AI+X跨学科教学中信息技术教师的定位与教学实施策略

【摘 要】“人工智能正快速进入教育领域，既是教育改革新工具，也是课程教学新内容”。中学信息技术教师的跨学科教学主要有两种方式：一是辅助其他学科教师的教学，二是与其他学科教师进行学科教学内容整合。信息技术教师在AI+X跨学科教学中的定位与发展路径，一方面是以数字素养的发展引领AI技术在教育中的创新应用，另一方面是明确学科主体定位，以AI交叉做跨学科内容融合创新。信息技术教师做AI+X跨学科创新教学，在选题上应与时俱进、聚焦高阶能力培养，在实施上应勇于实现从0到1的突破。本文结合实践经验给出了案例简介及分析，以期为一线教师提供思路与抓手。

【关键词】信息技术；人工智能；跨学科；教师定位

【中图分类号】G434 【文献标志码】A

【论文编号】1671-7384（2024）07-005-04

当前，中小学信息技术（科技）教师的跨学科教学正日益受到重视，学校和教师在实践中不断探索和创新，旨在面向真实世界的真实问题，通过信息技术在学科教学中的应用与融合创新，激发教师与学生的创造力，提升教师与学生的数字素养，提升问题解决能力，培养创新精神及实践能力。同时，在信息技术教师与其他各学科教师的相互学习和创新实践中，跨学科教学正逐渐成为推进教学改革和实现教育现代化的重要途径。

信息技术教师跨学科教学的背景与意义

1.信息技术教师做辅助教学

电化教育的发展从19世纪末的技术引入到现代信息技术在教育中的广泛应用，经历了多个阶段的技术革新和教育理念的变革，信息技术教师在推动教育现代化方面起着重要作用。他们利用自身的专业技术知识，为其他学科教师提供数字化工具和解决方案，以支持和优化各学科的教学过程。例如，信息技术教师在早期可能承担一部分电教工作，帮助其他学科教师使用多媒体演示、互动式电子白板和在线课程内容，这些都有助于提高学生的学习兴趣和参与度。现在，在与数学和物理等科目的跨学科教学中，信息技术教师可以通过引入模拟软件和在线实验平台，使得学生能够在虚拟环境中进行实验和探索，从而加深对抽象概念的理解。

2.信息技术教师做学科融合

学科之间的整合与融合是现实生活中的必然，跨学科教学可以通过整合两个或更多学科的知识、技能和理论来设计教学，提高学生解决复杂问题的能力，以培养学生的综合素质和创新能力为目标。信息科技，“科”“技”并重，本身就是一门科学，有数据、算法、网络、信息处理、信息安全、人工智能这六条信息科技学科逻辑主线。当今社会，信息科技渗透到生产、生活的方方面面，已有信息技术教师与各学科教师以真实问题解决为出发点，对学科教学内容进行科学有效的整合。例如，学生在掌握具体学科知识的同时，也被鼓励利用信息技术探索跨学科问题，被引导去理解和掌握背后的信息技术原理，如编程控制在物理实验中的应用，这不仅增强了学生的实践操作能力，也培养了他们的计算思维和问题解决能力。

随着“互联网+”、大数据、人工智能等重大战略的实施，许多学校正在打造教育数字化（包括人工智能）教学创新团队；教育行政部门也在积极发掘和支持基于信息技术的跨学科教学优秀经验，一系列举措不仅提高了教师的跨学科教学能力，也推动了教育数字化的创新。

信息技术教师在AI+X跨学科教学中的定位与发展路径

一方面，人工智能作为一种新工具，赋能各学科的现代化教学，对学生学习方式的改变有积极影响。另一方面，人工智能本身是一个跨学科综合领域，交叉计算机科学、数学、生物学、神经科学、认知学科、脑科学、心理学、社会学、哲学等诸多学科，可以作为跨学科教学的主体内容。

1.以数字素养的发展，引领AI技术在教育中的创新应用

人工智能等新兴技术对人才培养领域具有革新作用。教师的数字素养是实现AI+X教学的基础，只有教师具备足够的数字素养与技能，才能抢占先机、用好相关工具，有效地将AI技术融入教学中，设计出能够激发学生学习兴趣和创造力的课程。教育行政部门积极推动人工智能等融入现有教育体系进程，其中包括进一步提升教师的数字素养，重点培养教师使用人工智能等新工具开展教学实践的能力。

