，并在具体研究中涉及二个及以上学科的跨学科教学）。 此外，剔除不同数据库检索得到的重复文献， 编码一致性系数是0.950，不一致内容由讨论确定。 从而得到英文文献49 篇，成为元分析的粗筛文献。

二是阅读粗筛文献并进行精筛选。由二位精筛员下载并全文阅读49 篇粗筛文献， 剔除非量化研究文献（包括实验数据不完整或综述类文献），并剔除非在线教学交互环境下的相关文献；同时，也剔除没有能够保障计算效应值的完整数据信息，如，样本数N、标准差SD、平均值Mean 等（乜勇，等，2021）。 最后得到12 篇英文元分析精筛文献，一致性系数是0.837。 在这些文献数据中，有多篇文献涉及到两个及以上的独立实验与准实验，共包括23 项实验或准实验数据。

（三）拓展筛选

为保证研究结果的准确性， 元分析的实验研究样本不应少于30 个（宋佳，等，2013）。 因此，一方面扩展筛选精筛文献的相关参考文献， 另一方面对引用率高的论文以及最新发表论文的参考文献进行分析。以“滚雪球”的方式，依次查看参考文献中是否有符合要求的实验/准实验数据（马志强，等，2019）。 如有， 则将之纳入元分析框架中， 共得到7 篇拓筛文献。其中，包括12 项实验或准实验数据样本，一致性系数为0.912。最终得到19 篇文献样本以及35 项实验或准实验的数据样本。

（四）编码分析

1.根据数据特征确定分析框架并做编码统计

对上述19 篇文献进行全文阅读，从中选取出与在线教学交互和STREAM 跨学科教学效果相关的数据特征， 并结合已有元分析的数据特征值编码框架（Ang，et al.，2022），确定分析框架的内容包括：研究ID、国家、样本大小、侧重学科、交互类型、技术类型、实验结果以及文献基本量等。在具体编码统计方面，STREAM 教育包含了科学、技术、读写、工程、艺术、数学六学科，相互组合的子集非常丰富。 鉴于目前STREAM 跨学科教学中，仍存在着较为明显的学科侧重，学科间的平衡较难达成（王卓玉，等，2021）。因此， 把涉及美国、 中国、 澳大利亚等7 个国家的7955 名教师与学生的STREAM 跨学科教学实证数据，进行统计分类。 例如，将侧重学科分为科学、技术、读写、工程、艺术、数学，交互类型分为师生交互、生生交互和内容交互，将技术类型分为虚拟辅助、视频辅助、 论坛辅助和其他辅助， 将实验结果分为积极、消极和无（指实验无显著消极、积极效果）等。

2.将文献基本量导入统计软件进行分析

本研究采用CMA （Comprehensive Meta Analysis）统计软件，对编码所得到的文献基本量，进行整合分析和显著性分析（顾小清，等，2018）。具体而言，将文献中诸如样本量、均值、标准差等基本量，导入CMA 软件，计算得出相应的效应值（乜勇，等，2021）。采用标准化均差SMD（Standardized Mean Difference）作为元分析的效应量（马燕，等，2022），以评估在线教学交互对STREAM 跨学科教学效果的影响。 鉴于筛选后适合的文献样本量较小，故采用Hedges’g 方法计算的SMD，作为元分析的效应量。

3.发表偏倚双重检验

发表偏倚的检验主要采用漏斗散布图进行分析， 这是目前学界最常见的检验样本是否发生显著偏移的方法（杜俐蓉，等，2019）。其结果显示，筛选后35 项实验/准实验数据样本点， 基本围绕效应值0.508 对称分布散开，发生偏移的可能性较小，初步证明样本数据可以进行元分析，具体如图1 所示。

图1 35 项实验/准实验样本数据发表偏移检验

同时， 考虑到样本量和样本的异质性可能会影响漏斗散布图的对称性， 以及漏斗图的判断可能存在个体主观性， 需要采用Egger 检验进行进一步的偏倚检验，以增加说服力（Furuya，et al.，2018）。 所以， 对筛选后的35 项研究中的实验/准实验样本数据进行Egger 检验， 结果显示不显著 （t=1.26，p1=0.13，p2=038），发表偏倚的影响较小，进一步证明样本数据可以进行元分析。

