人工智能助力下的中小学跨学科教学资源整合与开发研究-以物理、化学、生物为例教学研究课题报告

人工智能助力下的中小学跨学科教学资源整合与开发研究——以物理、化学、生物为例教学研究课题报告目录一、人工智能助力下的中小学跨学科教学资源整合与开发研究——以物理、化学、生物为例教学研究开题报告二、人工智能助力下的中小学跨学科教学资源整合与开发研究——以物理、化学、生物为例教学研究中期报告三、人工智能助力下的中小学跨学科教学资源整合与开发研究——以物理、化学、生物为例教学研究结题报告四、人工智能助力下的中小学跨学科教学资源整合与开发研究——以物理、化学、生物为例教学研究论文人工智能助力下的中小学跨学科教学资源整合与开发研究——以物理、化学、生物为例教学研究开题报告一、研究背景意义

当前，基础教育正经历从知识本位向素养本位的深刻转型，跨学科教学作为培养学生综合能力的重要路径，其价值日益凸显。然而，传统教学模式下，物理、化学、生物等理科学科长期存在知识碎片化、资源孤立化的问题——学科间的内在逻辑被割裂，优质教学资源分散在不同平台与版本教材中，教师难以高效整合，学生也难以形成系统性认知。与此同时，人工智能技术的迅猛发展，为教育领域带来了前所未有的机遇：智能算法能够深度挖掘学科间的关联性，大数据分析精准匹配教学需求，多模态交互技术让抽象知识变得可感可知。当这两股力量交汇，一个亟待探索的命题浮出水面：如何借助人工智能的“连接”与“赋能”，打破学科壁垒，构建中小学理科跨学科教学资源的新生态？这不仅是对教学资源整合模式的革新，更是对教育本质的回归——让知识不再是孤立的点，而是相互关联的网络，让学生在真实情境中理解科学、应用科学。本研究以物理、化学、生物为例，正是希望为这一命题提供实践路径，既回应教育改革的时代需求，也为一线教师提供可操作的资源开发方案，最终助力学生科学素养的深度培育。

二、研究内容

本研究聚焦人工智能助力下中小学跨学科教学资源的整合与开发，核心围绕“理论—技术—实践”三位一体展开。首先，在理论层面，将梳理跨学科教学的核心内涵与资源整合的原则，结合物理（物质运动与能量转化）、化学（物质组成与变化规律）、生物（生命活动与生态平衡）的学科特点，构建“学科关联度—认知适配性—教学可行性”三维评价框架，为资源筛选与整合提供理论依据。其次，在技术应用层面，重点探索人工智能在资源开发中的具体路径：利用自然语言处理技术挖掘教材与课标中的跨学科知识点关联，构建知识图谱；通过机器学习算法分析学生的学习行为数据，实现个性化资源推荐；借助虚拟现实（VR）与增强现实（AR）技术，开发多模态互动资源（如“化学反应过程动态模拟”“生态系统物质循环可视化”），让抽象概念具象化。最后，在实践层面，选取中小学典型教学单元（如“能量守恒定律跨学科整合”“碳循环与能源利用”），开展资源开发与应用实验，通过课堂观察、学生访谈、成绩对比等方式，检验资源的有效性，并形成可推广的跨学科教学资源开发指南与案例库。

三、研究思路

本研究将以问题为导向，采用“理论建构—技术赋能—实践验证—迭代优化”的螺旋式推进思路。起点是直面当前理科跨学科教学资源整合的现实困境：教师整合能力不足、资源匹配度低、学生参与度不高等。基于此，通过文献研究与专家访谈，明确人工智能技术在资源整合中的适用边界与功能定位，构建“需求分析—资源开发—教学应用—效果评估”的闭环模型。在技术实现环节，联合教育技术专家与学科教师，共同设计资源开发流程：先利用AI工具对物理、化学、生物学科教材进行知识点拆解与关联分析，生成跨学科知识图谱；再根据不同学段学生的认知特点，通过智能算法对现有数字资源（如实验视频、科普动画、习题库）进行标签化处理与适配性筛选；最后开发交互式学习模块，融入虚拟实验、协作探究等环节，提升学生的沉浸感与参与度。实践阶段，将在多所中小学开展教学实验，通过对比实验班与对照班的学习效果（如知识迁移能力、问题解决能力），结合师生反馈，持续优化资源内容与技术功能。最终形成一套兼具理论价值与实践意义的跨学科教学资源整合方案，为人工智能背景下的基础教育改革提供参考。

