大模型驱动的初中地理跨学科实践探索

摘 要：人工智能大模型作为“机师”在教育中扮演着重要角色。本文以“海绵校园”作为学习支架，提出大模型驱动的初中地理跨学科实践活动方案，探索“大模型+教师”的双师课堂协作路径。通过大模型实现多学科知识深度有序串联、学科间互通互融，促进学生地理实践力、综合思维、人地协调观与新时代生态文明价值观的全面培育。

关键词：跨学科主题学习；海绵校园；大模型；教学设计

中图分类号：G633.55 文献标识码：A 文章编号：1005-5207（2024）10-0020-04

随着ChatGPT的问世，国内外迎来了人工智能（AI）大模型的热潮。大模型在自然语言处理与跨模态生成等领域展现出非凡能力，呈现出“触类旁通”与“智能涌现”的能力特征，深刻改变着教育模式与形态［1］。大模型作为“机师”在教育中扮演着重要角色，其强大的跨学科融合能力，能够整合多学科知识，创造出一种让人类与人工智能共同学习、共同成长、共同进步的新型教育范式。

与此同时，《义务教育地理课程标准（2022年版）》指出地理课程跨学科主题学习的课时容量不少于总课时的10%，且应立足于核心素养的培育，突出实践性和可操作性，引导学生走进自然和社会大课堂［2］。党的二十大报告也对推动绿色发展、促进人与自然和谐共生做出重大战略部署，强调对新时代生态文明价值观的培育和践行。本文以“海绵校园”作为学习支架，提出人工智能大模型驱动的初中地理跨学科实践活动方案，探索“大模型+教师”的双师课堂协作培养路径。

一、海绵校园跨学科实践活动的意义

海绵校园作为新一代城市雨洪管理的理念，致力于通过自然积存、自然渗透和自然净化等方式来应对城市雨水引发的自然灾害，并改善城市微气候［3］。随着我国城市化发展迈入后半程阶段，该理念的实施显得尤为重要。建设海绵校园，能够有效降低暴雨灾害对师生安全和学校设施的影响，减少面源污染，同时，提升校园景观环境与生态的可持续性［4］。

传统的地理教学实践活动多以单学科为主，涉及的跨学科内容也存在“跨而不融”的问题［5］。在此背景下，如何将实践活动情境与跨学科知识、技能更真实、有效地进行融合成为关键。海绵校园跨学科主题实践活动依托人工智能大模型技术，构筑一个多学科智融情境的教学平台，通过将地理、生物d3a3387d6e7c835955c2a5a8741b238eef77fa10fee85e08660eabd5bc56fff8、哲学、化学和信息技术等多学科有效整合，实现了多学科知识的深度有序串联、促进了学科间的互通互融［6］。此外，人工智能大模型的应用为学生提供了丰富的信息来源和多元化的视角［7］，激励他们突破常规思维的束缚，从多角度深入探究问题，从而发展其综合思维。通过参与海绵校园的规划和实施，学生能够直观地感受到人与自然相互依存的关系；能够增强可持续发展意识与全球公民意识；能够树立人地协调观与新时代生态文明价值观。综上，该学习活动不仅提升了学生在人工智能时代下的地理实践力，更是对学生“全人教育”的有效实践，具有深远的教育和社会意义。

二、 海绵校园跨学科实践活动的设计

1. 活动构思

本次跨学科主题实践活动的主体为八年级学生，其认知发展水平和学科知识储备良好。该活动以“未来绿色使者：与AI共建海绵校园”为主题，通过整合地理学、生物学、化学、植物学与人工智能等多学科视角，为学生创造一个创新性的沉浸式学习体验，活动流程如图1所示。活动采用理论与实践相结合的教学方式，重点内容包括海绵校园多学科知识学习、地图基本要素学习与绘制、人工智能大模型工具的使用和数据可视化呈现等。旨在使学生理解多学科知识、提升对人工智能大模型的应用能力，并在科学探究过程中发展发散性思维与批判性思维。海绵校园活动内容及核心要素如表1所示。

[表1 海绵校园活动内容及核心要素

[章节 内容 跨学科融合 大模型赋能 活动1 生态思辨：为何选择海绵校园 苏格拉底式思辨；信息检索技能 海绵校园可行性分析；思辨指导 活动2 生态侦察兵：海绵校园的现场调查 地图绘制；植物生物分析 植株图片识别 活动3 植被编织者：植被设计与生态平衡 环境工程 智能分析与模拟 活动4 校园雨水使者：打造生态绿洲 渗透性实验；多维数据处理；控制变量法 土壤成分分析 活动5 绿色守护者：校园雨水再生计划 过滤器制作；pH试纸/浊度测试；雨水量回收建模 水样图片识别；污染物成分分析；雨水利用最优化计算 活动6 基于人工智能大模型的海绵校园成果展示 美学设计；信息技术 生成式AI仿真渲染 ] ]

