人工智能+X：赋能学科融合教学的实践策略

摘 要：数字化时代下，要着眼于利用人工智能技术来优化课程设计与教育资源，提升教师跨学科素养，加强校内外多方合作，为学生提供更加多样化的学科融合学习体验，促进学生创新能力和实践能力的提高，培养具备时代所需关键能力的人才。探讨如何利用人工智能技术推动学科融合教学的创新和发展，从课程设计、教师队伍建设与发展、资源与设施建设、社会参与合作等方面提出实践策略。

关键词：人工智能；学科融合教学；小学信息科技

作者简介：秦峰（1988—），男，江苏省苏州高新区通安中心小学校。

随着科技飞速发展，军工、智能制造、影视制作、医疗等领域利用人工智能技术取得了显著的成果，而教育领域也在理论和技术方面不断探索和创新，以适应时代的发展需求。学科融合教学已有多年教学实践成果，其通过打破学科壁垒，促进多学科知识与技能的整合和创新，对于培养具备跨学科能力的教师、完善学生知识结构具有重要意义。

人工智能技术在学科融合教学中的应用表现在多个方面，如智能课程设计、个性化教学、智能辅助评估等。这些应用不仅可以提高教育质量，提升教师的工作效率，还可以实现教育资源的优化配置。然而，人工智能技术在学科融合教学中的应用也面临着诸多挑战，包括如何处理跨学科知识整合，如何保障教育公平，如何处理教师与人工智能之间的关系，等等。因此，我们在整合人工智能与学科融合教学时，需要认真研究这些问题，探索创新实践策略。

一、人工智能技术与学科融合教学

（一）人工智能技术概述

人工智能（AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术［1］。人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等，这些技术被广泛应用于语音识别、图像识别、智能推荐、自动驾驶、智能制造、医疗诊断等领域。如今，人们的日常生活中处处可见人工智能技术的应用，并且在未来，人工智能与社会生活之间的联系会更加紧密，它已然成为社会发展的重要驱动力。

（二）学科融合教学的理论基础

学科融合教学的理论基础主要包括教育学理论和学科领域理论。教育学家认为，跨学科教学可以增强学生的交叉思维能力和创新能力。学科领域理论不仅包括学科知识本身，还包括学科知识在实践中的应用。

（三）人工智能技术在学科融合教学中的应用

人工智能技术在学科融合教学中应用广泛，包括智能课程设计、个性化教学、翻转课堂与混合式教学、项目式学习与协作式学习、智能辅助评估及教师专业发展。在人工智能技术的辅助下，可以实现多学科知识的整合、教学资源的优化配置以及教育质量的提升，从而更好地培养具备跨学科能力的人才。学校作为教育对社会开放的接口，应当联合企业、行业、科研机构构建开放的教育生态系统，实现学习社会的构建，满足人们随时随地接受教育的多元教育需求，促进教学进一步向“以学习者为中心”发展，向个性化、精准化和智能化方向发展［2］。

二、赋能学科融合教学的实践策略

（一）课程设计策略

跨学科课程设计：结合不同学科的知识体系，设计具有跨学科特点的课程，促使学生在多个学科之间建立联系，培养学生兴趣，提升学生获取信息的素养，激发其创新思维。如使用语音识别技术，开展融合语文、英语与信息科技三门科目的学科融合教学。

以问题为导向的课程设计：围绕课程实际问题，设计趣味性的课程内容，引导学生运用多学科知识解决问题，提升学生的信息素养。如让学生在语文课中体验机器翻译技术，增添课堂趣味，使学生体会人工智能的魅力，或发现其不足。

