摘　要：为推进新时代教育的综合评价改革，培养学生完整人格和核心素养，提升学生综合素质，实施跨学科教学设计显得尤为重要。跨学科教学设计是落实“双减”政策的重要路径。《义务教育课程方案(2022年版)》指出，要用跨学科方式解决真实问题，设立跨学科主题学习活动，加强学科间相互关联，完善跨学科的设计、实施、评价等方面。该研究分别从跨学科创新能力培养、跨学科项目化学习的设计逻辑两个方面出发，阐明智能技术助力跨学科教育的原则与理论逻辑，梳理了AI+跨学科作业创新实践案例和专家观点，指出跨学科创新实践中的现存问题和改进方向，为智能技术赋能跨学科教学与作业设计实践提供了参考。

　　关键词：人工智能；跨学科；作业设计；大概念；项目化学习；创新能力

　　中图分类号：G434

　　文献标志码：A

　　文章编号：1673-8454(2024)07-0119-10

　　作者简介：杜华，浙江师范大学教育学院副教授、硕士生导师，博士(浙江金华 321004);朱宣彦、杨路遥，浙江师范大学教育学院硕士研究生(浙江金华 321004);孙艳超，浙江师范大学教育学院副教授、硕士生导师，浙江省江山市教育局副局长(挂职)(浙江金华 321004)

　　基金项目：国家社会科学基金“十四五”规划2021年度教育学一般课题“人机协同时代乡村教师智能素养结构与培养策略研究”(编号：BCA210091);中国教育学会2023年度教育科研重点委托课题“人工智能教育发展指数研究”(编号：202300001101WTA);2022年度金华市公益性技术应用研究项目“基于切片技术的课堂教学诊断量表设计与开发”(编号：2022-4-043)

　　一、引言

　　跨学科教学是一种有别于传统分科教学的教学范式，对培养学生的创新能力、批判思维等新时代素养要求起到积极促进作用。联合国教科文组织2021年发布的《共同重新构想我们的未来：一种新的教育社会契约》(Reimagining Our Futures Together: A New Social Contract for Education)中多次提到跨学科，强调“课程应重视生态、跨文化和跨学科学习，支持学生获得和生产知识，同时培养他们批判和应用知识的能力”。^[1]我国《义务教育课程方案(2022年版)》提出，“各门课程用不少于10%的课时设计跨学科主题学习”。^[2]作业在学生的学习生涯中占重要地位，能直接反映学校的教育质量。2021年7月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》(以下简称“双减”)，明确要求“全面压减作业总量和时长，减轻学生过重作业负担”。^[3]

　　为了让跨学科学习的开展更加灵活、生动，可以加深人工智能等新一代信息技术与实践课堂的融合，以探索跨学科学习新形态。国家主席习近平向国际人工智能与教育大会致贺信指出，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式，推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。把握全球人工智能发展态势，找准突破口和主攻方向，培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才，是教育的重要使命。^[4]因此，在智能技术促进教育变革的背景下，^[5]为了响应国家政策，促进新一代信息技术与教学的深度融合，本文尝试阐明跨学科教学的设计逻辑与实践路径，梳理AI+跨学科作业创新实践案例以及专家点评，旨在发现跨学科创新实践的现存问题和改进方向，为智能技术赋能跨学科教学与作业设计实践提供参考。

　　二、跨学科教学助推学生创新能力的培养

　　“跨学科”的前提是学科的分科。由于社会分工的不断精细化、专业化且单个领域的知识量的不断膨胀，学科课程结构不断分化，因而在课程结构的基础上实施分科教学已成为常态。然而学科分化带来的危机早在20世纪中期就有专家预见。英国科学家查尔斯·佩西·斯诺(Charles Percy Snow)最早提出“两种文化如何融合”的问题，并指出这种相互对立会给社会造成实践、知识和创造性方面的损失。而现代学科知识已不限于人文与科学文化的二元割裂，而是多门学科的相互独立，加之数智技术和人工智能时代对复合型、综合性人才的强烈需求，教育工作者亟需重视跨学科知识的整合和跨学科教学，以平衡社会要求和人才培养的矛盾。虽然有关跨学科教学理论的探讨出现较早，^[6]但跨学科实践教学仍处于探索阶段。国外采取不同的方式实施跨学科教学，美国采用STEM教育项目学习模式落实跨学科教学;芬兰基于现象式学习实现跨学科教学;英国北爱尔兰地区采用跨学科主题学习方式培养学生的跨学科能力。

