人工智能视域下的小学语文跨学科问题解决策略研究

一、小学语文跨学科教学的现状与问题

（一）小学语文跨学科教学的现状特征

当前小学语文跨学科教学多围绕教材单元主题展开，如结合“自然景物”主题整合语文与科学、美术学科，引导学生观察自然、描写景物并绘制图画。教学过程中，教师多通过设计简单的跨学科活动串联多学科内容，如阅读相关课文后开展科学实验、艺术创作等，但活动之间的关联性较弱，缺乏对核心问题的系统探究。跨学科资源多依赖教师手动收集，资源类型单一且整合度低，难以满足深度教学需求。此外，教学评价多关注学生的活动成果，如作文、绘画作品等，对学生在问题解决过程中的思维发展、协作能力等关注不足，无法全面反映跨学科教学效果。

（二）跨学科问题解决存在的核心问题

小学语文跨学科问题解决存在三方面核心问题。一是问题设计缺乏真实性与挑战性，多为简单的知识拼接类问题，如“结合课文内容完成科学填空、绘制图画”，无法激发学生的探究欲望，难以培养复杂问题解决能力；二是资源整合难度大，教师需手动筛选、整理多学科资源，耗时耗力且资源质量参差不齐，难以形成系统的跨学科资源体系，支撑问题解决过程；三是指导缺乏针对性，跨学科问题解决涉及多学科知识，学生易在不同学科知识衔接、方法融合处遇到困难，而教师难以实时掌握每个学生的问题难点，无法提供精准指导。

（三）传统教学模式对跨学科问题解决的局限

传统教学模式在跨学科问题解决中存在明显局限。从教学资源看，依赖教师手动整合资源的模式效率低、覆盖面窄，无法快速汇聚优质跨学科资源，制约问题解决的深度与广度；从教学方法看，“教师主导、学生被动参与”的模式限制了学生的自主探究，学生多按教师预设流程完成活动，缺乏自主分析问题、整合知识解决问题的机会；从教学反馈看，传统反馈方式滞后且片面，无法实时跟踪学生的问题解决过程，难以及时发现并解决学生的困惑，导致跨学科问题解决流于形式，无法真正提升学生的综合能力。

二、人工智能赋能小学语文跨学科问题解决的核心价值

（一）整合跨学科资源，搭建问题解决资源支撑体系

AI 技术可通过大数据分析，自动汇聚语文、科学、艺术、历史等多学科与教学主题相关的资源，如课文拓展阅读材料、科学实验视频、艺术创作教程等，并对资源进行分类、标注与关联，形成结构化的跨学科资源库。同时，AI 可根据学生的学习进度与问题解决需求，智能推送适配的资源，如学生在探究“传统文化”相关跨学科问题时，AI 推送对应的古诗、历史故事、传统手工艺视频等资源，帮助学生快速获取多学科知识，为问题解决提供充足资源支持。（二）优化问题设计，激发学生探究欲望

人工智能能优化跨学科问题设计，增强问题的真实性与挑战性，激发学生探究欲望。AI 可结合学生的认知水平、生活经验与教学目标，生成真实情境下的复杂跨学科问题，如“如何设计一份结合传统节日文化的校园活动方案”，这类问题需学生整合语文（撰写活动方案、宣传文案）、历史（了解节日起源）、美术（设计活动海报）等多学科知识解决，具有较强的实践性与挑战性。同时，AI 可根据学生的问题解决进度动态调整问题难度，如学生顺利完成基础任务后，增加“分析活动方案可行性”“优化方案细节”等进阶任务，持续激发学生的探究兴趣，推动问题解决向深度发展。

（三）精准跟踪过程，提供个性化指导

人工智能能实时跟踪学生的跨学科问题解决过程，提供精准的个性化指导。AI 通过智能感知技术，实时采集学生的学习数据，如资源查阅轨迹、问题作答情况、协作交流记录等，分析学生在问题解决中的知识薄弱点、方法误区，如学生在整合多学科知识撰写方案时存在逻辑混乱问题，AI 可自动识别并推送逻辑梳理工具与案例。同时，AI 可根据学生的个性化需求，提供分层指导建议，如为基础薄弱学生推荐知识补学资源、简化问题解决步骤，为能力较强学生提供拓展任务、引导深度思考，确保每个学生都能在适合自己的节奏中提升问题解决能力。

三、人工智能视域下小学语文跨学科问题解决策略

（一）构建AI 驱动的跨学科问题设计与生成机制

构建AI 驱动的跨学科问题设计与生成机制，是开展有效跨学科问题解决的基础。教师需先明确跨学科教学目标与学生认知水平，将其输入 AI问题生成系统；AI 结合大数据分析，自动关联多学科核心知识与真实生活场景，生成多维度的跨学科问题备选库；教师再根据教学实际需求，对AI生成的问题进行筛选、调整，确定具有真实性、挑战性与关联性的核心问题，如“如何通过文字与艺术形式宣传家乡文化”，并围绕核心问题生成系列子问题，形成问题链，引导学生逐步深入探究。

（二）打造AI 辅助的跨学科资源智能推送与管理平台

打造AI 辅助的跨学科资源智能推送与管理平台，能为问题解决提供高效资源支持。平台需具备资源整合、智能推送、个性化管理功能：AI 自动整合多学科资源并按主题、难度分类，方便师生检索；学生在问题解决过程中，平台根据其浏览记录、任务完成情况，智能推送适配的资源。同时，平台支持学生自主收藏、整理资源，构建个人跨学科资源库，帮助学生逐步形成资源整合与运用能力，支撑问题解决过程。

（三）建立AI 赋能的跨学科问题解决过程跟踪与评价体系

建立AI 赋能的跨学科问题解决过程跟踪与评价体系，能保障问题解决效果并促进学生能力提升。AI 通过实时采集学生的问题解决数据，生成过程性评价报告，呈现学生在知识整合、方法运用、协作交流等方面的表现，如“在问题解决中能较好整合语文与科学知识，但逻辑表达需加强”；评价体系需突破单一成果评价，构建“过程 ⁺ 成果”“知识 + 能力”的多元评价标准，既关注学生的最终方案、作品等成果，也关注其在问题解决中的思维发展、协作能力。

结束语

人工智能为小学语文跨学科问题解决提供了全新的发展机遇，其在资源整合、问题设计、个性化指导等方面的价值，能有效破解传统跨学科教学的困境，推动学生综合能力提升。在实践过程中，需始终坚持“以生为本”的理念，合理运用 AI 技术，避免技术过度主导教学，注重培养学生的自主探究与创新能力。

参考文献

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