大语言模型支持的教师跨学科教学能力提升策略探析

大语言模型支持的教师跨学科教学能力提升策略探析跨学科教学成为基础教育领域的发展趋势，这对教师的跨学科教学能力提出了全新要求。当前，我国教师的跨学科教学能力整体处于初步探索阶段，亟需获得有效支持。文章提出将大语言模型作为教师跨学科教学能力发展的重要技术工具，分析大语言模型的技术特征，即知识的深度与广度、思维模式的多样化、高效便捷的交互体验、情境化的学习环境。基于大语言模型的技术特征，从构建教师跨学科知识图谱、优化教师跨学科思维方式、重塑教师跨学科教学设计流程、提供沉浸式跨学科学习体验四个维度，提出大语言模型支持的教师跨学科教学能力提升策略，以期为教师专业发展提供新路径。一、引言随着大数据、人工智能等新兴技术的不断发展，人类生活呈现出知识融合化、经济全球化、技术一体化的态势。在此背景下，传统教育范式难以满足未来社会对人才培养的需求，教育改革势在必行。在基础教育领域，教育部等十八部门于2022年4月联合印发的《关于加强新时代中小学科学教育工作的意见》提出：“实施跨学科主题教学，鼓励学生进行多样化探究。”这标志着跨学科教学已成为当前及未来我国基础教育领域的重要发展趋势。跨学科教学旨在培养学生运用多学科知识解决实际问题的能力，需要教师具备跨学科教学的相关知识、思维与技能。然而，我国教师的跨学科教学能力整体处于初步探索阶段，难以应对跨学科教学提出的全新要求。如何有效提升教师的跨学科教学能力，成为教育领域亟待解决的重要课题。近年来，以ChatGPT、文心一言、讯飞星火、通义千问、豆包等为代表的大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）迅速席卷全球，为人工智能技术的发展与应用开辟了新的路径。大语言模型在对话交互、知识问答、文本生成与创作等自然语言处理任务中表现出色，彰显出强大的应用潜力。教育领域同样可以从大语言模型的技术特征中寻找跨学科教学能力提升的有效路径。二、大语言模型的技术特征大语言模型通过训练大量文本数据，在特定任务的文本生成中表现优异，能够根据用户需求进行创作。目前，大语言模型已成为人工智能领域的研究热点，并引发教育领域的广泛关注。与传统语言模型相比，大语言模型具备以下显著的技术特征。（一）知识的深度与广度知识图谱是由节点（实体）和边（关系）构成的复杂网络，可以全面展示某一主题的相关知识点及其之间的联系。作为新一代语言模型，大语言模型能够接收并理解用户的自然语言输入，根据上下文生成自然流畅的语言反馈。为了提升自然语言处理的精准度，大语言模型在训练过程中会对海量文本数据进行深度学习，构建覆盖多学科领域的通用知识图谱。借助深度学习的优势，大语言模型可以自动学习并识别文本数据中的知识实体与关系，并根据输入文本在知识图谱中搜索相关的知识节点，为用户提供更具深度的知识内容。例如，在回答用户提出的某一学术问题时，大语言模型能够在通用知识图谱中检索相关主题的知识点，包括定义、理论、应用、发展历程等，进而形成具有完整逻辑的知识内容。除了知识深度，大语言模型还具备丰富的知识广度。目前，主流的大语言模型使用的训练数据包含网页文本、学术文献、百科全书等多种类型，能够覆盖文学、艺术、历史、哲学、数学、物理、化学、生物等众多学科领域。这使大语言模型具备广泛的知识内容，能够根据用户需求提供多学科的知识内容。因此，在知识层面，大语言模型表现出显著的知识深度与广度，这为教师的跨学科知识学习提供了便利条件。（二）思维模式的多样化思维是人类认识世界和改造世界的高级活动，包括感觉、知觉、记忆、想象、推理等一系列复杂的认知过程。从类型上看，人类的思维模式可以分为多种类型，如抽象思维、形象思维、聚合思维、发散思维、批判性思维、创造性思维等。