　　2022年，我国新课程改革中正式提出跨学科教学，从学科教学到提倡跨学科教学的转变是顺延时代变迁作出的教育变革，跨学科对于培养学生的综合能力和核心素养方面发挥着单一学科难以实现的作用。^[7]但在跨学科实践教学中，还存在协同教学形式化、内容组织简单化、教学评价空心化等跨学科实际问题。^[8]随着全球教育个性化、信息化和全球化浪潮的兴起，国际范围内对素养研究的不断深入，项目化学习，又称项目式学习(PBL)作为一种综合的学习和课程形态，获得业界的极大关注。^[9]如何将项目化学习与跨学科教学良好融合，以提升课堂质量、更好地促进学生的学，引起了业界专家的深思。

　　(一)跨学科创新能力培养：问题反思与方法建构

　　在数字时代，需要培养学生的自主学习能力和创新思维。^[10]华南师范大学教育信息技术学院钟柏昌教授认为，学生的解题能力不等于解决真实问题的能力，而培养解决真实问题的能力需要提升学生跨学科创新能力。对于学生创新能力培养的问题，集中体现为窄口径与高要求之间矛盾突出。^[11]钟柏昌从项目化学习的不足，以及注重原始创新还是微创新两个切入点，对基础教育阶段跨学科教学以及学生的创新问题进行了剖析和讨论。

　　钟柏昌认为，在跨学科教学中，项目化学习的开展有利于培养学生的核心素养。项目化学习是以建构主义为基础的学习模式，强调以学生为中心，学习者通过解决复杂、真实的问题来获得项目中所包含的学科知识、技能，从而提升自身能力。有研究表明，项目化学习能促进学生的学习效果，包括情感、认知、行为等能力的提升。^[12]但项目化学习对课时安排、师资安排等都提出了更高的要求。完整的项目教学通常需经历较长的周期，实际课堂无法正常开展全流程的项目教学。此外，项目包含核心概念和原理的综合性或开放性任务，通常涉及多个复杂或劣构的真实问题，对学习者及教师而言均具有挑战性。^[13]钟柏昌指出，目前国内开展项目化学习的课堂主要分为两类，一类是应用在课后、研究性学习、兴趣小组等时间安排比较自由的课堂中;另一类是在正式课堂中开展，但对于一些关键的环节(例如学生较长时间的自主探索与发现)会进行压缩。这两类课堂中所呈现的往往不是“原汁原味”的项目化学习。

　　针对学生创新能力的培养应该注重原始创新还是微创新的问题，钟柏昌通过三个“无聊的盒子”，将学生的创新程度划分为模仿、微创新和原始创新。其中，微创新是指需要在了解原有事物或解决方案的基础上做一些有意义的、合理的修改，但并不是从根本上改变原有的设计;原始创新则要求对某项产品、规则或服务的全部或核心部分进行开创性设计，即需要颠覆原有的设计理念、思想或方法，形成全新的特质^[13];微创新是介于模仿和原始创新之间的创新。因此，在考虑教学实际条件的基础上，对基础教育阶段学生的创新能力培养应该更加注重模仿基础上的微创新培养。

　　针对项目化学习的不足，以及如何培养学生微创新能力的问题，钟柏昌认为在跨学科教学中运用逆向工程教学模式能够打破项目化学习的高要求，此模式有利于跨学科教学实践的开展，有利于实现创新型人才的培养。在逆向工程教学中，钟柏昌针对基础教育阶段的学生设计了一种新的分类框架灯笼模型：根据提供的产品是否有故障，可以将教学模式分为解构复原型和纠错复原型;根据对产品重构的难度和创新程度(即近迁移和远迁移)，可以将教学模式分为要素增减型和结构创新型，由此分为四类逆向工程教学模式。这四种教学模式虽有不同，但也存在明显的共性，即从试用与感知开始到评价与总结结束，各自中间的两个关键环节均是一个循环迭代、逐步完善的过程。^[14]

