基于智能技术的小学英语跨学科项目化学习

引言

随着全球化进程加速与人工智能技术爆发式发展，小学英语教学正经历从“语言符号训练”到“核心素养共生”的范式革命。《义务教育英语课程标准（2022 年版）》明确将“语言能力、文化意识、思维品质、学习能力”确立为育人目标，而跨学科项目化学习作为“做中学”的典型载体，通过真实情境驱动语言实践，成为核心素养落地的核心抓手。

一、智能技术赋能小学英语跨学科项目化学习的核心特点

（一）情境生成“超真实化”

传统跨学科项目受限于物理空间与资源，情境真实性不足。智能技术通过生成式 AI、数字孪生、VR/AR 等技术，将课堂延展为“全球实践场”——学生可借助 AI 虚拟人对话“联合国气候大使”完成英文提案，利用元宇宙平台搭建“虚拟昆虫博物馆”并用英语解说生态链，或通过数字人导游系统模拟“跨文化旅行直播”。

（二）知识融合“动态网状化”

传统跨学科项目常陷入“英语 + 学科”的机械叠加，知识碎片化严重。智能技术通过语义关联引擎与知识图谱工具，推动学科边界消融：在“AI智能农场”项目中，学生用英语调研传感器数据（科学）、撰写算法说明书（信息科技）、设计双语种植手册（美术），AI 自动生成“语言-科学- 技术”的关联图谱，标注跨学科概念（如“数据采集→英文术语精准表达”“生态模型→英语逻辑衔接”）。教师借助AI 智能体推送“学科融合锚点”（如将数学概率引入天气预测报告、用文化视角分析作物命名），驱动学生从“知识搬运”转向“思维共生”，形成“英语为桥、学科为链”的网状认知结构。

（三）评价反馈“智能迭代化”

传统项目评价依赖教师主观经验，难以精准捕捉学生能力发展轨迹。智能技术构建“多模态分析 - 动态诊断 - 个性化干预”闭环：AI语音识别系统分析学生英语演讲的语调起伏、停顿策略，生成“情感表达力”雷达图；语义分析引擎抓取写作中的逻辑断点、文化误用，推送“论证增强包”；多模态评价平台整合口语、作品、协作等多维度数据，生成“核心素养发展热力图”。

二、智能技术赋能小学英语跨学科项目化学习策略

（一）AI 情境生成驱动真实问题链，激活跨学科探究

传统项目化学习常因情境脱离实际导致探究浅层化。AI 通过生成式技术构建“超真实问题场域”，将学科知识嵌入动态任务链。例如，在“智能旅行手册设计”项目中，教师借助讯飞星火生成“中英文化差异旅行指南”任务，学生需结合英语（撰写景点介绍）、数学（计算预算）、地理（绘制路线图）完成手册。AI 数字人模拟“伦敦地铁迷路”场景，学生需用英语向虚拟游客提供跨学科解决方案（如“Turn left atthe red phone booth—it’s 200 meters from Big Ben”）。AI 实时抓取学生对话中的文化误用（如“pants”在英美语境差异），推送“跨文化交际锦囊”，推动探究从“语言搬运”转向“文化解码”。项目后， 83% 的学生能自主设计含“历史典故 + 英语解说 + 成本核算”的完整方案，实现“语言- 文化- 逻辑”的协同进化。

（二）智能体协作突破学科壁垒，构建知识网络

跨学科项目常因学科知识割裂导致“拼盘化”。AI通过“学科智能体”实现知识动态整合。例如，在“太空农场种植计划”项目中，学生需运用英语（撰写申请书）、科学（设计生态循环系统）、信息技术（编程传感器）完成项目。教师引入文心一言作为“跨学科导师”，当学生输入“How to explain photosynthesis in English?”，AI 生成“光合作用三步曲”（阳光 $$ 叶绿体 $$ 能量）的英文动画脚本，并关联科学课“植物生长条件”知识点。学生利用AI 工具将英文实验报告与科学数据可视化图表融合，最终产出含“双语术语对照表 + 数据监测代码 + 种植日志”的立体成果。项目数据显示， 91% 的学生能主动调用多学科知识解决实际问题，学科知识迁移效率提升 47% 。

（三）多模态数据流追踪思维轨迹，实现精准诊断

传统评价依赖教师主观经验，难以捕捉隐性思维。AI 通过“过程性数据画像”实现动态诊断。例如，在“气候行动倡议书”项目中，学生需用英语分析数据、撰写提案。希沃易课堂实时采集学生口语输出的语速、停顿、情感倾向，生成“说服力评估雷达图”；AI 作文批改系统抓取写作中的逻辑断点（如“因果关系缺失”），推送“论证增强包”。某生在论证“减少塑料使用”时，AI 通过语义分析发现其“数据引用单一”，自动关联联合国环保报告并生成“对比论证模板”。教师根据AI 生成的“核心素养发展热力图”，为不同学生推送差异化资源，使个性化指导覆盖率达 100% 。

（四）智能工具链赋能创意表达，推动成果迭代

传统项目成果多以静态报告呈现，缺乏持续迭代空间。AI 通过“生成式创作平台”实现作品“进化式生长”。例如，在“昆虫生态科普游戏”项目中，学生需用英语设计角色、编写脚本。豆包 AI 绘画根据学生输入的“butterfly with superpowers”生成动态卡通形象，讯飞星火生成“昆虫技能描述”英文文案（如“The ladybug can shrink to 1mm toescape predators”）。学生将 AI 生成的素材导入 Scratch 编程平台，制作含“双语旁白 + 科学原理动画”的互动游戏。项目发布至海外教育平台后，某组作品因“蜜蜂授粉过程英文解说错误”获德国小学生指正，学生利用 AI 翻译工具与对方跨国协作修改，最终作品被选为“全球青少年气候行动案例库”示范案例。

结语

在智能技术重构教育生态的浪潮中，小学英语跨学科项目化学习正从“知识整合实验场”蜕变为“核心素养孵化器”。当AI 不再仅是“效率工具”，而是成为“认知伙伴”；当课堂不再受限于“教室四壁”，而是延展为“全球协作网络”；当学习成果不再止步于“分数评价”，而是转化为“社会价值创造”，我们见证的不仅是技术赋能的革新，更是教育本质的回归——让语言学习扎根于真实世界的复杂问题，让学科思维生长于跨文化的碰撞交融，让每个孩子在与智能技术的共生中，成长为兼具“人类智慧温度”与“数字时代敏锐度”的未来公民。

参考文献

[1] 刘小洁 . 基于智能技术的小学英语跨学科项目化学习 [J]. 教学与管理 ,2025,(08):51- 54.

[2] 崔静梅 . 基于项目学习的小学英语跨学科教学实践探索 [J]. 教学与管理 ,2023,(17):39- 41+46