生成式人工智能赋能历史跨学科主题学习研究

摘      要：生成式人工智能在历史跨学科主题学习中的应用能够促进跨学科主题学习的信息融合与知识探索，助推学生思维的多元发展，从而提升学生的学科核心素养。在具体的教学实践中，生成式人工智能可以通过搭建学习支架生成个性化学习资源，依托虚拟技术构建沉浸式学习环境，对学习效果进行实时且可见化的反馈并进行个性化策略调整，从而在学习资源、学习环境、学习反馈三个维度赋能历史跨学科主题学习，以丰富学生的学习体验，提升学习效率。

关 键 词：生成式人工智能；跨学科主题学习；历史教学；核心素养

引用格式：李光，刘芳芳.生成式人工智能赋能历史跨学科主题学习研究[J].教学与管理，2024（16）：43-47.

在这个科技迅猛发展的时代，教育领域正在经历一场深刻的变革，全球教育改革的核心目标已经转向重点培育学生的核心素养，特别是在历史跨学科学习中，这一目标尤为重要。历史跨学科学习鼓励学生超越传统学科界限，整合多学科知识，以全面和深入的方式理解历史事件和现象。这种学习模式不仅打破了学科间的隔阂，促进了知识的融合与应用，而且增强了学生的问题解决能力和创新思维，尽管在实施过程中我们仍然面临着学科融合难题、教师能力提升和教学工具方法创新等挑战[1] ，但值得关注的是，生成式人工智能技术的兴起为历史跨学科学习提供了新的视角和方法。这种技术通过深度学习模型，能够自动生成文本、图像等，模拟人类的创造力，极大地丰富了教学内容，并激发了学生的探索欲望。生成式人工智能的应用不仅能够提供个性化的学习体验，还能够帮助教师设计更具吸引力的历史学习活动，从而有效提升教学效果[2] 。通过这一技术，教育工作者能够获得更为实用和创新的教学策略，为历史教育领域带来新的思考和发展方向，推动教育理念和教学方法的革新，进而促进学生核心素养的全面提升[3] 。

一、历史跨学科主题学习的价值与挑战

新课标提出：“跨学科主题学习指向学生核心素养发展，学生通过运用多学科知识与技能进行综合探究的能力，引导学生围绕某一研究主题，将所学历史课程与其他课程的知识、技能、方法以及课题研究等结合起来，开展深入探究、解决问题的综合实践活动。”可见，历史跨学科主题学习活动不是将跨学科的知识简单叠加讲授，而是以历史学科为基点，围绕某个学习主题，跨出历史学科的知识、思维，运用跨学科知识、思维，通过项目式学习、探究式学习等方式解决复杂问题，得出学习成果的综合活动。

1.历史跨学科主题学习的教育价值

跨学科主题学习极大地拓展了学生的知识视野。传统的历史教学侧重于历史事实和时间线的记诵，而跨学科主题学习则注重让学生将历史知识与文学、地理、政治、艺术等其他学科相结合，从而深化对历史事件的多维度理解[4] 。这种跨学科主题学习不仅构建了全面而立体的历史认知，也点燃了学生的学习兴趣和热情。

跨学科主题学习有效提升了学生的批判性思维与创新能力。在探讨历史事件时，学生被引导从多元化的视角进行分析，考虑经济、社会、文化等多重因素，而非单纯依赖历史叙述。面对复杂的历史议题，学生需要运用所学知识创造性地寻找解决方案，从而锻炼创新思维[5] 。

跨学科主题学习还加强了学生的综合思维能力。面对跨学科的问题，学生需将不同学科的知识有机结合，实现知识的综合运用。这种跨学科的思维训练有助于培养学生解决复杂问题的能力，为应对未来多变的世界打下坚实基础。

2.历史跨学科主题学习的现实挑战

教师在跨学科教学方面的能力不足是一个突出的问题。成功的跨学科教学不仅要求教师对本学科知识有深入了解，还要求他们熟悉其他学科的基础理念和教学方法，并能巧妙地将这些知识融合到教学实践中。

在实施跨学科主题学习时，如何将各学科的内容和方法有效整合，是一个需要解决的关键问题。由于不同学科在知识结构、思维模式和专业术语上存在差异，教师需要具备巧妙衔接和融合这些差异性的能力。同时，如何设计能够涵盖多学科知识点的学习活动，对教师的创新能力和专业知识提出了更高的要求。