2. 学情分析

八年级学生正处于中学教育的关键时期，认知发展已逐步过渡到形式运算阶段，具备处理复杂概念和抽象思维的能力，为理解和应用人工智能大模型提供了坚实的心理发展基础。同时，该学段学生已在地理、生物、信息等学科上积累了相应知识，具备对跨学科知识的理解能力，能够较好地整合地理生态学、植物生物学与人工智能等领域知识，能够为解决复杂生态问题提供多元视角。尤为关键的是，八年级学生正处于积极探索和形成个人兴趣的阶段，具有较强的好奇心和探究欲望，参与此类跨学科主题实践活动能有效激发其科学探究精神和创新思维，对于培养解决实际问题的能力至关重要［8］。

3. 学习目标

①通过实地考察，深入了解校园及周边的地理环境和生态特征，学会收集和分析地理数据，学会使用大模型AI工具进行数据分析与可视化呈现。②通过AI大模型提供的丰富信息和多元视角，突破常规思维束缚，从多样化的角度深入审视问题，勇于提出具有创新性的解决方案；学会批判性地分析和解读数据，评估AI大模型的局限性，反思整个决策过程。③学会将地理、生物、化学和信息技术等多学科知识方法有效融合运用，掌握空间分析、植被辨识、土壤分析和水质测试等技能，实现多学科知识深度有序串联，达到科目间互通互融、相互促进的目的，提升跨学科综合能力素质。④通过海绵校园实践活动，认识到人与自然和谐共生的重要意义，增强可持续发展意识与全球公民意识，树立人地协调观与新时代生态文明价值观。

4. 活动设计

（1） 思维火花：自主学习的大模型驱动课程

在基于大模型的实践力培养理念中，引导学生利用大模型进行自主学习。通过设计集成AI大模型的实践性学习活动，引导学生利用“文心一言”等大模型工具，创建一个“苏格拉底式”问答环境（图2），围绕“海绵校园”等议题进行自主学习。学生运用哲学思维进行价值判断和价值选择，从而树立人地协调观。通过AI大模型提出开放性问题，激励学生深入思考。同时，教师监督交互过程，提供必要指导和个性化反馈，帮助学生明确学习与探究目标。在技能习得阶段，学生在大模型指导下掌握地图软件的操作技能，并运用人工智能辅助识别关键地点、植被或建筑特征。

【设计意图】大模型的互动性和实时反馈机制不仅增强了学生的参与感和探索欲，也帮助他们理性认识技术工具的价值，进而提升其自主学习意识与能力。教师通过挖掘和转化人机对话的育人价值，促使学生在“深度思考—辨析—反思”的过程中实现思维深化。

（2） 智能提效：大模型激发科研探究新活力

在地理实践探究中，教师着重引导学生有效运用人工智能大模型以提升科学探究的效率和深度。在活动中融入生物学科，开展校园生物种类科学调查，在学生直接参与观察、实地操作和采样后，进一步利用大模型技术对实验数据进行高效处理与定向分析。通过与人工智能的交互式反馈，学生的理解能力得以发展，使他们能洞察校园生物与环境生态系统中更为复杂的科学现象，从而培养其综合思维能力，并正确地解读实验数据。

【设计意图】该过程不仅大幅度提高了学生的实践力和科学研究的效率，更是一种跨学科的学习方式，提升了学生的综合分析能力和批判性思维。在此过程中，教师发挥关键作用，引导学生高效利用人工智能工具，在实践力的培养上实现认知和技能的双重飞跃。

学生首先对校园的植被进行详细调查，识别出需要改进的区域，然后通过两项关键实验，探索雨水的最佳管理方法。引导学生在更宽广的学科背景下认识物质及其化学变化规律，构建模型认知，发展逻辑推理能力，培养创新意识与科学探究精神。

【活动1】校园雨水使者——打造生态绿洲

学习不同类型土壤（如壤土、粘土、沙土）的基本特性（如粒径、有机质含量和pH值，这些因素直接影响土壤的渗透性和蓄水能力）。

土壤渗透性和蓄水能力测试：测试不同类型土壤的渗透性和蓄水能力，使用AI大模型技术分析土壤样本（图3），获取土壤组成和质地的详细数据，并模拟不同条件下的水流动态。

不同材料渗水速率比较：通过物理学中的控制变量法，多次重复实验，比较校园中不同材料的渗水速率，然后结合AI技术进行数据对比分析，分析不同材料的化学组成与物理结构对水流影响的机理。

