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        基于核心素養(yǎng)的人工智能+生物學(xué)跨學(xué)科課程設(shè)計(jì)與實(shí)施

        2025-04-16 00:00:00谷多玉姜茜武迪
        關(guān)鍵詞:生物學(xué)人工智能核心素養(yǎng)

        摘要: 隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,其在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用已成為推動教學(xué)創(chuàng)新的重要力量。本文以“校園植物智能識別與生態(tài)分布可視化”單元教學(xué)設(shè)計(jì)為例,從選題背景、目標(biāo)設(shè)定、關(guān)鍵課時(shí)實(shí)施過程和總結(jié)展望四個方面,展示了如何有效地整合信息科技與生物學(xué)知識開展基于核心素養(yǎng)的人工智能+生物學(xué)的跨學(xué)科課程實(shí)踐。這一創(chuàng)新嘗試旨在培養(yǎng)學(xué)生的跨學(xué)科思維和問題解決能力,并為未來跨學(xué)科課程的設(shè)計(jì)與實(shí)施提供參考。

        關(guān)鍵詞:人工智能;生物學(xué);跨學(xué)科;核心素養(yǎng);課程設(shè)計(jì)

        在全球化和信息化時(shí)代背景下,人工智能教育已逐漸滲透到各個學(xué)段,融合到各個學(xué)科,應(yīng)用于課堂的各個環(huán)節(jié),深刻影響著教育領(lǐng)域。這一趨勢為我們提供了新的契機(jī),即通過跨學(xué)科的方式,將人工智能教育與生物學(xué)課程結(jié)合起來,培養(yǎng)學(xué)生的核心素養(yǎng)與創(chuàng)新能力。

        在義務(wù)教育階段,跨學(xué)科概念的引入成為培養(yǎng)學(xué)生綜合素養(yǎng)與創(chuàng)新能力的關(guān)鍵路徑。其中,“系統(tǒng)與模型”作為重要的跨學(xué)科概念,不僅為信息科技與生物學(xué)課程提供了深入理解復(fù)雜現(xiàn)象和解決實(shí)際問題的新視角,還促進(jìn)了兩門學(xué)科內(nèi)容的深度融合。生物學(xué)課程通過構(gòu)建生物模型研究生命體這一復(fù)雜系統(tǒng),培養(yǎng)學(xué)生的生命觀念和科學(xué)思維。信息科技課程則強(qiáng)調(diào)對復(fù)雜系統(tǒng)的理解和構(gòu)建模型,形式化、自動化、系統(tǒng)化地解決問題,以培養(yǎng)學(xué)生用計(jì)算思維解決問題的能力。

        基于課標(biāo)要求[1][2]和學(xué)情分析,我們以跨學(xué)科核心素養(yǎng)培養(yǎng)為目標(biāo),從真實(shí)問題出發(fā),引領(lǐng)學(xué)生開展人工智能+生物學(xué)單元主題學(xué)習(xí),使他們在綜合運(yùn)用不同學(xué)科知識和思維解決復(fù)雜問題的過程中成長。

        一、項(xiàng)目背景及單元教學(xué)整體思路

        (一)基于真實(shí)問題的單元學(xué)習(xí)主題

        本單元的學(xué)習(xí)主題源自學(xué)生社團(tuán)提出的真實(shí)問題——校園植物智能識別和生態(tài)分布可視化呈現(xiàn)。明確待解決的問題后,學(xué)生首先通過兩類植物葉片的長寬信息,學(xué)習(xí)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將兩類植物葉片分類,理解分類所需的數(shù)據(jù),理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中激活函數(shù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要性;其次,根據(jù)小組任務(wù)確定需要采集的植物信息,如葉片、花朵、種子等圖片信息,對圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,去除無關(guān)數(shù)據(jù)以及冗余數(shù)據(jù),確定圖片所屬類別標(biāo)簽;再次,利用人工智能助手搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練和優(yōu)化模型,實(shí)現(xiàn)對校園植物的智能識別;最后,綜合各組識別結(jié)果,借助人工智能助手將結(jié)果以網(wǎng)頁的形式展示,各組根據(jù)自己創(chuàng)意增加交互效果,實(shí)現(xiàn)校園植物生態(tài)分布可視化。

