【生成式人工智能+跨学科学习】小学语文杭州市一等奖获奖教育教学论文:数智赋能小学高段语文跨学科学习之由、之道、之策

【摘要】跨学科主题学习旨在培养学生的核心素养。从本质上讲，它是一种亚综合性与探究性相结合的尝试式学习方式，对实现课程的整合与实践性具有重要意义。数字技术和生成式人工智能作为新时代的科技工具，在促进小学高年级语文学科与多学科融合方面发挥着重要作用，帮助学生更全面、深入地理解文学作品和相关知识。从跨学科逻辑构成的角度来看，这种“教-学-评”一致性的智能化重构，揭示了技术赋能跨学科学习的内在机理：教师依托智能工具优化教学策略，学生借助智能工具加深知识连接，动态评价系统实时反馈学习成果，以此形成闭环优化路径。

关键词：数字化技术；生成式人工智能；跨学科学习；小学语文

在2024年全国教育工作会议明确提出：“要不断开辟教育数字化新赛道。坚持应用为王走集成化道路，以智能化赋能教育治理，引领教育变革创新。”在此背景下，小学语文的课堂教学，除了注重传统的“听说读写”技能，更为注重学生的思维拓展、口语表达和综合素养的培养，因此与其他学科进行交叉融合也越来越频繁，从而形成跨学科学习。然而，跨学科学习的教学在实际情况之中面临着诸多的挑战。数字化技术（digitization technology）和生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）工具，如VR技术、DeepSeek、ChatGPT、文心一言等，为此类问题提供了新的解决思路和方法。

（一）、知识储备不足，合作意识薄弱。

在跨学科学习的环节中，语文教师面临着多重的挑战，其中知识储备不足与技术运用薄弱的问题尤为突出。跨学科学习要求教师不仅要有扎实的知识基础，还要掌握先进的跨学科学习教学策略，以应对不断变化的教学环境和学生的需求。绝大多数的语文教师学科背景集中于语言文学领域，对于数学逻辑、科学原理、艺术表现等跨学科知识掌握不足，导致学科壁垒显著。例如，在解释古诗中的天文现象时，如果学生缺乏科学原理的知识，他们只能进行表象体会，教师作为教学的引导者却无法引导学生深入探究其中的奥秘。

截至2023年2月，全国中小学（含教学点）互联网接入率为100%，但许多教师在数字化技术和生成式人工智能技术应用方面存在素养不足的问题。目前关于数智技术的系统培训几乎没有开展，只有四川、广东等5个省实施政策支持，大部分教师很难掌握新技术的使用方法。这种情况在一些偏远地区的教师中尤为明显，由于缺乏必要的技术支持和培训，他们很难在课堂上有效运用数智技术来辅助跨学科学习。

（二）、思维能力薄弱，参与度较低下。

《义务教育语文课程标准》（2022年版）强调指出：“学生是研究和发展的主体。”语文课程要“充分激发学生的主动意识和进取精神，倡导自主、合作、探究的研究方式”，这需要小学语文教师做到以学生为主，从原本以教师的“教”为中心，转向以学生的“学”为中心的模式，改变传统的教学模式；明确课堂不是教师展示授课技巧的表演场所，而应该是师生互动交流的平台，以此鼓励学生更全面地参与课堂；这对于把控学生学情及追踪思维状态有很大的益处。

但是，小学生思维能力的薄弱与课堂参与度的低下是制约跨学科学习的瓶颈，由于绝大部分高段小学生还处于皮亚杰理论的具体运算阶段，抽象思维与跨学科迁移能力较弱，难以在不同学科间建立联系。例如，在传统课堂中小组合作学习受限，教师不能及时记录和展示学生思考、交流的思维过程，降低了学生学习的积极性，致使课堂教学又回归到师问生答的教学方式中不能面向全体，无法让每个学生都能有思考和表达的机会，无法有效推进学生的深度学习。

此外，传统课堂的割裂式教学进一步加剧了这一问题：语文教师对于文本解读得心应手，数学教师则更关注逻辑思维，而对于美术教师而言，绘画技法训练是在首位的，各学科的关注点是不一致的，因此学科间的不互通导致跨学科学习难以开展。

（三）、时空限制较多，评价体系单一。

有效的学习成果不是自然形成的，而是在学习开始前就明确提出并不断修正优化过程，跨学科活动往往需要较长课时，但常规语文课程时间紧张，教师常压缩实践环节。部分学校还缺乏学生体验的数智媒介，如实验室、社会实践基地等，限制了活动开展。因此，很多教师对于数字技术应用的理解只停留在“形式”上，没有关注其“实效”。

在目前的评价环节，语文学科期末的成绩，以终结性考试为主，忽视过程性评价，难以全面反映学生综合能力。

部分学校采取传统的质性分析方法操作直接方便，成果展示清晰，但仍有不少弊端。如学习档案袋评价法（见图1），在小学低段时期较为适用，但随着学生年龄的增长，虽能在一定程度上反映学生的学习过程，但实行过程中依赖主观判断且操作复杂，难以实现即时性。比较之下，生成式人工智能为过程性评价带来明显的变化，进一步完善其客观性、精确性和智能化程度。

（一）、提供多元素材，打破学科壁垒。

随着信息网络的发展和技术工具的普及，为学生的跨学科学习提供了大量的数字化资料。教师可以利用数字智能技术工具来收集学生的实时学习数据，包括对学习习惯的洞察，对学习成绩波动的跟踪，以及从课堂内外的互动中收集反馈。生成式人工智能可以精准把握每个学生的学习特点和需求，对学生的学习情况进行深度挖掘和分析，为学生规划并呈现个性化的学习路径。

这种学习路径既考虑了学生对学科知识的掌握情况，又涵盖了学生的学习兴趣、学习方式等多个维度，真正做到了教师因材施教，从学生身上发现取长补短的技巧。基于这些精准的学习概貌，生成型人工智能可以为学生智能匹配有意义的学习资源，规划高效的学习路径，并有策略地引导他们采取个性化的学习策略，使每个学生了解自己独特的学习进程。

此外，跨学科学习成果也从依靠纸笔工具的平面、静止、非信息化的单模态，逐渐转向立体、动态、信息化的多模态呈现（见图2），因此，在数智赋能下小学高段语文跨学科学习中，学生不再局限于单一的语文知识，而是通过数字资源平台、生成式人工智能等资源，让学生在实际问题中自然结合各类知识，将语文知识与数学、科学、艺术等其他学科相融，有助于学生形成更加全面、立体的知识体系.......

本文为节选。

郑重声明：本公众号所有文稿、图片、视频仅供学术交流所用（未注明出处即来源于网络）。若有错误或侵害权利人权益，敬请留言，我们将及时更正、删除。谢谢