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《义务教育语文课程标准（2022 年版）》对“跨学科学习”任务群的明确要求，以及 AI 技术对教育场景的深度渗透，小学语文教学正经历从“语言训练”向“素养培育”的范式转型。一方面，项目化学习以其“真实情境驱动”“跨学科整合”“持续探究”等特征，成为破解传统语文教学碎片化、浅表化问题的有效路径。例如，小学通过“童话剧场”“班级辩论赛”等项目，将语文核心素养融入生活场景，使学生语言运用能力提升显著。

一、项目化学习视域的小学语文AI 跨学科教育作用

（一）情境真实性与学科深度融合

项目化学习视域下的小学语文 AI 跨学科教育以真实问题为驱动，构建“语文 +X^′′ 的沉浸式学习场景。例如，在“设计校园植物解说牌”项目中，学生需运用语文描述能力撰写文案，结合科学知识识别植物特征，借助 AI 图像识别技术验证信息准确性。这种设计打破学科壁垒，使语言建构与运用自然融入科学探究、信息技术等实践，推动学生从“知识接收”转向“问题解决”，在真实情境中实现语文核心素养与跨学科能力的协同生长。

（二）技术赋能与个性化学习支持

AI 技术为跨学科项目提供智能化工具链，实现学习路径的动态适配。通过自然语言处理分析学生文本，AI 可精准定位语言薄弱点并推送分层资源；利用知识图谱技术，系统能自动关联语文与历史、地理等学科内容，生成个性化探究任务。例如，在“丝绸之路文化展”项目中，AI 根据学生兴趣推荐不同朝代诗词、贸易数据或文物模型，支持其自主选择研究视角，使每个学生在跨学科探索中都能获得符合自身认知水平的学习支持。

（三）协作共创与多元评价创新

项目化学习强调团队协作，AI 技术进一步拓展了协作维度与评价深度。学生可通过虚拟协作平台跨班级、跨年级组队，利用 AI 翻译工具突破语言障碍，与异地伙伴共同完成“世界文化遗产保护”等跨国项目。评价环节中，AI 多模态分析技术能捕捉学生讨论中的逻辑性、创意性及协作态度，结合教师评价、同伴互评生成三维成长档案。这种评价方式不仅关注语言成果，更重视跨学科思维、文化理解等隐性素养的发展，推动评价从“结果判定”向“过程赋能”转型。

二、项目化学习视域的小学语文AI 跨学科教育策略

（一）构建跨学科大概念驱动的项目主题

以语文核心素养为锚点，结合 AI 技术提炼跨学科大概念，设计具有真实情境的项目主题。例如在古诗词教学中，以“诗画共生”为主题，引导学生通过AI 绘图工具输入关键词生成意境画作。如学习《静夜思》时，学生输入“明月、霜、故乡”，AI 自动生成水墨画，将抽象的诗句转化为具象画面。同时，教师借助 AI 文本分析功能，关联诗句中的地理知识，如解释“床前明月光”中月光与地理位置的关系。这种设计打破学科壁垒，使学生在完成诗画创作的过程中，同步提升语言理解、审美鉴赏与地理认知能力。项目实施后，学生对古诗意境的理解深度显著提升，在后续测试中相关题目的正确率大幅提高。

（二）开发AI 工具支持的项目任务链

利用 AI 工具链构建分层递进的任务体系，满足不同学习需求。在“汉字文化探秘”项目中，教师设计三阶任务：基础层通过 AI 生成甲骨文 3D 动态演化图，帮助学生理解象形字到现代汉字的演变；进阶层利用 AI 语音助手模拟古代造字场景，学生需通过语音交互完成造字任务；高阶层则要求运用AI 知识图谱工具，梳理汉字与历史、文化的关联。例如，学生在探究“日”字时，AI 动态展示其从甲骨文到金文、篆书、隶书的演变过程，同时语音讲解“日”在古代天文观测中的意义。通过分层任务，学生能准确描述汉字演变规律，能结合历史背景解释汉字的文化内涵。

（三）实施人机协同的项目指导策略

构建“教师 -AI- 学生”三元指导模型，实现精准支持。在“新闻报道创作”项目中，AI 承担基础性指导：通过NLP 技术分析学生初稿，自动标注语法错误、逻辑漏洞，并推荐相似主题的优秀范文；教师则聚焦高阶能力培养，如引导学生讨论“如何通过细节描写增强新闻感染力”。例如，学生撰写校园运动会报道时，AI 指出“运动员冲刺瞬间描写不够生动”，并推荐《体育报》相关段落；教师进一步组织小组讨论，启发学生运用比喻、拟人等修辞手法。这种协同模式使教师指导效率提升，学生作品在市级比赛中获奖数量增加。

（四）建立AI 辅助的多元评价体系

开发“过程性数据 + 成果展示 + 同伴互评”的三维评价框架。在“我的第一本诗集”项目中，AI 通过学习分析平台记录学生创作轨迹：统计诗歌修改次数、关键词使用频率、跨学科资源调用量等过程性数据；教师组织诗集展览会，学生以朗诵、配画、音乐伴奏等形式展示成果；同伴互评环节则借助AI 生成的“评价量表”，从语言流畅度、创意性、跨学科融合度三个维度打分。例如，某学生诗集《四季的歌》被 AI 记录到修改次数达 15 次，调用地理知识解释“春风又绿江南岸”的气候原理，最终在互评中获得“最佳跨学科应用奖”。这种评价方式使教师能精准定位学生优势与不足，为后续教学提供数据支撑。

结语

在项目化学习与 AI 技术深度融合的浪潮中，小学语文教育正经历一场静默而深刻的变革。当跨学科大概念化作学生手中的“探照灯”，照亮古诗词中的地理密码、汉字背后的历史脉络；当 AI 工具从冰冷的代码转化为思维跃迁的“脚手架”，支撑起从语言建构到创意表达的完整链条；当人机协同的指导模式打破传统课堂的时空边界，让每个孩子都能在个性化路径中绽放独特光芒——我们看到的不仅是技术赋能的表象，更是教育本质的回归：让语文学习成为连接真实世界、培育完整人格的桥梁。

参考文献

[1] 姬荣荣 . 项目化学习视域下的小学语文单元教学实践[J]. 亚太教育 ，2025，（10）：126- 128.

[2] 何春娟 . 项目化学习视域下小学语文单元教学实践探究[J]. 甘肃教育研究 ，2024，（17）：142- 145.

[3] 颜小红 . 单元整体视域下小学语文项目式学习研究 [J]. 教育观察 ，2024，13（23）：69- 72.