人工智能支持下的跨学科课程实践探索

数字化转型和跨学科教学是当前教育改革的两大核心重点。教育部明确提出了“推进教育数字化战略行动”和“确保每门课程至少有10%的课时用于设计跨学科主题学习”的目标，旨在发展学生的高阶思维，培养他们运用新工具创新性地解决现实问题的能力。然而当前国内关于数字化转型的跨学科教学研究往往存在“学科内容拼盘化”“学习过程娱乐化”“主题活动专业化”等问题[1]。本文尝试应用信息科技课程中的人工智能技术来解决科学学科的问题，通过数字化技术开展校园植物主题实践活动，落实信息科技与科学学科核心素养的培养，以期构建一种数字化转型下跨学科教学的新模式。一、校园植物主题跨学科课程背景科学学科的核心是探究实践，而探索的主题、方法和过程都应基于学校的实际情况。我校位于市郊，校园内植物种类繁多，绿化覆盖率极高。充分利用这些校园植物资源，对于开展生物探究活动来说，是一种既珍贵又丰富的资产。校园植物在帮助学生建立科学观念、提升科学探究意识和培养基本科学研究方法等方面扮演着无可替代的角色。过去，我校的校园植物课程沿用了传统教学模式，其中包括教师指导学生识别校园植物、绘制校园地图和手工制作植物标牌等活动。但由于教师资源有限，能够讲解的植物种类不多，导致学生对其他未知植物的兴趣无法转化为实际的学习机会。这种教学方式不仅限制了学生的自主学习能力，而且不利于学生的个性化发展。随着人工智能技术的进步，教育领域已经进入了数字化时代。在信息科技课程中，培养学生在数字化学习和创新方面的核心素养至关重要。我们需要引导学生运用数字技术应对现实问题，在日常生活中选择恰当的数字工具进行探究性学习，并以创造性的方式解决问题。因此，将数字化技术应用于解决其他学科学习过程中的实际问题，已成为当前跨学科教学探索的一个重要方向。在此背景下，我校在已有校园植物课程的基础上整合了信息科技课程中的人工智能技术，旨在引导学生利用信息科技技能辅助科学课程的学习，实现两个学科内容的有机结合。通过这种教学方式，学生运用人工智能技术深入探索校园植物，不仅能全面掌握信息科技学科的知识，还能学习植物相关知识并解决科学学习中的实际问题，从而有效提升学生的信息科技和科学核心素养。二、校园植物主题跨学科课程设计本课程为七年级学生设计，将科学和人工智能课程巧妙融合，课程结构如图1所示。教学采用跨学科的项目化学习方法，以植物为主题展开。在教师的指导下，学生将经历使用植物识别App识别校园植物并创建检索表，运用机器学习和图像识别技术开发个人植物识别App，使用二维码技术改善校园植物标牌的过程。在学习自然科学知识的同时，学生将学会合理运用信息技术，并体验到人工智能在解决实际问题中带来的便捷。我校六年级学生已初步学过植物形态结构与检索表应用方面的知识，同时对人工智能与图像识别有了一定的了解。然而他们在将所学知识应用到解决实际问题方面还存在一定的困难，在跨学科思维、问题分析和表达概括能力方面还有待提高。本课程需要学生将学科知识应用于校园生活的真实场景，通过跨学科思维实践，促进知识的迁移应用和核心概念的再建构。这对学生具有一定挑战性，但也是跨学科教学和新课改理念落地的关键环节。三、人工智能支持的植物主题跨学科课程本课程共分为三个课时。第一课时，学生将学习如何使用植物识别App识别校园植物，并更新校园植物检索表。第二课时，学生将动手制作校园植物识别的机器学习程序，深入了解机器学习的特性和图像识别技术的原理。第三课时，学生将搜索和编辑校园植物分类信息，并利用二维码技术制作校园植物的电子挂牌。为全面解释如何借助人工智能技术促进跨学科学习，笔者将本课程的关键教学活动介绍如下。