人工智能工具赋能小学语文跨学科项目式学习的路径研究

引言：《义务教育语文课程标准（2022 年版）》首次将“ 跨学科学习”作为语文课程拓展型学习任务群的主干内容和呈现方式，旨在打破学科壁垒，培养学生解决复杂问题的能力。在AI 教育的支持下，学生有机会整合语文同其他学科的关键知识，并聚焦于真实情境中的问题解决路径。文章旨在探索人工智能工具赋能下的语文跨学科项目式学习实施路径，为提升学生核心素养提供科学依据和实践参考。

一、核心素养导向的智能化目标设计路径

核心素养导向的智能化目标设计是指在小学语文跨学科项目式学习中，借助人工智能技术对课程标准进行深度解析，实现语文学科与其他学科核心素养的精准对接与多维整合。这一路径通过智能识别不同学科间的交叉融合点，带领学生认识项目化学习的设计和实施思路，促使他们形成“ AI 智能+跨学科学习” 的综合概念，使教学目标既立足语文学科特质，又能有效拓展至跨学科视域，形成螺旋上升的认知进阶链条，为学生提供更加丰富的学习体验和发展空间[1]。

以《什么比猎豹的速度更快》一课为例，教师可借助人工智能工具对课文中涉及的速度概念进行多维解析，构建“ 语文理解-数学计算-科学探究-艺术表达” 的目标矩阵。具体实施时，AI 助手先对课文中“ 猎豹96km/h” 、“ 狮子 80km/h^′′ 等数据进行提取分析，自动生成语文学科的“ 理解说明方法” 、数学学科的“ 速度单位换算” 、科学学科的“ 动物奔跑原理” 等交叉目标，形成一份包含低阶记忆型目标（识别速度单位）、中阶应用型目标（比较不同物体速度）和高阶创新型目标（创作多模态速度宣传材料）的立体目标体系，使教学方向更加明确、精准、全面。

二、真实情境下的智能化驱动问题设计路径

真实情境下的智能化驱动问题设计是指在小学语文跨学科项目式学习中，运用人工智能技术精准挖掘语文文本与现实生活的连接点，基于学生身份角色构建真实任务情境，设计具有挑战性、开放性和真实性的驱动性问题。这一路径通过智能分析学生认知特点和兴趣需求，生成具有梯度性的问题链，将语文学习与社会实践有机融合，使学生在解决真实问题的过程中自然而然地运用语文能力并发展跨学科思维。

以《什么比猎豹的速度更快》一课为例，教师可借助AI 情境生成器创设“ 中国速度宣传大使” 的身份角色，设计接待国外交流生的真实场景。AI 系统基于大数据分析，为教师推荐最新的“ 中国速度” 素材，如复兴号高铁时速400 公里、苏炳添9 秒83 亚洲纪录等真实数据，形成“ 如何让外国朋友直观感受中国速度？” 的核心驱动问题。围绕这一核心问题，智能系统进一步生成四个子问题链：“ 如何测量身边的速度？” →“ 如何用倍数表达速度关系？” →“ 如何用图表直观展示速度数据？” →“ 如何用多语言多模态方式宣传中国速度？” ，每个子问题都与学生生活紧密相连，既体现语文表达能力的训练，又融合了数学、科学、英语等多学科内容。

三、人机协同的探究任务逻辑优化路径

人机协同的探究任务逻辑优化路径是指在小学语文跨学科项目式学习中，借助人工智能技术重构传统碎片化、主题化的学习活动，运用设计思维将复杂问题分解为具有内在逻辑关联的任务链，建立“ 师-生-机” 三元互动支持机制。这一路径强调探究过程的逻辑性和连贯性，通过智能算法分析学生的学习行为和思维轨迹，为其提供个性化的学习支架和资源推送，实现学习过程的深度逻辑化和精准个性化。

以《什么比猎豹的速度更快》一课为例，教师可借助AI 任务设计助手将“ 中国速度宣传” 项目分解为四个逻辑递进的子任务：测量记录生活中的速度、比较分析速度关系、可视化呈现速度数据、多模态展示中国速度。系统基于设计思维对每个子任务进行智能优化，如在测量速度环节，AI 助手会自动生成科学实验流程和数据记录表格；在比较速度环节，系统会为学生提供倍数计算工具和比较句式模板。实施过程中，智能系统实时监测每组学生的探究进展，当检测到某组学生在速度单位换算上遇到困难时，会推送针对性的微课视频和练习；当发现某组学生的创意表达特别出色时，会智能推荐更具挑战性的拓展资源，确保每个学生都能在适合的难度水平上得到有效成长。

四、多维统整的成果评价体系构建路径

多维统整的成果评价体系构建路径是指在小学语文跨学科项目式学习中，借助人工智能技术构建集过程性评价与终结性评价于一体的立体评估系统，将语文听说读写能力与跨学科素养发展进行多维度整合评估。这一路径突破传统单一化的评价模式，通过智能数据采集和分析，实现对学生学习全过程、多角度、精准化的评价，形成“ 学习过程-能力表现-社会价值”的三位一体评价闭环，为学生提供更为科学全面的发展性反馈。

以《什么比猎豹的速度更快》一课为例，教师可借助智能评价平台构建融合“ 语文表达-数学思维-科学探究-社会应用” 的多维评价体系。在项目实施过程中，系统自动记录学生的参与度、协作质量和思维深度等过程性数据；对于学生制作的“ 中国速度宣传手册” ，AI 评价工具可从文字表达准确性、数据计算正确性、图表设计美观性和创意独特性等维度进行智能分析。特别是在成果展示环节，系统可对学生的演讲视频进行语音识别和语义分析，生成语言表达能力报告，形成一份综合性的素养发展档案，为学生提供精准的改进方向和成长路径。

结语

人工智能工具赋能小学语文跨学科项目式学习是教育信息化发展的必然趋势，通过构建智能化的目标设计、问题情境创设、探究任务优化和成果评价体系，能有效破解当前教学实践中的困境。未来研究可进一步关注人工智能辅助下学生思维发展的长期效果、教师角色转变的深度适应以及教育公平问题等方面，持续优化人机协同的教学生态。

参考文献：

[1]孟宪珍.AI 为翼,跨界融合——小学语文跨学科学习的内容设计与方法创新[J].小学语文教学,2025,(13):9-12.