生成式AI赋能高中地理跨学科（地理 + 生态）课堂情 境素材生成的路径与反思

一、引言

地理学科核心素养中的 “人地协调观” 与生态学强调的 “生态平衡”“可持续发展” 理念高度契合，“地理 + 生态” 跨学科教学成为落实核心素养的重要载体。课堂情境素材作为连接地理与生态知识、引导学生探究的桥梁，其质量直接影响教学效果。传统素材生成依赖教师手动搜集、加工，存在效率低、针对性弱、创新性不足等问题，难以满足跨学科教学对素材 “综合性、情境性、探究性” 的需求。生成式 AI（如 ChatGPT、MidJourney、科大讯飞星火等）能够基于指令快速生成文本、图像、数据、虚拟场景等多元素材，为破解素材生成困境提供了技术支撑。深入探索生成式 AI 赋能下的素材生成路径，对推动 “地理 + 生态” 跨学科教学深化发展具有重要意义。

二、高中地理跨学科（地理 + 生态）课堂情境素材的需求与传统生成局限

2.1 跨学科素材的核心需求

“地理 + 生态” 跨学科课堂情境素材需同时满足三方面要求：一是学科融合性，需有机整合地理的 “区域认知”“综合思维” 与生态的 “种群动态”“生态系统稳定性” 等知识，体现学科间逻辑关联；二是情境真实性，素材需贴近现实生态问题（如荒漠化治理、湿地保护等），引导学生解决真实问题；三是探究启发性，素材需包含层级化问题链，激发学生围绕 “地理环境与生态系统的相互作用” 展开探究。

2.2 传统素材生成的局限

传统模式下，教师主要通过文献检索、新闻搜集、图片下载等方式获取素材，存在明显不足：其一，效率低下，筛选、加工符合跨学科需求的素材需耗费大量时间，难以适应教学节奏；其二，融合度不足，地理与生态素材多为简单拼接，缺乏内在逻辑关联，难以引导学生建立跨学科思维；其三，个性化缺失，素材难以适配不同学情班级的探究能力，无法满足分层教学需求；其四，形式单一，多以文字、静态图片为主，缺乏动态、沉浸式素材，难以激发学生兴趣。

三、生成式 AI 赋能高中地理跨学科（地理 + 生态）课堂情境素材生成的路径

3.1 精准定位需求：明确素材生成核心参数。生成式AI 高效依赖精准指令，教师要结合教学目标、学情和探究主题，明确素材生成参数，包括学科融合点，如明确地理与生态核心知识点；情境类型，确定素材形式；探究层级，根据学生能力设定问题难度；呈现风格，明确语言风格和视觉效果。

3.2 多元素材生成：依托AI 工具精准产出。根据需求选适配的生成式 AI 工具，生成多元跨学科素材。文本类素材，用ChatGPT、文心一言等生成案例、问题链等；图像类素材，借助MidJourney 等生成动态或对比图像；数据类素材，通过AI 数据生成工具生成生态监测数据；虚拟场景类素材，利用AI 驱动的VR 场景生成工具构建沉浸式情境。

3.3 优化迭代素材：结合教学实际调整完善。生成式AI 素材需经“人工审核—课堂试用—迭代优化”闭环流程，包括真实性校验，核查事实准确性；逻辑衔接优化，补充过渡内容；学情适配调整，根据课堂反馈调整素材难度。

3.4 创新应用落地：构建 “素材 — 探究 — 素养” 的转化链条将优化后的 AI 生成素材融入教学环节，实现素养落地：以 “洞庭湖湿地保护” 主题为例，先通过 A成的 “洞庭湖地理变迁时间轴（文本）+1980-2020 年湿地面积变化图（图像） + 鸟类种群数量数据（表格）”呈现情境；再引导学生结合地理的 “湿地成因” 与生态的 “食物链结构” 知识，围绕 AI 生成的问题链（“分析围湖造田对洞庭湖地理环境与生态系统的双重影响”“提出兼顾经济发展与生态保护的治理方案”）展开探究；最后通过 AI 生成的 “虚拟治理效果模拟场景” 验证方案可行性，在过程中培养学生的综合思维与生态文明素养。

四、生成式 AI 赋能素材生成的反思与改进策略

4.1 现存问题反思

真实性风险：AI 易生成虚假数据或错误地理、生态知识（如混淆气候类型与植被类型），若未严格审核可能误导学生；

学科逻辑失衡：AI 可能过度侧重某一学科（如侧重地理景观描述，忽视生态机制分析），破坏跨学科融合的均衡性；

教师主导弱化：过度依赖 AI 可能导致教师丧失素材设计的主动性，影响教学创造性；

技术依赖陷阱：学生可能习惯依赖 AI 获取结论，忽视自主探究与数据验证能力的培养。

4.2 改进策略

建立 “AI 生成 + 人工审核” 双把关机制：联合地理与生态教师组建素材审核小组，对照教材、权威文献校验素材的准确性，同时利用 AI 检测工具（如 GPT-4 的事实核查功能）辅助验证；

构建跨学科素材生成模板：预设 “地理知识点 + 生态知识点 + 融合逻辑 + 探究问题” 的模板，引导 AI按模板生成素材，确保学科融合均衡；

强化教师的 “素材重构” 能力：教师需对 AI 素材进行二次创作，如补充本土化案例（如结合本地湿地资源调整 AI 生成的通用案例），注入教学个性；

明确 AI 的 “辅助性” 定位：将 AI 素材作为探究起点，要求学生通过实地调查、文献查阅验证 AI 生成的结论，培养批判思维与实践能力。

五、结论

生成式 AI 为高中地理跨学科（地理 + 生态）课堂情境素材生成提供了高效、多元的解决方案，通过 “精准定位 — 多元生成 — 优化迭代 — 创新应用” 的路径，可有效破解传统素材生成的局限。但需清醒认识到AI 应用中的真实性、学科逻辑等风险，通过建立审核机制、强化教师主导、明确辅助定位等策略，实现 “技术赋能” 与 “教学本质” 的平衡。未来，随着 AI 技术的迭代与教师数字素养的提升，生成式 AI 将更深度地服务于跨学科教学，为核心素养落地提供更有力的支撑。

参考文献

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