　　在数字时代，知识的更新速度非常快，需要培养学生的终身学习能力和创新能力。^[10]微创新的提出对学生创新能力的培养开拓了新的方向，它既是学生原创能力发展的跳板，也是迎接数智时代挑战的一次大胆尝试。创新是专家思维的核心特征，而大概念是专家思维的典型特征。^[11]让每个学生像专家一样思考以实现学科知识的构建以及素养的培养发展。总而言之，对学生创新能力的培养并非立竿见影，它需要在长期的教学实践中逐渐生根发芽。

　　(二)跨学科项目化学习的设计逻辑

　　跨学科教学是落实人才培养的重要路径，跨学科项目化学习是对跨学科学习的一种窄化，是实现跨学科学习的重要模式之一。关于如何开展跨学科项目化学习，上海市教育科学研究院夏雪梅研究员认为，国内的跨学科项目化学习更类似于一种类项目化学习，因此不能完全按照国际上的项目化学习标准来衡量国内的教学开展是否是高质量的，而应根据国内对学生的培养目标和要求来进行评判。基于此，夏雪梅对跨学科项目化学习的界定、设计原则和设计逻辑进行了详细分析，分别从跨学科学习和项目化学习的关键特征来判断教学是否为真正的跨学科项目化学习。跨学科强调多学科的交织融合，打破了学科边界，是多学科整合后的结果，强调在真实、复杂问题中的多学科视角探索，以及学科的整合性理解。而项目化学习侧重于学生在解决真实、复杂问题中的持续性探究。基于跨学科和项目化学习的共性和异性，夏雪梅认为，跨学科项目化学习是为了解决一个真实而复杂的问题，学生学习并创造性地整合不同学科的核心知识和能力，以形成整合性的项目成果和新理解。^[15]

　　如何在课堂中实践跨学科项目化学习往往是一线教师关注的重点。夏雪梅通过具体案例分析总结了四条设计原则：①设立一个真实的跨学科目标。目标是跨学科项目化学习设计的来源，一个明确的目标能够减少零散、肤浅、拼盘式的学习，避免为跨而跨。②在解决真实问题中明确所跨学科的内在联系，澄清每一个所跨学科的核心概念、相关能力，以及它们以何种方式在何时进入项目化学习中。③在学科深入学习和探究的基础上进行整合。跨学科项目化学习并不是各学科的简单叠加，需要围绕目标、问题重新整合、构建出不同于学科逻辑的新序列、新知识。④在问题解决过程中培育跨学科素养或学习素养，包括合作、沟通、创造性思维、批判性思维等。高质量的项目化学习意味着要将素养目标转化为项目化学习的目标，并使素养目标成为驱动性问题情境设计的依据、评价的依据和学习支架的设计依据。^[16]

　　在明确设计原则的基础上，本研究梳理了跨学科项目化学习的设计逻辑：①提出跨学科的真实问题。这些问题可以来自现实世界，也可以根据教学目的模拟情境进行构造。②选取可用于问题解决、指向各学科核心素养的知识和能力。为了让学生在跨学科项目化学习中获得更深入、更完整的理解，首先需要明确真实问题中包含哪些学科。其次明确学科中与真实问题相关的知识和能力有哪些。最后明确这些学科的知识与能力是如何统整地作用于跨学科问题解决中的^[15]。③转化为项目逻辑，“以终为始”持续深入地解决问题。需要学生能够从不同的学科专家视角去分析和解决问题，在学生解决问题的过程中构建跨学科大概念，培养其跨学科能力、创新能力。④形成整合性的项目成果和新理解。项目成果能够体现出对所跨学科的新理解，超越单一门学科知识。跨学科项目化学习最终呈现的成果是所跨学科整合后的结果，而非多学科元素的简单相加。学生在对真实复杂问题的深入探索中，代入问题的不同学科视角，持续深挖并整合形成新理解，最终形成具有跨学科性质的成果，并在此过程中培养和发展自己的跨学科素养。

