人工智能驅動跨學科主題學習的實現

摘 要 面對科技發展進程加速與創新人才培養的雙重挑戰，教育體系正經歷著前所未有的轉型。在智能時代背景下，借助人工智能這一關鍵驅動力，可以促進跨學科主題學習的深度整合與創新發展。價值定位上，可從全息知識整合化、全景情境綜合化、全程方式融合化三個維度構建跨學科主題學習創新教育的價值藍圖；實踐路徑上，可從設計與有機生成、實施與動態管理、評估與長效反饋，探索跨學科主題學習創新路徑的實踐樣態；運行機理上，可從跨學科大模型應用、跨領域大聯合教研、跨時空大場景改造三個方面形成跨學科主題學習的實現機制。

關" 鍵" 詞 跨學科主題學習；人工智能；融合創新

引用格式 林長山.人工智能驅動跨學科主題學習的實現[J].教學與管理，2025（05）：24-28.

當今時代，人工智能（AI）正以前所未有的速度和深度改變著我們的生活、工作和學習方式。這場改革打破傳統學科邊界，將人工智能技術與各學科知識深度融合，以培養學生的綜合素養、創新能力和解決復雜問題的能力。跨學科強調通過多個學科的交叉與綜合建構新的知識體系，從而解決單一學科無法解決或不能徹底解決的復雜問題[1]。

在人工智能時代，跨學科主題學習不僅是教育改革的重要方向，更是培養未來人才的關鍵路徑。面對這一新命題，教育工作者、學生乃至整個社會都應積極擁抱變化，共同探索和實踐，以期在新時代背景下培養出更多具有全球視野、創新精神和實踐能力的優秀人才。

一、人工智能驅動跨學科主題學習的價值定位

跨學科主題學習中，人工智能擁有獨特的價值與功能優勢。在知識維度，人工智能驅動的跨學科主題學習打破了學科壁壘，促進了知識的深度融合與創新，構建全面而立體的認知框架。在場景維度，AI技術能夠模擬真實世界中的復雜情境，增強學生解決實際問題的能力，使其在虛擬與現實的交互中深度學習。在學程維度，人工智能根據每位學生的學習節奏與偏好，動態調整教學策略，實現個性化學習路徑的規劃。

1.全息知識整合化：構建跨學科主題學習知識圖譜

全息技術具有全沉浸性、全數據化、全互動性等特性，正在逐漸延伸到教育領域，以賦能教育和重塑學習環境[2]。人工智能在這一進程中將分散于各學科中的知識點精心串聯成一個立體、動態的知識網絡——跨學科主題學習知識圖譜。這一圖譜并非簡單的知識點羅列，而是通過深度學習算法，智能分析和識別不同學科間隱含的邏輯關系和內在聯系，實現知識的深度整合與交叉融合。例如，AI能夠洞察數學與物理、化學與生物、歷史與文學之間的交集，挖掘出它們共通的概念、原理和方法論，從而構建起一個層次分明、邏輯嚴密的知識體系，為學生提供一個全面而系統的認知框架，促進跨學科技能的遷移與應用，響應課程方案中對綜合學習的迫切需求。

在構建全息知識圖譜的過程中，人工智能的技術細節至關重要。首先，AI通過語義分析和實體識別技術，準確捕捉文本、圖表、實驗數據等多元信息中的關鍵知識元素，為知識圖譜的搭建奠定基礎。其次，采用知識表示學習和圖神經網絡等前沿算法，AI能夠理解知識元素之間的復雜關系，如因果、并列、遞進等，構建起知識圖譜的骨架。再次，通過機器推理和模式識別，AI能夠預測和填充知識圖譜中的空白區域，確保知識網絡的完整性。最后，持續學習機制使得AI能夠根據最新的科研成果和社會發展動態及時更新知識圖譜，保持其時效性和前沿性。這一過程確保了跨學科主題學習知識圖譜的深度與廣度，為學生提供了全面、準確且不斷演進的學習資源。全息知識圖譜的構建不僅是為了提供一個龐大的知識庫，更是為了支持個性化學習的實現。正確使用ChatGPT等人工智能技術，可以為學生提供學習資源、個性化學習路徑等[3]。