适宜教学资源的缺乏也是跨学科学习面临的一项挑战。许多教学资源仍旧基于单一学科构建，缺乏跨学科整合的内容。这就需要教师投入额外的时间和精力去寻找或自制适合跨学科主题学习的教学材料，从而增加了教学准备工作的难度。

二、生成式人工智能赋能历史跨学科主 题学习的内在机制

针对教师跨学科教学能力的不足，生成式人工智能可以提供丰富的教学资源和工具，帮助教师轻松设计和实施跨学科课程。通过人工智能技术，教师能够获取针对特定学习目标的定制化内容，包括跨学科的教案、活动建议和评估工具。这不仅减轻了教师准备课程的负担，也提升了教学的质量和效果。

面对学科间知识的融合，生成式人工智能展现出其在整合不同学科知识方面的强大能力。通过分析和处理大量的跨学科数据，人工智能能够提炼出关键概念和联系，为学生提供一个统一且协调的知识结构。这种能力特别适用于历史跨学科主题学习，能够帮助学生理解历史事件在不同学科背景下的多重影响和意义。

在缺乏适宜教学资源的问题上，生成式人工智能能够通过自动生成的文本、图像，甚至视频等多媒体材料，为跨学科学习提供丰富的学习资源。这些由人工智能创造的学习材料可以高度定制，符合学生的学习水平、兴趣和需要，从而提高学习的针对性和有效性。

1.生成式人工智能在历史跨学科主题学习中的应用原理与特性

生成式人工智能作为人工智能技术的新里程碑，融合了深度学习和自然语言处理的先进技术，构建出能够理解、创造和响应人类语言的复杂机器学习模型。这些模型通过海量数据的训练，展现出在文本创作、问答系统和内容摘要等方面的卓越才能。相较于以往的模型和其他类型的人工智能，生成式人工智能在处理复杂语境和保持对话流畅性方面具有明显的优势，使其在信息提供、问题解答和深入讨论等方面更加精确和高效[6] 。

在历史跨学科主题学习的应用中，生成式人工智能的这些特性尤为关键。例如，在历史与科学的跨学科学习中，生成式人工智能能够根据不同学科的特定语境，精确地生成或转述信息，为学习者定制具有学科特色的学习资料。这种能力让生成式人工智能成为连接不同学科知识的纽带，推动了知识的深度融合与运用，从而能有效支持在跨学科环境下培育学生的创新思维和问题解决能力。

此外，生成式人工智能在推动创新学习方案和提供个性化学习支持方面也显示出其潜力。该技术能够依据学习者的学习进度和风格，创造性地生成教学内容，并调整反馈和建议，为学生提供针对性的学习辅助，同时锻炼学生的创新能力和批判性思维。

2.生成式人工智能促进历史跨学科主题学习的信息融合与知识探索

在历史跨学科主题学习的过程中，生成式人工智能扮演着至关重要的角色，尤其是在信息整合和知识发现方面。凭借先进的算法和强大的数据处理能力，生成式人工智能能够有效整合来自不同学科领域的信息资源，为学生提供一个全面而深入的知识视角[7] 。这种整合能力在历史教学中尤为关键，它不仅能帮助学生全面掌握历史事件的多维信息，包括事件的历史背景、地理环境、政治影响等，还可以促进学生对历史事件深层次的洞察和理解。

生成式人工智能在挖掘和分析庞大数据中隐藏的知识点、模式和趋势方面也展现出其独特的能力。它能够处理和分析大量的历史文献、资料和数据，揭示出历史事件之间潜在的联系和规律，为学生提供探索历史的新视角和深度学习的机会。通过对不同历史时期的数据进行深入分析，学生不仅能够发现历史事件之间的内在联系，还能够对某一特定历史阶段形成全新的认识，这种全新的认识往往能够激发学生的创新思维，促进他们对复杂历史概念的深入理解和掌握[8] 。此外，生成式人工智能还能够根据学生的学习进度和理解能力，个性化地推荐学习资源和材料，让每个学生都能在适合自己的节奏中进行学习。通过生成式人工智能的辅助，学生能够在历史跨学科主题学习中获得更加丰富和多元的学习体验，从而更好地培养他们的批判性思维、创新能力和解决问题的能力。

