基于AI 技术的小学家乡课、语文课、综合实践课跨学科互动整合模式构建与应用研究

一、引言

随着教育改革的深化，培养学生的核心素养成为基础教育的重要目标。传统学科教学模式下，小学语文课、家乡课、综合实践课各自独立开展，存在知识碎片化、实践能力培养不足等问题。跨学科互动整合能够打破学科界限，实现知识的融会贯通，而 AI 技术的发展为跨学科教学提供了新的技术支撑。通过 AI 技术整合文本分析、图像识别、智能交互等功能，可实现三门课程在教学内容、教学方法和学习评价等方面的深度融合，为学生构建更具创新性和实践性的学习场景。

二、传统学科教学的局限性与AI 技术的整合优势

（一）传统学科教学的局限性

1. 学科割裂：小学语文课注重语言文字训练，家乡课聚焦地域文化认知，综合实践课强调动手实践，但三者缺乏系统性联系，导致学生难以形成完整的知识体系。

2. 资源单一：家乡课资源依赖教师线下搜集，形式多为图文资料；综合实践课受时空限制，难以开展大规模调研活动，教学资源的多样性和动态性不足。

3. 评价滞后：传统评价以考试为主，难以全面评估学生在跨学科学习中的综合能力，如协作能力、问题解决能力等。

（二）AI 技术在跨学科整合中的优势

1. 数据驱动个性化学习：AI 通过分析学生学习数据，为不同学生提供差异化学习路径，如根据学生语文写作能力推荐家乡文化主题的阅读材料，或结合实践成果生成针对性反馈。

2. 虚拟仿真拓展实践场景：利用VR/AR 技术，学生可沉浸式体验家乡历史场景、自然风貌，弥补实地考察的局限性；AI 图像识别、语音交互等功能则支持学生进行线上调研与创作。

3. 智能工具优化教学流程：AI 辅助备课系统可自动整合多学科资源，生成跨学科教学方案；智能评价工具能够实时记录学生学习过程，实现动态化、多元化评价。

三、跨学科互动整合模式的构建

（一）整合目标

以培养学生“语言表达、文化理解、实践创新”三大核心能力为目标，具体包括：

1. 语言能力：通过跨学科任务提升学生运用语文知识表达家乡文化的能力；

2. 文化素养：深化学生对家乡历史、民俗的认知，增强乡土认同感；

3. 实践能力：通过项目式学习，培养学生调查研究、团队协作与问题解决能力。

（二）整合框架设计

A[ 确定主题 ] --> B[AI 资源整合 ]

B $$ C[ 跨学科任务设计]

C⟶ D[ 教学活动实施]

E[AI 评价反馈 ]

E --> F[ 成果展示与改进 ]

1.  主题驱动：围绕家乡文化设计主题，如“家乡非遗传承”“老街区的故事”，串联三门课程的教学内容。

2.  AI 资源整合：利用 AI 工具收集整理文本、影像、数据等资源，构建主题资源库。例如，通过 AI 搜索引擎获取家乡历史文献，结合图像识别技术分析老照片中的建筑特色。

3. 任务分层：设计阶梯式任务，如语文撰写调研报告、家乡课讲解文化背景、综合实践课开展实地访谈，各学科任务相互关联、层层递进。

4. 智能评价：通过AI 分析学生作品（如语音报告、调研报告），结合学习行为数据，从知识掌握、实践能力、协作表现等维度生成评价报告。

（三）实施策略

1. 课前：教师利用AI 工具推送预习资料，学生通过智能平台组队分工，制定实践计划。

2. 课中：借助AI 创设虚拟场景（如模拟非遗制作工坊），支持学生互动探究；通过智能问答系统实时解答疑问，引导学生深度思考。

3. 课后：学生通过AI 平台展示成果（如短视频、电子绘本），系统自动收集反馈并生成优化建议，推动学习持续改进。

四、教学实践与效果分析

（一）实践案例

某小学开展“家乡的桥”主题跨学科教学：

语文课：学习描写桥梁的课文，练习说明文写作；

家乡课：通过AI 地图了解本地桥梁历史，邀请非遗传承人线上讲解造桥技艺；

综合实践课：分组实地测量桥梁数据，利用 AI 建模工具设计虚拟桥梁，并制作宣传海报。

（二）效果评估

1.  学生反馈：问卷调查显示， 89% 的学生认为跨学科学习更有趣，78%表示提升了信息整合与表达能力。

2. 成果分析：学生作品中，调研报告结构完整、语言生动；虚拟桥梁设计融入文化元素，体现创新思维。

3.  教师评价：AI 辅助教学减少备课时间 40% ，智能评价帮助教师精准把握学情，优化教学策略。

五、问题与优化建议

（一）存在问题

1. 技术应用不均衡：部分教师对AI 工具使用不熟练，影响教学效果；

2.  资源适配性不足：现有 AI 资源库难以完全匹配地方特色，需进一步本地化开发；

3. 学生个体差异：少数学生在跨学科任务中参与度较低，需加强个性化指导。

（二）优化策略

1.  教师能力提升：开展 AI 技术与跨学科教学专项培训，鼓励教师组建协作团队；

2.  资源共建共享：利用 AI 众创平台，整合师生、家长及社会资源，完善本土化教学资源库；

3.  分层任务设计：通过 AI 动态调整任务难度，确保每位学生获得有效支持。

六、结论

基于 AI 技术的小学家乡课、语文课、综合实践课跨学科互动整合模式，通过技术赋能实现了教学资源、教学方法与评价体系的创新。实践表明，该模式能够显著提升学生的学习兴趣与综合素养，为学科融合教学提供了可复制的路径。未来需进一步深化 AI 与教育的融合，探索更智能化、个性化的跨学科教学方案，推动基础教育高质量发展。