        (二)指向核心素養(yǎng)的跨學(xué)科學(xué)習(xí)目標(biāo)

        1.跨學(xué)科層面素養(yǎng)

        在構(gòu)建智能識別系統(tǒng)和生態(tài)分布模型的過程中,深入理解“系統(tǒng)與模型”的跨學(xué)科核心概念;在真實(shí)問題驅(qū)動下,整合生物學(xué)和信息科技的知識與技能,培養(yǎng)跨學(xué)科思維與創(chuàng)新思維;積極擁抱并探索新技術(shù),提出創(chuàng)造性的解決方案,以應(yīng)對項(xiàng)目中的各種挑戰(zhàn);體驗(yàn)“系統(tǒng)與模型”概念在解決實(shí)際問題中的重要作用,根據(jù)實(shí)際需求不斷調(diào)整優(yōu)化系統(tǒng)和模型,從而解決識別精度、生態(tài)分布預(yù)測等問題;在問題解決過程中逐步形成團(tuán)隊(duì)合作意識和堅(jiān)持不懈的探索精神。

        2.生物學(xué)核心素養(yǎng)

        能夠通過對校園植物的實(shí)地調(diào)查與智能識別,獲得對生物多樣性的直觀認(rèn)識,初步形成生物界多樣性和統(tǒng)一性的生命觀念;在課堂及課后實(shí)踐活動中,尊重事實(shí)和證據(jù),運(yùn)用比較和分類、歸納和演繹、分析和綜合等思維方法認(rèn)識事物,解決實(shí)際問題;在新技術(shù)賦能生物學(xué)研究過程中,能夠運(yùn)用科學(xué)思維辯證地分析問題,提出見解,并具有一定的批判性思維。

        3.信息科技核心素養(yǎng)

        能夠意識到數(shù)據(jù)的重要性,根據(jù)學(xué)習(xí)主題分析數(shù)據(jù)需求,有效采集和處理數(shù)據(jù),識別數(shù)據(jù)的來源并評估其可靠性,提升信息意識;利用計(jì)算思維解決問題,即明確界定問題,將問題進(jìn)行形式化描述,抽象模型及設(shè)計(jì)算法,通過編寫程序自動化、系統(tǒng)化地解決問題,并遷移應(yīng)用以解決學(xué)習(xí)和生活中的問題。

        (三)單元學(xué)習(xí)內(nèi)容分析與單元教學(xué)整體規(guī)劃

        1.單元學(xué)習(xí)內(nèi)容概述

        在常規(guī)進(jìn)行“生物多樣性”內(nèi)容教學(xué)時(shí),教師通常會組織學(xué)生開展“校園植物種類調(diào)查及分布”活動。然而,這一過程往往會因?qū)W生缺乏足夠的植物分類知識,以及季節(jié)因素對識別植物特征性器官(如花、果實(shí))的影響,導(dǎo)致學(xué)生對植物的識別與分類有困難。

        因此,本單元采用了“校園植物智能識別與生態(tài)分布可視化”這一跨學(xué)科項(xiàng)目驅(qū)動式的設(shè)計(jì),通過融合生物學(xué)與信息科技知識,幫助學(xué)生利用人工智能技術(shù)構(gòu)建植物分類模型和植物生態(tài)分布可視化,從而解決傳統(tǒng)教學(xué)中的識別與分類難題。

        本單元的學(xué)習(xí)內(nèi)容對應(yīng)信息科技課程標(biāo)準(zhǔn)模塊九“人工智能與智能社會”,以及生物學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)中的主題(二)“生物的多樣性”與主題(七)“生物學(xué)與社會·跨學(xué)科實(shí)踐”的教學(xué)內(nèi)容。此外,為引導(dǎo)學(xué)生理解機(jī)器學(xué)習(xí)的原理,本單元還融入了生物學(xué)課標(biāo)中主題(五)“人體生理與健康”中“神經(jīng)系統(tǒng)”的相關(guān)知識。這將有助于學(xué)生理解生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的相似性和差異性。

