基于核心价值观引领的AI 跨学科教学行动研究

文/佛山市顺德区华南师范大学附属北滘学校 陈文钦 谢新道 江峰权

新时代以来跨学科教学受到广泛重视。社会主义核心价值观是当前社会主义意识形态中居统治地位起指导作用的核心理念。针对当前跨学科研究存在的问题，本文提出了核心价值观引领的AI 跨学科教学研究的解决方案，并付诸实践研究。本文详细阐述了核心价值观引领的AI 跨学科教学研究方向和思路。

一、现存问题

当前，“跨学科教学”在中小学领域有着广阔的发展空间，但在教学实践的探索之前，仍需明晰与解决一些问题。

一是“跨学科教学”的内涵经过提炼与总结已有具有广泛影响力的定论，但在具体的实践中仍存在误区并面临着困境，要深入探索“跨学科教学”对策研究，明晰“跨学科教学”的教学逻辑，拒绝为跨而跨的“应景式”教学，拒绝浮于表面的“拼盘式”教学。

二是“跨学科教学”的目标研究不够深入，没有结合具体的理论基础，在实践过程中由于目标的缺失变为了教学工具而非教学模式。跨学科教学的目标创设需探讨“跨学科教学”与核心素养培育的关系，从跨学科理解出发，立足于跨学科学习对学生问题解决能力的培养追求，促进学生核心素养的培育。

三是缺乏跨学科教学的课程建构研究，“跨学科教学”难以落地，需建立适应核心价值观教育的课程体系，以核心价值观引领，探索“跨学科教学”的本土化路径，结合区域特色和学校实际，着手于学生的认知基础与认知规律，研究“跨学科教学”的课程内容与开发策略。

四是开展“跨学科教学”范式与实施策略的研究，针对教学实践中的一系列问题进行个案总结、经验提取等，提炼、生成能有效促进学生理解力发展的跨学科课程的教学范式和学习方式。

五是“跨学科教学”缺乏整体性的评估体系，教学评价缺乏指向性，未实现评价工具的整合，需填补“跨学科教学”评估体系的空白，运用整体性评估理念，探究“跨学科教学”全程性评估的方式。

二、核心价值观引领的AI 跨学科教学的研究内容

1.核心价值观培育引领的AI 跨学科教学设计原理研究

“六大单元”与AI 结合的操作化路径。重点凝练“跨学科、跨课标、跨课程、跨课堂”的设计理念、设计方法、实施策略、评价机制、团队建设等内容，反思目标设计和教学评价的困境；以核心价值观教育为导向，理清师生教与学的逻辑，架构人工智能时代的跨学科视野；提出AI技术与学本评估原理相结合，完善跨学科教学设计与的整体推进思路与方法。具体见下图。

教学设计要素图

2.核心价值观引领的AI 跨学科教学目标设计研究

八大概念驱动的目标体系建设方法。从“个人、社会、国家”三维度分层统合教学目标设计思路，以“评估即任务”为认知目标导向、以“评估即学习”为能力目标导向、以“评估即反馈”为创新目标导向整合各门课程的课堂目标，构建跨学科教学目标体系。将上述目标体系嵌入AI 系统，部署物联感知、图像识别、视频采集、平台采集等软硬件采集技术设备来采集、分析学生学习过程中知识技能、情感态度等方面变化的大数据，反馈核心价值观教育的落实情况，提升跨学科教学设计的整体性。

3.学本评估统整的AI 跨学科教学设计方法研究

基于学本评估原理，运用AI 重构跨学科学习设计思路与方法，探索操作化路径。以“学习为本”为指导思想，以“评估即任务”为动机激发机制、以“评估即学习”为投入引导机制、以“评估即反馈”为效果评价机制，分别从课程内容设计、学习活动设计、学习评价设计、学习环境设计改造既有的学习模式，创设以AI 支撑的学习段、学习性、学习化评估方法，形成学本理念关照与AI支撑的校本化跨学科学习设计方案，总结其设计理念与原则。

4.AI 技术支撑下的跨学科教学实施策略研究

加强顶层设计的系统方法运用，驱动AI 技术进校园、进课程、进课堂，利用AI 技术注重跨学科教学监测，提供基于大数据的自适应学习。以学习者原有的学习储备和个体特征为起点，打造动态匹配符合“最近发展区”的育人管理与学习服务体系。

一是通过大数据、物联感知、图像识别、视频采集分析等人工智能AI 技术采集学生知识、情感、态度、思维和行为等全过程数据，从发展性角度评估学生在跨学科学习中的努力程度、学习绩效等，关注学生在原基础上的进步程度，形成纵向比较，激发学生内生动力，引导学生德智体美劳全面发展。

二是紧跟AI 技术应用前沿，创新多元化评价方式，开展基于学习行为的数据分析，强调评价的诊断功能、激励功能、预测功能、调节功能等。以建设课内课外一体化的平台为驱动，打造展现学生学习成果的平台、多维度巩固学生的深度学习成果。

三是基于AI 技术推广的“家校、校企、校社”联动机制构建，健全在教师评价、家长评价、同伴评价、自我评价甚至是机器评价的融合发展强化评价主体和手段的多元性。推进内部评价与外部评价的整合，加强多源数据之间的互联互通，驱动多元合作机制的形成。利用AI 技术实现对区域、学校、学生发展情况的过程监测，加快评价结果的反馈速度，实现以评促教，为管理者的教育决策和教师的教学决策提供数据参考。