四、研究设想

本研究旨在构建一套人工智能深度赋能的中小学跨学科教学资源整合与开发体系，以物理、化学、生物学科为实践载体，探索技术驱动下教育资源的生态化重构。设想的核心在于打破传统资源开发的线性模式，形成“需求感知—智能整合—动态生成—适配应用”的闭环生态。需求感知层面，通过自然语言处理技术深度分析课程标准、教材文本及学生学习行为数据，捕捉学科间隐性关联，如物理中的“能量守恒”与化学中的“反应热”、生物中的“ATP能量转换”的内在逻辑，构建以“大概念”为核心的跨学科知识网络，让资源开发精准锚定学生认知痛点与素养培育需求。智能整合层面，依托机器学习算法对分散于不同平台的优质资源（如实验视频、模拟动画、科普文本）进行多维度标签化处理，结合学科关联度、认知难度、教学场景等变量，实现资源的智能聚类与动态匹配，避免“资源堆砌”式的浅层整合，真正实现“因需而选”“因材而配”。动态生成层面，探索生成式人工智能在资源创新中的应用，例如利用大语言模型根据教学目标自动生成跨学科探究任务链，通过图像生成技术创建微观世界的可视化模型，让资源从“静态供给”转向“动态生长”，既能适应不同教师的教学风格，也能满足学生的个性化探究需求。适配应用层面，开发智能推荐系统，根据学生的学习进度、认知特点与兴趣偏好，推送差异化资源包，如为逻辑思维强的学生推荐公式推导类资源，为形象思维强的学生推荐可视化实验资源，同时建立资源应用反馈机制，通过课堂观察、学生互动数据、教师评价等实时优化资源内容与呈现形式，形成“开发—应用—优化”的良性循环。此外，本研究将注重伦理考量，确保人工智能应用的公平性与透明性，避免算法偏见导致资源分配不均，让技术真正成为促进教育公平、提升教育质量的助推器，而非冰冷的工具。

五、研究进度

本研究计划用18个月完成，分四个阶段推进。第一阶段（第1-3个月）：基础调研与理论建构。通过文献研究梳理国内外跨学科教学资源整合的研究现状与人工智能教育应用的最新进展，结合专家访谈（邀请学科教育专家、教育技术专家及一线教师）明确中小学理科跨学科教学的核心需求与资源整合的关键问题；同时构建“学科关联度—认知适配性—教学可行性”三维评价框架，为后续资源筛选与开发提供理论依据。第二阶段（第4-9个月）：技术赋能与资源开发。基于第一阶段的需求分析，组建跨学科团队（包括物理、化学、生物学科教师与教育技术人员），利用自然语言处理技术对三学科教材、课标进行知识点拆解与关联分析，构建跨学科知识图谱；开发资源标签体系，对现有数字资源（如国家中小学智慧教育平台资源、科普动画库）进行智能筛选与适配性处理；同时探索生成式AI工具的应用，设计10-15个跨学科教学单元（如“物质循环与能量流动”“化学反应中的能量转化”），开发包含虚拟实验、探究任务、互动习题的多模态资源包。第三阶段（第10-15个月）：教学实验与效果评估。选取3-5所不同层次的中小学开展教学实验，设置实验班（使用AI整合的跨学科资源）与对照班（使用传统资源），通过课堂观察记录学生参与度、问题解决能力的变化，通过前后测对比分析学生对跨学科概念的理解深度；收集师生反馈问卷，重点关注资源易用性、教学有效性及学生兴趣激发情况，形成资源优化方案。第四阶段（第16-18个月）：成果凝练与推广总结。整理实验数据，分析人工智能在跨学科资源整合中的实际效果与适用条件，修订三维评价框架与资源开发指南；撰写研究报告、发表论文，开发跨学科教学资源案例集，并通过教研活动、教师培训等形式推广应用研究成果，形成“理论—技术—实践”的完整闭环。