　　在跨学科项目化学习设计中，需要以跨学科的真实问题作为起点，以形成体现跨学科理解的跨学科项目成果为终点。夏雪梅根据跨学科的不同整合方式，整理出三种教学原型：组合型、递进型和冲突型。^[15]跨学科项目化学习的教学过程如何实施、教师如何对学生进行有效干预、跨学科作业如何设计等实际教学问题，仍需不断探索。

　　三、AI+跨学科作业设计创新实践

　　跨学科作业设计作为跨学科教学的重要一环，既能巩固和加深学生对知识的理解，也能提高学生的自主学习能力、创新思维和动手能力。2021年，《教育部办公厅关于加强义务教育学校作业管理的通知》中指出：“创新作业类型方式。鼓励布置分层作业、弹性作业和个性化作业，科学设计探究性作业和实践性作业，探索跨学科综合性作业”。^[17]2023年，教育部《基础教育课程教学改革深化行动方案》也指出作业设计的重要性，强调“指导各地各校用好教育部委托研制的基础性作业，引导教师提高教学设计和作业设计水平，鼓励科学设计探究性作业和实践性作业，探索设计跨学科综合性作业”。^[18]

　　在数字教育背景下，数字技术赋能中小学跨学科教学既是国家深化基础教育课程教学改革的重要实践路向，也是中小学落实国家教育数字化战略行动部署的必然要求。^[8]因此，AI+跨学科作业设计是顺应时代潮流、促进教育数字化转型、实现人工智能赋能跨学科教学的重要路径。跨学科教学实践仍处于探索阶段，针对如何实现人工智能赋能下跨学科作业有效促进学生学习的问题，一线教师提供的AI+跨学科设计课例具有参考意义。

　　(一)实践案例一：云游省博，智炫“荆”彩

　　在“双减”政策和新课标大背景下，武汉经济技术开发区官士墩中学的任艳丽老师设计了AI+跨学科课程案例——《云游省博，智炫“荆”彩》。该案例融合了历史、人工智能、美育、文学品鉴等多门学科，旨在培养学生的时空观念、家国情怀、信息技术编程能力、审美鉴赏与创造等综合学科素养。在教学设计上，采用主暗线的方式实现了历史、人工智能、音乐、美术跨学科教学深度和广度的融合。主线侧重于历史知识的掌握，学生通过湖北省历史博物馆文物探究和5G智慧博物馆中文物古迹的鉴赏，提高其历史解释、唯物史观的历史核心素养;暗线侧重于情感体验和艺术欣赏，通过机器人抢答、模拟文物挖掘、手绘文物等项目活动及作业设计，提高学生的家国情怀。

　　跨学科作业设计是该案例的另一大亮点。其中，在AI+历史的跨学科作业设计中，学生可以通过编写程序指令实现与机器人的互动，从而调动机器人解说湖北省博物馆中的历史知识，激发学生学习的积极性并培养学生编程知识应用能力;在AI+历史+语文的作业设计中，学生以讲解员的身份对湖北省博物馆的文物进行解说并录音上传至智学网，AI平台利用语音识别功能判断学生对历史知识的掌握情况，从而培养学生的语言运用、历史解释等核心素养;在AI+历史+美育的作业设计中，学生画出文物的轮廓并分享图片至智学网，智能终端通过轮廓识别进行特征评价，在美育浸润和AI辅助下实现史料实证等核心素养培养;在AI+历史+劳育的作业设计中，学生模拟考古挖掘，并将挖掘过程的视频分享至智学网或教师实时投屏，学生在动手实践的过程中体会历史考古的严谨，建立文物保护的意识;在AI+历史+音乐+语文的作业设计中，学生观看古乐器演奏视频后写观后感，作文内容不仅包括对古乐器的历史介绍，还包括学生对演奏乐曲的感受，借助智学网的作业批改功能对学生的语言表达进行评价。

　　上海市黄浦区教育学院综合教研员居晓波认为，该案例能够体现基于标准的跨学科素养导向特点。但需要思考的是作业评价的结果反馈不仅应面向教师，学生也是重要的反馈主体。以何种形式的何种反馈内容呈现给不同学段的学生，并使学生从反馈中真正改进学习、明确目标、清晰定位是教师在评价过程中需要关注和思考的问题。