利用人工智能技术进行个性化课程设计：根据学生的兴趣、需求和能力，运用人工智能技术为学生提供个性化的课程安排和学习路径，调动学生的学习兴趣和主观能动性。

（二）教学方法策略

选择具有实际意义的问题：确保所选问題联系课程或者实际生活，引起学生的学习兴趣，激发他们主动探究的欲望与解决问题的动力。

设计跨学科的问题解决过程：鼓励学生运用多学科知识分析问题，设计解决方案，践行设计思路，实现知识融合与创新。

引导学生自主学习与合作学习：鼓励学生在解决问题的过程中使用多种途径自主寻找资料，进行讨论和分享，培养他们的独立思考和团队协作能力。

教师作为引导者和支持者：教师在课程中扮演引导者和支持者的角色，通过提问、引导和反馈，帮助学生深入理解问题，完善解决方案。

成果展示与评价：将学生在解决问题过程中形成的成果以报告或实际操作等形式进行展示，并进行生生互评、教师点评，以促进学生的反思与成长。

（三）教师专业发展策略

跨学科教育知识与技能培训：组织专门的培训课程或成立相关工作室，让教师了解跨学科教育的理念、方法和实践案例，提升教师的教育素养。

利用人工智能技术辅助教师成长与反思：通过人工智能技术，提供个性化的专业发展建议，帮助教师识别教学中的优势与不足，促进教师持续改进教育方式方法。

促进教师间的交流与合作：鼓励教师之间进行跨学科的交流与合作，共同探讨教学方法，并实现资源共享，取长补短，形成教师专业发展共同体。

鼓励教师参与教育研究与创新：鼓励教师参与关于学科融合教学的研究项目，进行教育创新实践，更好地推动学科融合教学的发展。

构建教师评价与激励机制：建立针对跨学科教学的评价与激励机制，以表彰优秀教师，激励教师持续参与跨学科教学的创新与实践。

（四）学习资源与环境策略

开发跨学科学习资源：整合各个学科的优质教育资源，开发具有跨学科特点的课程材料、案例、实践项目等，以支持学生建立多学科知识间的联系。

利用人工智能技术优化资源配置：运用人工智能技术分析学生的需求和特点，推荐和提供个性化的学习资源，帮助学生更有效地掌握跨学科知识。

创建多元化的学习环境：构建线上线下相结合的学习环境，鼓励学生通过网络平台、虚拟实验室、实践基地等多种途径进行跨学科学习。

营造合作与探究的氛围：鼓励学生在课堂上进行小组合作、讨论与探究，为学生提供充分的时间和空间进行跨学科实践活动。

与企业和科研机构合作：建立校企合作关系，促进学校、企业和科研机构之间的资源共享，为学生提供更广泛的跨学科学习机会。

三、实施赋能学科融合教学的挑战与建议

（一）政策支持与制度保障

赋能学科融合教学实施过程中面临诸多挑战，政策支持与制度保障对于应对这些挑战具有重要作用，可以尝试从以下方面着手。

制定支持学科融合教学的政策：各级政府应积极制定支持跨学科教育的政策措施，为学科融合教学提供有力的政策支持，营造良好的教育环境。

投入教育资源：加大对学科融合教学的投入，为学校和教师提供充足的教育资源，包括教学设施、教材和技术支持等。

创新教育评价体系：建立符合学科融合教学特点的评价体系，以多元化、综合性的评价方式关注学生的跨学科能力发展，减轻应试教育带来的压力。

培训与激励教师：鼓励教师参加跨学科教育培训，提高教育教学能力，同时设立奖励机制，激励教师投身于学科融合教学实践。

促进社会合作与支持：加强学校与企业、科研机构等社会组织的合作，共同推动学科融合教育的发展，为学生提供更丰富的实践与学习机会。如，科大讯飞等头部人工智能企业与地方优质学校合作，探索人工智能在教育教学中的应用，形成典型案例，再推广普及，实现企业与学校的双赢。

（二）教师队伍建设与发展

在人工智能赋能学科融合教学实践中，教师队伍的建设与发展至关重要。首先，需要提升教师的跨学科素养，帮助教师理解并掌握各个学科之间的联系，为实施跨学科教学打下坚实基础。其次，教育部门应鼓励教师参与有关人工智能和先进教育技术的培训，以便教师能够充分利用这些技术进行个性化、智能化的教学。此外，组织教师参与学科融合教育的研究与实践，促使教师在教学过程中不断创新与反思，提高教学质量。同时，建立激励机制，表彰在学科融合教育领域取得显著成果的教师，激发教师队伍的积极性和创造力。最后，加强教师间的交流与合作，形成教师共同体，共同推动学科融合教育发展。这些措施有助于培养具备创新思维和多元化教学能力的教师团队，支持学科融合教育的实施与发展。