        2.單元教學(xué)整體規(guī)劃

        在單元教學(xué)的整體規(guī)劃中,學(xué)生需要理解并應(yīng)用“系統(tǒng)與模型”的跨學(xué)科核心概念,即將校園植物系統(tǒng)視為一個復(fù)雜的系統(tǒng),通過構(gòu)建植物分類模型與分布模型來簡化和描述這一系統(tǒng)。植物智能識別系統(tǒng)也被視作一個復(fù)雜系統(tǒng),學(xué)生需要明確系統(tǒng)目標(biāo)和功能,理解智能識別系統(tǒng)的原理,建立有效模型并不斷迭代優(yōu)化,以確保系統(tǒng)準(zhǔn)確高效地運(yùn)行。具體的項(xiàng)目推進(jìn)思路如圖1所示。

        二、關(guān)鍵課時(shí)教學(xué)設(shè)計(jì)及分析

        (一)課時(shí)教學(xué)內(nèi)容說明

        本節(jié)課為單元教學(xué)規(guī)劃中的第2課時(shí):探索生物分類的機(jī)器學(xué)習(xí)之旅,即圍繞生物分類與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用展開。具體而言,學(xué)生首先通過活動學(xué)習(xí)生物分類的基本原則及其在科學(xué)研究中的重要性,探討傳統(tǒng)植物調(diào)查方法(如使用檢索表)與現(xiàn)代植物識別技術(shù)的優(yōu)劣,為后續(xù)植物信息收集和機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建奠定基礎(chǔ)。隨后,學(xué)生將深入了解機(jī)器學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建過程,特別是利用植物葉片形態(tài)數(shù)據(jù),搭建從一個神經(jīng)元的線性分類到用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)非線性分類的模型,從而理解機(jī)器學(xué)習(xí)模型在生物分類中的核心作用,并通過迭代優(yōu)化提升分類的準(zhǔn)確性和效率。在此過程中,學(xué)生將面對數(shù)據(jù)誤差、算法不收斂等挑戰(zhàn),從而培養(yǎng)問題解決能力和創(chuàng)新思維能力。

        (二)學(xué)情分析

        授課對象為八年級學(xué)生,他們已具備生物圈中多種生物的基本形態(tài)結(jié)構(gòu)特征知識,對植物有一定的直觀認(rèn)識,但缺乏分類學(xué)相關(guān)知識和技能,對植物具體種類的識別和分類存在困難。在信息科技方面,學(xué)生體驗(yàn)過利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分類的流程,但對機(jī)器學(xué)習(xí)原理了解不足。學(xué)生能力參差不齊,部分學(xué)生在計(jì)算機(jī)操作、數(shù)據(jù)收集與處理、AI輔助代碼生成等方面較為生疏。然而,學(xué)生對新鮮事物充滿好奇,對實(shí)踐性學(xué)習(xí)活動尤為感興趣,渴望了解并掌握人工智能技術(shù)。

        (三)課時(shí)教學(xué)目標(biāo)確立

        運(yùn)用所學(xué)知識并通過比較和分類、歸納和演繹、分析和綜合等科學(xué)思維方法嘗試對植物進(jìn)行分類,理解植物分類的基本原則及其在科學(xué)研究中的重要性。

        以葉片形態(tài)為例,根據(jù)學(xué)習(xí)主題分析數(shù)據(jù)需求、處理數(shù)據(jù),提升信息意識。

        利用計(jì)算思維界定問題,將問題形式化描述,抽象出模型并設(shè)計(jì)算法,通過編寫程序自動化、系統(tǒng)化地解決問題。

        勇于嘗試新技術(shù)、新方法,既能辯證地分析問題,提出個人見解,又能在團(tuán)隊(duì)分工合作過程中相互學(xué)習(xí)、支持和幫助,樹立合作意識。