　　(二)实践案例二：智慧牧场小管家——探究食物链与生态平衡

　　在技术革新教育形态的理念下，智能教育成为未来教育的发展趋势。技术赋能教育、技术创新教育、技术重塑教育是人工智能促进未来教育发展“三部曲”的进阶样态^[19]。人工智能已经开始进入中小学校，机器人课程化、编程游戏化开始普及，智能教育正在常态化开展。随着可视化编程环境的日趋成熟，越来越多的学科开始尝试使用编程方式来开展学习，将编程教育融入数学、科学、语言以及艺术课程学习中。^[20]在课堂体验方面，编程技术被视作教育创新活动中最重要的一个环节。华东师范大学教育信息技术学系张乐乐博士的《智慧牧场小管家——探究食物链与生态平衡》课程，以狼、羊、草为元素，利用编程算法探究食物链与生态平衡的规律。在科学课程中融入信息技术的编程、算法，实现科学和信息科技的跨学科交叉融合。

　　在深入分析科学学科教材和核心素养的基础上，使用演示、角色扮演、小组合作等教学法，利用基于AI技术的Netlogo仿真软件模拟操作羊吃草、狼羊草生态模型。通过完成难度适切、形式多样的跨学科作业，学生能够直观地感受到模型的动态变化，并结合所学的科学知识进行解释，既可以实现学生科学思维、探究责任等科学课程核心素养的培养和深化，也可以筑牢其信息意识、数字化学习与创新等信息科技课程核心素养。基于科学课程新课标的作业评价要求，张乐乐设计了AI+科学+信息科技跨学科作业：通过补齐缺失的代码并修改模型中的变量值，以文字形式描述其中的科学学科关系，并通过参数的调整实现模拟生态系统达到平衡状态，进一步探究蕴含其中的规律;运用所学编程代码收集相关资料，制作不同环境下的生态模拟模型，来提高学生的科学思维和能力;根据学生的知识掌握情况进行分组，小组成员在合作设计模型并解释模型的跨学科作业中，实现科学知识和编程知识的综合应用，同时提升学生的沟通合作技能，发展学生的探究实践和创新能力。

　　跨学科教育中强调过程性评价，应包括教学中学习情境的真实、主体的多元、方式的多样、内容的全面和反馈的指导性。该案例利用智能技术赋能跨学科作业设计，遵循了六条逻辑主线，具体内容包括学科内容和跨学科内容。跨学科作业不仅是考核学生对学科知识掌握程度的手段，也是锻造其核心素养的重要方式。根据居晓波的分析，跨学科学习不仅整合了不同学科的内容，还包括不同学科的观点、方法、价值、思维方式等，是以大观念和学科实践的思想来重构课程内容和变革学习方式。在解决真实问题、任务、项目的过程中，需要学生重构学习经验来促进素养的生成。

　　(三)实践案例三：人工智能书法平台提高小学三至六年级学生书法临摹能力的实践研究——以“示字旁”为例

　　在人工智能的驱动下，传统的学科壁垒正在不断被打破，多学科协同创新逐渐成为可能，^[21]学生的课堂练习形式拥有新的选择。2013年，教育部发布《中小学书法教育指导纲要》，明确指出“义务教育阶段书法教育以语文课为主”，并规定“小学3—6年级每周安排1课时用于毛笔字学习”。^[22]广州市回民小学熊宇老师设计了《人工智能书法平台提高小学三至六年级学生书法临摹能力的实践研究——“以示字旁”为例》的课程，包括研究背景、研究目的与意义、研究目标、研究内容、课例研究成效五个方面。通过展现课堂实录并详细介绍人工智能书法平台支持下的书法课程开设情况，生动体现了“学有所成、学以致用”的目标，为更好地开展AI+跨学科教学提供了可推广的经验。

