【一等奖初中数学论文】生成式人工智能在初中数学跨学科主题学习中的应用研究

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【摘要】跨学科主题学习是培养学生综合品质的重要途径，但教师在实施过程中面临诸多困境。同时，生成式人工智能的快速发展为技术赋能教学带来机遇和挑战。本文依据 "师 - 机 - 生" 三元教学模式，以苏科版教材中 "估计圆周率 π 的范围" 为案例，从课前准备、课中探究、课后评价三个角度，展现生成式人工智能在促进知识结构化、支持个性化探究和实现精准评价方面的赋能机制，并指出师生需警惕技术依赖与 "幻觉问题" 等潜在风险。

【关键词】生成式人工智能；跨学科主题学习；初中数学

1　研究背景

《义务教育数学课程标准（2022 年版）》（下称《课标 2022》）指出，进一步加强综合与实践的教学实施，以跨学科主题学习为主要形式，着力培养学生的创新意识、实践能力等综合品质。跨学科主题学习以解决实际问题为重点，是加强课程综合和强化课程协同育人的重要板块，是培养学生综合素质的重要载体。近年来，围绕跨学科主题学习的研究日益丰富：文认为，跨学科主题学习的实现需要推动跨学科知识与生活融合，注重生成实践结果。文整合问题式项目式学习的优势，提出 DoPBL 模式，并给出具体实施方案。文提出以大概念为基础的跨学科主题学习 "C-POTE" 模型，强调以驱动性问题促进学生对大概念的深层理解，通过任务展现学生成果。现阶段丰富的研究覆盖了理论基础、设计框架和效果验证等方面，推进了跨学科主题学习的落实。

然而，在教学实践中教师往往面临课程内容表面化、学习过程低阶和程序化等教学困境。学生虽然获得了具体经验，但其思维过程往往仍停留在表层，知识和方法缺乏结构化的特征，难以建立可迁移的思维策略。生成式人工智能的兴起为解决上述问题提供了新的思路。生成式人工智能经历多轮迭代，多模态、连贯性的信息处理和生成能力显著提升，使即时学习和个性化教学成为可能 [6]。《课标 2022》指出，教师应重视和利用现代信息技术，实现教学工具方法创新，促进数学教学改革。生成式人工智能支持下的教育数字

化转型已成为必然，本文将分析生成式人工智能在初中数学跨学科教学中的应用优势，探讨教师如何借助技术实现教学的创新，同时规避可能的风险。

2　生成式人工智能赋能数学跨学科学习的内在机制

生成式人工智能正在推动 "师 - 生" 二元课堂结构向 "师 - 机 - 生" 三元认知协同结构发展。在 "师 - 机 - 生" 的结构中，除教师和学生两个传统主体角色外，生成式人工智能凭借其强大的技术优势，承担着大量教学活动中的基础工作，为 "教学评" 一体化的设计与实施提供深度赋能（图1），逐渐成为类主体角色。

2.1　课前：赋能教师准备

（1）整合教学资源

习惯于传统教育模式的教师，其教学内容的组织往往局限于单一学科，忽视学科间的对话与合作。同时，传统的 "关键词检索" 高度依赖用户对目标事物的认知。而生成式人工智能支持的语义搜索具备理解用户意图和上下文的能力，教师可进行启发式搜索，提高搜索效率。以 DeepSeek 为代表的模型更具备 "思维过程" 可视化机制，将隐式推理链条转化为可解释的逐步推导路径，助力教师正确把握学科主题内容的基本原理和研究范式。

（2）优化教学设计

生成式人工智能能够对输入的跨学科主题进行嵌入表示与语义关联，依托语料库中的预训练信息，快速构建初步的教学设计框架，包括教学目标、活动流程、时间分配等要素。教师通过自然语言交互输入情境和调整指令，大语言模型将依托上下文理解与序列生成机制，对方案进行动态迭代与细节优化。此外，其多模态生成能力能够输出图文、音视频等资源，协助构建沉浸式、可视化的项目情境。

2.2　课中：赋能学生探究

（1）促进启发式学习

在跨学科主题学习中，学生的主体地位进一步凸显。教师引导学生在真实复杂的情境中提出有意义的问题...

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