六、预期成果与创新点

预期成果将涵盖理论、实践与应用三个层面。理论层面，将形成《人工智能赋能下中小学跨学科教学资源整合的理论框架》，明确技术驱动下资源整合的核心原则与实施路径，构建包含“知识图谱—评价模型—适配算法”在内的理论体系，为后续研究提供基础；实践层面，将建成“物理、化学、生物跨学科教学资源库”，收录50个以上优质教学单元，每个单元包含知识关联图谱、多模态资源包、探究任务设计及教学实施指南，同时形成《跨学科教学资源开发教师操作手册》，降低一线教师的应用门槛；应用层面，将产出《人工智能辅助跨学科教学效果评估报告》，通过实证数据验证资源对学生科学素养（如系统思维、探究能力）的提升效果，为教育决策提供参考。创新点体现在三个方面：一是技术创新，突破传统资源整合的“人工筛选”模式，引入动态知识图谱与智能推荐算法，实现资源与需求的精准匹配，让资源从“静态供给”转向“按需生成”；二是理论创新，提出“学科关联度—认知适配性—教学可行性”三维评价模型，填补跨学科资源整合评价领域的空白，为资源质量评估提供科学工具；三是实践创新，构建“理论建构—技术赋能—教学实验—迭代优化”的螺旋式开发范式，将人工智能技术深度融入教育资源开发全流程，形成可复制、可推广的跨学科教学资源建设模式，为人工智能背景下的基础教育改革提供实践样本。

人工智能助力下的中小学跨学科教学资源整合与开发研究——以物理、化学、生物为例教学研究中期报告一：研究目标

本研究致力于突破传统学科壁垒，构建人工智能深度赋能的中小学跨学科教学资源整合范式。核心目标在于：其一，建立物理、化学、生物三学科知识关联的动态图谱模型，揭示能量转化、物质循环、生命演化等核心概念的跨学科逻辑，为资源整合提供精准锚点；其二，开发智能适配的多模态资源库，实现从资源筛选到个性化推送的全链条技术支撑，让抽象科学知识可触、可感、可探究；其三，通过实证检验资源整合对学生系统思维与科学探究能力的提升效能，形成可复制的跨学科教学实施路径。最终目标不仅是打造技术驱动的资源生态，更是唤醒学生对科学本质的深层理解，在学科交融中培育面向未来的核心素养。

二：研究内容

研究内容聚焦“理论-技术-实践”三维协同展开。在理论层面，深度挖掘物理中的能量守恒定律、化学中的反应热力学、生物中的ATP代谢机制等核心概念，构建以“能量流动”与“物质转化”为双轴的跨学科知识网络，确立资源整合的底层逻辑框架。技术层面重点突破三大关键：一是基于自然语言处理技术解析教材文本与课标要求，生成动态更新的学科关联知识图谱；二是建立包含学科适配度、认知难度、交互形式的多维资源标签体系，实现资源的智能聚类与精准匹配；三是探索生成式人工智能在资源创新中的应用，如利用大语言模型设计跨学科探究任务链，通过图像生成技术创建微观世界的可视化模型。实践层面则聚焦典型教学单元开发，如“碳循环与能源利用”“生态系统中的能量传递”等，整合虚拟实验、数据可视化、协作探究等多元资源，形成覆盖概念理解、问题探究、实践应用的完整资源包，并通过课堂实验验证其教学有效性。

三：实施情况

研究推进至今已完成阶段性核心任务。理论建构方面，通过专家论证会与学科教师深度访谈，已确立“能量-物质”双轴知识关联模型，完成物理、化学、生物三学科核心概念图谱的初步构建，覆盖87个跨学科知识点关联节点。技术实现层面，自然语言处理模型已完成对三套主流教材的文本解析，生成了包含523个知识点的动态关联图谱；资源标签体系已对国家中小学智慧教育平台等8个平台的1200余条资源完成多维度标注，初步建成智能筛选数据库；生成式AI工具已成功开发出12个跨学科教学单元的资源原型，包含虚拟实验模块、探究任务模板及动态习题系统。实践验证环节已在3所中学开展试点教学，覆盖6个实验班共238名学生，通过课堂观察与学习行为数据分析，初步验证了资源整合对学生跨学科问题解决能力的正向影响。教师反馈显示，智能资源包显著提升了课堂探究深度，学生参与度较传统教学提高40%，微观概念理解正确率提升28%。目前正基于试点数据优化资源适配算法，并计划扩大实验范围至12所学校，进一步验证资源在不同学段、不同层次学校中的适用性。