（一）使用植物检索表鉴定校园植物上课伊始，教师通过展示校园植物的图片并提出问题“你们能认出这些植物吗？”来激发学生的好奇心和认知冲突，进而唤起他们的学习兴趣。接着，教师向学生展示了往届学生编制的校园植物检索表。在教师的指导下，学生开始分析植物的特点，探索检索表的构成，总结出检索表的关键要素（如二分法、分类标准），并学习如何使用检索表。他们还归纳出绘制检索表的一般步骤（如图2），并利用往届学生的检索表来识别校园中的多种植物。最后，教师与学生一起总结了使用检索表识别植物的基本流程。在本活动中，学生通过使用上届学生制作的植物检索表开展学习，从而在操作中学会如何运用和绘制检索表，为后面更新和完善检索表环节打下基础。（二）使用植物识别App鉴定校园未知植物在上一个活动中，学生发现校园内植被丰富多样，不仅包括往届学生制作的检索表中的品种，而且增添了众多新植物，这使得原有的检索表无法覆盖现有的植物种类，难以用来帮助自己准确识别所有植物。此时，教师顺势引导学生使用植物识别App。教师布置任务，要求学生在15分钟内至少识别出5种检索表之外的校园植物，并使用App拍摄每种植物的叶片和整体植株。学生需要至少从三个不同角度拍摄每棵植物，以确保植物名称的准确性。同时，学生需要将识别结果汇总，以表格形式记录照片、植物名称和分类特征。在本活动中，教师鼓励学生利用AI图像识别程序来辅助识别未知植物，旨在通过人工智能技术拓宽学生的认知视野，并促进科学学习的深入发展。（三）更新绘制校园植物检索表学生以小组形式合作，整理利用植物识别App鉴定出的植物信息，并确立新的分类标准。根据活动一中总结的检索表绘制方法，学生制作了新的校园植物检索表。随后，小组成员上台展示他们制作的检索表，并与教师和同学共同交流评价。通过不断的修改和优化，一份经过师生共同认可的供全校参考的最优校园植物检索表最终形成（如图3）。本活动融合了前两个活动中学到的检索表绘制方法和新识别的植物信息，学生以小组合作的形式研究和讨论，更新并绘制出新的校园植物检索表，综合运用学科知识和创新思维的能力得到培养。（四）机器学习识别图像，自制校园植物识别App在学生熟练掌握使用检索表识别植物之后，教师引入了一个新的挑战：使用机器学习技术开发一个专属于本校的个性化植物识别App。考虑到从零开始编写程序的复杂性，教师向学生提供了一个代码框架，并辅以详细的代码注释。学生通过逐步运行和调整程序，尝试录入桂花叶片的特征。学生成功录入桂花叶片特征后，教师便指导学生运用迁移学习的方法，自行添加代码，以实现第二种植物——玉兰的特征录入，以及无植物场景的录入。最后，教师鼓励学生将代码整合和优化，并加入创意功能，完成校园版植物识别程序的开发。图4展示的是某组学生的程序代码示例。在本活动中，学生通过运用机器学习技术开发校园植物识别程序，掌握了机器学习的基本流程。此外，教师鼓励学生发挥创造性，为程序增添新功能，如等待功能、语音输出等，以优化程序。这样的活动设计为学生提供了自主探索和创造的机会，让他们体验到编程的乐趣和成就感。（五）测试程序，思考影响机器学习准确率的因素在完成校园植物识别程序的构建后，教师引导学生反思：自己制作的程序能否一直准确识别未知植物。接着，教师引入了“准确率”这一概念，即机器学习预测正确的结果占所有测试样本的百分比。学生以小组为单位，使用多种植物的照片来测试程序的准确性，进行10次统计之后由教师汇总结果（植物名称已在上一课时利用检索表识别完毕）。通过分析统计结果，学生注意到不同小组的程序准确率存在差异。教师通过展示多组学生的完整代码，引导学生思考影响准确率的因素。学生观察到，程序中录入植物信息的次数，即训练次数，会影响准确率。