        (四)課時(shí)教學(xué)過程展示

        環(huán)節(jié)一:界定問題——項(xiàng)目背景介紹與問題聚焦

        教師復(fù)述項(xiàng)目背景,展示成果構(gòu)想圖及動態(tài)效果(如圖2),明確項(xiàng)目目標(biāo)、意義及預(yù)期成果。教師引導(dǎo)學(xué)生分組討論上節(jié)課的疑問和待解決問題,匯總并聚焦本節(jié)課學(xué)習(xí)任務(wù):生物的分類原則、機(jī)器學(xué)習(xí)原理和開展模擬訓(xùn)練。本環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)旨在激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣,明確學(xué)習(xí)方向。

        環(huán)節(jié)二:分析問題

        1.生物分類原則與數(shù)據(jù)模型引入

        教師通過超市貨物分類實(shí)例引出植物分類問題,鼓勵學(xué)生思考并提出自己的分類方法。學(xué)生分組進(jìn)行植物分類活動,并上臺展示分類過程和結(jié)果,教師點(diǎn)評并介紹生物分類學(xué)中的二歧分類法,引導(dǎo)學(xué)生總結(jié)植物分類原則(如圖3)。隨后,教師介紹傳統(tǒng)與現(xiàn)代植物分類方法,鼓勵學(xué)生思考如何運(yùn)用現(xiàn)代技術(shù)優(yōu)化傳統(tǒng)分類方法。最后,教師總結(jié)并引出機(jī)器學(xué)習(xí)在植物分類中的應(yīng)用,并強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)模型的重要性。

        本環(huán)節(jié)旨在引導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用科學(xué)思維嘗試進(jìn)行植物分類,從而理解分類原則在數(shù)據(jù)收集中的重要作用,落實(shí)課時(shí)目標(biāo)1。

        2.特征提取與數(shù)據(jù)分析

        教師引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)便于描述葉片形態(tài)且便于獲取的數(shù)據(jù),引出特征提取的概念。實(shí)際課堂上,教師直接給出了已經(jīng)提取好的特征,即葉片長寬數(shù)據(jù),并以測試數(shù)據(jù)的分類結(jié)果作為問題。教師通過可視化數(shù)據(jù)分布,引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)此問題是線性分類問題(如圖4),并根據(jù)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)分類表達(dá)式y=w1×x1+w2×x2+b,只需用一個神經(jīng)元即可完成。學(xué)生在實(shí)踐活動中模擬計(jì)算機(jī)運(yùn)行調(diào)參過程,逐步調(diào)整權(quán)重參數(shù),深入理解模型參數(shù)對系統(tǒng)分類結(jié)果的影響。值得一提的是,此過程的代碼也是由教師通過與人工智能助手對話由AI自動生成、教師微調(diào)而完成的。學(xué)生分組討論線性分類原理的應(yīng)用,每組選代表分享想法,教師總結(jié)并引出非線性分類問題。

        本環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)旨在讓學(xué)生體會數(shù)據(jù)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性,理解特征提取的過程,落實(shí)課時(shí)目標(biāo)2以及目標(biāo)3。

        環(huán)節(jié)三:解決問題

        1.非線性分類問題與激活函數(shù)講解

        教師提出葉片形態(tài)的非線性分類問題,并通過實(shí)例展示非線性分類的復(fù)雜性,引導(dǎo)至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。教師通過增加神經(jīng)元個數(shù)及層次形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過形式化表達(dá)式化簡,引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的弊端,類比生物學(xué)中神經(jīng)元激活的條件,講解非線性激活函數(shù)的概念和必要性(如圖5)。學(xué)生分組討論激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的作用,教師總結(jié)并鼓勵學(xué)生在后續(xù)實(shí)踐中嘗試不同的激活函數(shù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的重要環(huán)節(jié),其質(zhì)量將直接影響模型的性能。課堂上進(jìn)行了對照實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)對照組由于采用非歸一化數(shù)據(jù),導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果不收斂。教師進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性。

        設(shè)計(jì)本環(huán)節(jié)旨在引導(dǎo)學(xué)生思考非線性分類問題,理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決非線性問題的原理,落實(shí)課時(shí)目標(biāo)2和目標(biāo)3。

