人工智能驱动跨学科主题学习的实现

摘 要 面对科技发展进程加速与创新人才培养的双重挑战，教育体系正经历着前所未有的转型。在智能时代背景下，借助人工智能这一关键驱动力，可以促进跨学科主题学习的深度整合与创新发展。价值定位上，可从全息知识整合化、全景情境综合化、全程方式融合化三个维度构建跨学科主题学习创新教育的价值蓝图；实践路径上，可从设计与有机生成、实施与动态管理、评估与长效反馈，探索跨学科主题学习创新路径的实践样态；运行机理上，可从跨学科大模型应用、跨领域大联合教研、跨时空大场景改造三个方面形成跨学科主题学习的实现机制。

关  键  词 跨学科主题学习；人工智能；融合创新

引用格式 林长山.人工智能驱动跨学科主题学习的实现[J].教学与管理，2025（05）：24-28.

当今时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度和深度改变着我们的生活、工作和学习方式。这场改革打破传统学科边界，将人工智能技术与各学科知识深度融合，以培养学生的综合素养、创新能力和解决复杂问题的能力。跨学科强调通过多个学科的交叉与综合建构新的知识体系，从而解决单一学科无法解决或不能彻底解决的复杂问题[1]。

在人工智能时代，跨学科主题学习不仅是教育改革的重要方向，更是培养未来人才的关键路径。面对这一新命题，教育工作者、学生乃至整个社会都应积极拥抱变化，共同探索和实践，以期在新时代背景下培养出更多具有全球视野、创新精神和实践能力的优秀人才。

一、人工智能驱动跨学科主题学习的价值定位

跨学科主题学习中，人工智能拥有独特的价值与功能优势。在知识维度，人工智能驱动的跨学科主题学习打破了学科壁垒，促进了知识的深度融合与创新，构建全面而立体的认知框架。在场景维度，AI技术能够模拟真实世界中的复杂情境，增强学生解决实际问题的能力，使其在虚拟与现实的交互中深度学习。在学程维度，人工智能根据每位学生的学习节奏与偏好，动态调整教学策略，实现个性化学习路径的规划。

1.全息知识整合化：构建跨学科主题学习知识图谱

全息技术具有全沉浸性、全数据化、全互动性等特性，正在逐渐延伸到教育领域，以赋能教育和重塑学习环境[2]。人工智能在这一进程中将分散于各学科中的知识点精心串联成一个立体、动态的知识网络——跨学科主题学习知识图谱。这一图谱并非简单的知识点罗列，而是通过深度学习算法，智能分析和识别不同学科间隐含的逻辑关系和内在联系，实现知识的深度整合与交叉融合。例如，AI能够洞察数学与物理、化学与生物、历史与文学之间的交集，挖掘出它们共通的概念、原理和方法论，从而构建起一个层次分明、逻辑严密的知识体系，为学生提供一个全面而系统的认知框架，促进跨学科技能的迁移与应用，响应课程方案中对综合学习的迫切需求。

在构建全息知识图谱的过程中，人工智能的技术细节至关重要。首先，AI通过语义分析和实体识别技术，准确捕捉文本、图表、实验数据等多元信息中的关键知识元素，为知识图谱的搭建奠定基础。其次，采用知识表示学习和图神经网络等前沿算法，AI能够理解知识元素之间的复杂关系，如因果、并列、递进等，构建起知识图谱的骨架。再次，通过机器推理和模式识别，AI能够预测和填充知识图谱中的空白区域，确保知识网络的完整性。最后，持续学习机制使得AI能够根据最新的科研成果和社会发展动态及时更新知识图谱，保持其时效性和前沿性。这一过程确保了跨学科主题学习知识图谱的深度与广度，为学生提供了全面、准确且不断演进的学习资源。全息知识图谱的构建不仅是为了提供一个庞大的知识库，更是为了支持个性化学习的实现。正确使用ChatGPT等人工智能技术，可以为学生提供学习资源、个性化学习路径等[3]。

2.全景情境综合化：创设跨学科主题学习真实场景

全景式学习旨在构建一个全面、立体的学习生态系统，通过人工智能技术的深度融合，将跨学科主题置于更广阔的时空背景和社会环境中，让学生从多个维度深入探索和理解知识。这种学习模式突破了传统课堂的限制，利用AI生成的真实虚拟场景，让学生在历史长河、自然生态、社会变迁等多重视角下进行学习。全景式的跨学科主题学习在增强学生的感知体验的同时，更促进了他们深层次的知识内化与创新思维的培养。