四、STREAM 跨学科教学在线交互的元分析

（一） 在线交互对STREAM 跨学科教学效果的整体影响

在线交互对STREAM 跨学科教学具有显著正向强作用。 通过对筛选后的35 项研究中的实验/准实验样本数据进行计算，结果表明：样本的异质性检验Q=738.398，I2=95.395， 且p＜0.001。 I2值在50 以上， 则表示研究样本存在高异质性（Borenstein，et al.，2009），本研究I2＞50，为高异质性。 因此，采用随机效应模型纳入组间以降低效应误差（王胜兰，等，2022）。 显示在线交互对STREAM 跨学科教学效果的合并效应值为0.508，且p＜0.001，具有统计学上的显著性，如表2 所示。 当效应值处于0.1～0.4 范围内时，为中等效应，大于0.4 为强效应（Lipsey，et al.，2001）。因此，在线交互对教学具有正向强作用，有助于提升STREAM 跨学科教学效果。

表2 在线交互对STREAM 跨学科教学效果的整体影响

（二） 在线交互对STREAM 不同学科侧重的教学效果影响

分析表明，科学、技术等学科侧重的在线交互对STREAM 跨学科教学具有正向显著效应， 不同学科侧重组间的差异显著。具体而言，在线教学交互对科学、技术等学科侧重的STREAM 教学的效应值（ES＞0.4）为高等效应，具有显著的正向影响（p＜0.05）；在线交互对艺术、数学、阅读等学科侧重STREAM 教学的效应值（ES=0.211，0.164，-0.232），具有中等效应，但未达到统计学意义的显著水平（p＞0.05）;工程侧重学科的样本仅有1 篇，数据不具有统计学意义，具体如表3 所示。 在组间异质性检验中，QB=115.009，p＜0.001， 说明在线交互对不同学科侧重教学效果的影响，具有显著差异。

表3 在线交互对STREAM 不同学科侧重的教学效果影响

（三） 不同类型的在线交互对STREAM 跨学科教学效果影响

分析表明， 内容交互侧重的在线交互，对STREAM 跨学科教学具有十分显著的正向影响（ES＞0.4，p＜0.001）。 而 师 生 交 互 侧 重 的 在 线 交 互，对STREAM 跨学科教学具有微弱的正向效应（ES＞0）；生生交互侧重的在线教学，对STREAM 跨学科教学甚至不具有正向效应（ES＜0），且均不具有统计学上的显著意义 （p＞0.05）。 在组间异质性检验中，QB=26.724， p＜0.001， 说明不同类型的在线交互对教学效果的影响，存在显著差异，如表4 所示。

表4 不同类型的在线教学交互对STREAM 跨学科教学效果影响

（四） 技术类型对STREAM 跨学科教学的教学效果影响

分析表明，虚拟辅助（ES＞0.4，p＜0.05）和视频辅助（ES＞0.4，p＜0.05）侧重的在线交互，对STREAM 跨学科教学效果具有显著的正向影响；以各类教学、学习论坛为例的论坛辅助和交互式电子书、 在线授课平台为例的其他辅助类型，效应值不明显，且均不具有统计学意义上的显著性。 在组间异质性检验中，QB=7.852，p＜0.05， 说明不同技术辅助下的在线交互，对STREAM 跨学科教学效果存在显著差异。 已有学者的研究指出， 不同技术类型支持下的在线交互对STREAM 教学有着不同的影响 （熊强， 等，2022），元分析的结果也支持这一结论，如表5 所示。

表5 技术类型对STREAM 跨学科教学的教学效果影响

五、STREAM 跨学科教学在线交互研究的实践路径

根据如上对STREAM 跨学科教学在线交互所进行的元分析，回答了研究问题一和问题二，揭示了在线交互对STREAM 跨学科教学具有显著正向强作用，尤其是对科学和技术等学科侧重、内容交互侧重、 虚拟和视频辅助侧重的STREAM 跨学科教学。针对问题三，我们认为，需要在实践应用中深入探索混合式STREAM 跨学科教学的深度交互：鉴于内容交互侧重的在线教学对STREAM 跨学科教学具有十分显著的正向影响， 需要进行面向读写能力培养的STREAM 跨学科教学资源整合；鉴于虚拟和视频辅助侧重的在线教学对STREAM 跨学科教学具有十分显著的正向影响， 需要进行扩展现实技术辅助下的沉浸式跨学科教学实践。 另外，“智能+”时代的语音、表情和行为等智能识别技术，能带来海量的在线交互语音、表情和行为等鲜活数据，需要充分利用这些交互数据的分析， 来驱动跨学科在线教学交互的精准化管理与动态化评价。

