课题申报书：人工智能辅助的跨学科教学活动设计与实施研究

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。人工智能辅助的跨学科教学活动设计与实施研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值（一）研究现状近年来，人工智能辅助跨学科教学逐渐成为教育领域的研究热点。国内外众多学者从多维度展开探索，取得了一定成果。在课程设计方面，部分发达国家如美国，依托先进技术研发出融合多学科知识的人工智能课程体系，将科学、技术、工程、艺术与数学（STEAM）教育理念深度嵌入，利用智能平台为学生定制个性化学习路径，精准推送契合其知识掌握程度与兴趣偏好的跨学科内容。我国一些地区也积极试点，部分中小学结合本土文化与校本特色，借助人工智能整合语文、历史、地理等学科资源，开发出具有地域文化底蕴的跨学科课程，如以家乡古建筑探究为主题，融合建筑学、历史学、美学知识，通过虚拟实景展示引导学生学习。教学实践中，国外不少高校借助虚拟现实（VR）、增强现实（AR）技术创设沉浸式跨学科学习场景，如在生物医学工程课程里，学生借助VR设备“进入”人体内部，直观探究生理结构与机械原理的融合应用，人工智能实时答疑、辅助实验操作。国内的一些创新学校则利用智能教学工具开展项目式学习，像环保主题项目，整合化学、生物、社会学知识，学生分组借助智能数据分析环境问题、制定方案，过程中人工智能提供资料、评估阶段性成果。教学评价环节，国外利用大数据与人工智能算法构建动态评价体系，持续追踪学习过程，从知识掌握、技能运用、团队协作、创新思维等多维度精准评估，即时反馈以促进学生调整学习策略。国内部分地区也尝试引入智能测评工具，除考核知识外，重点关注跨学科素养发展，如通过分析学生在跨学科项目中的电子作品、小组研讨记录，衡量其综合能力成长。然而，当前研究仍存在短板。一方面，跨学科知识融合易浮于表面，学科之间缺乏深度逻辑关联，人工智能在挖掘知识内在联系、构建系统性知识图谱上有待加强。另一方面，教师在运用人工智能开展跨学科教学时面临技术驾驭、教学设计转型等难题，相关专业培训体系尚不完善，制约了实践推进。同时，教学评价指标虽多元但权重设定科学性不足，难以全面、客观反映学生跨学科学习成效，人工智能在优化评价模型上仍有很大提升空间。（二）选题意义从教育改革需求审视，当今社会高速发展，职业领域边界日益模糊，单一学科知识难以满足复杂多变的社会需求。跨学科教学打破学科壁垒，促使学生融会贯通不同领域知识，培养批判性思维与创新能力，契合时代对复合型人才的呼唤。人工智能作为强大技术引擎，为跨学科教学的落地生根提供支撑，能精准匹配学习资源、创设逼真情境、实时反馈学习进程，极大提升教学效能，助力教育从传统模式迈向智能化、融合化的新时代，为国家创新驱动发展战略筑牢人才根基。（三）研究价值理论价值：本研究着眼于跨学科教学与人工智能的交叉领域，一方面，深入剖析二者融合的内在机理，探究如何以人工智能为纽带，串联不同学科知识体系，完善跨学科教学理论架构，填补当前理论在技术融合环节的空白。例如，揭示人工智能如何促进知识迁移、激发创新思维的原理。另一方面，拓展人工智能教育理论版图，丰富其在复杂教学场景下的应用范式，为后续研究提供全新视角与基础理论，推动教育技术学、课程与教学论等多学科理论协同发展。实践价值：面向一线教学实际，研究成果将转化为可操作的教学活动设计指南与实施策略。通过详细的案例剖析、流程示范，助力教师掌握人工智能辅助跨学科教学的技巧，如利用智能软件设计跨学科项目、组织混合式教学活动等。这将优化课堂生态，提升教学质量，激发学生主动探索知识的热情，促进学生综合素养全面提升，为学校落实素质教育、培育创新人才提供切实可行的方法借鉴，也为教育部门制定相关政策、推广新型教学模式提供实践依据。