　　熊宇在传统书法教学的基础上，利用AI技术实现跨学科作业设计。通过人工智能书法平台赋能传统书法教学，实现教师与学生端同屏互动、全方位展示、作品拍摄、板书示范、人工智能评价等功能，使学生在人工智能技术的支持下，能够更好地实现读帖、摹写、临写、评价等课堂作业的内化提高和良性循环。在读帖时，学生可以观看座位屏幕上或者智能白板上播放的视频。通过视频中教师对笔画的讲解，学生可以对所学帖字目治手营、精微尽览。同时教师在现场给予细节性的提示和指导，以保证学生的学习效果;在摹写时，学生在屏幕上跟随教师手势以理解字的运笔、架构，做到听觉、视觉、触觉合一，摹写过程中，心摹手追，习得所学帖字的形质;在临写时，学生将练习纸覆盖在屏幕上进行临写练习，临写过程中心手相应，易得碑帖形质;在评价时，采用视频识别提取技术、大数据等AI技术，实现对学生作品的全面评价。此外，学生的作品可以分享到智能终端进行教师点评和学生互评。熊宇老师认为，在探索AI+跨学科作业设计赋能核心素养教学的过程中，要充分发挥艺术教育特色学校和人工智能实验学校的引领作用。

　　广州市黄埔区教育研究院信息技术教研员金鑫认为，AI与书法融合巧妙，有效缩小了书法练习过程的扁平化问题。但书法练习的作业设计仍有提升空间，如可以每日推送示范帖字并摄像记录作业，通过持续性练习，使学生在认知和行为上建立强关系。此外，教师使用人工智能平台进行实践教学过程中的总结和建议，应即时反馈给开发公司，以完善平台的服务功能。在利用人工智能与传统文化学科进行跨学科设计时，要注意AI在其中的占比，避免传统文化学科传达的底蕴有所下降。

　　(四)实践案例四：AI+数学学习——小初高系列课程介绍

　　近年来，随着信息技术日新月异的发展，大数据、云计算、物联网和人工智能成为新时代的发展特征。在这些新技术背后，数学发挥着越来越重要的基础性作用^[23]。在基础教育阶段实施人工智能与数学融合的跨学科课程，能打破学生的学科界限，建立其学科大概念，培养跨学科能力，为未来数学和人工智能的发展打下扎实基础。基于此，山东省青岛第九中学蔡荣啸老师设计了《AI+数学学习——小初高系列课程介绍》实践案例，分为人工智能课程特色、人工智能与教学的关系、人工智能课程与教学融合学段案例三个方面。蔡荣啸认为，人工智能与信息科技(技术)、数学有着密切联系。在小初高阶段，人工智能与数学的跨学科融合具有天然优势。中小学开设的人工智能课程重点是引导学生培养兴趣、激发探究欲望、拓展视野，并形成探究与学习能力，应区别于大学课程。

　　蔡荣啸分别从小、初、高三个阶段，介绍了学校基于人工智能技术搭建的数学系列课程。每个阶段的AI+数学指导原则侧重点均不同，从而跨学科作业的设计导向也存在差异。在小学阶段，AI+数学重在体验和探究。以人脸识别技术为例，学生在已开发完善的人脸识别平台上进行可视化操作，亲身体验人工智能的运作流程，并探索其中的数学知识。这就要求学生具备扎实的理论知识，并结合信息科技的编程思维和数学核心素养的整合培养，实现跨学科深度融合;在初中阶段，侧重于原理、探究和应用。如在教学中利用图形化工具和AI算法来实践数学关系的推导。学生不仅可以直观地了解算法的实质，而且能够在人工智能平台(如MMEdu)上进行算法模型的训练和应用，从而使学生在作业练习的过程中培养抽象、运算、空间概念、数据观念等数学能力，真正做到基于原理的应用;在高中阶段，注重学生在了解原理并深入探究的基础上有所创新。对此，蔡荣啸通过手写数字识别的案例进行说明，在该案例中学生需要进行自主深入探索。通过参数的调整和训练数据的观察，学生可以深入了解人工智能模型的训练过程、学会解读数据，并实现深层次的思考。此外，学生可以利用自己训练的AI模型进行手写密码的破译，培养其数学抽象、逻辑推理、数学建模等数学核心素养，锻炼其解决问题的创新能力。

