生成式人工智能驅動下的信息技術跨學科教學創新研究

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A 論文編號：1674—2117（2025）17-0055-03

問題和理論框架

1.現實困境

《普通高中信息技術課程標準（2017年版2020年修訂）》（以下簡稱“新課標”）將跨學科教學作為核心要求，通過模塊內容重構、項目式學習及評價改革推動信息技術與多學科深度融合。其目標不僅是教授技術，更在于培養學生利用信息技術解決復雜現實問題的能力，契合了國家教育數字化轉型戰略對創新人才培養的內在要求。然而，當前的信息技術跨學科教學存在以下問題： ① 學科整合表層化； ② 資源更新滯后； ③ 評價機制脫節； ④ 人工智能應用淺層化。

2.理論支撐

新課標要求通過情境模擬或實景觀察等方式，讓學生體驗人工智能對社會發展的影響，感受人工智能與社會各領域結合所帶來的巨大變化，思考人工智能廣泛使用可能會引發的社會問題及應對策略。[2]

生成式人工智能是人工智能的一個重要分支，其核心目標是生成與訓練數據相似但全新的內容。其教育價值主要體現為： ① 資源動態適配。根據教學需求實時生成文本、圖像、代碼等資源，打破傳統教材的靜態限制。 ② 技術降維賦能。封裝復雜算法，降低學生使用門檻，使其聚焦跨學科問題解決。 ③ 個性化學習支持。通過分析學生行為數據，提供差異化學習路徑與反饋。

生成式人工智能的迅猛發展，為信息技術跨學科教學提供了重要的研究價值與實踐可能。生成式人工智能為學生提供“腳手架”，幫助其在實踐中構建知識；多模態資源庫能模擬跨學科應用場景，顯著提升學生學習的沉浸感；動態內容生成與智能化協作功能可突破學科壁壘，促進知識體系的有機融合。

生成式人工智能驅動的跨 學科教學策略創新

1.四階段教學閉環設計

在信息技術教學中，教師要緊緊圍繞學科核心素養，凸顯“學主教從、以學定教、先學后教”的專業路徑，把項目整合于課堂教學中，根據情境需求整合跨學科教學，激發學生學習興趣，通過重構的智識體，鼓勵學習者及其協同團隊創造性開展學習活動，著重引導其利用好數字化環境、資源、工具，領悟人工智能尤其是生成式人工智能對個人發展的重要性，最終養成終身學習的習慣。因此，筆者基于教學實踐及思考，構建出生成式人工智能支持的跨學科教學實施框架下的教學模式—四階段教學閉環（如下圖）

2.教學框架設計：動態資源生成與學科邏輯融合

筆者以生成式人工智能為技術底座，構建“情境激發一智識重構—協同創生一多維評價”的教學閉環。

① 情境激發：將地域文化符號系統轉化為跨學科探究母題，設計真實情境任務。 ② 智識重構：根據項目需求生成多學科數字化資源。③ 協同創生：通過小組分工實現學科知識互補。 ④ 多維評價：以學科核心素養的分級體系為依據，利用多元方式跟蹤學生的學習過程，建立多維評價體系。

典型課例實施：“AI繪畫重繪繁城姑蘇”項目實踐

1.項目設計與學科整合邏輯

（1）課程定位

筆者選取高中信息技術《必修1數據與計算》第5單元“探秘人工智能”中的典型課例—“AI繪畫重繪繁城姑蘇”進行項目實踐。本項目整合了信息技術學科（Python編程、AI模型調用）、美術學科（圖像風格、色彩理論）、人文學科（蘇州文化）。

（2）四階段教學閉環的實施 （如表1）

2.具體實施步驟

① 情境激發：將地域文化符號系統轉化為跨學科探究母題，設計真實情境任務—AI繪畫重繪繁城姑蘇項目。通過生成式人工智能構建“技術-藝術-文化”交織的問題簇，激發學生探究動機，培養學生從復雜文化現象中抽象技術問題的能力。 ② 智識重構：根據項目需求提供多學科數字化資源，包括機器學習的概念和定義、圖像風格遷移技術介紹、生成式人工智能繪畫技術（展示人工智能繪畫創作工具Midjourney和擴散模型結合的作品）、項目匯報參考PPT模版等，幫助學生深刻理解機器學習的過程，進而培養計算思維和信息意識。 ③ 協同創生：在真實情境下，通過小組協作（技術組、藝術組和文驗班45人——9組，每組5人；對照班50人—10組，每組5人）收集數據。實驗班作品提交率 100% （對照班 80% 、代碼調試成功率 93% （對照班 60% 、數字化資源使用率 91% （對照班 64% 、協作效能評估量規得分率 85.6% （對照班僅有常規的自評和互評）。實驗班代碼調試成功率同比上漲 33% ，協作效能評估量表顯示實驗班學生中心主題的表達清晰，過程完整，問題解決有深度，倫理反思實現質的飛躍，并且有意愿課后進一步提升作品原創性。

表1

表2

表3

1.實踐成效

實踐成效和研究反思

本研究圍繞“人工智能繪畫重繪繁城姑蘇”項目，選擇筆者所在學校2025屆高一兩個班級（實化組）實現學科知識互補。側重點是信息技術學習中基于生成式人工智能的作品創新。利用人工智能智能工具搜索小組需要的統一化文化符號（如古今姑蘇面貌），通過任務流引擎檢測協作斷點，并推送補救性學習資源包，包括“卷積神經網絡特征提取原理動畫”、“圖像風格遷移（NeuralStyle）完整程序代碼中關鍵參數的設置”、生成式人工智能繪畫技術Diffusion擴散模型的原理、藝術風格模型代碼參照、風格參考圖、歷史文獻摘要、構圖原則及創意的融合方案。學習小組基于“浦育人工智能教育平臺”設計并實施“人工智能繪畫重繪繁城姑蘇”畫卷，最終各組展示并交流本組作品及PPT，其中包含主題、所選素材、所選風格模型、整體創作意圖、亮點和反思。學生借由主題創作出個性化的數字化作品并留下創作日志。 ④ 多維評價：圍繞新課標評價要求，參照“多維評估體系表”（如表2和“協作效能評估量規”（如表3）跟蹤記錄學生學習效能。

2.研究反思

人工智能尤其是生成式人工智能的快速發展，使信息技術教育的發展迎來了新的契機，教師需緊跟時代步伐，學習最新的前沿科技，不斷提高自身的專業素質、跨學科知識整合能力、綜合實踐能力，并且應在新課標指引下培養學生與時俱進的學習能力和終身發展的潛力。同時，伴隨技術的崛起而來的是人們對它的依賴風險，教師可以通過對“人工智能真的會取代人類嗎？”這類深度思考問題的討論，培養學生批判性思維和信息社會責任感。

參考文獻：

[1]中華人民共和國教育部.普通高中信息技術課程標準（2017年版2020年修訂）[S].北京：人民教育出版社，2020.

[2]李維明.厘清模塊脈絡，明確教學方法——高中信息技術必修模塊1的教學概述[J].中國信息技術教育，2019（13-14）.27-31.e