二、研究目标、研究内容、重要观点（一）研究目标构建一套系统、全面且具操作性的人工智能辅助跨学科教学活动设计框架，涵盖教学目标设定、内容整合、活动流程规划、教学评价等关键环节，为教师开展教学提供精准指南。验证人工智能辅助跨学科教学实施策略在不同教育场景（如城乡学校、不同学段）下的有效性，通过实证研究量化分析其对学生知识掌握、能力提升、学习态度转变等方面的促进作用，总结优化实施路径。提升教师运用人工智能开展跨学科教学的专业素养，开发针对性培训资源与模式，助力教师掌握技术应用技巧、教学设计方法，打造一支适应新时代教育需求的师资队伍。（二）研究内容剖析人工智能在跨学科教学各环节的应用机理：深入研究人工智能技术如何赋能跨学科教学活动的全流程。在教学资源整合上，探究如何利用智能搜索引擎、知识图谱技术，精准筛选、汇聚多学科优质资源，如为“城市生态系统”主题项目快速匹配生物、地理、社会学资料；教学情境创设方面，研究借助虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、模拟软件构建沉浸式场景，像历史学科重现古代战役、物理学科模拟微观粒子运动；教学评价优化环节，聚焦大数据分析、智能测评工具，动态追踪学生学习轨迹，从知识、技能、素养多维度量化评估，即时反馈以指导教学调整。探索不同学科与人工智能融合的多元路径与模式：针对文理科差异，文科如语文、英语、历史等，研究如何运用自然语言处理技术辅助文本分析、写作指导，利用智能翻译工具拓展跨文化交流场景；理科像数学、物理、化学，探索利用智能建模、仿真实验软件辅助抽象知识理解、复杂实验模拟。分学段设计教学方案，小学注重趣味性、启蒙性，结合图形化编程、智能玩具开展跨学科游戏化学习；中学强调知识深度与综合应用，依托项目式学习、智能实验室推动学科融合；大学聚焦前沿科研，借助人工智能科研平台助力学术探索与创新。（三）重要观点人工智能与跨学科教学深度融合能有效激发学生学习兴趣与创新能力。一方面，智能技术创设的新奇情境、提供的个性化学习体验，契合学生好奇心与探索欲，如沉浸式历史场景让学生仿若“穿越”，主动挖掘知识；另一方面，跨学科任务促使学生突破单一思维，在知识碰撞中催生创新灵感，如生物与工程学科融合的“智能假肢”设计项目，激发学生创造潜能，培养解决复杂问题能力。教师作为人工智能辅助跨学科教学的关键推动者，其专业素养提升是保障教学质量的核心要素。教师不仅要掌握人工智能技术操作，更要深谙跨学科教学设计原理，能依据教学目标、学生特点灵活选用技术工具，组织教学活动，引导学生在技术辅助下实现知识建构与素养进阶，如教师利用智能教学平台精准把握学情，动态调整跨学科项目难度与进度，促进学生深度学习。三、研究思路、研究方法、创新之处（一）研究思路本研究遵循“理论奠基实践探索反思优化”的螺旋式推进路径。首先，扎根于教育技术学、跨学科理论、人工智能原理等多学科理论土壤，通过全面、系统的文献综述，梳理前人研究脉络，剖析人工智能与跨学科教学融合的理论基石，明确核心概念与关键要素，找准研究的出发点。接着，深入教学一线，选取不同地域、学段、学科的典型案例，运用案例分析法，从教学设计、课堂实施、教学评价等维度深度剖析现有实践模式，挖掘成功经验与现存问题，提炼影响融合成效的关键变量。以此为依据，设计并开展实证研究，将构建的人工智能辅助跨学科教学活动方案在多所学校试点推行，运用问卷调查、课堂观察、学业测评等多元化手段收集数据，动态追踪学生学习过程、教师教学行为变化，精准量化教学效果。最后，基于实证反馈，借助专家研讨、教师反思等途径，深度反思教学活动设计与实施中的不足，回溯理论源头探寻优化策略，对教学方案、技术应用方式、评价指标体系等进行针对性调整，开启新一轮实践检验，如此循环往复，逐步打磨出成熟、高效的人工智能辅助跨学科教学模式与策略。