生成式人工智能赋能跨学科主题设计：机制与实践

随着教育改革的推进，普通高中和义务教育课程方案均强调跨学科主题设计。其目的在于培养学生综合运用多学科知识解决问题的能力，进而提升高阶思维与核心素养。然而，跨学科主题设计面临诸多挑战，例如多学科协同难、知识整合难。分科教学背景下，教师在参与开发工作时存在困难，这在一定程度上影响了整体推进的有效性。近年来，生成式人工智能的出现为跨学科主题设计带来新机遇。生成式人工智能具备多学科、多领域的专业知识，其强大的生成能力可助力教师开展跨学科主题设计，并可迁移至教学设计领域，为教师提供参考。《普通高中课程方案（2017年版2020修订）》提出以项目式学习形式开展跨学科主题学习。通用技术等多学科课程标准也强调设置跨学科主题，借助专题或项目学习活动发展学生能力。《义务教育课程方案（2022年版）》要求利用不少于10%的课时开展跨学科主题学习。但目前生成式人工智能在教育领域的应用多集中于应用场景与理论探讨，教学实践层面探索不足。因此，研究生成式人工智能在跨学科主题设计中的应用具有现实意义。一、跨学科主题设计的挑战与困境跨学科主题设计指向真实情境中具有意义和价值的问题，聚焦一个中心或一条线索组织知识，涵盖单学科的多块内容或多学科的相关内容，形成整合处理信息的综合性活动，从而实现理解知识、解决问题的课程形态[1]。跨学科主题聚集多学科的相关内容，设计时需要多个学科的教师协同工作，聚焦真实问题从而制定教学目标，整合多学科的知识以设计学习任务，这对分科教学的教师来说具有一定的挑战性。（一）学科协同的挑战性跨学科主题设计的第一个挑战是学科协同。设计跨学科学习主题需要相关学科教师的参与，从学习主题的拟定、学习目标的确定、学习任务的设计到评价量规的制定，均需多学科教师的协同努力。跨学科主题的主要特征是同段跨学科或异段跨学科，这需要组织协调不同学科或学段的教师参与，对组织者的协调能力、学术能力等提出了较高要求。学科协同还需考虑不同学科、学段教师的课时组织，需要学校统一安排课程，以便开展集中教研活动。但由于主题的拟定可能发生在不同的时间段，甚至在学期中间萌发一个跨学科主题设计思路，此时很难实现学科的有效协同，会影响跨学科主题的确定及设计。（二）目标设计的有效性跨学科主题设计的第二个挑战是目标设计的有效性。教师在设计目标时，需要基于真实情境下的问题，设计跨学科的素养目标与学习目标。在这一过程中，教师不仅要考虑本学科主题设计的素养与目标要求，还需兼顾所跨其他学科的素养与目标要求，并凝练跨学科综合素养及目标。合理有效的跨学科主题学习目标应能够反映真实情境、指导活动开展、承载学科知识、预测学习表现[2]。然而，目前的目标设计中存在一些问题，如目标过于宽泛，学生难以明确学习方向；学习目标分学科呈现，学生难以融合多学科知识以解决问题；学习目标过于抽象而难以度量，难以评估目标的达成程度。这些问题导致学习目标设计缺乏合理性和有效性，进而影响学生在跨学科主题学习中的学习动机及学习效率。（三）知识整合的复杂性跨学科主题设计的第三个挑战是知识整合的复杂性。教师设计教学活动时需要对学习主题的知识进行整合，设计综合化的学习任务，构建既具有一定逻辑关系又具有适当梯度的学习任务。在跨学科主题设计过程中，教师还需综合考虑多个学科领域的知识体系，保持课程内容的逻辑连贯性和完整性。这不仅涉及不同任务之间学习梯度的构建，还需解决不同学科之间学习梯度的设计，更要面对知识技能之间的进阶学习问题，这对教师的综合能力提出了更高要求。学科教师往往难以达到有机整合各个学科知识的水平，无法保证知识内容的逻辑性与完整性。在跨学科课程内容整合中，常出现方法杂乱化、理论拼盘化和实践复杂化的乱象[3]，使得难以对学科知识进行有效整合，导致学习梯度设置不合理，学生的学习不能有效发生。二、生成式人工智能的交互机制生成式人工智能应用于跨学科主题设计时，需要分析人机交互机制。用户主要通过提示语（prompts）与生成式人工智能平台交互，使用不同的提示语控制生成式人工智能的输出文本。针对各种输出请求，需要设计不同的提示语，而提示语的设计质量直接影响着输出文本的可用性。基于Kimi等平台研究的提示语设计要素及交互模式，同样适用于大部分国内外的生成式人工智能系统。综合已有的各种提示语设计案例[4]，笔者发现生成式人工智能应用于跨学科主题设计时，对提示语设计有着较高的要求。教师设计提示语不仅要遵循四大设计要素，还需综合运用三种交互模式，以提升跨学科主题的设计质量。（一）提示语设计的四大要素目前的提示语设计模板多达上千种，不利于教师使用。