不同类型的思维模式能够引导人类从不同的角度思考问题，从而获得不同的认识结果。人类的思维模式与大脑的神经元结构密切相关。研究表明，人类大脑具有极高的可塑性，可以通过持续训练提升特定思维模式的运用能力。与人类大脑类似，大语言模型同样具备多种思维模式，这是由其内部算法结构与神经网络所决定的。大语言模型内部包含数量庞大的神经网络单元，不同神经网络单元负责处理不同的任务，从而生成不同类型的文本内容。例如，在文本生成任务中，大语言模型使用“注意力机制”和“自注意力机制”计算输入文本中每个单词之间的关系，生成具有逻辑性的文本内容，这体现的是聚合思维；在图像描述任务中，大语言模型能够根据输入图像的特征，生成对应的文本描述，这体现的是形象思维；在编程任务中，大语言模型能够编写不同编程语言的代码，并修复代码中的错误，这体现的是抽象思维。由于大语言模型使用的训练数据来自不同的领域与学科，且经过大规模的深度学习，其内部的神经网络单元已经形成了多样化的思维模式，能够根据不同的任务需求调用不同的思维模式。这为教师提供多样化的思维训练资源，从而有效促进教师跨学科思维的发展。（三）高效便捷的交互体验随着移动互联网的快速发展，人与设备的交互方式不断升级，呈现出多元化、人性化的趋势。当前，人们已习惯使用触摸屏、手势、语音等交互方式操作智能设备，以获取更加高效、便捷的操作体验。为了满足用户对高效便捷交互体验的需求，大语言模型不断优化与用户的交互方式。以文心一言为例，用户可以在电脑或手机的聊天窗口中输入自然语言问题，文心一言会在几秒钟内给出回复，并且能够持续进行多轮对话，为用户提供完整的信息。高效的响应速度、自然语言对话形式、多轮对话功能，使大语言模型具备高效便捷的交互体验。除了这些通用功能，大语言模型还可以接入各类应用程序（App）与操作系统，用户可以通过不同类型的交互界面与大语言模型进行交互。例如，用户可以通过在图像中添加文字提示的方式，向大语言模型提出具体的指令，使其在图像中生成用户期望的内容。这种交互方式突破了传统的人机交互界限，将人类的需求与机器的功能紧密结合，极大地提升了用户的使用体验。（四）情境化的学习环境情境认知理论认为，知识不是脱离具体情境的抽象存在，而是个体与环境进行交互作用的产物。在学习过程中，知识应与具体情境相融合，帮助学习者将新知识与已有经验建立联系，从而实现有意义的学习。在以往的教学实践中，由于技术手段的限制，教师难以在课堂上模拟真实的学习情境，难以帮助学生将所学知识应用于真实世界。近年来，随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等技术的快速发展，情境的创设方式更加多样化，能够在教室中营造沉浸式的学习环境。然而，由于硬件设备的限制，上述技术在教育领域的应用并不广泛。大语言模型虽然无法像VR、AR技术那样，为学习者提供可视化的学习环境，但能够通过语言描述的方式，在头脑中为学习者构建真实的学习情境。例如，在学习“秦始皇陵兵马俑”这一知识主题时，大语言模型能够根据用户的需求，详细描述秦始皇陵兵马俑的历史背景、发掘过程、外观特征、文物价值等信息，并且能够以对话的方式与用户交流相关的问题，从而在用户的头脑中构建真实的学习情境。虽然大语言模型无法为用户提供直观的视觉画面，但能够以简洁明了的语言为用户构建知识情境，使学习者获得沉浸式的学习体验。三、大语言模型支持的教师跨学科教学能力提升策略基于大语言模型的技术特征，可以从构建教师跨学科知识图谱、优化教师跨学科思维方式、重塑教师跨学科教学设计流程、提供沉浸式跨学科学习体验四个维度，提出教师跨学科教学能力提升的具体策略。（一）构建教师跨学科知识图谱教师的跨学科知识是其开展跨学科教学的基础。