　　人工智能的支持使学生可以以全新的方式探索数学奥秘，不仅提升学生对人工智能的理解，还加深对数学学科知识的掌握，培养解决复杂问题的能力，为在智能化社会中发展提供坚实的基础。金鑫指出，AI与数学的融合需要考虑课程定位问题。数学是基础，AI是辅助，对人工智能模型的训练和使用均根植于数学。在跨学科内容设计方面，学生不仅需要关注算法结果蕴含的数学关系，实现过程中的数学知识也同等重要，如人脸识别过程中的数学规律。所跨学科之间的关系是平等关系，而跨学科要重点关注所跨学科的整合，通过扩大所跨学科的交织部分，加深学生对知识的应用。此外，在教学设计方面，教师和学生之间的学科认知差异也是实现跨学科教学的一大难题。对于跨学科教学，金鑫提出了跨学科是否一定需要依靠AI技术或平台、如何评判普适性教学的教学难度等问题，引发了学者们的深入思考。

　　四、结语与展望

　　本文探讨了跨学科教学对学生创新思维的重要作用，理清了其设计原则逻辑，分析了人工智能赋能跨学科作业设计的若干实践案例。从中可知，跨学科教学的有效开展需要理论与实践的充分配合和运用。跨学科教学理论的构建是实践的指南，实践反思是理论的完善。跨学科理论研究为具体教学实践服务，因此有必要澄清跨学科教学的目标，在目标实现路径的探索中考虑多元因素影响，不脱离实际。在实践中，跨学科教学不仅注重学科知识的积累整合，也强调在解决现实问题时综合运用各学科知识的重要性，从而培养具有创新思维和实际操作能力的未来人才。跨学科作业是跨学科教学理念的实践环节，实现了学生从单一学科知识的掌握转向综合运用多学科知识解决实际问题能力的培养。跨学科知识的灵活使用以提高作业的“质”，多学科知识的整合运用以减少作业的“量”，这与“双减”政策对作业“提质减量”的要求相应。而教师作为跨学科教学的实践设计者、实施者，有必要把握跨学科教学核心、提升跨学科教学素养。同时，还需合理看待人工智能，培育教师智能素养^[24]、利用智能技术有效设计跨学科作业。

　　在跨学科教学设计中，各学科的整合对只精通自己所授学科的教师提出了更高的要求，尤其是对不同学科核心素养的把握和多学科融合能力方面。在课程教学中，人工智能的使用会遇到很多难点，如何才能真正利用好人工智能，需要注意人工智能扮演的角色问题，而非只是给课程教学加上人工智能的“帽子”。在“双减”背景下，如何在作业设计中有效实现减负提效也是教学工作的一大难点。华南师范大学胡小勇教授认为，可从智能工具支持跨学科的深度学习、数据驱动跨学科精准教学、智能平台支持的混合式学习三个角度实现AI+跨学科。

　　思考AI在教学中的角色问题时，也需正视其对跨学科教学的作用。在人工智能的加持下，跨学科教学呈现出多元新面貌，实现教师跨学科教研科学化、学生跨学科学习个性化，跨学科资源丰富化、评价反馈智能化等。人工智能赋能跨学科作业的设计中，不仅需要利用AI技术优化作业设计、提高作业的质量，还需要注重作业的知识迁移、激发兴趣、提升思维，培养学生自律、自立品格和自主学习能力的育人功能。^[25]学生仅记忆知识是远远不够的，更重要的是对复杂概念形成深刻的理解，并基于这些理解生成新的知识。^[26]应鼓励学生与以AI为技术基础的资源或者平台进行互动，以深化和扩展其知识体系，发展批判性思维和创造性解决问题的能力。但同时也需要认清AI可能对教学造成的负面影响。AI是实现知识外包的工具之一，有必要利用好AI这把双刃剑。面对技术实现知识的外包，教育工作者需要保持清醒的头脑以防陷入思维懒惰与幼稚化、认知地位边缘化、发展主体性丧失、认知肤浅与碎片化、认知偏见与极端化的教育陷阱。^[27]此外，教育人工智能本身还存在对突发事件处理灵活性缺乏、情感教育薄弱、数据泄露造成隐私威胁、技术发展不成熟等问题。^[28]教师在设计智能技术赋能的跨学科作业时，应重点关注如何在作业设计中运用AI强大的数据处理和模式识别等能力，促进学生对复杂概念的理解和应用，同时注重培养学生在技术驱动时代中所需的关键能力。