在提示语设计过程中，需关注共性的四个要素：角色、目标、任务、约束，其中“任务”是提示语中的必备要素。用户设计提示语，既可选择部分要素进行简化设计，形成任务驱动的提示语；又可综合运用四个要素进行整体设计，形成指向更加明确的提示语。1.设置角色角色要素是指生成式人工智能在对话过程中所扮演的身份。角色差异会导致不同的生成质量。例如，“教师”“高中生”“初中生”三种角色类型，会使生成式人工智能产生不同的输出。角色要素也可同时设定两类角色，确定用户与生成式人工智能的双方角色。例如，“我是一名高中生，你是一位高中理科教师”，这里将用户设定为“高中生”角色，而将生成式人工智能设定为“高中理科教师”角色。2.界定目标目标要素是指用户在对话过程中要实现的事务，对于明确提示语有着重要作用，可作为生成式人工智能完成任务的前导介绍。目标要素指向相对宏观，而任务要素指向相对具体。提示语设计时也可省略目标部分，在任务要素中由生成式人工智能分析并抽取目标要素。例如，“我要开展跨学科主题设计”，即为用户提出的目标要素。3.明确任务任务要素是指生成式人工智能要处理的内容，是提示语设计中不可缺少的要素。明确的任务要素有助于生成高质量的输出文本。不同的任务将生成不同的输出。例如，将任务设置为“分析跨学科素养”，重点任务是分析主题设计如何发展核心素养；将任务设置为“分析学习目标”，则重点是分析跨学科主题设计中的学习目标。4.限制条件限制条件即约束要素，用于辅助明确提示语，加上约束要素的提示语可提升生成式人工智能的输出质量，使其指向更加明确。限制条件包括数量约束、篇幅约束、理论约束等。第一种是数量约束，约束数量以明确目标，例如“输出相应的2个示例”“输出3个跨学科项目”；第二种是篇幅约束，约束篇幅以明确目标，例如“输出500字”，即限制了输出的文字数；第三种是理论约束，基于学习设计理论进一步明确目标，例如“结合最近发展区理论，设计相应的学习任务”。（二）提示语交互的三种模式提示语交互是指用户与生成式人工智能的对话过程。按提示语四个要素呈现先后顺序，形成了提示语交互的三种模式。这三种模式交互后形成初始输出文本，每种模式的输出结果，需要视输出质量进行后续的迭代优化，形成符合用户需求的输出文本。1.综合式交互综合式交互是指整合提示语中的若干要素，一次性完成提示语的输入。生成式人工智能通过分析综合式交互中的提示语，生成用户所需的文本。综合式交互适合需求明确的任务。例如，提示语中角色元素设置了两类角色，“我是一名中学教师，你作为知识助理”；目标元素明确了“协助我设计跨学科学习项目”；任务元素指明以“校园景观池水资源的循环利用与保护”为背景，分析“跨学科的学习目标”；限制条件设定为“每个学科列出3条”。提示语：我是一名中学教师，你作为知识助理，协助我设计跨学科学习项目。以“校园景观池水资源的循环利用与保护”为背景，分析相应的学习目标，每个学科列出3条。2.递进式交互递进式交互是指运用提示语中的若干要素，分步骤输入提示语。这种分步骤的输入方式，可以在对话过程中给生成式人工智能提供标准或规范，或以上传多个范例的形式，使生成式人工智能在学习范例后输出。这种分步递进式交互，实现了边学习边输出的功能，适合生成更高质量的输出文本。例如，以下是4次递进对话形式。提示语：我是一名中学教师，请你协助我设计跨学科主题。提示语：跨学科主题设计包括4大要素：跨学科素养、学习目标、学习任务设计、学习评价。提示语：后续会上传3则跨学科主题设计的案例，供你开展跨学科主题设计时参考。提示语：以“校园景观池水资源的循环利用与保护”为任务，设计跨学科主题。3.生成式交互生成式交互是指以提示语对话的形式，由生成式人工智能生成所需的提示语。用户利用生成的提示语进行二次对话，即可由生成式人工智能输出相应的文本。该提问法适合较复杂的场景，当用户不了解具体的提问细则及运行机制时，由生成式人工智能输出如何提问的提示语。提示语：我想请你协助我完成“水资源利用”这一课时的教学设计，请问我应该如何向你提问才能得到最佳的答案，请提供全面而详细的建议，并请你提供具体的综合提问范例。三、生成式人工智能辅助跨学科主题设计的实施路径（一）主题确定：生成式人工智能助力主题优化教师开展跨学科主题设计需先确定相应的主题或项目。这类问题属于真实情境中的复杂问题，教师设计的主题往往局限于学科角度，主题设计缺乏跨学科视野。生成式人工智能掌握各学科领域知识，积累了视野更广的主题设计素材。用户可多次对话，使主题设计的方向性及实用性更贴近校情，经过不断优化形成合适的跨学科主题。案例：以校园为跨学科学习空间，确定适合高中学生的跨学科主题。提示语：我是一名高中教师，你作为我的知识助理，协助我开展跨学科主题设计。