目前，我国教师的跨学科知识储备普遍不足，这已成为制约其跨学科教学能力发展的主要因素。针对这一问题，可以借助大语言模型的知识图谱功能，构建教师跨学科知识图谱，从而有效拓展教师的跨学科知识储备。大语言模型能够通过对海量文本数据进行深度学习，自动构建覆盖多学科领域的通用知识图谱。教师可以将跨学科教学中的关键问题输入大语言模型，获取不同学科领域的专业知识内容，并以知识图谱的形式进行结构化展示。通过这种方式，教师可以直观了解某一主题在不同学科领域中的相关知识，进而实现跨学科知识的融合与迁移。例如，在探讨“能源”这一主题时，教师可以输入相关关键词，获取物理、化学、地理、环境科学等多个学科领域的专业知识点，进而构建能源主题的跨学科知识图谱。（二）优化教师跨学科思维方式跨学科教学需要教师具备多元化的思维方式，能够灵活应用不同的思维方式分析与解决教学问题。然而，由于传统分科教学的影响，我国教师的思维方式普遍呈现单一化的特征，这不利于其跨学科教学能力的发展。针对这一问题，可以借助大语言模型的多样化思维模式，为教师提供多元化的思维训练资源，从而优化其跨学科思维方式。教师可以利用大语言模型编写不同学科的编程代码，以提升抽象思维能力；利用大语言模型分析文本数据的内在规律，以提升逻辑思维能力；利用大语言模型进行艺术创作，以提升形象思维能力；利用大语言模型生成新的创意方案，以提升创造性思维能力。（三）重塑教师跨学科教学设计流程教学设计是教学活动的基础环节，涉及教学目标、教学内容、教学方法、教学评价等多个方面。跨学科教学需要教师对教学活动进行整体性设计，从而实现不同学科知识的融合与迁移。然而，我国教师在教学设计方面普遍缺乏跨学科视角，难以应对跨学科教学提出的全新要求。针对这一问题，可以借助大语言模型的教学设计功能，重塑教师的跨学科教学设计流程。大语言模型能够根据用户需求，生成完整的教学设计方案，包括教学目标、教学内容、教学方法、教学评价等关键环节。教师可以向大语言模型输入跨学科教学的主题与目标，大语言模型会根据输入的信息，为教师提供一系列跨学科教学设计的建议与方案。例如，在设计“气候变化”这一跨学科教学主题时，教师可以向大语言模型输入相关的教学需求，包括教学目标是让学生了解气候变化的原因、影响及应对策略，教学内容需要涵盖地理、生物、环境科学等多个学科领域。大语言模型会根据这些需求，为教师提供一份详细的教学设计方案，包括引入气候变化的相关背景知识，通过案例分析探讨气候变化的原因与影响，组织学生进行跨学科的小组讨论，以及设计相应的评价任务等。通过这种方式，教师可以借鉴大语言模型提供的教学设计方案，结合自身的教学经验与学生的实际情况，进行个性化的调整与优化，从而提升跨学科教学设计的水平。（四）提供沉浸式跨学科学习体验跨学科教学需要为学生提供沉浸式的学习体验，使其能够在真实情境中应用所学知识，提升解决实际问题的能力。然而，传统的教学方式难以营造真实的跨学科学习情境，难以激发学生的学习兴趣与积极性。针对这一问题，可以借助大语言模型的情境化学习环境，为学生提供沉浸式的跨学科学习体验。大语言模型虽然无法像虚拟现实技术那样提供直观的视觉画面，但能够通过语言描述的方式，为学生构建真实的学习情境。教师可以利用大语言模型生成与跨学科教学主题相关的故事情境、问题情境、项目情境等，引导学生进入情境中进行学习。例如，在学习“环境保护”这一跨学科主题时，教师可以利用大语言模型生成一个关于城市垃圾分类的情境，让学生扮演不同的角色，如市民、环保志愿者、垃圾分类回收站工作人员等，通过角色扮演的方式了解垃圾分类的重要性及具体方法。通过这种方式，学生能够在真实的情境中应用所学知识，提升解决实际问题的能力，同时增强跨学科学习的兴趣与动机。四、结语大语言模型作为新一代人工智能