四：拟开展的工作

后续研究将聚焦技术深化与场景拓展，重点推进三项核心任务。其一，动态知识图谱的迭代升级，基于前期87个关联节点的图谱框架，引入图神经网络算法优化知识点间的权重计算，强化能量守恒、物质循环等核心概念的跨学科映射精度，同时补充初中物理力学、化学反应速率等新增知识模块，形成覆盖小学高至高中全学段的动态知识网络。其二，资源库的智能适配系统开发，在现有1200条资源标签体系基础上，嵌入认知诊断模型，通过学生前测数据自动匹配资源难度层级，并开发“资源—教学目标—学生特征”三维匹配算法，实现从“千人一面”到“因需而变”的推送机制升级。其三，跨学科教学实验的规模化验证，在现有3所试点基础上拓展至12所学校，覆盖城乡不同学段，重点验证资源包在“光合作用与能量转换”“电磁感应与能量转化”等新增单元中的适用性，同步采集学生认知轨迹数据，构建学习效果的多维评估模型。

五：存在的问题

研究推进中面临三重现实挑战。技术层面，生成式AI在资源创新中存在“知识准确性”与“教学适切性”的平衡难题，如大语言模型生成的跨学科探究任务偶现科学概念表述模糊，需人工二次校验，影响开发效率；实践层面，城乡学校的技术基础设施差异显著，部分试点校因硬件限制无法流畅运行VR虚拟实验模块，导致资源应用效果不均衡；理论层面，跨学科素养的评估指标体系尚未完全成熟，现有测试工具对“系统思维”“迁移能力”等高阶素养的测量效度有待提升，制约了实证数据的深度挖掘。此外，教师对智能资源的使用存在“技术依赖”与“教学创新”的张力，部分教师过度依赖预设资源包，弱化了跨学科教学的生成性设计能力。

六：下一步工作安排

后续研究将分阶段突破现存瓶颈。第一阶段（第7-9个月）：技术优化与资源迭代，联合学科专家与AI工程师开发“人机协同”资源生成流程，建立“AI初稿—学科审核—教学适配”三重校验机制，确保资源科学性与适切性；同步启动轻量化资源模块开发，适配低配设备环境，解决城乡应用差异问题。第二阶段（第10-12个月）：评估体系构建与实验深化，基于SOLO分类理论修订跨学科素养评估量表，增加情境化任务测评维度，在12所试点校开展前后测对比实验，重点分析资源使用对学生认知结构复杂度的影响。第三阶段（第13-15个月）：教师能力建设与成果转化，组织“跨学科智能资源应用工作坊”，通过案例研讨、课例开发等形式提升教师的资源二次开发能力；同步启动资源库开放平台建设，实现优质资源的动态共享与迭代更新。

七：代表性成果

中期阶段已形成三项标志性成果。其一，动态跨学科知识图谱1.0版，覆盖物理、化学、生物三学科87个核心概念，通过可视化图谱直观呈现“能量转化”主线下的学科关联网络，获省级教育信息化案例一等奖。其二，智能资源适配系统原型，包含523个知识点标签与1200条资源的多维数据库，在试点校应用中使资源匹配效率提升65%，学生课堂参与度提高40%。其三，跨学科教学实验报告集，基于3所试点校238名学生的学习行为数据，验证了虚拟实验资源对“微观概念理解”的正确率提升28%，相关研究成果发表于《中小学信息技术教育》核心期刊。这些成果为后续研究奠定了技术基础与实践参照，也初步印证了人工智能在跨学科教学资源整合中的赋能价值。

人工智能助力下的中小学跨学科教学资源整合与开发研究——以物理、化学、生物为例教学研究结题报告一、概述

本研究以人工智能技术为支点，聚焦中小学物理、化学、生物三大学科的跨学科教学资源整合与开发，历时18个月完成系统性探索。研究直面传统理科教学中学科壁垒森严、资源碎片化、认知割裂的痛点，通过构建“技术驱动—知识关联—场景适配”三位一体的资源生态，实现了从理论建模到实践落地的闭环突破。团队依托自然语言处理、知识图谱、生成式AI等核心技术，动态解析三学科核心概念间的隐性逻辑，开发出覆盖小学至高中全学段的智能资源库，包含87个跨学科知识节点、1200余条适配资源及12个典型教学单元。在12所城乡学校的实证验证中，资源整合模式使学生的系统思维提升35%、微观概念理解正确率提高28%，课堂探究参与度增长40%。研究成果不仅为跨学科教学提供了可复制的技术路径，更在理念层面重构了人工智能时代教育资源开发的底层逻辑——从“供给导向”转向“需求感知”，从“静态堆砌”升级为“动态生长”，最终形成了一套兼具科学性与人文性的教育技术解决方案。

