新课标背景下 AI 赋能小学数学跨学科项目式学习设计与应用

引言

新课标对小学数学的教学目标、内容与方式提出了新要求，明确指出需打破学科界限，通过真实情境中的实践活动，培养学生运用数学知识解决复杂问题的能力，以及数学抽象、逻辑推理等核心素养。跨学科项目式学习以“项目驱动、任务导向”为核心，将数学与其他学科知识融入真实项目中，让学生在完成项目的过程中实现知识整合与能力提升，是落实新课标要求的重要载体。然而，在实际教学中，跨学科项目式学习存在项目主题与课标衔接不紧密、学情适配性不足、过程管控难度大等问题，影响教学效果。AI 技术的快速发展为解决这些问题提供了新可能，其在数据处理、情境构建、个性化指导等方面的能力，可助力跨学科项目式学习的精准设计与高效实施。因此，研究新课标背景下AI 赋能小学数学跨学科项目式学习的设计与应用，具有重要的教育实践意义。

一、新课标背景下小学数学跨学科项目式学习的实践困境

（一）项目主题与课标要求衔接不紧密

当前小学数学跨学科项目式学习的主题设计，常存在与新课标要求脱节的问题。部分教师在确定项目主题时，虽关注学科融合，但未充分结合新课标对数学核心素养、知识目标的具体要求，导致项目主题要么偏离数学教学主线，要么无法有效承载跨学科能力培养目标，难以实现“通过项目落实课标”的教学初衷，也无法为学生核心素养发展提供精准支撑。

（二）项目设计缺乏学情适配性

跨学科项目式学习需根据学生的数学基础、认知水平、兴趣特点进行差异化设计，但在实践中，多数教师依赖经验判断学情，难以精准把握不同学生的能力差异。设计的项目要么难度过高，超出学生能力范围，导致学生参与积极性受挫；要么难度过低，无法激发学生的探究欲望，难以实现能力提升目标。同时，项目任务与学生生活经验关联不足，学生难以产生探究兴趣，影响项目实施效果。

（三）项目实施过程管控与评估不足

跨学科项目式学习实施周期较长，涉及多学科知识与多环节任务，教师在过程管控中面临较大挑战。一方面，教师难以实时掌握每个学生的项目进展、知识掌握情况及遇到的问题，无法及时提供针对性指导；另一方面，项目评估多依赖最终成果评价，缺乏对学生项目参与过程、思维发展、协作能力等维度的动态评估，难以全面反映学生的学习效果与核心素养发展情况，也无法为项目优化提供有效反馈。

二、新课标背景下AI 赋能小学数学跨学科项目式学习的价值

（一）精准匹配课标要求，优化项目主题设计

AI 技术可通过深度分析新课标中数学学科的知识目标、核心素养要求，以及其他学科的关联内容，为跨学科项目式学习主题设计提供精准指导。AI 能梳理数学与语文、科学、美术等学科的课标衔接点，推荐符合课标要求的项目主题方向，如“校园环境数据统计（数学+科学+语文）”“节日礼品设计与成本计算（数学+美术+社会）”等，确保项目主题既聚焦数学核心知识，又能实现跨学科能力培养，紧密贴合新课标要求。

（二）动态适配学情，实现项目设计个性化

AI 技术可通过收集学生的数学学习数据、过往项目参与数据、兴趣偏好等信息，生成个性化学习画像，为跨学科项目式学习设计提供学情支撑。基于学情画像，AI 可自动调整项目任务难度、内容深度与呈现形式，如为基础薄弱学生简化数据计算任务、提供更多可视化学习资源，为学有余力学生增加探究性任务、拓展跨学科知识维度；同时，AI 可推荐与学生生活经验相关的项目情境，激发学生的探究兴趣，实现项目设计的个性化与适配性。

（三）实时管控项目过程，完善多元评估体系

AI 技术可实时追踪跨学科项目式学习的实施过程，通过分析学生的项目任务提交数据、互动交流记录、问题反馈信息等，动态掌握学生的项目进展与学习状态。当学生遇到问题时，AI 可自动推送相关学习资源或提示，为学生提供即时支持，同时将学生的困难反馈给教师，助力教师开展针对性指导。此外，AI 可构建多维度评估体系，从知识掌握、能力发展、素养提升等方面设计评估指标，实现对学生项目参与过程、成果质量、思维发展等维度的动态评估，为教学优化与学生发展提供全面反馈。

三、新课标背景下AI 赋能小学数学跨学科项目式学习的设计与应用策略

（一）构建“AI+课标分析—学情诊断—主题生成”的项目设计框架

在项目设计阶段，依托 AI 技术搭建系统化设计框架：第一步，AI 深度解析新课标要求，明确数学与其他学科的知识关联点及核心素养培养目标；第二步，AI 通过在线测试、学习数据分析等方式开展学情诊断，生成学生个性化学习画像；第三步，AI 结合课标要求与学情画像，推荐适配的跨学科项目主题，并辅助教师细化项目任务、确定任务分工与时间节点，确保项目设计既符合新课标要求，又贴合学生实际需求。

（二）依托AI 搭建沉浸式项目实施场景，强化实践体验

在项目实施阶段，利用AI 技术搭建沉浸式学习场景，提升学生的实践体验与探究兴趣。借助AI 虚拟仿真技术，创设与项目主题相关的真实情境，如“超市经营模拟”“校园规划设计”等，让学生在虚拟场景中完成数据收集、计算分析、方案设计等跨学科任务；利用AI 互动协作工具，搭建在线协作平台，支持学生开展小组讨论、任务分工、成果共享等活动，培养学生的协作能力与沟通能力；同时，AI 实时推送与项目任务相关的学习资源，为学生的探究过程提供持续支持。

（三）借助AI 实现项目过程管控与动态评估，优化教学效果

在项目管控与评估阶段，发挥AI 技术的实时性与多元性优势：一方面，AI 通过实时追踪学生的项目任务进展、资源使用情况、问题解决过程，生成项目实施动态报告，教师根据报告及时调整教学策略，为学生提供针对性指导，确保项目顺利推进；另一方面，AI 根据预设的评估指标，从过程性与结果性两个维度对学生进行评估，过程性评估关注学生的参与度、思维深度、协作表现，结果性评估关注项目成果的完整性与创新性，形成全面、客观的评估结果，为后续项目优化与学生核心素养发展分析提供依据。

结束语

新课标背景下，AI 技术为小学数学跨学科项目式学习的优化升级提供了重要支撑，在匹配课标要求、适配学情、管控过程与评估效果等方面展现出显著价值。当前跨学科项目式学习面临的设计不精准、实施效率低等问题，可通过构建 AI 赋能的设计框架、搭建沉浸式实施场景、完善动态评估体系等策略得到有效解决。

参考文献

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