2.全景情境綜合化：創設跨學科主題學習真實場景

全景式學習旨在構建一個全面、立體的學習生態系統，通過人工智能技術的深度融合，將跨學科主題置于更廣闊的時空背景和社會環境中，讓學生從多個維度深入探索和理解知識。這種學習模式突破了傳統課堂的限制，利用AI生成的真實虛擬場景，讓學生在歷史長河、自然生態、社會變遷等多重視角下進行學習。全景式的跨學科主題學習在增強學生的感知體驗的同時，更促進了他們深層次的知識內化與創新思維的培養。

人工智能作為全景式學習的重要推手，能夠智能整合來自全球的優質教育資源，包括學術文獻、專業視頻、專家講座等，形成一個動態更新、高度個性化的學習資源庫。學生可以根據自己的學習路徑和興趣點，自由穿梭于各個知識領域，實現跨文化、跨領域的深度探究。AI平臺還可以實時分析學生的學習行為，智能推薦相關聯的學科知識和實踐項目，促進知識網絡的構建與拓展，從而實現真正的無縫學習體驗。

3.全程方式融合化：打造跨學科主題學習自主學程

在跨學科主題學習的過程中，人工智能如同一座智慧的橋梁，巧妙地連接起知識的孤島，構建起一條從基礎概念理解到復雜問題解決的全鏈條學習通道。例如，在探討氣候變化的議題時，AI不僅能提供地理學、生物學的相關資料，還能從經濟學、政策學的角度引導學生全面理解這一全球性問題的多維面貌。更進一步，AI還能基于這一知識網絡自動生成跨學科的學習任務，如設計一項環保項目，要求學生綜合運用科學原理、工程技術和藝術創意實現理論與實踐的深度融合。

在跨學科主題學習的每一個環節中，人工智能發揮著疏通脈絡的關鍵作用，將原本分散的各學科學習方式重新組合，形成一套有機融合的學習體系，如歷史現場、科學實驗室等，引領學生進行沉浸式學習。同時，AI還能根據學生的學習風格和進度，靈活調整教學方法，如為視覺型學習者提供圖表和視頻，為聽覺型學習者提供講座和討論，滿足他們的個性化需求。更重要的是，AI通過數據分析能識別學習過程中的瓶頸和障礙，及時調整學習路徑，如增加小組合作環節，促進同伴之間的知識共享；或是引入專家在線指導，解決高階問題。研究者需要具備邁向跨學科、超學科深度融合的研究視角，促進“理論—技術—實踐”同向而行的路徑優化[4]。

二、人工智能驅動跨學科主題學習的實踐路徑

人工智能驅動的跨學科主題學習正成為實踐研究焦點。為了深化其實踐應用，我們致力于探索在內容重組、實踐重塑及效果重構三個關鍵環節的操作策略與方法論。內容重組方面，我們將精細考察AI如何整合多學科知識、創造既定目標與生成性學習的平衡點。實踐重塑方面，聚焦于如何利用AI技術優化學習路徑，實現個性化學習體驗，同時確保學科間的有效鏈接。效果重構方面，我們的目標是設計一套全面的評價體系，借助AI的分析能力，評估學生跨學科綜合能力的發展。

1.設計與有機生成：跨學科主題學習的內容重組

人工智能設計跨學科主題，融合預設與生成的動態平衡。在跨學科學習的框架下，人工智能發揮其獨特的算法優勢，設計出既具有預設目標又具備生成性的跨學科主題。這些主題不僅基于教育專家的前期規劃和學科知識框架，還融入了AI的智能分析，能夠根據最新的學術進展和社會需求動態調整。

人工智能研發跨學科課程資源，實現結構化資源配置。AI技術在跨學科教育資源開發中展現出巨大的潛力，它能夠整合來自不同學科領域的知識，創建結構化且相互關聯的課程體系。通過大數據分析，AI系統能夠識別各學科間的內在聯系，構建知識地圖，為每個跨學科主題設計詳盡的教學大綱，包括核心概念、關鍵技能和評價標準。同時，AI還能自動生成配套的學習材料，如閱讀資料、實驗指南、互動模擬等，并確保這些資源在難度、深度上與學生的學習階段相匹配。更重要的是，AI能夠根據學生的學習進度和反饋，智能調整資源的呈現順序和形式，優化個性化學習路徑，使跨學科內容的獲取更加高效和有針對性。

