人工智能賦能深層次跨學(xué)科學(xué)習(xí)

教育的本質(zhì)在于提升人的生命質(zhì)量與生命價(jià)值。這一核心要義在智能時(shí)代被賦予了更深刻的內(nèi)涵。當(dāng)跨學(xué)科學(xué)習(xí)成為連接知識(shí)與素養(yǎng)、個(gè)體與社會(huì)的關(guān)鍵紐帶，人工智能技術(shù)正以其獨(dú)特賦能特性，推動(dòng)跨學(xué)科學(xué)習(xí)從形式走向?qū)嵸|(zhì)，最終服務(wù)于學(xué)生綜合素養(yǎng)的培育與生命價(jià)值的實(shí)現(xiàn)。

跨學(xué)科學(xué)習(xí)并非多學(xué)科知識(shí)的簡單疊加，而是基于真實(shí)情境中現(xiàn)實(shí)問題，整合多學(xué)科知識(shí)開展探究活動(dòng)的深層次認(rèn)知建構(gòu)過程。我國《義務(wù)教育課程方案（2022年版）》明確要求“設(shè)立跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)活動(dòng)”，強(qiáng)調(diào)要培養(yǎng)學(xué)生整合多學(xué)科知識(shí)解決復(fù)雜問題的跨學(xué)科素養(yǎng)。這種素養(yǎng)不僅包含了思維能力與實(shí)踐能力的綜合運(yùn)用，更涉及情感信念、態(tài)度責(zé)任與價(jià)值觀的深層塑造，是應(yīng)對(duì)未來挑戰(zhàn)的關(guān)鍵能力基礎(chǔ)。

人工智能對(duì)跨學(xué)科學(xué)習(xí)的賦能，是基于學(xué)習(xí)規(guī)律，對(duì)跨學(xué)科學(xué)習(xí)全流程的系統(tǒng)性重塑。當(dāng)技術(shù)幫助學(xué)生在解決復(fù)雜問題中整合知識(shí)、錘煉能力、涵養(yǎng)情意，當(dāng)跨學(xué)科學(xué)習(xí)真正成為連接個(gè)體成長與社會(huì)發(fā)展的橋梁，教育便實(shí)現(xiàn)了從“知識(shí)傳授”到“素養(yǎng)培育”的質(zhì)變。具體來說，人工智能憑借其在自然語言處理、多模態(tài)整合、個(gè)性化分析等方面的突破性進(jìn)展，為跨學(xué)科深層次學(xué)習(xí)提供了全新可能。

首先，人工智能對(duì)跨學(xué)科問題情境進(jìn)行深度構(gòu)建與精準(zhǔn)解讀。跨學(xué)科學(xué)習(xí)的起點(diǎn)是真實(shí)且復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)問題，傳統(tǒng)情境設(shè)計(jì)往往因固化性難以適配學(xué)生的認(rèn)知差異。而人工智能憑借自然語言生成與上下文學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠動(dòng)態(tài)生成貼合學(xué)情的跨學(xué)科問題鏈，既保留問題的現(xiàn)實(shí)關(guān)聯(lián)性，又通過層級(jí)化設(shè)計(jì)引導(dǎo)學(xué)生從現(xiàn)象感知深入本質(zhì)探究。這種情境構(gòu)建不僅增強(qiáng)了學(xué)習(xí)的針對(duì)性與適配性，還為深層次的知識(shí)建構(gòu)提供了有力的認(rèn)知支撐。

其次，人工智能打破不同學(xué)科壁壘以構(gòu)建跨領(lǐng)域的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。跨學(xué)科學(xué)習(xí)的核心困境在于學(xué)科知識(shí)的離散化與割裂性，借助語義嵌入與檢索增強(qiáng)生成等技術(shù)，人工智能可以精準(zhǔn)識(shí)別不同學(xué)科知識(shí)的邏輯關(guān)聯(lián)，并將其轉(zhuǎn)化為可視化、結(jié)構(gòu)化的認(rèn)知圖譜，使學(xué)生能夠感知各學(xué)科在問題解決中的角色與價(jià)值。這種“去孤立化”的知識(shí)呈現(xiàn)方式，有助于學(xué)生形成系統(tǒng)性、整體性的認(rèn)知框架，實(shí)現(xiàn)從“知識(shí)堆砌”到“有機(jī)融合”的轉(zhuǎn)變，進(jìn)一步推動(dòng)跨學(xué)科思維的養(yǎng)成。

再次，人工智能為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)支持與路徑引導(dǎo)。跨學(xué)科學(xué)習(xí)的開放性與復(fù)雜性使得統(tǒng)一化的教學(xué)模式難以滿足所有學(xué)生的需求。人工智能通過學(xué)習(xí)分析與深度知識(shí)追蹤技術(shù)，可以基于實(shí)時(shí)采集的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)描繪學(xué)生的知識(shí)狀態(tài)與認(rèn)知特征，并據(jù)此為其定制個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑。對(duì)于基礎(chǔ)相對(duì)薄弱的學(xué)生，人工智能可以幫助其夯實(shí)核心概念與關(guān)鍵技能；對(duì)于能力較強(qiáng)的學(xué)生，人工智能則可以提供更具挑戰(zhàn)性和開放性的探究任務(wù)，促使其在高水平的思維挑戰(zhàn)中持續(xù)成長。

最后，人工智能推動(dòng)跨學(xué)科學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)從滯后評(píng)價(jià)到即時(shí)反饋的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)終結(jié)性評(píng)價(jià)多在學(xué)習(xí)活動(dòng)結(jié)束后進(jìn)行，難以及時(shí)揭示跨學(xué)科整合過程中的知識(shí)遷移障礙與策略優(yōu)化空間。人工智能依托多模態(tài)數(shù)據(jù)分析與智能決策算法，能夠在學(xué)習(xí)進(jìn)程中生成針對(duì)性的多維反饋，涵蓋學(xué)科知識(shí)掌握、跨領(lǐng)域聯(lián)系強(qiáng)度、問題解決路徑合理性等認(rèn)知維度，并延伸至學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、合作參與度等非認(rèn)知因素。此類動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制一方面支持教師基于實(shí)時(shí)證據(jù)調(diào)整跨學(xué)科任務(wù)設(shè)計(jì)與指導(dǎo)策略，另一方面促進(jìn)學(xué)生在不同學(xué)科框架間靈活調(diào)適思維路徑與方法，從而構(gòu)建持續(xù)優(yōu)化的跨學(xué)科學(xué)習(xí)循環(huán)。

（作者系北京師范大學(xué)教育學(xué)部教育技術(shù)學(xué)院院長、教授、博士生導(dǎo)師）