（一）探索混合式STREAM 跨学科教学深度交互

应进一步探索混合式STREAM 跨学科教学的深度交互及作用， 尤其是在科学和技术等学科侧重方面。根据上述分析效应值和已往的教学经验：短期的STREAM 跨学科教学内必然会侧重某一学科，而长期、系统性的STREAM 课程体系，应实现各学科的兼顾。然而，在现有教学实践中往往很难达成平衡（Quigley，et al.，2016）。 为此，科学、技术学科侧重的STREAM 跨学科教学，应注重程序性知识的建构，需要更多地依赖于在线教学交互活动（Achuthan，et al.，2021）。 比如，基于交流认知理论的在线个性化深度教学模式（陆吉健， 等，2022）， 建构了基于混合式STREAM 跨学科教学交互的流程， 可以充分实现线上线下优势互补、 跨学科资源整合以及教学深度交互，如图2 所示。

图2 混合式STREAM 跨学科教学之交互模式

这里以跨学科课程“电流、电压与电阻的关系”为例说明，该模式包含混合式教学设计、STREAM 教学资源整合、教学实践和教学深度交互。教学深度交互模式以跨学科迁移教学为设计主线， 以培养具有科学、 技术素养的STREAM 创新型人才为教学目标。 第一，教师基于学情和STREAM 在线平台资源，整合STEM、A（艺术创想）和R（读写），进行“电流、电压与电阻的关系”教学交互设计。 第二，基于在线STREAM 情境，确立面向问题链的教学设计：S，探究灯泡亮度和通过的电流电压关系；T， 设计可调节亮度的灯泡电路；E，完成电路搭设，并利用滑动变阻器进行调整；M，测量、记录和处理数据，通过描点作图得到正比例函数图像；A， 基于在线STREAM 资源，观看并创作电路与音乐的融合；R， 撰写实验报告并课外进一步阅读电路相关内容。 第三，在实践环节，学生通过STEM 实践达到教学交互对象水平， 师生交互状态也在接受式交互和参与式交互间进行调整；随着A 和R 教学实践的深入，学生在艺术创意设计和总结撰写报告的过程中，逐渐达成横/纵的元水平，并向迁移式交互进阶。

（二） 面向读写能力培养的STREAM 跨学科教学资源整合

现实世界中的真实问题， 常常不能通过单一学科的知识加以解决。 学生为了解决真实生活中的情境问题，需要准确地认识与把握问题，面向具体问题的解决过程，有效整合多学科的知识。 STEM 教育及STEAM 教育都旨在培养学生的跨学科能力，但智能时代对于跨学科的理解不应局限于这些， 更需要运用阅读/写作能力将学习所获得的学科知识进行融合并展开有效交流、关联。 根据前文的元分析显示，侧重于读写能力提升的STREAM 跨学科教学，其教学效果并不佳。 因此，有必要针对读写能力的提升，整合出面向读写能力的STREAM 跨学科教学资源。已有学者开发了一种（STEM+R） 课程范式 （李刚，2022），设计思路是教师通过给学生讲故事和介绍写作、报告撰写的基本结构，引入主题并引导学生进行协作学习，可有效地完成任务并撰写对应的项目报告。

这里再以“热塑性塑料和热固性塑料”课程为例（Chowdhury，et al.，2020），展示其教学步骤：首先，利用STREAM 在线平台资源，教师向学生介绍塑料对环境造成的影响，并提出塑料使用、回收等知识，激发学生对相关科学知识的学习需求。 其次， 去情境化， 教师将预先准备好的在线交互式电子书分发到学生的平板上（Radovi ，et al.，2020），学生通过阅读、动手操作和测试不同材质的塑料， 来培养其的STEM 技能。 再次，进入再情境化阶段，讨论塑料在生活中过度使用的后果与伦理问题并提出方案加以解决。 最后，引导学生就塑料能否过度使用、塑料生产的成本及如何促进塑料的可持续性使用这三个论点，开展文章、海报等的撰写与论述。