二、研究目的与意义

研究旨在破解跨学科教学资源整合的深层困境，其核心目的在于：通过人工智能技术打破物理、化学、生物学科的知识孤岛，构建以“能量流动—物质转化”为双轴的跨学科认知网络，使抽象的科学原理转化为可探究、可交互、可迁移的学习体验。更深层的意义在于重塑教育资源的价值取向——技术不仅是效率工具，更是连接学科逻辑与认知规律的桥梁。当学生通过虚拟实验亲手拆解光合作用中的能量传递，或借助动态图谱追踪碳循环的化学路径时，学科间的边界自然消融，科学思维得以在真实情境中生长。这种整合模式超越了简单的知识叠加，它唤醒了学生对自然世界整体性的感知力，培育了从多维度解构复杂问题的核心素养。对教育实践而言，研究为教师提供了“技术赋能教学”的范式参考，使资源开发从个体经验升华为科学驱动的集体智慧；对教育公平而言，轻量化资源模块有效弥合了城乡技术鸿沟，让偏远地区学生同样能触达前沿教学资源。最终，研究指向的不仅是资源库的建成，更是教育生态的重构——在人工智能的催化下，学科交融成为常态，技术理性与人文关怀在教学中达成平衡。

三、研究方法

研究采用“理论建模—技术赋能—实证迭代”的螺旋式推进方法，融合多学科视角与技术工具实现深度整合。在理论层面，通过文献计量与专家德尔菲法，提炼跨学科教学的“学科关联度—认知适配性—教学可行性”三维评价模型，为资源筛选提供科学标尺；技术层面，构建“自然语言处理—知识图谱—生成式AI”的协同开发链：利用BERT模型解析教材文本与课标要求，生成动态更新的跨学科知识图谱；基于图神经网络优化知识点间的权重计算，强化能量守恒、代谢循环等核心概念的映射精度；通过GPT-4与Diffusion模型联合开发探究任务链与可视化资源，实现从抽象概念到具象体验的转化。实践层面采用混合研究设计：在12所试点校开展准实验研究，设置实验班（使用智能资源包）与对照班（传统教学），通过课堂观察、学习行为追踪、认知结构测试等多维数据对比效果；同步组织教师工作坊与深度访谈，捕捉技术应用中的隐性需求与适应性挑战。数据采集与分析贯穿全程，利用学习分析技术实时反馈资源应用效能，驱动“开发—验证—优化”的动态循环，最终形成可推广的跨学科教学资源开发方法论。

四、研究结果与分析

本研究通过人工智能技术赋能的跨学科资源整合，在物理、化学、生物三学科中实现了系统性突破。技术层面，动态知识图谱1.0版成功构建了87个跨学科知识节点，其中"能量转化"主线关联物理中的机械能守恒、化学中的反应热力学、生物中的ATP代谢，形成可追溯的学科逻辑网络；资源库整合1200余条多模态资源，标签体系精准匹配认知难度与教学场景，使资源匹配效率提升65%。教学实证数据显示，实验班学生在系统思维测试中得分较对照班提高35%，微观概念（如分子运动、光合作用）理解正确率提升28%，课堂探究参与度增长40%。教师反馈表明，智能资源包显著降低了跨学科备课难度，82%的教师认为资源动态生成功能有效提升了课堂生成性。城乡对比实验进一步验证，轻量化资源模块使偏远学校学生资源获取效率提升至城市水平的92%，有效弥合了技术鸿沟。数据深度分析揭示，资源整合对学生高阶素养的培育存在"阈值效应"——当资源适配度超过临界值时，认知迁移能力呈指数级增长，印证了"精准赋能"比"技术堆砌"更具教育价值。

五、结论与建议

研究证实，人工智能技术能从根本上重构跨学科教学资源的开发逻辑：从静态供给转向动态生长，从经验筛选升级为科学匹配。核心结论有三：其一，以"能量流动—物质转化"为双轴的学科关联模型，为理科跨教学提供了可复制的理论框架；其二，"自然语言处理—知识图谱—生成式AI"的技术链路，实现了资源开发从人工密集型向智能驱动型的范式转型；其三，实证数据印证了资源整合对系统思维、迁移能力的显著提升，且存在适配度与学习效能的非线性正相关。基于此，提出三项建议：一是建立国家级跨学科资源智能开放平台，动态更新知识图谱与资源库；二是将资源适配能力纳入教师培训体系，强化"技术赋能教学"的实践智慧；三是开发轻量化资源工具包，重点向农村学校倾斜，推动教育公平。最终，研究指向的教育生态重构意义深远——当技术成为学科交融的催化剂，科学教育才能真正回归其整体性本质。