类似电化教育、信息化教育、在线教育等都逐步实现了全科教师的普及化使用，教师群体整体数字化水平的稳步提升是大势所趋，信息技术教师若还是基于目前的信息技术，为其他学科教师的教学做数字化辅助，这样的赋能作用预期会逐渐降低。就像现在各科教师在教学中都可以熟练使用电子演示文稿和学科相关的在线工具或软件等，未来，各学科教师有可能普遍掌握人工智能赋能教学的方法，提升教与学效率与质量。例如，语言教师使用AI辅助的语言学习软件提高学生的外语水平，或者科学教师利用数据分析工具分析科学规律。

在人工智能赋能未来的大时代背景下，信息技术教师更应该具备终身学习能力，持续提升自身的数字素养与专业技能，学习如何利用机器学习和大数据分析优化教学内容和方法，或者掌握如何创建和应用智能教学系统来辅助教学；整合资源，推广跨学科的AI应用，与其他学科教师合作，利用AI技术提升其他学科的教学效率和质量；创建在线学习平台供学生自主学习AI课程，或者建立社区AI实验室，让不同背景的学生都有机会实践和探索AI技术。

2.明确学科主体定位，以AI交叉做跨学科内容融合创新

人工智能作为一门交叉学科，涉及计算机科学、数学、心理学、哲学等多个领域的知识和研究方法。在教学中，信息技术教师可以从人工智能本身的创新发展过程出发，通过分解、抽象、建模进行适当的简化，让学生亲历交叉创新的过程，为学生提供一个整合的学习视角。例如，人工智能中机器学习算法有一类进化算法，就来源于大自然生物进化论的启示，由跨界科学家将其做了数字化建模，形成了著名的遗传算法，这是典型的交叉迁移创新。

信息技术教师可以设计AI+X合作项目来整合推动跨学科内容融合创新，包括设计以真实问题解决为主题的学习任务，让学生从多个学科的角度来分析和解决问题。例如，组织学生利用AI分析环境数据来探究居民幸福感的影响因素，这需要结合地理学、环境科学、心理学、社会学和信息科技的知识。信息技术教师还可以通过与其他学科教师的合作，共同开发包含AI技术的项目，使教学内容更加实用，更能激发学生的兴趣。例如，与音乐教师合作，使用AI技术分析音乐作品的风格和结构，既学习了音乐理论，也理解了AI在艺术领域的应用。此外，信息技术教师还可以通过跨学科的AI教学项目，鼓励学生发挥创造性，培养他们的批判性思维和解决问题的能力。例如，结合商业管理、艺术设计及知识论，设计一个艺术品推荐系统商业策划，让学生深入理解推荐系统的工作原理、商业逻辑及其社会影响，特别是“信息茧房”现象的产生和影响。

信息技术教师在跨学科教学中应明确信息技术作为一门学科的主体地位，不是简单作为辅助教学的工具，而是有效地将人工智能作为一个交叉学科来教学，促进学生对AI及其在不同领域中应用的全面理解和创新能力的发展。在这个层面上，信息技术教师不是学科教学的辅助者，而是跨界创新的共同学习者，从学科整合大框架下的人工智能+X学科（即人工智能的跨学科基础）及学科+人工智能（人工智能在各学科领域前沿发展中的应用）两个方向推动信息技术与其他学科的内容交叉和跨学科创新教学，促进学生计算+X、人工智能+X的创新能力培养。

AI+X跨学科创新教学的实践策略

AI+X跨学科课程建设与教学实践应以国家信息科技（技术）课程标准为出发点，信息科技（技术）的学科核心素养是教学的基础与核心，在跨学科创新中培养高阶能力和智能素养。2022年新发布的国家义务教育课程方案文件中，明确提出了跨学科主题学习，并规定每个学科都要拿出不少于课程10%的课时用于跨学科主题学习的教学。在高中阶段的教育教学中，国家也非常重视和鼓励跨学科创新教学，强调结合真实情境、面向真实问题的解决。因此，跨学科主题学习是人工智能跨学科重要的生长点和适合的发展环境。学校和教师在教学中可以用人工智能跨学科教学来积极落实新课标的教育方案和创新理念。