3.生成式人工智能促进历史跨学科主题学习中学生多元思维的发展

在历史跨学科学习领域，生成式人工智能正引领一场思维方式的变革，它特别强化了学生的批判性思维、创新思维和综合思维能力。生成式人工智能通过提供多角度的视角和丰富的信息资源，挑战了学生原有的认知模式，激励他们在分析历史事件时运用批判性思维，多角度审视问题，并评估各种观点的合理性和正确性[9] 。此外，生成式人工智能通过提出富有启发性的问题或揭示不同学科间的隐性联系激发学生的好奇心和探究欲望。这种探究精神鼓励学生提出创新性的问题和假设，从而促进了他们在跨学科主题学习中创新思维的发展。

生成式人工智能通过整合来自不同学科的信息和观点，协助学生构建起一个全面且相互关联的跨学科知识网络。特别是将历史知识与其他学科知识相结合，使学生能够更加深入地理解各学科间的内在联系和相互作用。这种综合性的学习体验不仅拓宽了学生的知识视野，也提升了他们的综合思维能力，为学生在复杂多变的现代社会中解决问题提供了坚实的基础。

三、生成式人工智能在历史跨学科主题学习中的实践策略

在历史跨学科主题学习的实践中，可以通过生成式人工智能引导学生整合跨学科知识、思维，解决主题任务涉及的学科、文化、艺术等问题，从创新教学方法和学习策略上赋能[10] 。以“皿方罍的完璧”主题学习为例，该主题不仅涵盖了中国古代青铜器的艺术和文化价值，也涉及近代殖民入侵、文化遗产流失，以及现代中国在国际舞台上的强大和文化遗产的追回等多个方面[11] 。在这样的跨学科主题学习中，生成式人工智能可以发挥多方面的作用。

1.利用人工智能搭建学习支架，实现学习资源赋能

选择合适的跨学科主题以及基于课标要求的任务设计，对于提升教育质量和培育学生的核心素养具有至关重要的作用。在此过程中，生成式人工智能技术能够为主题和任务构建“学习支架”。在主题选择方面，该技术通过深度分析和整合多学科资源，自动推荐最符合学生兴趣和学习需求，且紧贴学生最近发展区的学习主题。这种由技术搭建的“资源匹配型支架”显著增强了主题选择的适宜性，确保学习内容紧密围绕学生的实际生活情境问题、群体认知以及历史学术探究的问题。在任务设计方面，人工智能技术通过展示学习成果范例，依据学生的兴趣和学习进度推荐相关资源，并提供完成任务的具体步骤和方法。同时，实时的反馈和建议有助于学生构建稳固的知识体系，进而提升学习效率和自主学习能力。这种技术为学生提供了完成任务的“程序方法型支架”。以“皿方罍的完璧”为例，生成式人工智能技术能够针对学生的资料搜索、问题录入、关键词检索等方面从广泛的数据中识别出这一主题对学生的吸引力切入点，同时整合相关的学科资源，为学生提供一个全面的学习支架。

（1）根据不同小组所探讨的问题，人工智能将有针对性地推送相关资源

对于历史文化小组，人工智能将推送有关中国古代青铜器的详尽历史背景资料、皿方罍的起源与发展脉络，以及其蕴含的艺术与文化价值相关资源。这些资源形式多样，涵盖学术文章、历史文献、博物馆藏品介绍等，以全面满足小组的研究需求。

对于现代社会小组，针对其所探讨的殖民入侵与文化遗产流失议题，人工智能将提供丰富的历史事件背景资料、相关国家的法律政策信息，以及中国通过国际协商成功追回文化遗产的案例分析。这些资源将有助于小组深入理解议题，并激发其对于文化遗产保护的思考。

对于国际关系小组，人工智能将推送关于现代中国在国际舞台上所扮演角色的多元化资料。这包括中国如何在文化遗产保护领域与其他国家展开合作的实例，以及文化遗产对于国家软实力产生的深远影响等相关资源。这些资源将为小组提供宽广的国际视野，促进其对于国际关系的深入理解。