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　　[17]教育部.教育部办公厅关于加强义务教育学校作业管理的通知[EB/OL].(2021-04-08)[2023-12-12].https://www.moe.gov.cn/srcsite/A06/s3321/202104/t20210425_ 528077.html.

　　[18]教育部.教育部办公厅关于印发《基础教育课程教学改革深化行动方案》的通知[EB/OL].(2023-05-09)[2023-12-19].https://www.moe.gov.cn/srcsite/A26/jcj_kcjcgh/202306/t20230601_1062380.html.

　　[19]顾小清,李世瑾.人工智能促进未来教育发展：本质内涵与应然路向[J].华东师范大学学报(教育科学版),2022,40(9):1-9.

　　[20]李锋,袁雨欣,顾小清.智能时代编程教育如何培养学生的创新能力——基于编程项目活动联通“学编程”与“用编程创新”[J].现代远程教育研究,2023,35(6):11-18.

　　[21]崔金贵,马莹莹.我国人工智能教育研究进展与展望[J].高校教育管理,2023,17(6):31-39.

　　[22]教育部.教育部关于印发《中小学书法教育指导纲要的通知》[EB/OL].(2013-01-18)[2023-12-12].http://www.moe.gov.cn/srcsite/A26/s8001/201301/t20130125_ 147389.html.

　　[23]唐彩斌,史宁中.素养立意的数学课程——《义务教育数学课程标准(2022年版)》解读[J].全球教育展望,2022,51(6):24-33.

　　[24]杜华,顾小清.人工智能促进知识理解：以概念转变为目标的实证研究[J].华东师范大学学报(教育科学版),2022,40(9):67-77.

　　[25]刘菁,李敬丽.智能技术支持的“双减”实施路径研究[J].中国教育信息化,2024,30(1):84-92.

　　[26]杜华,袁璐欣,王璐瑶.教师智能素养评价的国际研究：主体、要素、工具与建议[J].中国教育信息化,2024,30(4):79-88.

　　[27]余胜泉,汪凡淙.人工智能教育应用的认知外包陷阱及其跨越[J].电化教育研究,2023,44(12):5-13.

　　[28]戴馨,吴亮,廖雨婷.“人工智能+教育”：融合与冲突的路径探索[J].中国教育信息化,2020(11):57-61.

Intelligent Technology for Interdisciplinary Education:

Internal Logic and Innovative Practice

Hua DU, Xuanyan ZHU, Luyao YANG, Yanchao SUN

(College of Education, Zhejiang Normal University, Jinhua 321004, Zhejiang)

　　Abstract: To promote the comprehensive assessment reform of education in the new era, develop students’ integrity and core literacy, and improve their comprehensive quality, the implementation of interdisciplinary teaching design is apparently needed. Interdisciplinary teaching design is an important path to implement the “Double Reduction” policy. Compulsory Education Curriculum Program (2022 Edition) indicates that it is necessary to use interdisciplinary approaches to solve real problems, set up interdisciplinary thematic learning activities, strengthen the connection among subjects, and improve the interdisciplinary design, implementation, evaluation and others. This article respectively clarifies the principles and theoretical logic of intelligent technology-enabled interdisciplinary education, and the design logic of interdisciplinary project-based learning from the two aspects of interdisciplinary innovation ability cultivation. It briefly combs through the cases of AI+ interdisciplinary assignments and experts’ views, and points out the existing problems and the direction of improvement in the practice of interdisciplinary innovation, so as to provide references for the practice of interdisciplinary teaching and assignment design empowered by intelligent technology.

　　Keywords: Artificial Intelligence; Interdisciplinary; Assignment design; Big idea; Project-Based Learning; Innovation ability

　　编辑：李晓萍　校对：王天鹏