1.选题应与时俱进，聚焦高阶能力培养

人工智能发展日新月异，跨学科教学需要多学科不断碰撞出新的火花，因此，AI+X的跨学科教学需要教师终身学习。AI+X跨学科的教学主题选取应与时俱进，结合前沿热点，以激发学生的学习热情。信息技术教师在平时生活中可以积极关注与AI相关的新闻报道、热点事件，尤其是前沿的科技突破。以这些“新”事物做突破口，学生的学习就具有了鲜活的背景和强烈的共情。教学主题可以是引导学生解密新闻背后的科技原理，可以是引领学生探究科技发展的趋势和规律，可以是启发学生思考科技与人类、社会之间的联系等。热点事件是引子，找到其中跨学科的创新点才是关键。

跨学科教学的出发点是面向真实世界的真实问题。在现实世界中解决问题，“专家思维”（专家思维内部的两个要素是批判性思维和创新能力）和“复杂交往”这两大类素养就像鸟之两翼、车之两轮，缺一不可。这些也是目前人工智能难以具备的素养和高阶能力。因此，中小学人工智能跨学科教育应该以激发和培养学生的创新能力和合作交往能力为目标。

AI+X选题需要广阔的视角和更高的站位，通过跨学科教学培养学生的探究能力、思考能力、交流能力、勇于面对挑战的能力，让学生了解人工智能的底层逻辑和实践应用，辩证思考技术的发展，并激发学生积极主动运用智能技术，成为终身学习者。信息技术教师应该认识到人工智能领域的创新思想与方法可以成为AI+X创新教学的内容。可以通过关注生活中的新闻及热点事件、科技发展与前沿突破或者追寻经典科技创新的原始创新源头等方式，积极寻找合适的跨学科学习主题。

2.博采众长、积少成多，从课例到课程

中小学人工智能跨学科教学的开展，很多时候是从无到有、从0到1的突破，这样的突破往往就是源于一个跨学科课例的设计、一节跨学科课的教学。最开始的一个课例，不需要“高大上”，重要的是勇于尝试，深入反思，积极改进。按照教师实施的难易程度，可以大致分为几种方式：（1）已有教学资源，包括教学设计、教学课件等，教师直接实施；（2）已有教学资源，教师根据自己学校和学生的学情，进行修改或二次开发，然后实施；（3）有跨学科学习主题和教学要求、指导，没有直接可用的教学资源，教师自行设计课例并实施；（4）教师自行提出跨学科学习主题，以自己学科为轴，外延其他学科进行创新教学设计并实施；（5）教师与其他学科教师共同研讨，提出跨学科学习主题，共同设计教学并共同授课。

中小学人工智能跨学科教学的可持续发展，需要建设一支跨学科的教师队伍。一方面，这支队伍中的教师有合作开发跨学科课程的创新热情和行动力；另一方面，这些教师也能够独当一面，积极将跨学科创新教学融入自己学科的常规课堂。AI+X跨学科课程教研方式灵活，可以在传统的教研组会上邀请信息技术教师介绍人工智能相关内容，大家一起讨论如何结合自己的学科内容找到跨学科交叉点；还可以是信息技术教师主动寻找其他学科教师，针对AI的前沿发展或者经典创新来开发教学案例。

越来越多的学术界和产业界专家，包括各行各业的爱好者、终身学习者开始做AI科普和教育的资源。信息技术教师可以广泛学习，博采众长。首先，可以找到完善的、可使用的课程资源，直接用来上课；其次，找到好的参考资料，自己做二次开发；再次，可以在开源的教育平台上做资源整合，将自己开发的课也发布到平台上，促进开源生态的发展；最后，可以自主研发，做好每一节课，积少成多，慢慢整合形成自己的课程，再慢慢地从一门课程到多门课积累，形成课程群。

AI+X跨学科创新教学的实践案例

1.教学实例简介

AI+生物：从进化论到遗传算法。机器学习经典算法——遗传算法，就是达尔文进化论的数字化建模。 围绕这个典型的跨学科创新，教师在课堂上带着学生亲历这样的创新思维过程。进化论是生物学中的必修内容，遗传算法是高中信息技术人工智能初步选择性必修的内容，选题落在课标的交叉点上。

AI+数理：智能去雾。选题灵感来源于国际AI顶级会议CVPR2009年的最佳论文，其核心部分只需要初等数学基础，体现了原始创新的大道至简。教学中对真实问题的解决进行了跨学科解构，既有数学的抽象建模，也有物理的成像模型构建，有算法设计、程序实现等，目标是让学生探究前沿研究，体会AI的跨学科原始创新之美。