人工智能個性化調整跨學科內容，確保適切性資源供給。在跨學科教學中，AI不僅是內容的開發者，也是精準教學的推動者。它能夠根據每位學生的學習習慣、興趣傾向和知識掌握程度，動態調整跨學科內容的難度和廣度，確保每一位學生都能獲得最適合自己的學習體驗。同時，AI系統還會監測學生的學習成效，根據其表現調整后續學習材料的復雜度，如適時引入更高階的概念或提供更多實踐機會。

2.實施與動態管理：跨學科主題學習的實踐重塑

人工智能重塑統整后的學習路徑實現了情境貫穿與學科貫通。在跨學科主題學習實踐中，人工智能通過其強大的數據處理和模式識別能力，重新定義了學習路徑的設計邏輯，將多個學科的知識點串聯成一條條連貫的情境線，形成一種“情境貫穿”的學習體驗。

人工智能實施中的學科偏好分析，實現強弱項個性化識別。在跨學科主題學習的具體實施過程中，人工智能扮演著敏銳的觀察者和智慧的指導者的角色。通過對學生學習行為的細致跟蹤和深入分析，AI能夠準確捕捉到每位學生關于不同學科的偏好與強弱項，從而為教師提供實時的過程記錄和分析報告。此外，AI還能根據學生的學習進展，動態調整學習材料的難易度和類型，確保每位學生都能在自己最適宜的節奏中前進，實現真正的個性化學習。

人工智能驅動的“學科補給”，滿足學生的個性化需求。在跨學科主題學習的推進中，人工智能進一步拓展了教育資源的邊界，根據不同學生的學習興趣、方式和需求，提供了靈活多樣的“學科補給”。AI系統能夠識別學生在特定學科領域的需求，如需要更深入的理論解釋、更豐富的實踐機會，或更直觀的視覺輔助，然后智能推薦相應的補充材料和活動。例如，對于那些對藝術創作充滿熱情的學生，AI可能會推薦一些與當前主題相關的藝術史背景資料，或是引導他們參與創意工作坊；而對于偏好邏輯推理的學生，則可以提供更多的數學模型構建任務或編程項目。

3.評估與長效反饋：跨學科主題學習的效果重構

人工智能驅動的多學科一體化評估聚焦綜合運用能力，實現了對跨學科主題學習效果的多維度、一體化評估。AI系統能夠通過深度學習算法，識別學生在解決復雜問題時所展現的跨學科綜合運用能力。利用跨媒體智能技術，可以借助模擬仿真、教育游戲、虛擬任務場景、協作學習環境等開展新型評價，通過參與完成某一個特定的任務，考查學生解決實際問題的能力[5]。

人工智能的診斷分析與反饋，構建循證改進閉環。人工智能在跨學科主題學習的評估中不僅是一個評判者，更是一個智能的教練和導師。通過收集和分析學生在學習過程中的大量數據，AI能夠進行精準的診斷分析，識別出學生在跨學科能力方面的優勢與不足，以及潛在的學習障礙。這些分析結果以可視化報告的形式呈現給教師和學生，為下一步的個性化指導提供了明確的方向。更重要的是，AI系統能夠基于這些反饋，智能推薦針對性的學習資源和策略，形成一個持續改進的閉環。

人工智能支持的長周期跟蹤，長效賦能跨學科能力的提升。在跨學科主題學習的長期發展中，人工智能成為了一股不可忽視的推動力量，它能夠對學生的跨學科能力進行長周期的跟蹤和評估，確保學習效果的持久性和深化。通過定期收集學生在不同階段的表現數據，AI系統能夠繪制出個人能力發展的軌跡圖，這樣不僅反映了學生短期內的進步，還揭示了長期學習趨勢和潛在的瓶頸。這種長期視角的評估有助于教師和學生共同規劃未來的學習路徑，適時調整學習策略，確保跨學科能力的持續增長。更重要的是，AI還能通過智能預測，為學生未來的職業生涯和終身學習提供指導。