        2.AI輔助代碼生成與訓(xùn)練過程

        教師介紹AI輔助代碼生成工具的使用方法,并通過實(shí)例展示如何搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行訓(xùn)練。學(xué)生分組進(jìn)行AI輔助代碼生成活動,每組選擇一種植物完成分類任務(wù),使用AI輔助代碼生成工具搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行初步訓(xùn)練。教師提供任務(wù)要求和提示詞,引導(dǎo)學(xué)生調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、參數(shù)以提高分類準(zhǔn)確率,并展示訓(xùn)練過程中的變化(如圖6)。學(xué)生分組討論訓(xùn)練過程中的問題和解決方案,教師點(diǎn)評并鼓勵學(xué)生在后續(xù)實(shí)踐中不斷優(yōu)化模型。

        本環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)旨在讓學(xué)生掌握AI輔助代碼生成工具的使用方法,促進(jìn)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程的理解和掌握,提高實(shí)踐能力,落實(shí)課時(shí)目標(biāo)3和目標(biāo)4。

        環(huán)節(jié)四:遷移應(yīng)用與總結(jié)交流

        教師介紹將本節(jié)課所學(xué)知識遷移到科技前沿及社會民生各個領(lǐng)域中的具體實(shí)例,并對本節(jié)課的學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)回顧,梳理用計(jì)算思維解決問題的過程和方法:界定問題(提出問題)→模型形式化設(shè)計(jì)算法(分析問題)→算法自動化、系統(tǒng)化(解決問題)→舉一反三、螺旋上升(遷移應(yīng)用)。學(xué)生分組分享自己的學(xué)習(xí)心得和體會,與同學(xué)交流學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。教師總結(jié)并鼓勵學(xué)生在后續(xù)學(xué)習(xí)中繼續(xù)探索和實(shí)踐。

        本環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)旨在培養(yǎng)學(xué)生的遷移應(yīng)用能力,促進(jìn)對所學(xué)內(nèi)容的理解和掌握,落實(shí)課時(shí)目標(biāo)1和目標(biāo)4。

        在整個課堂教學(xué)過程中,教師通過分組活動、討論分享、實(shí)踐操作等方式,不斷提高學(xué)生的參與度,激發(fā)學(xué)生的興趣和動力,促進(jìn)學(xué)生對所學(xué)內(nèi)容的理解和掌握,從而培養(yǎng)其創(chuàng)新思維和實(shí)踐能力。

        環(huán)節(jié)五:多元評價(jià)設(shè)計(jì)

        本節(jié)課學(xué)習(xí)效果評價(jià)從過程性評價(jià)、成果性評價(jià)和自我與同伴評價(jià)三個維度展開,具體評價(jià)內(nèi)容見表1。

        三、課程特色分析與展望

        在本單元的教學(xué)過程中,我們圍繞真實(shí)問題展開學(xué)習(xí)活動,高度重視探索與實(shí)踐環(huán)節(jié),充分彰顯了學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的主體地位。課程有以下特色。

        一是跨學(xué)科主題融合。本單元通過將人工智能與生物學(xué)知識進(jìn)行深度融合,構(gòu)建了一個跨學(xué)科的學(xué)習(xí)平臺。通過模擬植物分類與機(jī)器分類的活動,學(xué)生體驗(yàn)了分類的過程,這種動手實(shí)踐的方式使得抽象的機(jī)器學(xué)習(xí)概念變得具體而生動,實(shí)現(xiàn)了學(xué)科間的有機(jī)結(jié)合。

        二是核心素養(yǎng)落實(shí)。本單元采用問題導(dǎo)向的教學(xué)方法,引導(dǎo)學(xué)生在提出問題、分析問題、解決問題以及再提出更復(fù)雜問題的迭代過程中,逐步學(xué)會如何將理論知識應(yīng)用于實(shí)際問題解決中,不僅鍛煉了學(xué)生的批判性思維和創(chuàng)新能力,更有效地實(shí)現(xiàn)了核心素養(yǎng)的提升。

        三是AI輔助代碼生成。本單元利用AI工具降低編程門檻,鼓勵學(xué)生積極參與代碼開發(fā),激發(fā)了學(xué)生對編程和人工智能技術(shù)的興趣,實(shí)現(xiàn)了“人人都是開發(fā)者”的教學(xué)目標(biāo)。