（三）基于扩展现实的沉浸式跨学科教学实践

前文元分析揭示了不同技术辅助下的在线教学交互，对STREAM 跨学科教学效果有着显著的不同影响，其中虚拟辅助（ES=2.783）和视频辅助（ES=0.455）的效果最佳。 具体而言，虚拟现实技术辅助下的信息呈现和教学活动， 由于有效嵌入了教学交互对象和教学内容的多样化表征， 大多以虚拟逼真的3D 场景促进和引导学生投入学习，可为其提供有效的个性化学习交互内容（Kim，et al.，2016）。

这一分析结论可与具体的教学实验结果对接。比如， 基于杭州某高校学生在传统环境、 虚拟现实（VR）环境和混合现实（MR）环境下完成同样的保险丝熔断实验（陆吉健，等，2021）的结果表明：MR 场域下的沉浸式跨学科教学体验， 能有效促进学生的创造力和动手能力。 此外，在杭州某初中依托zSPACE XR 一体机设备， 开展了基于扩展现实的探究课程，通过zSPACE 平台在线XR 资源，引导学生从参与到发现问题、寻找答案的过程中，可有效提升其探究兴趣和解决问题的能力。 还有相关研究也表明，虚拟仿真实验教学能有效促进学生的外语学习绩效和学习投入（陈忆浓，等，2022）。 视频辅助的在线教学交互相较于传统的教师播放视频， 可有效促进学生元认知和深度学习能力的发展（马云飞，等，2022）。

（四）利用在线交互数据来驱动跨学科教学智能化

人工智能时代的教育重视在线交互数据驱动下的跨学科智能化教学， 旨在通过引发学习者的交流认知冲突，以更高的效能传授知识，改善传统跨学科教学环境下教师个人认知的瓶颈（Han，2018）。

前文元分析的结果显示， 在线教学交互中内容交互、师生交互和生生交互的影响逐级递减。知识的流转效率与学习者在学习空间内的学习行为相关，学习者充分利用在线教学中的海量信息进行内容交互，能有效提高知识转移和留存率（吴磊，等，2022）。相关研究也表明，计算机辅助下的一对一内容交互，能有效促进学生的交流认知及认知水平发展（Lu，et al.，2019）。 也有学者将在线游戏化互动电子书融入幼儿园线下教学， 显著提高了儿童的学习动机和元认知倾向（Zhao，et al.，2021）；还有学者通过教学实验， 发现交互式动画电子书能帮助儿童在相同课程内获取更多的词汇，撰写出更为生动的故事，显著提升其读写能力（Smeets，et al.，2015）。 因此，在线交互数据能通过智能化分析及动态反馈、矫正，促进各类学习者的跨学科思维迁移与“软技能”培养，推进智能时代学生的综合素质提升与个性化发展。

六、结语

“智能+”时代需要具有创新性思维、问题解决能力与优秀读写力、设计力、故事感的未来人才，这些人才需要依赖跨学科的教学方式来培养。STREAM 跨学科教学虽然是在STEM 与STEAM 理念的基础上发展而来，但它对智能时代的跨学科教学与人才培养具有更重要价值。 在今天“人人互联”的5G 场域中，高质量的STREAM 跨学科教学在线交互， 是促进学生综合素质提升与个性化发展的关键所在。 本研究对35 项国际领域STREAM 跨学科教学在线交互的元分析， 也充分揭示了在线交互对STREAM 跨学科教学具有显著正向强作用，尤其是对科学与技术等学科侧重、内容交互、虚拟和视频辅助的STREAM 跨学科教学，效果更为明显。可以说，STREAM 跨学科教学在线交互， 对当前各类教学都具有一定的借鉴与应用价值。当然，本研究所提出的这些应用路径，还有待后续在更多的教育类型中，作进一步的研究与验证。