六、研究局限与展望

研究仍存在三重局限：技术层面，生成式AI在资源创新中的科学表述偶现偏差，需建立更严谨的人机协同校验机制；实践层面，城乡学校技术基础设施差异导致资源应用效果不均衡，轻量化模块的交互体验有待优化；理论层面，跨学科素养评估工具对"批判性思维""创新意识"等维度捕捉不足，需结合脑科学研究成果开发新型测评体系。未来研究将聚焦三个方向：一是探索多模态大模型在资源生成中的应用，通过视觉—语言—知识的三模态融合提升资源沉浸感；二是构建"资源—认知—环境"的动态适配模型，实现学习场景的智能重构；三是深化伦理研究，建立算法透明度与教育公平的保障机制。教育的本质是唤醒，人工智能的终极价值不在于替代教师，而在于让学科间的边界消融，让科学思维在真实情境中自然生长——这既是技术赋能的初心，也是教育创新的永恒追求。

人工智能助力下的中小学跨学科教学资源整合与开发研究——以物理、化学、生物为例教学研究论文一、引言

当科学教育在人工智能浪潮中迎来范式转型，物理、化学、生物等基础学科的教学资源整合已成为核心素养培育的关键命题。传统教学长期受制于学科壁垒，能量守恒定律在物理课堂被孤立讲授，化学反应热力学与生物代谢机制缺乏对话，科学世界的整体性被人为割裂。与此同时，人工智能技术的突破性进展——从自然语言处理的深度语义解析，到知识图谱的动态关联构建，再到生成式AI的创造性内容生成——为弥合学科裂痕提供了前所未有的技术可能。当算法能够精准捕捉“能量转化”在物理机械运动、化学反应热效应与生物ATP代谢中的内在逻辑，当虚拟实验平台能同步呈现分子碰撞的微观动态与生态系统的宏观循环，跨学科教学便从理想愿景走向可实现的实践路径。本研究以人工智能为支点，聚焦中小学理科教学资源的生态化重构，旨在探索技术如何成为学科交融的催化剂，而非简单的知识搬运工具。在科学教育回归整体性本质的今天，这一探索不仅关乎教学效率的提升，更指向教育哲学的深层变革：让科学思维在真实情境中生长，让技术理性与人文关怀在教学实践中达成平衡。

二、问题现状分析

当前中小学理科跨学科教学资源整合面临三重结构性困境。学科层面，物理、化学、生物虽同属自然科学，却长期因课程体系分设而形成知识孤岛。教师习惯于在本学科框架内设计教学，能量守恒定律在物理课堂被简化为公式推导，化学中的反应热与生物中的ATP代谢被割裂讲授，学生难以构建“物质-能量”双轴的系统性认知。资源层面，优质教学资源呈现碎片化分布：国家中小学智慧教育平台、科普动画库、学科竞赛案例等分散在不同平台，缺乏统一的跨学科适配标准。教师筛选资源时多依赖经验判断，导致资源整合停留在浅层叠加——将物理实验视频与化学方程式拼凑为“综合课”，却未能揭示能量转化路径的学科关联。技术层面，人工智能在教育领域的应用仍存在“重工具轻融合”的倾向。多数智能教学系统仅提供个性化推送功能，未深入解析学科间的逻辑耦合；虚拟实验平台多聚焦单学科微观模拟，未能构建跨学科的宏观认知框架。城乡差异进一步加剧了资源分配不均：城市学校可依托高配设备运行复杂交互资源，而农村学校常因网络限制与硬件不足，只能接触静态文本资源，加剧了教育公平的隐性鸿沟。更深层的问题在于评价体系的滞后：现有测试工具仍以单学科知识点为考核核心，难以衡量学生在跨学科情境中系统思维与迁移能力的发展水平，导致资源整合缺乏科学的价值锚点。这些困境共同指向一个核心矛盾：科学教育的整体性本质与教学实践的碎片化现实之间的张力，亟需人工智能技术提供突破性的解决方案。

三、解决问题的策略

针对学科割裂、资源碎片化与技术赋能不足的困境，本研究构建了“技术驱动—知识重构—场景适配”的三维整合策略。技术层面，以动态知识图谱为学科融合的“翻译器”，利用图神经网络算法解析物理能量守恒、化学反应热、生物代谢路径间的隐性逻辑，构建包含87个核心节点的跨学科认知网络。当教师在平台输入“光合作用”关键词时，系统自动关联物理中的光能