人工智能作为全景式学习的重要推手，能够智能整合来自全球的优质教育资源，包括学术文献、专业视频、专家讲座等，形成一个动态更新、高度个性化的学习资源库。学生可以根据自己的学习路径和兴趣点，自由穿梭于各个知识领域，实现跨文化、跨领域的深度探究。AI平台还可以实时分析学生的学习行为，智能推荐相关联的学科知识和实践项目，促进知识网络的构建与拓展，从而实现真正的无缝学习体验。

3.全程方式融合化：打造跨学科主题学习自主学程

在跨学科主题学习的过程中，人工智能如同一座智慧的桥梁，巧妙地连接起知识的孤岛，构建起一条从基础概念理解到复杂问题解决的全链条学习通道。例如，在探讨气候变化的议题时，AI不仅能提供地理学、生物学的相关资料，还能从经济学、政策学的角度引导学生全面理解这一全球性问题的多维面貌。更进一步，AI还能基于这一知识网络自动生成跨学科的学习任务，如设计一项环保项目，要求学生综合运用科学原理、工程技术和艺术创意实现理论与实践的深度融合。

在跨学科主题学习的每一个环节中，人工智能发挥着疏通脉络的关键作用，将原本分散的各学科学习方式重新组合，形成一套有机融合的学习体系，如历史现场、科学实验室等，引领学生进行沉浸式学习。同时，AI还能根据学生的学习风格和进度，灵活调整教学方法，如为视觉型学习者提供图表和视频，为听觉型学习者提供讲座和讨论，满足他们的个性化需求。更重要的是，AI通过数据分析能识别学习过程中的瓶颈和障碍，及时调整学习路径，如增加小组合作环节，促进同伴之间的知识共享；或是引入专家在线指导，解决高阶问题。研究者需要具备迈向跨学科、超学科深度融合的研究视角，促进“理论—技术—实践”同向而行的路径优化[4]。

二、人工智能驱动跨学科主题学习的实践路径

人工智能驱动的跨学科主题学习正成为实践研究焦点。为了深化其实践应用，我们致力于探索在内容重组、实践重塑及效果重构三个关键环节的操作策略与方法论。内容重组方面，我们将精细考察AI如何整合多学科知识、创造既定目标与生成性学习的平衡点。实践重塑方面，聚焦于如何利用AI技术优化学习路径，实现个性化学习体验，同时确保学科间的有效链接。效果重构方面，我们的目标是设计一套全面的评价体系，借助AI的分析能力，评估学生跨学科综合能力的发展。

1.设计与有机生成：跨学科主题学习的内容重组

人工智能设计跨学科主题，融合预设与生成的动态平衡。在跨学科学习的框架下，人工智能发挥其独特的算法优势，设计出既具有预设目标又具备生成性的跨学科主题。这些主题不仅基于教育专家的前期规划和学科知识框架，还融入了AI的智能分析，能够根据最新的学术进展和社会需求动态调整。

人工智能研发跨学科课程资源，实现结构化资源配置。AI技术在跨学科教育资源开发中展现出巨大的潜力，它能够整合来自不同学科领域的知识，创建结构化且相互关联的课程体系。通过大数据分析，AI系统能够识别各学科间的内在联系，构建知识地图，为每个跨学科主题设计详尽的教学大纲，包括核心概念、关键技能和评价标准。同时，AI还能自动生成配套的学习材料，如阅读资料、实验指南、互动模拟等，并确保这些资源在难度、深度上与学生的学习阶段相匹配。更重要的是，AI能够根据学生的学习进度和反馈，智能调整资源的呈现顺序和形式，优化个性化学习路径，使跨学科内容的获取更加高效和有针对性。

人工智能个性化调整跨学科内容，确保适切性资源供给。在跨学科教学中，AI不仅是内容的开发者，也是精准教学的推动者。它能够根据每位学生的学习习惯、兴趣倾向和知识掌握程度，动态调整跨学科内容的难度和广度，确保每一位学生都能获得最适合自己的学习体验。同时，AI系统还会监测学生的学习成效，根据其表现调整后续学习材料的复杂度，如适时引入更高阶的概念或提供更多实践机会。

