项目化学习视域的小学语文AI 跨学科教育策略探析

引言：

随着《义务教育课程方案（2022 年版）》明确提出“强化学科实践与跨学科主题学习”，以及《生成式人工智能服务管理暂行办法》对教育领域 AI 应用的规范，小学语文教学正面临双重挑战：一方面需突破传统学科壁垒，构建“语文 + 科学 + 信息技术”的融合生态；另一方面需应对AI 技术对教学方式的颠覆性影响。

一、项目化学习视域下小学语文AI 跨学科教育的 σ=σ 现状

（一）技术融合深化，驱动跨学科任务设计创新

当前，AI 技术已深度嵌入小学语文跨学科项目化学习，成为任务设计的重要支撑。例如，武汉经济技术开发区神龙小学的“AI火星救援车”项目中，学生通过 VR 设备沉浸式体验火星地貌，利用 AI 学伴学习传感器知识并生成设计流程图，最终完成跨学科模型制作。此类实践表明，AI 不仅突破了传统学科界限，更通过自然语言处理、知识图谱等技术，将语文的文本理解能力与科学探究、工程设计等学科深度融合，形成“问题驱动—技术赋能—素养生成”的闭环。

（二）资源整合加速，构建“ AI+ 跨学科”生态体系

资源整合是跨学科项目化学习的核心难点，而AI 技术正推动其向生态化方向发展。深圳明德实验学校依托国家中小学智慧教育平台，整合 11 万条优质资源，支持学生开展“候鸟迁徙研究”项目：学生借助AI 阅读中外文献、分析迁徙数据，结合语文的叙事能力创作科幻作品，传播生态保护理念。此外，多地学校通过“AI+ 跨学科”资源库建设，如整合诗词解析AI、历史时间轴生成器等工具，开发校本化课程包（如“神话故事中的科学”），实现了学科工具与项目主题的精准匹配。

（三）评价机制迭代，聚焦素养生成的动态监测

传统评价难以衡量跨学科项目的复杂成果，而AI 技术为素养评价提供了量化工具。上海某校在“故宫博物院”跨学科任务中，通过智能评测系统分析学生导游词的语言流畅度与跨学科知识准确性，结合 VR建模工具生成的建筑结构图，构建“三维度”评价量表（学科融合度、AI 工具使用效能、创新思维）。浙江省教育评估中心则利用 AI 学习分析平台，追踪学生在“新闻报道创作”项目中的阅读轨迹与写作修改记录，动态调整任务难度，为阅读能力较弱的学生推送语音版跨学科绘本，为高阶学生提供辩论提纲。

二、项目化学习视域的小学语文AI 跨学科教育策略

（一）构建“ 学科”双师协同机制，突破跨学科教学壁垒

小学语文跨学科项目常因教师学科背景单一导致内容碎片化，而AI 技术的介入可形成“人类教师 +AI 学伴”的协同模式。例如，某小学在“未来城市规划师”项目中，语文教师负责引导学生撰写城市故事与宣传文案，AI 学伴则通过自然语言处理技术实时分析文本逻辑，提供修辞优化建议；科学教师指导学生设计建筑模型，AI 工具同步生成三维仿真图并标注力学原理；信息技术教师教授编程基础，AI 代码助手自动检测程序错误并生成修改方案。三方教师通过AI 平台共享学生项目日志，语文教师发现学生在描述交通系统时频繁使用模糊词汇，随即联合科学教师设计“交通流量模拟实验”，引导学生用数据支撑观点，最终学生创作的城市故事因兼具文学性与科学性获省级奖项。

（二）开发AI 驱动的跨学科任务链，强化真实问题解决能力

传统跨学科项目常因任务设计脱离真实情境导致学生参与度低，而AI 技术可构建“问题识别—资源整合—成果迭代”的任务链。例如，成都某校在“长江生态守护者”项目中，AI 工具首先通过图像识别技术分析学生拍摄的河流照片，自动生成水质报告与污染源地图，引导学生提出“如何减少微塑料污染”的驱动性问题；随后，AI 知识图谱推送语文的调研报告范文、科学的实验设计模板、信息技术的数据可视化工具，支持学生分组完成“微塑料吸附材料研发”任务；最后，AI 评测系统从语言准确性、科学严谨性、技术可行性三维度评估成果，并生成改进建议。

（三）搭建AI 赋能的跨学科资源平台，实现个性化学习支持

跨学科项目需整合多领域资源，但学生认知水平差异常导致资源利用低效。AI 技术可通过智能推荐系统破解这一难题。例如，某校在“丝绸之路数字博物馆”项目中，AI 平台根据学生预习测试结果推送差异化资源：对历史感兴趣的学生获得“AI 生成虚拟文物解说词”任务，结合语文的说明文写作与历史的时间轴梳理；对技术敏感的学生则参与“3D 文物建模”，运用信息技术的建模软件与语文的细节描写能力。平台还通过情感计算技术监测学生项目过程中的情绪波动，当检测到某小组因数据整理产生挫败感时，自动推送“AI 生成的趣味数据可视化案例”并调整任务难度。

（四）建立AI 辅助的跨学科评价体系，量化素养发展轨迹

传统评价难以捕捉跨学科项目的复杂成果，而AI 技术可通过多模态数据分析实现素养可视化。例如，广州某校在“粤剧文化传承人”项目中，AI 评测系统同步采集学生三项数据：一是语音识别技术分析粤剧唱词发音准确度与情感表达力，二是图像识别技术评估脸谱设计的美学创新性，三是自然语言处理技术解析剧本改编的文学深度。系统生成“三维素养雷达图”，显示某学生在“文化理解”维度得分较高，但在“技术应用”维度较弱。教师据此设计个性化提升方案：为该学生提供AI 生成的“数字脸谱设计工具”，支持其用算法优化配色方案。项目结题时，其作品因融合传统纹样与分形几何图案获国家级奖项。

结语：

在人工智能与教育深度融合的浪潮中，项目化学习视域下的小学语文 AI 跨学科教育正以“技术赋能”与“素养本位”的双重逻辑，重构传统语文教学的边界与可能。它不仅打破了学科壁垒，更通过 AI 技术的介入，将语文学习从“文本解读”推向“真实世界的问题解决”，从“知识记忆”转向“跨学科思维的培育”。我们期待的不仅是技术对教育的改造，更是教育对技术的人文回应。当小学语文课堂因 AI 与跨学科的融合而充满创造的活力，当每个学生都能在项目实践中找到属于自己的成长坐标，这或许就是教育最美好的模样：技术有温度，学科有联结，成长有方向。

参考文献：

[1] 邓林林 , 钟晓彬 . 基于大概念的小学语文跨学科主题学习活动设计 [J]. 教学与管理 ,2025,(17):50-54.

[2] 胡爱华 . 小学语文跨学科学习活动的现状、问题与实践 [J].河南教育 ( 教师教育 ),2025,(06):40-41.