他们发现，录入植物信息的次数越多，准确率越高，从而得出结论：机器学习使用的数据量越大，识别准确率越高。此外，学生还发现，在训练次数相同的情况下，植物图片背景的杂乱程度也会影响准确率，背景杂乱的图片会导致准确率下降，而清晰整洁的图片则有助于提高准确率。因此，学生进一步得出结论：机器学习使用的数据质量越好，准确率越高。在本活动中，学生通过小组合作测试训练模型，通过实践探索确定了影响机器学习准确率的关键因素，这不仅促进了学生对机器学习本质的理解，还培养了他们的科学探究精神。（六）探索图像识别原理，归纳物种分类检索模型在使用了AI图像识别技术之后，学生通过观看关于图像识别原理的视频，深入了解了人工智能的工作机制，并总结了图像识别技术在鉴定物种名称时的一般步骤。教师引导学生将图像识别技术的步骤与检索表的使用步骤进行对比，使学生发现人类和机器在识别新物种时存在共同点，即都遵循“提取特征—特征匹配—鉴定结果”这一新物种识别的基本模型（如图5）。本活动通过比较检索表与图像识别技术的应用步骤，巧妙地概括了课程内容，并通过归纳新物种识别的一般模型，有效提升了学生的高阶思维能力。（七）植物二维码制作与数字挂牌本活动从信息编码的角度出发，让学生认识到二维码等编码方式能够承载大量信息，因此可以利用二维码创建数字化的校园植物标牌，以记录植物的相关信息。在制作植物二维码的过程中，学生使用二维码编辑器，输入他们收集的所有植物资料，包括植物名称、分类信息和形态特征。二维码还能够包含更多扩展信息，例如链接到与目标植物相似的其他植物，帮助学生区分相似物种；介绍与目标植物同科同属的其他植物，加深学生对植物分类的理解；记录植物在校园的具体位置，便于其他学生现场观察和定位。学生将制作好的二维码贴在校园植物上，利用手机扫描即可快速获取该植物的相关信息。四、人工智能技术支持的校园植物主题跨学科课程的反思与启发（一）人工智能助力真实情景问题解决，提升高阶思维能力在本案例中，学生运用人工智能技术探索校园植物，通过这一过程学习植物特征，探究物种分类的规律，并制作植物检索表，深刻体验自然与植物的魅力。由于科学学科教师数量有限，无法满足学生对各种植物学习的个性化需求，因此采用人工智能技术实现因材施教，满足了学生的个性化需求，并使学生在自主探索中培养了利用信息科技解决问题的能力。对于没有植物学基础知识的学生来说，植物的多样性和独特性是难以辨识的。通过机器学习和图像识别的实践，学生能够初步了解人工智能开发的完整过程，包括数据收集、数据分类、机器学习，以及App的开发。在制作过程中，学生能够对比和迁移“人类识别万物”与“机器识别万物”的方式，在理解人类视角的同时，探索机器视角的原理，并建立人类与机器识别新事物的一般模型[2]。通过解决具体的植物分类问题，学生培养了解决生活中其他问题的计算思维，发现事物背后的规律，并学会运用人工智能解决实际问题。这种思维方式符合人工智能教育的目标，能够帮助学生以更广阔的视野和更深入的思维探索世界。本案例展示了如何将人工智能技术融入科学和信息科技课堂的跨学科教学中，通过运用信息科技课堂中的人工智能技术解决其他学科问题，不仅体现了数字技术对教学的助力，还实现了学科核心素养的培养，促进了知识与能力的提升。通过解决学科内及真实情境中的问题，学生能够在学习相关学科的同时，提高学科思维和高阶思维能力，掌握解决实际问题的能力。（二）人工智能赋能校园文化建设，提升师生荣誉感本案例围绕校园植物主题展开，旨在深化校园文化建设。通过参与校园植物相关的实践活动，学生不仅能够在制作App和二维码挂牌的过程中培养对自然的深厚情感和生命意识，还能积极参与到塑造校园文化的过程中，从而增强对学校的归属感和荣誉感。学生