2.实施与动态管理：跨学科主题学习的实践重塑

人工智能重塑统整后的学习路径实现了情境贯穿与学科贯通。在跨学科主题学习实践中，人工智能通过其强大的数据处理和模式识别能力，重新定义了学习路径的设计逻辑，将多个学科的知识点串联成一条条连贯的情境线，形成一种“情境贯穿”的学习体验。

人工智能实施中的学科偏好分析，实现强弱项个性化识别。在跨学科主题学习的具体实施过程中，人工智能扮演着敏锐的观察者和智慧的指导者的角色。通过对学生学习行为的细致跟踪和深入分析，AI能够准确捕捉到每位学生关于不同学科的偏好与强弱项，从而为教师提供实时的过程记录和分析报告。此外，AI还能根据学生的学习进展，动态调整学习材料的难易度和类型，确保每位学生都能在自己最适宜的节奏中前进，实现真正的个性化学习。

人工智能驱动的“学科补给”，满足学生的个性化需求。在跨学科主题学习的推进中，人工智能进一步拓展了教育资源的边界，根据不同学生的学习兴趣、方式和需求，提供了灵活多样的“学科补给”。AI系统能够识别学生在特定学科领域的需求，如需要更深入的理论解释、更丰富的实践机会，或更直观的视觉辅助，然后智能推荐相应的补充材料和活动。例如，对于那些对艺术创作充满热情的学生，AI可能会推荐一些与当前主题相关的艺术史背景资料，或是引导他们参与创意工作坊；而对于偏好逻辑推理的学生，则可以提供更多的数学模型构建任务或编程项目。

3.评估与长效反馈：跨学科主题学习的效果重构

人工智能驱动的多学科一体化评估聚焦综合运用能力，实现了对跨学科主题学习效果的多维度、一体化评估。AI系统能够通过深度学习算法，识别学生在解决复杂问题时所展现的跨学科综合运用能力。利用跨媒体智能技术，可以借助模拟仿真、教育游戏、虚拟任务场景、协作学习环境等开展新型评价，通过参与完成某一个特定的任务，考查学生解决实际问题的能力[5]。

人工智能的诊断分析与反馈，构建循证改进闭环。人工智能在跨学科主题学习的评估中不仅是一个评判者，更是一个智能的教练和导师。通过收集和分析学生在学习过程中的大量数据，AI能够进行精准的诊断分析，识别出学生在跨学科能力方面的优势与不足，以及潜在的学习障碍。这些分析结果以可视化报告的形式呈现给教师和学生，为下一步的个性化指导提供了明确的方向。更重要的是，AI系统能够基于这些反馈，智能推荐针对性的学习资源和策略，形成一个持续改进的闭环。

人工智能支持的长周期跟踪，长效赋能跨学科能力的提升。在跨学科主题学习的长期发展中，人工智能成为了一股不可忽视的推动力量，它能够对学生的跨学科能力进行长周期的跟踪和评估，确保学习效果的持久性和深化。通过定期收集学生在不同阶段的表现数据，AI系统能够绘制出个人能力发展的轨迹图，这样不仅反映了学生短期内的进步，还揭示了长期学习趋势和潜在的瓶颈。这种长期视角的评估有助于教师和学生共同规划未来的学习路径，适时调整学习策略，确保跨学科能力的持续增长。更重要的是，AI还能通过智能预测，为学生未来的职业生涯和终身学习提供指导。

三、人工智能驱动跨学科主题学习的运行机理

人工智能在跨学科主题学习中的融入，深刻改变了教育的应用、教研与场景，激发了学习的新活力。在应用层，AI技术能够精准捕捉学生的个体差异，实现个性化学习资源的即时匹配，让教育更加贴近学生的需求。在教研层，大数据分析与机器学习为教师提供了深刻的教学洞察，支持跨学科课程设计的优化，推动教育内容的迭代升级，强化了学科间的有机联系。在场景层，虚拟现实与增强现实技术构建了沉浸式学习环境，使抽象概念具象化，增强了学习的趣味性和实效性，让学生在亲历中领悟跨学科知识的魅力。

1.跨学科大模型应用：跨学科主题学习的新赛道