以沿海地区学校为例，列出5项适合在校园内开展的跨学科学习项目。输出：校园绿化与生态保护项目、沿海防灾减灾项目、海洋能源开发项目、气象观测与数据分析项目、台风防灾规划与演练项目（为节省篇幅，作了适当精简，下同）。分析输出的五项跨学科项目，均适合于在沿海学校实施。其中，台风防灾规划与演练项目对学生具有更加现实的意义，适合在此基础上进一步确定跨学科学习项目的方向，继续由生成式人工智能分析合适的细化项目。提示语：以“台风防灾规划与演练项目”为例，选择“台风防灾规划”作为跨学科学习的方向，列出3个细化的项目。输出：校园抗风建筑改进设计、校园紧急疏散路线规划、校园防风绿化设计。分析输出的3项跨学科项目，均以校园作为学习空间，适合学生后期跨学科学习，具备了空间与相应学科的支撑。其中，“抗风建筑改进设计”及“防风绿化设计”对于学生跨学科学习意义更大，可以进一步引导生成式人工智能整合两个项目，形成有价值的抗台风跨学科学习项目。提示语：综合“校园抗风建筑改进设计”及“校园防风绿化设计”两个项目方向，形成新的跨学科学习项目。进行学科分析、学习空间分析并给出实施步骤及实施条件。输出：综合项目“校园抗风建筑与防风绿化综合设计”。学科分析：物理、数学、通用技术、信息技术、生物学、环境科学。学习空间：校园，教室、实验室、计算机室。实施条件：教师团队、设计与材料、学习资源、学习空间、时间安排。实施步骤：项目启动与分组、跨学科知识学习、调查与评估、方案设计与实验、数据分析与优化、成果展示与实施。（二）目标分析：生成式人工智能驱动素养凝练明确跨学科学习主题及相应的学科后，生成式人工智能可进一步辅助分析跨学科项目中各学科对应的素养目标及学习目标，并进一步凝练跨学科素养。核心素养概念在普通高中课程标准中提出，属于教育领域的专业文档，生成式人工智能对于专业知识学习会存在版本差异或遗漏现象。此时教师采用递进式交互机制，引导生成式人工智能在对话过程中利用数据学习，实现更高准确度的文本辅助输出。我们采用四步交流法进行递进式对话：第一步，使用提示语让生成式人工智能明确角色及处理的任务为“以高中教师的身份，分析跨学科核心素养”；第二步，上传相应学科的课程标准，引导生成式人工智能进行相应的学习，以便分析的核心素养用词规范且符合要求；第三步，上传跨学科项目设计的样例，引导生成式人工智能学习优秀的案例，以便提升文本输出的质量；第四步，设置提示语“校园抗风建筑与防风绿化综合设计”为主题的跨学科素养及目标分析提示，引导生成式人工智能在学习规范及优秀案例后进行内容输出。案例：结合“校园抗风建筑与防风绿化综合设计”跨学科主题，分析各学科核心素养及学习目标，进一步凝练跨学科素养。1.明确任务提示语：你作为一名高中教师，需协助我完成跨学科项目的学科素养分析。是否明确任务？2.确定规范提示语：你分析的各学科核心素养，来自稍后上传的普通高中课程标准，需按课程标准内容梳理相应的核心素养。3.案例学习提示语：稍后上传的为跨学科项目中素养与教学目标设计的范例，供你后续分析时参考。4.内容输出提示语：以“校园抗风建筑与防风绿化综合设计”为主题，分析各学科的核心素养及学习目标，并进一步凝练跨学科核心素养。（三）任务设计：生成式人工智能助力活动规划明确跨学科学习项目主题，分析相应的学科素养及学习目标后，需围绕跨学科项目设计相应的学习任务及细化的学习活动。跨学科学习任务设计开放度较大，难以用合适的提示语对生成式人工智能进行提问。此时可以采用生成式交互的形式，先向生成式人工智能咨询针对该类问题如何提问，利用输出的提问进行二次提问，以便完成跨学科项目中的任务初步设计。对于生成式人工智能设计的初步任务，还可进一步结合递进式交互，引导生成式人工智能在数据学习的基础上，进一步优化任务设计质量。案例：跨学科主题“校园抗风建筑与防风绿化综合设计”，对其中的“环境风力与分析”课时进行教学设计。提示语：我想请你辅助开展跨学科主题“校园抗风建筑与防风绿化综合设计”中“环境风力与分析”课时的教学设计，设计要符合最近发展区理论。请问我应该如何向你提问才能得到最佳的答案，请提供全面而详细的建议，并请你提供具体的综合提问范例。输出：课时目标：在“环境风力与分析”课时设计中，如何设定具体的学习目标，使其既具有挑战性又符合学生的认知水平？内容与活动设计：如何设计“环境风力与分析”课时的内容和活动，确保学生能够在现有知识基础上逐步掌握新知识和技能？请提供一个详细的内容和活动设计方案。支持与指导策略：教师在“环境风力与分析”课时中应如何提供支持和指导，以帮助学生在最近发展区内有效学习？具体的支持策略和指导方式有哪些？评估与反馈：请问如