中圖分類號：G434文獻標識碼：A論文編號：1674-2117（2025）15-0012—04

《義務(wù)教育信息科技課程標準（2022年版）》（以下簡稱“新課標”）按照學生認知特征和學科邏輯主線設(shè)計了多個跨學科主題活動，強調(diào)以真實問題或項目引導學生經(jīng)歷跨學科主題活動的全過程，凸顯綜合實踐的獨特育人價值。但在傳統(tǒng)的教學模式下，教師是跨學科主題活動設(shè)計的唯一主導者，其依靠個人經(jīng)驗和專業(yè)知識，單向設(shè)計活動與評價。而依托生成式人工智能技術(shù)，能實現(xiàn)教學設(shè)計“從線性設(shè)計到動態(tài)生成”“從人工創(chuàng)造到交互生成”的范式轉(zhuǎn)變。

在設(shè)計跨學科主題活動時，生成式人工智能通過自然語言處理技術(shù)，能夠?qū)Χ鄬W科課程標準進行深度解析和智能匹配。系統(tǒng)可以自動提取同一學段不同學科在特定主題下的能力要求、知識要點和學業(yè)質(zhì)量標準，建立跨學科知識圖譜?；谡n標分析結(jié)果，生成式人工智能可以提供個性化的教學設(shè)計建議，自動生成符合學生認知特點的跨學科活動主題，提供詳細的項目框架和實施路徑，推薦適切的教學工具和資源?；诙鄬W科能力要求，生成式人工智能可自動生成評價維度，提供具體可操作的行為指標，甚至支持過程性評價與反饋（如下頁表1）。

生成式人工智能賦能跨學科主題活動設(shè)計的實踐探索

信息科技跨學科主題學習單元設(shè)計的基本思路是選擇項目主題、確定單元目標、設(shè)計評價量規(guī)、設(shè)計單元活動、匹配學習資源等。因此在教學中，筆者以新課標第3學段（5～6年級）中的“游戲博弈中的策略”主題為例，依托生成式人工智能技術(shù)，對信息科技跨學科主題學習的設(shè)計進行探索。

1.尋找學科結(jié)合點，選擇跨學科項目主題

傳統(tǒng)的信息檢索主要依靠用戶輸入的關(guān)鍵詞進行搜索。生成式人工智能能通過理解并結(jié)合上下文信息，提供更準確和更有針對性的信息檢索結(jié)果。在進行“游戲博弈中的策略”主題教學設(shè)計時，筆者

表1

表2

本主題以信息科技學科為核心，融合數(shù)學等學科知識?？鐚W科點是數(shù)學（取模運算） + 信息科技（編程），信息科技學科提供算法設(shè)計、編程實現(xiàn)的技術(shù)支撐；數(shù)學學科通過余數(shù)與倍數(shù)關(guān)系構(gòu)建博弈策略的數(shù)學模型。根據(jù)學科結(jié)合點，推薦項目選題《巴什博弈的必勝策略推導與編程實現(xiàn)》，理解取模運算原理，用Python實現(xiàn)動態(tài)博弈模擬；建議項目最終成果是可交互的博弈游戲小程序并附帶策略推導文檔。

2.聚焦核心素養(yǎng)，確定綜合學習目標

在小學信息科技跨學科主題活動的設(shè)計與實施過程中，制訂綜合學習目標是首要任務(wù)，它可為整個活動指明方向并奠定基礎(chǔ)。根據(jù)新課標的要求，跨學科主題學習應(yīng)聚焦核心素養(yǎng)，加強課程內(nèi)容與學生經(jīng)驗、社會生活的聯(lián)系。因此，在制訂目標時，教師首先需要明確各參與學科的核心素養(yǎng)和關(guān)鍵能力，尋找它們之間的聯(lián)系點。筆者向文心一言、豆包、kimi等給出相同提示詞，從信息科技和數(shù)學兩個學科的核心素養(yǎng)和關(guān)鍵能力出發(fā)，尋找它們之間的聯(lián)系點，最后確定項目“巴什博弈的必勝策略推導與編程實現(xiàn)”涉及的核心素養(yǎng)和關(guān)鍵能力，表2所示是豆包提供的回復。

利用文心一言的智能對話功能，先投喂各個學科的課程標準讓工具進行自我學習，然后根據(jù)“RTF框架”即角色、任務(wù)、格式給出提示詞，通過筆者追問和細化信息以及完善，最終獲得較為滿意的學科定位與跨學科融合方向和項目選題（如上圖）。