楼顶花园方案论证：讨论楼顶花园如何提供生态系统服务，基于生物学知识选择适合楼顶生长的植物，考虑植物对环境的适应性（如耐旱、根系深度）和对本地生态系统的贡献。

楼顶花园方案制定：基于收集的数据和分析结果，制定一个打造楼顶花园的方案，综合考虑材料选择和层次结构，旨在最大化地收集和利用雨水。

【活动2】绿色守护者——校园雨水再生计划

该活动着重引导学生深入理解并参与雨水收集与净化的全过程，雨水收集与净化共分为以下5个阶段。

阶段1：构建简易雨水收集装置。负责构建简易雨水收集装置，并学习通过化学实验（使用pH试纸和浊度仪）对收集的雨水样本进行初步污染分析，了解酸碱度、硬度和有机物含量如何影响水的使用安全性。

阶段2：利用大模型识别污染物。借助大模型AI工具，深入识别水样中的污染物图像，了解污染物来源及影响。

阶段3：自制简易过滤器。自行组装由沙、石和活性炭组成的过滤系统，开展实验以分析不同材料对净化效果的具体影响。

阶段4：评估过滤前后的水对植物生长的影响。通过设置控制实验，比较不同处理方式的水灌溉的植物的生长情况，观察水质变化如何影响植物的生长与健康状态。

阶段5：大模型辅助数据分析。利用大模型AI技术，分析实验数据及结果，理解不同过滤组合的效果，确定最佳方案。

【方案设计】设计综合性雨水回收再利用方案，探讨如何将净化后的雨水有效用于校园绿化或清洁，并结合大模型开展重用策略的可行性评估。

（3） 视觉叙事：大模型推动数据可视化呈现

在该环节中，教师将指导初中生借助人工智能大模型，将抽象的概念和数据以直观的可视化效果进行呈现。借助其强大的深度学习与多模态生成能力，大模型能够将相应实验数据结果形成图表、地图与其他可视化元素，从而揭示背后的模式、趋势和关系。学生在该过程中可结合大模型的实时交互反馈能力，创建出富有视觉冲击力的图形或模型（图4）。该环节提升了学生在美学设计和技术运用方面的综合素养，教授其如何有效地将数据故事化，并使用设计思维和人工智能技术以增强观点的表达。

三、 结语

本文围绕“海绵校园”主题，深入探索人工智能大模型驱动的初中地理跨学科主题学习实践，初步构建了“双师协同，交互育人”的地理实践力培养范式。通过“机师”的大模型协同育人，引导学生高效利用人工智能工具，从而实现认知和技能的双重飞跃。通过挖掘和转化人机对话的育人价值，促进学生在人机对话中特有的思维能力、情感能力与审美能力的发展。

该范式通过大模型实现多学科知识深度有序串联、学科间互通互融，利用人机互动性与实时反馈机制，为学生提供动态、丰富的跨学科主题学习体验，使其理性认识技术工具的价值，提升自主学习意识与能力。该实践活动有助于促进对学生地理实践力、综合思维、人地协调观与新时代生态文明价值观的全面培育，也是对“全人教育”的有效实践，为人工智能赋能中小学教育的形态变革做出探索。

参考文献：

［1］ 孙旭，赵越.机遇与挑战：ChatGPT在高中地理教学中的实践应用［J］.地理教学，2023（14）：50-53，64.

［2］ 中华人民共和国教育部.义务教育地理课程标准（2022年版）［M］. 北京：北京师范大学出版社， 2022.

［3］ 宋雪.基于地理实践力培养的高中地理实验教学课例设计——以“从水循环看城市内涝”为例［J］.中学地理教学参考，2020（18）：34-37.

［4］ 雷泽鑫，罗俊杰，许涛，等.基于径流路径优化的校园景观海绵化改造研究——以天津大学青年湖片区为例［J］.中国园林，2022，38（7）：103-108.

［5］ 刘杰，冯丽霞，万杰，等.依托乡土情境的高中地理跨学科研学课程设计——以兴文石海世界地质公园为例［J］.地理教育，2024（S1）：198-201.

［6］ 高庆雪，刘璇，胡蓉.“探秘冬至”地理跨学科主题教学设计［J］.地理教育，2023（S1）：80-84.

［7］ 周翔，朱丽东.ChatGPT应用背景下中学地理教师的机遇、挑战与新发展［J］.地理教育，2024（1）：61-65.

［8］ 卢从生，周青，史兵.初中地理跨学科主题学习活动设计探索——以“定向越野”为例［J］.中学地理教学参考，2022（21）：10-15.