三、人工智能驅動跨學科主題學習的運行機理

人工智能在跨學科主題學習中的融入，深刻改變了教育的應用、教研與場景，激發了學習的新活力。在應用層，AI技術能夠精準捕捉學生的個體差異，實現個性化學習資源的即時匹配，讓教育更加貼近學生的需求。在教研層，大數據分析與機器學習為教師提供了深刻的教學洞察，支持跨學科課程設計的優化，推動教育內容的迭代升級，強化了學科間的有機聯系。在場景層，虛擬現實與增強現實技術構建了沉浸式學習環境，使抽象概念具象化，增強了學習的趣味性和實效性，讓學生在親歷中領悟跨學科知識的魅力。

1.跨學科大模型應用：跨學科主題學習的新賽道

多模態資源創新：跨學科主題學習的豐富體驗。生成式人工智能將成為跨學科主題學習資源的“超級工廠”，它將創造出包括文字、視頻、虛擬現實（VR）、增強現實（AR）以及元宇宙體驗在內的多樣化學習材料。這種多模態的學習資源將打破單一媒介的局限性，讓學生能夠在沉浸式的環境中探索復雜概念。

智能人機協作：跨學科任務的高效完成。學習方式變革應包括個人導向的系統學習、新社會化學習和人—機合作式學習[6]。生成式人工智能將不再是孤立的輔助工具，而是與人類形成智能伙伴，共同參與跨學科項目的執行與創新。在這樣的模式下，AI不僅可以收集和分析數據，還能提出基于大數據洞察的創新思路。例如，在解決環境問題時，AI可以進行全球氣候變化的預測建模，同時與學生合作設計可持續發展的方案。這種人機協作模式在提高學生任務完成效率的基礎上，培養了學生的團隊協作能力和跨學科解決問題的能力。

智能化資源治理：跨學科知識的精準匹配與優化。生成式人工智能在跨學科教育中的另一個重要角色是智能化資源管理專家，它能夠根據學習者的興趣、能力和學習目標，從海量信息中篩選出最相關、最有價值的資源。無論是尋找最新的科研論文，還是探索某個歷史時期的藝術作品，AI都能迅速提供定制的學習資料。此外，AI還可以基于學習者的反饋和表現，不斷優化資源推薦算法，確保每位學生都能獲得最適合自己的跨學科學習體驗。

2.跨領域大聯合教研：跨學科主題學習的新動能

智能化聯合教研：構建自動化的跨學科教研模式。人工智能也能為教師提供很多的方便，把他們變成人工智能加持的超級教師[7]。智能化聯合教研的核心在于構建自動化的工作流程，以提高跨學科教研的效率和精確度。智能搜集與整理資料：通過AI技術自動抓取和篩選來自全球的最新學術期刊、會議論文、研究報告等，快速識別其中與跨學科主題相關的部分，并對其進行結構化整理，形成易于理解的知識概覽。這樣不僅為教師節省了大量的時間，還保證了教研內容的前沿性和全面性。自動化教研方案生成：基于上述知識概覽，AI系統能夠根據特定的教育目標和學生特征，自動生成一套或多套跨學科教學方案。這些方案涵蓋教學目標、內容大綱、活動設計、評價標準等，教師只需根據實際情況稍作調整即可實施，大大減輕了備課負擔，同時也確保了教學活動的高質量和針對性。

多樣化聯合教研：構建教師自適應專業成長進路。為了滿足教師在跨學科聯合教研中的個性化需求，我們需要構建一個支持自主學習和自適應診斷的多樣化平臺。個性化學習資源庫：平臺匯聚了豐富的多媒體學習材料，包括視頻講座、互動教程、案例研究等，覆蓋各個學科領域。教師可以根據自身興趣和專業發展需要，自由選擇學習內容，實現自我提升。智能診斷與反饋系統：通過AI分析教師的教學表現和學生的學習成果，系統能夠自動識別教學過程中的問題和潛力點，為教師提供即時的反饋和建議。此外，系統還能根據診斷結果，向教師推薦相應的學習資源和改進措施，幫助其不斷優化教學方法，促進專業成長。

