AI 智慧课堂背景下小学数学跨学科整合的策略研究

《义务教育数学课程标准（2022 年版）》明确提出“注重学科内知识的整合与跨学科关联，加强数学与其他学科的联系”，强调数学教学需实现从“知识传授”向“素养培育”的深层转型。与此同时，AI 技术的快速发展推动课堂教学迈入“智慧化”新阶段， AI 智慧课堂凭借数据实时采集、智能分析、个性化推送等核心功能，为跨学科整合提供了技术赋能。然而，当前小学数学跨学科教学实践中，仍存在教师 AI 工具应用能力薄弱、跨学科资源碎片化、教学目标与学科融合深度不足等突出问题。因此，探索 AI 智慧课堂背景下小学数学跨学科整合的有效策略，成为推动小学数学教学高质量发展的关键议题。

一、AI 智慧课堂背景下小学数学跨学科整合的关键问题

（一）教师层面：AI 应用能力与跨学科素养双重薄弱

部分小学数学教师对 AI 智慧课堂工具（如智能备课系统、学情数据分析平台）的操作熟练度不足，难以将 AI 技术与跨学科教学目标深度结合。同时，教师的跨学科知识储备有限，在设计“数学 + 科学”“数学 + 艺术”等整合课程时，易出现学科逻辑混乱、教学重点偏离数学核心的问题，导致跨学科教学流于形式。

（二）内容层面：跨学科资源整合度与 AI 适配性低

当前小学数学跨学科资源多以单课时、碎片化形式存在，缺乏系统性的资源体系支撑。例如，数学与语文的整合多停留在“数学故事阅读”层面，与科学的整合仅涉及“简单测量实验”，未形成以数学知识为核心、多学科知识相互支撑的主题式学习内容。此外，部分跨学科资源与 AI 技术的适配性较差，无法充分发挥智慧课堂的交互性与智能化优势，难以激发学生的学习参与度。

（三）评价层面：跨学科学习评价体系缺失与数据应用不足

传统小学数学评价以纸笔测试为主，侧重考查学生的知识掌握程度，无法有效评价跨学科学习中的能力素养（如创新思维、实践能力、知识迁移能力）。尽管 AI 智慧课堂具备多维数据采集功能，但多数学校未建立针对跨学科学习的评价指标体系，导致 AI 反馈的教学数据无法转化为教学改进与学生发展评估的有效依据。

二、AI 智慧课堂背景下小学数学跨学科整合的具体策略

（一）聚焦教师能力提升：构建“ AI+ 跨学科”协同培训体系

分层培训 AI 技术应用能力：针对新手教师，聚焦AI 智慧课堂基础工具（如智能课件制作、学情分析系统）开展实操培训，确保其掌握核心操作；针对骨干教师，组织 AI 高级功能（如 VR 教学情境设计、个性化作业智能推送）的进阶培训，助力教师实现AI 技术与跨学科教学的深度融合。

建立跨学科教研共同体：以学校为单位，联合数学、科学、美术、语文等学科教师组建跨学科教研团队，通过“集体备课 + 课例研讨 + 成果复盘”的闭环模式，共同设计跨学科教学方案。例如，在“图形与几何”单元教学中，数学教师负责核心知识框架设计，美术教师指导图形创意设计环节，AI 技术专员提供VR 情境搭建支持，形成“多学科协作 +AI 赋能”的教研新模式。

（二）推动教学内容重构：打造AI 驱动的系统化跨学科资源库

构建主题式跨学科内容框架：以小学数学核心知识点为脉络，划分“数与代数”“图形与几何”“统计与概率”“综合与实践”四大模块，每个模块设计3-5 个跨学科主题。例如，“数与代数”模块可设计“校园义卖中的数学”主题，整合数学（利润计算）、语文（义卖宣传语撰写）、道法（公益理念渗透）、美术（义卖海报设计）等学科内容，并通过 AI 智慧课堂资源平台实现分类存储、智能检索与共享。

开发 AI 互动型跨学科资源：利用 AI 技术开发交互式学习资源，如“数学+ 科学”的 AR 实验课件（测量植物生长高度并同步计算生长速率）、“数学 +艺术”的智能绘画工具（依据几何图形规律生成创意艺术作品）。资源库需搭载智能推荐功能，教师可根据教学目标快速检索匹配资源，学生可通过 AI 终端实现自主学习与个性化探究。

（三）优化评价体系：建立AI 赋能的多元跨学科评价机制

设计多维度跨学科评价指标：从“知识掌握”“能力发展”“素养培育”三个维度构建评价指标体系。以“统计与概率 + 科学”跨学科教学为例，知识维度评价学生对统计方法的掌握程度，能力维度评价数据收集、整理与分析能力，素养维度评价科学探究精神与团队协作能力，确保评价全面覆盖跨学科学习目标。

发挥 AI 数据评价的核心优势：利用 AI 智慧课堂的实时数据采集功能，记录学生在跨学科学习中的课堂互动频率、作业完成质量、实验操作规范性等数据，通过智能算法生成个性化评价报告。例如，AI 可分析学生在小组合作解决跨学科问题时的发言贡献度、方案设计创新性，精准评估其团队协作与创新思维能力；通过对比课前预习与课后测试数据，量化分析跨学科知识的迁移效果。

（四）强化技术支撑：完善AI 智慧课堂保障体系

优化硬件与软件配置：学校需配齐 AI 智慧教室核心设备（含 VR 一体机、智能交互白板、学生专属学习终端），满足跨学科教学的情境创设与互动需求；

同时，与AI 教育企业深度合作，定制符合小学数学跨学科教学需求的软件系统，如支持多学科资源整合的智能备课平台、具备多维度评价功能的学情分析系统。

建立专业技术服务团队：组建由AI 技术人员、教育专家、学科骨干教师组成的技术服务团队，为教师提供全流程技术支持。例如，教师设计跨学科 VR教学场景时，技术团队协助完成场景搭建与调试；教师运用 AI 分析跨学科学习数据时，团队提供数据解读与教学改进建议，确保 AI 技术高效服务于跨学科教学。

总之，AI 智慧课堂为小学数学跨学科整合提供了技术赋能与路径创新，通过构建“AI+ 跨学科”教师培训体系、打造系统化跨学科资源库、建立多元评价机制、完善技术保障体系，可有效打破学科壁垒，实现数学知识与多学科素养的协同培育。未来，需进一步深化 AI 技术与跨学科教学的深度融合，探索更多贴合小学数学教学实际的整合范式，为学生核心素养培育提供更有力的支撑。同时，需高度关注 AI 技术应用的伦理问题，平衡技术智能化与教学人性化的关系，确保跨学科整合始终以学生全面发展为核心目标。

参考文献

[1] 中华人民共和国教育部。义务教育数学课程标准（2022 年版）[S].北京：北京师范大学出版社，2022.

[2] 吴砥，李枞枞，朱莎。人工智能赋能教育的内涵、核心特征与应用趋势 [J]. 中国电化教育，2021(07) ：1-7+28.

[3] 王艳玲。小学数学跨学科教学的实践路径与策略[J]. 数学教育学报，2023，32(02) ：89-94.

[4] 陈明选，徐旸。智慧课堂中人工智能技术的应用场景与实现路径[J].中国教育学刊，2020(12) ：63-68.