        四是可視化過程與即時(shí)反饋??梢暬ぞ哒故灸P陀?xùn)練的過程和結(jié)果,極大地增強(qiáng)了學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。即時(shí)反饋也促進(jìn)了學(xué)生的自我反思和自我提升,他們更深刻地理解了機(jī)器學(xué)習(xí)的復(fù)雜性和不確定性,從而更好地掌握了機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念。

        在教學(xué)實(shí)踐過程中,我們發(fā)現(xiàn)學(xué)生在實(shí)踐時(shí)往往需要經(jīng)歷多次嘗試與錯誤,才能逐步掌握機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建與優(yōu)化。雖然這一過程有助于培養(yǎng)學(xué)生的問題解決能力,但也暴露出學(xué)生在面對復(fù)雜問題時(shí)可能產(chǎn)生的挫敗感和迷茫情緒。因此,在未來的教學(xué)設(shè)計(jì)中,我們計(jì)劃加入更多的引導(dǎo)和支持,以幫助學(xué)生更好地應(yīng)對挑戰(zhàn),培養(yǎng)他們的韌性和持續(xù)學(xué)習(xí)的態(tài)度。同時(shí),我們也將提供更多的成功案例和正面反饋,激勵學(xué)生在面對困難時(shí)堅(jiān)持不懈的探索精神。

        此外,我們還意識到教學(xué)資源的配備與學(xué)生的實(shí)際需求之間存在一定差距。盡管我們提供了豐富的實(shí)踐活動和AI輔助工具,但在不同學(xué)生的學(xué)習(xí)背景和能力水平面前,這些資源表現(xiàn)出一定的適用性和有效性差異。因此,在未來的教學(xué)中,我們將更加精細(xì)化地設(shè)計(jì)課程,提供分層教學(xué)和個性化學(xué)習(xí)路徑,以滿足不同學(xué)生的需求。同時(shí),我們也將加強(qiáng)教師培訓(xùn),提升教師對跨學(xué)科教學(xué)內(nèi)容的掌握能力和對學(xué)生差異的應(yīng)對能力,確保每位學(xué)生都能在課堂上獲得充分的成長和發(fā)展。

        我們注意到,在素養(yǎng)培養(yǎng)過程中,如何平衡深度與廣度是一個亟待解決的挑戰(zhàn)。一方面,我們需要確保學(xué)生有足夠的機(jī)會深入探索特定問題,以培養(yǎng)他們的深度思考和專業(yè)能力;另一方面,我們也需要確保學(xué)生能夠廣泛接觸不同領(lǐng)域的知識,以培養(yǎng)他們的跨學(xué)科整合能力和適應(yīng)未來社會的能力。因此,在未來的教學(xué)設(shè)計(jì)中,我們將更加靈活地調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和方法,以適應(yīng)不同學(xué)生的學(xué)習(xí)節(jié)奏和興趣,同時(shí)確保核心素養(yǎng)的全面落實(shí)。此外,我們還將加強(qiáng)評估和反饋機(jī)制,并及時(shí)調(diào)整教學(xué)策略,以更好地跟蹤學(xué)生素養(yǎng)的發(fā)展情況,促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展。

        注:本文系北京市教育科學(xué)“十四五”規(guī)劃2024年度一般課題“以計(jì)算思維培養(yǎng)為核心的初中信息科技課程跨學(xué)科主題教學(xué)設(shè)計(jì)與應(yīng)用研究”(課題編號:CDDB4392)的研究成果。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 中華人民共和國教育部.義務(wù)教育信息科技課程標(biāo)準(zhǔn):2022年版[S].北京:北京師范大學(xué)出版社,2022.

        [2] 中華人民共和國教育部.義務(wù)教育生物學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn):2022年版[S].北京:北京師范大學(xué)出版社,2022.

        (作者谷多玉系中國人民大學(xué)附屬中學(xué)信息科技教師;姜茜系中國人民大學(xué)附屬中學(xué)生物學(xué)教師;武迪系中國人民大學(xué)附屬中學(xué)信息技術(shù)教研組長、特級教師)

        責(zé)任編輯:牟艷娜

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