AI+制药研发：以格列卫的发现为例。这次可对如何运用人工智能来设计药物的问题进行抽象简化和分解建模，引导学生设计AI算法并自动化求解，让学生亲历前沿科技的真实问题解决过程。

AI+脑科学：神奇明信片——眼见为实？通过让学生探究远看近看不同的混合图像，引导学生理解人工智能的脑科学基础。人工智能的视觉正是模仿了人的视觉系统，从像素到简单的边缘检测，再到更高层的物体识别与理解。混合图像的基本原理也是利用了这一点。实践中，学生还动手创作自己的混合图像。

AI+人文：文学作品中的人物影响力计算。首先，分析问题，借鉴数学建模的方法，抽象人物及人物之间的关系并建模人物的重要性。接着，求解问题，设计算法，然后用数字化工具实现算法的自动计算。最后，总结迁移，将一段文字拓展到一回文字，再拓展到全书甚至其他文学作品的分析。学习主题是数字人文这个跨学科领域。计算为文学作品的内容和人物分析提供了一种新的解读视角。

AI+人文：情感分析应用。从当时的“热点事件”出发，学生做数据挖掘，抓取近一个月不同类型的媒介（如新闻、微博、论坛、微信等）报道，用自然语言理解的算法自动分析这些媒体报道的情感值，让学生通过实践来探究不同类型媒体的观点有什么不同，与自己个人的观点又有何不同，进而思考人工智能对我们认识事物的帮助在哪里、阻碍在哪里，如何借助大数据培养自己的批判思维。

AI+人文：社会模拟。AI+社会学的跨学科领域——计算社会科学，是一门2009年才诞生的新兴交叉学科。教学设计用计算的方法来模拟社会的运行，让学生在实践中建立批判性思维。

2.案例分析：“揭秘黑洞成像算法”

以2019年4月18日的“揭秘黑洞成像”一课为例，此节课源于当年4月11日的全球科技新闻。信息技术教师引导学生运用计算思维来理解黑洞成像如何突破“黑”和“远”这两个难点，包括全球合作的虚拟望远镜以及智能重建算法。

（1）选题。2019年4月11日，全球都聚焦一个热点新闻：人类成功获得首张黑洞照片。笔者和同事对这个事件非常感兴趣，决定一起设计一节课，探究黑洞照片，为了“蹭”这个科技热点新闻，立即开始备课，在新闻出来一周后，成功地给学生上了一节黑洞成像的课。

（2）目标。这次课的核心目标是引导学生提出并积极探究问题，包括：黑洞的照片怎么拍的呢？黑洞附近是像新闻照片里的橙红色吗？拍黑洞要多大的望远镜？为什么人类到2019年才“拍到”黑洞？为什么新闻发布的黑洞照片上写着2017年4月，而新闻发布时间是2019年4月等。

（3）学习路径设计。跨学科强调基于真实问题、真实解决路径，给黑洞拍照很难，主要有两个难点，一是黑洞“黑”，光都出不来。这里一方面引出问题转换，成像黑洞周围的高能辐射。在教学中，把真实问题的解决路径翻译转化为学生活动，让学生交流和分享身边的问题转换。另一方面，高能辐射人眼看不见，如何拍照？引出科学可视化，让学生动手实践算法。第二个难点是黑洞“远”，需要巨大的望远镜，学生可以估算出所需望远镜的尺寸是地球直径大小，人类无法建造这么巨大的望远镜，怎么办？科学家们的真实解决方法是全球合作，用分布在全球各地的已有望远镜，构建虚拟的“地球直径大小”望远镜，再通过机器学习算法，从少量数据重建完整结果。

结 语

信息技术教师应该坚持终身学习、交叉创新的教育理念，同心协力，开源共创，勇于突破，从0到1，从一个跨学科课例开始，一点一点积累；再博采众长、积少成多，从课例开发开始逐步完成课程的建设。信息技术教师可以联手其他学科教师共同备课、授课，从1到2，联手其他学科教师共同呈现交叉创新的魅力，聚焦人工智能跨学科的教与学，在教学研讨中积极寻找合适的跨学科学习主题；再运用计算思维作为教学设计的抓手，基于深度学习的框架作为理论基础，打造出自己的AI+X跨学科特色教学。

注：本文系北京教育学院学员教改课题“人工智能交叉赋能的中学跨学科创新教学实践研究”（课题编号：XYJG2023-33）研究成果