（二）研究方法文献研究法：广泛查阅国内外学术数据库、教育期刊、会议论文集等，聚焦近十年人工智能辅助教学、跨学科教育领域文献，梳理理论发展、实践案例、技术应用等成果，利用文献管理软件分类归纳，绘制知识图谱，剖析研究热点、前沿趋势，为本研究提供深厚理论支撑，明确研究切入点，避免重复劳动。案例分析法：选取涵盖不同区域（如东部发达地区、中西部地区）、学段（小学、中学、大学）、学科（文理兼具）的典型教学案例，深入课堂观察、访谈师生、收集教学资料，从教学目标设定、人工智能技术选用、跨学科内容融合、教学流程组织、学习效果评价等维度剖析，提炼成功模式与问题教训，为构建普适性框架与策略提供实践依据。实证研究法：采用实验研究设计，选取实验组与对照组学校（班级），在实验组推行人工智能辅助跨学科教学方案，对照组沿用传统教学。运用前测后测模式，借助标准化学业测试、跨学科素养量表、学习动机问卷等工具，量化对比两组学生知识、能力、态度变化；结合课堂观察、师生访谈，定性分析教学过程互动、技术应用体验，验证方案有效性，揭示内在机制。行动研究法：联合一线教师组建研究团队，在教学实践中依“计划行动观察反思”循环推进。教师依据学情、教学内容制定人工智能融入计划，课堂实施中观察学生反应、记录技术问题；课后研讨反思，调整教学设计、技术手段，持续优化教学实践，提升教师研究与实践能力，保障成果落地生根。（三）创新之处创新教学活动设计理念：突破传统单学科、知识本位设计局限，以真实世界复杂问题为导向，跨学科整合知识体系，如“智能城市规划”项目融合城市学、环境科学、信息工程、社会学知识，构建以学生为中心、问题解决驱动、人工智能全程赋能的新型教学设计范式，激发学生主动探索、综合应用知识解决问题，培养高阶思维与跨学科素养。革新人工智能应用模式：改变以往人工智能辅助教学的零散、浅表应用，深度挖掘技术潜能。如利用智能知识图谱精准关联跨学科知识节点，为学生定制个性化学习路径；借助自适应学习系统，依学生实时学习状态动态调整教学内容、难度、进度，实现精准教学；引入虚拟助教，为学生提供24小时在线辅导、答疑、项目指导，拓展学习时空边界。重构教学评价方式：摒弃单一知识考核评价，构建多维度、动态化、智能化评价体系。运用大数据分析、学习分析技术全程采集学习行为、交互数据，从知识建构、技能提升、团队协作、创新思维、情感态度等维度综合评估；引入智能测评工具，如自动批改、智能口语评测，即时反馈评价结果，为教师调整教学、学生改进学习提供精准依据，以评促教、促学。四、研究基础、条件保障、研究步骤（一）研究基础研究团队已积累了丰富的跨学科教学实践经验，曾参与多项省级、校级跨学科课程开发与教学改革项目，如“基于项目式学习的人文社科跨学科课程设计”“STEM理念下的中学理科综合实践活动”等，对多学科知识融合、教学流程优化有深入理解。前期通过实地调研、师生访谈收集了大量一手资料，涵盖不同地区、学段、学科的教学现状与问题反馈，构建了多维度教学案例库，为本次研究提供详实实证素材。团队成员专业背景多元互补，涵盖教育技术学、计算机科学、课程与教学论、各学科教学法等领域，多人拥有人工智能相关培训认证与科研经历，熟悉机器学习、自然语言处理、智能教学系统开发技术；同时精通至少两门学科知识，能精准把握跨学科知识整合点，为研究提供坚实理论与技术支撑。所在单位与多所学校建立长期合作关系，拥有稳定的实践基地，便于开展教学实验、观察与数据收集；校内配备先进人工智能实验室、多媒体教学设施，拥有海量学术数据库、智能教学软件等资源，为研究创造良好软硬件条件。