（三）资源与设施建设

资源與设施建设是实现高质量教育的关键。首先，我们应当整合各学科的优质资源，开发具有跨学科特色的课程材料和实践项目，支持学生建立多学科知识体系。其次，利用人工智能技术优化资源分配，提供个性化学习资源推荐，使学生更有效地学习跨学科知识。同时，构建线上线下相结合的学习环境，鼓励学生利用网络平台、虚拟实验室等设施开展跨学科学习。此外，营造支持合作与探究的学习氛围，为学生提供充分的时间和空间进行跨学科实践活动，激发学生的创新思维。最后，加强与企业和科研机构的合作，共享资源，为学生提供更广泛的跨学科学习和实践机会。优化资源与设施建设，有助于为学生提供丰富、多样化的学科融合教育体验，培养具备跨学科能力和创新精神的人才。

（四）社会参与与合作

社会参与与合作在推动教育创新和人才培养方面具有重要作用。首先，学校应积极与企业、科研机构建立合作关系，共享资源，为学生提供实际工作场景中的跨学科学习和实践机会。这样的合作可以帮助学生将所学知识应用于解决实际问题，提升其综合素质。其次，鼓励教育机构与非营利组织、政府部门等合作，共同推进学科融合教育的发展，这有助于提升教育资源利用效率，推进教育公平。同时，加强国际交流与合作，引进先进的教育理念和教学方法，能够推动我国学科融合教育的国际化进程。最后，倡导家长和社会人士积极参与学科融合教育，为学生提供更丰富的学习体验。这些社会参与与合作策略有助于构建完善的学科融合教育生态系统，为培养具备跨学科能力和创新精神的人才奠定坚实基础。

四、反思与总结

人工智能赋能学科融合教学实践包括课程设计、教师队伍建设与发展、资源与设施建设以及社会参与与合作，对于推动教育创新和培养具备跨学科能力和创新精神的人才具有重要的理论和实践意义。但需要注意的是，赋能学科融合教学实践也存在一定的局限性。例如，在技术应用层面，当前人工智能技术在教育领域的应用仍然有限，难以覆盖所有学科和教育阶段。此外，部分地区和学校的技术条件限制了人工智能在学科融合教学中的应用。在教师专业发展方面，虽然强调教师队伍建设与发展，但实际操作中，如何有效提升教师的跨学科素养以及应用人工智能技术的能力仍然具有挑战性。在评价体系方面，现有的评价体系可能无法全面反映学生在学科融合教学中的表现和成长。因此，如何构建切合实际的评价体系以促进学科融合教育仍需研究。在实证研究方面，目前关于人工智能赋能学科融合教学实践策略的实证研究相对较少，缺乏系统性和广泛性。

未来的研究可以针对这些局限性展开深入探讨，拓展研究的视角和领域。例如，在技术创新方面，随着人工智能技术的不断发展，研究者可以探索更多适用于学科融合教学的技术，提高教育领域的技术应用水平。在教师培训方面，可加强跨学科和人工智能技术应用方面的教育培训，帮助教师更好地应对学科融合教学的挑战。在评价体系创新方面，研究并建立符合学科融合教育特点的评价体系，更全面地评估学生的学习成果，为教学改革提供依据。在实证研究拓展方面，加强实证研究，以实际案例为基础，验证并优化人工智能赋能学科融合教学的实践策略，为教育改革提供有力支持。在社会合作与政策支持方面，加强政府、企业、学校、社会组织等多方合作，构建多元化的支持体系，推动学科融合教育可持续发展。同时，有关部门应完善相关政策，为学科融合教育提供制度保障。在国际交流与合作方面，应积极参与国际交流与合作，引进国际先进的教育理念和实践经验，提高我国在全球教育领域的竞争力和影响力。在深度融合其他新兴技术方面，结合大数据、云计算、物联网等新兴技术，探索人工智能与其他技术在学科融合教学中的深度融合，实现教育技术的协同创新，为学科融合教育提供强大的支持。

通过努力克服局限性和展望未来，“人工智能+X”赋能学科融合教学实践策略研究将不断丰富和发展，为教育创新和人才培养做出更大的贡献。

［参考文献］

林命彬.智能机器的哲学思考［D］.长春：吉林大学，2017：21.

戴永辉，徐波，陈海建.人工智能对混合式教学的促进及生态链构建［J］.现代远程教育，2018（2）：24-31.