表3

表4

3.提供策略參考，設(shè)計評價量規(guī)

依據(jù)“以始為終”的逆向思維設(shè)計理論，在“明確預(yù)期結(jié)果”后，要先“確定合適的評估證據(jù)”。教師要設(shè)計出能夠測量學生整個學習過程的評價量規(guī)。筆者依舊借助生成式人工智能補足教師存在的能力欠缺問題，提示工具學習理解涉及學科課標中的評價建議，加強過程性評價，完善終結(jié)性評價進行量表設(shè)計，限于篇幅，僅呈現(xiàn)過程性評價（如表3）。

4.制訂實施規(guī)劃，構(gòu)建單元活動

單元活動是實現(xiàn)單元目標的過程與路徑。在跨學科主題學習過程中，需把主題任務(wù)納入學習環(huán)節(jié)和流程，設(shè)計滿足跨學科主題學習特定要求的單元活動。筆者利用Kimi，圍繞“巴什博弈的必勝策略推導與編程實現(xiàn)”主題活動，進行課時劃分，用表格的形式呈現(xiàn)課程實施規(guī)劃或單元中各個課時的主要活動和課時的學習成果等（如表4）。

5.提供學習工具，完善學習資源

在主題學習過程中，往往需要運用問題鏈條、學習支架、資源清單等學習支持條件。人工智能可以根據(jù)教師的需求，自動編寫和修改完善代碼，設(shè)計出個性化交互性的學習資源，這對增加學習活動的趣味性和體驗感非常有效。例如，筆者借助豆包，輸入提示語：設(shè)計一個巴什博弈的互動游戲，界面符合小學生認知。豆包基于需求編寫代碼，并生成游戲界面。但由于本文中的巴什博弈項目最終是從“單一問題”解決“一類問題”，因此，石頭總數(shù)和單次可取的最大數(shù)量應(yīng)設(shè)置為變量，將此需求再次發(fā)送給豆包，豆包則自動快速修改程序，并生成更符合功能要求的新界面。

又如，在引導學生分析巴什博弈中的關(guān)鍵要素如棋子數(shù)量、取子規(guī)則時，憑空想象對小學生來說是比較抽象和難操作的，因此，筆者運用相同的多輪對話方式，能快速迭代設(shè)計出滿足教師要求的學習單。

生成式人工智能賦能跨學科主題活動設(shè)計的優(yōu)化策略

1.正視智能生成局限，發(fā)揮教 師主導

在享受生成式人工智能帶來的備課便捷的同時，教師需清醒認識到其局限性，始終發(fā)揮主導作用一方面，需把握生成內(nèi)容的真實性與準確性。生成式人工智能可能產(chǎn)生錯誤或不準確的信息，因此必須進行多源數(shù)據(jù)驗證，確保信息可靠。另一方面，需加強倫理意識與責任感。生成式人工智能缺乏倫理意識和情感，無法具備全面的判斷力和道德責任感，因此需對生成材料仔細篩選和修改，確保其符合課程目標和學生認知水平，同時保證教學內(nèi)容的政治性和科學性。

2.巧用提示詞框架，提升對話效果

生成式人工智能匯聚了海量的人類語言和教育知識，是提升教師教學能力和專業(yè)素養(yǎng)的有效工具。要想最大限度地發(fā)揮其強大能力，還需要掌握正確的提示語運用策略，這樣才能與各人工智能工具有效對話，提高提問生成的效果。常見的提示詞框架有RTF（角色-任務(wù)-格式）框架、TGA（任務(wù)-行動-目標）框架、SPAR（情況一行動-目標-預(yù)期）框架、CARE（背景-行動-結(jié)果-示例）框架、ROSSS（角色-目標-情境-解決方案-步驟）框架等。教師需要嘗試使用不同框架，分析其在跨學科主題設(shè)計中的適用場景，話語依次遞進，讓模型不斷修改設(shè)計方案，直至滿意。

3.精準投喂專業(yè)資源，豐富生 成內(nèi)容

在運用生成式人工智能進行教學設(shè)計時，教師不僅要依靠其自帶的知識庫，更要主動投喂與學科相關(guān)的專業(yè)資源以及跨學科設(shè)計的相關(guān)理論和工具材料。向生成式人工智能模型輸入高質(zhì)量的專業(yè)素材，能夠為其提供更豐富的背景知識和更精準的信息源，從而使其生成更具深度和廣度、更加嚴謹且貼近實際需求的教學內(nèi)容，避免生成內(nèi)容的空泛和片面。

參考文獻：

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