動能化聯合教研：持續賦能探索“機師協作”新模式。人工智能教師是促進人工智能教育高質量發展的重要保障，然而，當下中小學人工智能教師專業能力不佳、能力標準不清等已成為制約基礎教育階段人工智能教育發展的主要阻力[8]。動能化聯合教研強調通過持續賦能，推動教師與AI技術的深度融合，共同探索跨學科教學的新模式。智能助手輔助教學：AI智能助手可以承擔一部分課堂管理、答疑解惑、作業批改的工作，使教師將更多精力投入到教學設計和與學生互動中。同時，智能助手還能收集學生的學習數據，協助教師進行個性化指導。共創式教研社區：建立一個由教師、AI專家、教育學者組成的共創式教研社區，定期舉辦線上研討會、工作坊等活動，分享跨學科教學經驗，探討AI技術在教育中的應用前景。在這個社區中，教師和AI不再是簡單的使用者與工具的關系，而是形成了相互學習、共同進步的伙伴關系，雙方共同推動跨學科教育的創新與發展。

3.跨時空大場景改造：跨學科主題學習的新形態

場景改造的廣度：打通時空壁壘，實現泛在學習。人工智能在跨學科場景改造中的廣度體現為其對時空的無限拓展，構建了一個無邊界的學習宇宙。AI不僅能夠重現歷史上任何重要時刻，還能前瞻未來，讓學生置身于火星殖民地或智能城市的設想之中，體驗未來科技與現代社會的交融。這種泛在學習的環境打破了傳統教育的時空限制，讓學生無論身處何地都能即刻進入學習狀態，與虛擬世界中的歷史人物對話，親手操作復雜的科學實驗，或是在藝術與科技的交匯點上自由創作。AI通過智能算法，將這些場景與學生的學習進度和個人興趣相結合，實現了個性化和情境化的學習體驗，讓知識的學習變得生動有趣。

場景改造的深度：促進深度學習，超越學科界限。跨學科場景改造的深度在于其對學習者深度學習的促進，而非僅僅停留在表面知識的堆砌。AI通過構建沉浸式的學習環境，讓學生在解決問題的過程中自然而然地融會不同學科的知識。例如，在一個模擬全球氣候變化的研究項目中，學生不僅需要運用地理學和氣象學知識來分析數據，還要借助經濟學原理來評估減排政策的成本效益，同時，他們還需從社會學視角來理解公眾對氣候變化的態度。這種深度學習的場景設計促使學生從單一學科的視角轉向跨學科思維，培養了他們的批判性思考和創新能力。AI系統還能根據學生在項目中的表現，提供即時反饋和個性化指導，幫助他們克服學習障礙，深化對知識的理解和應用。

場景改造的溫度：營造學習者友好的環境，提升角色體驗。在跨學科場景改造中，AI不僅關注知識的傳授，更注重營造一個溫馨、包容的學習環境，提升學習者在角色體驗中的情感投入。通過AI技術，每個學生都可以在虛擬場景中扮演不同的角色，如歷史學家、科學家、藝術家或工程師，并參與到真實的項目中，與虛擬角色互動，體驗不同職業的工作日常。這種角色體驗不僅增加了學習的趣味性和參與感，還有助于學生建立同理心，理解不同學科專家的思維方式。AI還能根據學生的情緒反應和學習反饋，動態調整場景的難度和內容，確保每個學生都能在舒適的學習區內獲得成功體驗，激發他們的學習動機和自信心。通過這種有溫度的學習環境，跨學科場景改造真正實現了教育的個性化和人性化，讓每個學生都能在快樂中成長，成為知識的探索者和創新的實踐者。

人工智能引領著跨學科主題學習步入一個前所未有的融合時代。過去，跨學科教育往往停留在“跨”的表層，學科間雖有交集，卻未能實現真正的融合與創新。然而，當人工智能與跨學科主題學習相遇，AI便不再僅僅是一種工具，它已成為教育改革的催化劑，推動知識的邊界不斷拓展，讓“融”成為可能。在這一過程中，學習者不再僅僅是知識的接受者，而是成為了知識的探索者和創造者，跨學科學習也因此從“跨”走向了“融”。人工智能與跨學科學習的融合重塑了學習者與技術的關系。在AI的助力下，學習者能夠以更加自主、個性化的方式進行探索，技術不再是冰冷的工具，而是成為了學習旅程的智慧伙伴。人工智能與跨學科主題學習的深度融合，標志著教育正向著更加個性化、智能化、融合化的方向邁進。

參考文獻

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