（二）条件保障人力保障：研究团队成员分工明确，由教育技术专家把控研究方向、设计整体框架，人工智能工程师负责技术选型、平台搭建与算法优化，学科教学专家协同一线教师依据课程标准、学情设计跨学科教学内容，确保理论、技术、实践紧密结合；定期组织研讨交流、专家培训，提升团队成员研究能力与协作默契。物力保障：合作学校配备智能教室，集虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、智能交互白板等设备于一体，为创设沉浸式教学情境提供硬件支持；引入多款成熟人工智能教学软件，如智能编程平台、自适应学习系统、知识图谱构建工具，辅助教学活动设计、实施与评价；学校图书馆、资料室藏有丰富教育类书籍、期刊，校园网接入国内外知名学术数据库，保障文献资料获取。财力保障：研究经费来源多元，申请到省级教育科研专项基金重点项目资助，学校配套相应资金支持，部分经费由校企合作企业赞助；预算精细规划，主要用于设备采购、软件授权、调研差旅、专家咨询、成果发表等方面，定期审计公示，确保经费合理合规使用，为研究持续推进提供坚实经济后盾。（三）研究步骤第一阶段：准备阶段（[时间区间1]）组建跨学科研究团队，开展团队建设活动，明确成员分工与职责；制定详细研究计划，确定各阶段任务节点、预期成果与质量标准，撰写开题报告。全面开展文献收集，涵盖国内外近十年人工智能辅助教学、跨学科教育文献，利用文献管理软件分类梳理，绘制知识图谱，剖析研究热点、前沿趋势，撰写文献综述；同时深入合作学校调研，通过问卷、访谈、课堂观察了解师生对人工智能辅助跨学科教学的认知、需求、困难，形成调研报告。第二阶段：设计阶段（[时间区间2]）依据前期调研与理论分析，结合不同学段、学科特点，以真实问题解决为导向，设计多套人工智能辅助跨学科教学活动方案，涵盖主题选取、教学目标设定、多学科知识融合路径、人工智能技术应用方式、教学流程规划、评价指标体系构建；组织专家论证会，邀请教育技术、学科教学、人工智能领域专家对方案可行性、创新性、科学性评审，依据反馈修订完善。基于选定方案，开发配套教学资源，如跨学科教材、课件、案例集、智能教学工具；搭建智能教学平台，集成多种人工智能功能模块，实现资源管理、学习分析、智能推送、在线交互、评价反馈一体化，为教学实践提供技术支撑；对参与研究的教师开展集中培训，内容包括人工智能基础知识、技术操作、跨学科教学设计方法、新教学模式课堂管理技巧等，提升教师实践能力。第三阶段：实践阶段（[时间区间3]）选取不同区域、层次的多所学校作为实验校，采用分层抽样、随机分组方式确定实验组与对照组班级；在实验组推行设计的人工智能辅助跨学科教学方案，对照组沿用传统教学模式，实验周期依据课程性质、学段灵活设定，确保教学干预充分有效。过程中，研究团队深入课堂观察，利用课堂观察量表、视频录制记录教学过程师生互动、技术应用、学生反应等细节；定期组织师生访谈、问卷调查，了解教学体验、学习收获、困难问题；借助智能教学平台实时采集学习行为数据，如学习时长、资源访问频次、作业完成情况、测试成绩等，全方位跟踪教学实践动态，为后续分析提供数据基础。第四阶段：总结阶段（[时间区间4]）汇总实践阶段收集的各类数据，运用统计分析软件进行量化分析，对比实验组与对照组在知识掌握、能力提升、学习态度、跨学科素养等维度差异，验证教学方案有效性；结合质性资料，如师生访谈记录、课堂观察笔记、教学反思日记，深入剖析教学实践中的亮点、不足及其成因，挖掘典型案例背后的成功因素与问题根源。依据数据分析与案例剖析结果，总结提炼人工智能辅助跨学科教学的一般规律、有效策略、优化模式，撰写研究报告，内容涵盖研究背景、目标、过程、成果、结论、展望；整理研究过程形成的教学资源、案例集、论文、软件著作权等成果，编著出版学术专著，制作成果推广资料，通过举办学术研讨会、成果报告会、线