关于人工智能跨学科教学实践的反思

*本文系江苏省教育科学“十四五”规划2021年度课题青年教师专项“人工智能深度融合初中学科的教学案例研究”（C-c/2021/02/50）的阶段性研究成果。

【摘 要】新課标的落地实施，使得越来越多的一线教师开始关注跨学科主题学习。其中，人工智能如何与其他学科进行融合教学，是许多一线教师面临的挑战。开展人工智能跨学科主题学习要从教学实践中存在的难点，人工智能跨学科主题学习实践探索、反思与建议几个方面入手。

【关键词】人工智能；跨学科主题学习；教学实践

【中图分类号】G434  【文献标志码】A  【文章编号】1005-6009（2023）52-0034-02

【作者简介】王佳莉，江苏省南通中学附属实验学校（江苏南通，226000）教师，一级教师。

一、人工智能跨学科教学实践存在的问题

（一）人工智能教师的跨学科融合教学意识薄弱

人工智能教师是跨学科融合教学的纽带和实践者，需要在聚焦人工智能与学科的融合、提升学生人工智能素养、创作人工智能与学科结合的项目的同时，关注跨学科教学，指导学生借助人工智能科创工具创作更多作品，探索“人工智能+学科”的跨学科教学。

（二）人工智能教师的跨学科主题学习的设计能力和实施能力欠缺

1.人工智能跨学科学习主题的确立

跨学科主题学习更需要强调课程内容与学生经验、社会生活的联系，强化学科之间的课程整合。人工智能跨学科主题学习的确立，需要结合自身学校的软硬件情况、学生已有的知识基础、学生生活的情境等方面进行综合考虑，进而梳理出主导的人工智能与融合学科的核心知识，确定学生需要掌握的知识点。但在真实的课堂实践中，笔者发现人工智能跨学科融合课变成了简单的几个跨学科知识与技能的拼盘。

另外，在人工智能跨学科融合课程教学中，还需要调动多个学科教师组成研讨小组，成员分别从不同学科的角度加以指导，帮助确立学习的主题。

2.跨学科融合教学目标的确立

教学内容选定之后，跨学科融合课程教学中教学目标的确立十分重要，既要体现学科核心素养，也要体现学生发展核心素养。人工智能跨学科主题融合教学目标的撰写常以“三维”目标整合的形式或核心素养融合三维目标的方式，明确表述目标要求，明晰通过哪些途径、任务或方式，获得哪些综合性的学习经历与体验、核心知识和思想方法，培养什么样的情感态度和价值观等综合素质。

3.跨学科融合教学教法与学法的选择

人工智能跨学科融合教学中教法与学法的选用也是一个难点，特别是让学生自主讨论交流环节。在日常学习生活中，学生其实比教师的多学科思维的状态要好得多，教师入职后，基本就教一个学科，而学生却同时在学习多门学科，人工智能教师可根据实际情况选择阅读、演讲、汇报、辩论、写作、观察实验、做记录、计算、设计画图等教育教学方法。而教师如何适应学生的学习状态，合理融入教法与学法，成了摆在诸多教师面前的一道难题。

4.跨学科融合教学的评价

人工智能跨学科融合教学对教师的教学效果以及对学生的学习成果的评价认定现在还没有较为统一的标准，在制定学习目标后，评价设计最好紧随其后，匹配主题学习目标，设置相匹配的评价任务和评价量规。整个评价需贯穿始终，实现评价任务与学习任务的辩证统一，体现评价的导向作用。笔者在实践教学中主要运用表现性评价等方式，重点评价学生的学科核心知识的综合学习和综合运用表现，目的是指向学生的跨学科核心素养培育。

二、人工智能跨学科教学实践的建议

（一）区域和学校可建立技术能力指导、评价机制和相关制度保障

人工智能教师的跨学科能力建设，需从AI跨学科教学意识、AI跨学科教学设计的能力、AI跨学科教学实施、进行跨学科教学反思四个方面进行。区域和学校在统筹层面可以定期组织各学科教师合作，寻找关联知识进行融合，激发学生的学习兴趣和动力。

在管理层面，可设立课程管理团队，定期开展AI跨学科教学设计，监督和评估课程实施效果，鼓励人工智能教师与其他不同学科教师交流和学习，促进人工智能跨学科教学的实施。另外，学校可以以课题引领的形式，促进跨学科融合，形成理论框架。

学校在课程规划层面，可结合不同学科的核心素养和课程目标，在进行人工智能跨学科设计时选取具有逻辑关联的单元和活动，让学生综合运用知识解决问题，拓宽知识视野，提升综合能力。这就需要各科教师除本学科之外也要了解其他学科的新课标与教材。

（二）借助信息技术支持AI跨学科学习评价

AI跨学科学习评价采用过程性评价和结果性评价相结合的方式，其中过程性评价可采用多种方式，例如成长记录、检核表、研讨交流、活动小结等，评价数据的记录可借助在线平台或相应APP开展。结果性评价，则需确定等级标准，用以量化学生AI作品或成果的完成水平。

（三）优化AI跨学科融合教研流程

笔者依托省规划课题“人工智能深度融合初中学科的教学案例研究”，定期组织课题组教师以线上、线下的形式开展教学研讨。通过研讨主题来源，构建思维导图；研磨方案模板，设计活动案例；探究活动方案，观摩课堂实践；设定案例解说与实施策略；研磨评估指标，研讨管理机制等做法，优化AI跨学科融合教研流程。

责任编辑：金茂喆