小学英语与信息技术AI教学融合的跨学科应用能力培养教学研究课题报告

小学英语与信息技术AI教学融合的跨学科应用能力培养教学研究课题报告目录一、小学英语与信息技术AI教学融合的跨学科应用能力培养教学研究开题报告二、小学英语与信息技术AI教学融合的跨学科应用能力培养教学研究中期报告三、小学英语与信息技术AI教学融合的跨学科应用能力培养教学研究结题报告四、小学英语与信息技术AI教学融合的跨学科应用能力培养教学研究论文小学英语与信息技术AI教学融合的跨学科应用能力培养教学研究开题报告一、课题背景与意义

当下，教育领域的变革正悄然发生，核心素养导向的课程改革对传统教学提出了全新挑战。小学英语作为基础教育阶段的重要学科，不仅是语言知识的传递载体，更是培养学生跨文化沟通能力、思维品质与学习素养的关键场域。然而，长期以来，小学英语教学受限于单一的知识灌输模式，课堂互动性不足、语言应用场景缺失、学生个性化学习需求难以满足等问题，使得语言学习与真实生活脱节，学生的跨学科应用能力培养更是缺乏有效路径。与此同时，信息技术的飞速发展，尤其是人工智能技术的突破，为教育教学注入了新的活力。AI语音识别、自然语言处理、智能情境构建等技术的成熟，为小学英语课堂创造了沉浸式、互动式、个性化的学习环境，让语言学习从“静态记忆”走向“动态实践”成为可能。

跨学科应用能力作为学生适应未来社会发展的核心素养，强调打破学科壁垒，在真实情境中整合不同学科的知识与技能，解决复杂问题。小学英语与信息技术AI教学的融合，并非简单的技术叠加，而是以语言学习为核心，以AI技术为支撑，将信息素养、计算思维、创新意识等跨学科能力培养融入教学全过程。这种融合既顺应了《义务教育英语课程标准（2022年版）》中“强调学科融合，提升学生综合语言运用能力”的要求，也契合了《教育信息化2.0行动计划》中“以信息化推动教育现代化，培养创新型人才”的战略目标。当孩子们在AI创设的虚拟超市中用英语购物，在智能语音伙伴的纠正中练就地道发音，在跨学科项目中用英语编程解决实际问题时，语言不再是孤立的知识点，而是连接不同领域、探索世界的工具。这种教学模式的探索，不仅能够激发学生的学习兴趣，更能让他们在真实任务中体验语言的价值，在技术赋能中提升跨学科思维，为其终身发展奠定坚实基础。

从理论层面看，本研究深化了跨学科教学理论在AI时代下的内涵，探索了“技术+学科”深度融合的育人路径，为构建小学英语智能化教学体系提供了新的理论视角。从实践层面看，研究成果可直接服务于一线教学，帮助教师突破传统教学瓶颈，开发出兼具科学性与趣味性的AI融合课例，形成可推广的教学策略与评价体系。更重要的是，这种融合教学让教育回归本质——培养能够适应未来、创造未来的完整的人。当AI不再是冰冷的机器，而是陪伴学生探索世界的伙伴，当英语课堂不再局限于课本，而是通往广阔天地的桥梁，教育的温度与力量便在其中彰显。因此，本研究不仅是对教学方法的革新，更是对教育初心的一次回归与坚守，其意义远超学科本身，指向的是教育如何为培养担当民族复兴大任的时代新人贡献力量。

二、研究内容与目标

本研究以小学英语与信息技术AI教学的融合为切入点，聚焦跨学科应用能力的培养，探索从理念到实践、从设计到评价的完整教学体系。研究内容围绕“为何融”“融什么”“怎么融”“效果如何”四个核心问题展开，构建起逻辑闭环的研究框架。

在融合路径与模式构建方面，本研究首先将深入分析小学英语学科特点与AI技术特性的契合点，梳理AI技术在语音训练、情境创设、个性化辅导、跨学科项目等方面的应用场景，探索“英语+AI+跨学科”的三维融合模式。重点研究如何以真实任务为驱动，将AI技术融入英语学习的准备、实施、评价全过程，例如设计“AI英语剧场”“智能语音小导游”“跨学科问题解决工作坊”等特色教学模式，让学生在技术支持下实现语言学习与信息素养、创新思维的协同发展。同时，研究将关注不同学段学生的认知规律，开发适配小学低、中、高年级的融合教学梯度方案，确保技术应用的适龄性与有效性，避免因过度依赖AI而削弱学生的主体性思考。

在跨学科应用能力要素与培养策略方面，本研究将基于核心素养框架，解构小学英语跨学科应用能力的具体内涵，明确语言能力、文化意识、思维品质、学习能力与信息素养、创新能力的融合培养目标。通过课堂观察、案例分析等方法，提炼出影响跨学科能力发展的关键要素，如真实情境的创设质量、任务设计的开放性、技术工具的适切性、教师引导的精准性等。在此基础上，研究将提出针对性的培养策略，例如通过AI创设的多元文化情境培养学生的跨文化沟通能力，通过智能数据分析支持学生的个性化学习路径设计，通过跨学科项目式学习提升学生用英语解决实际问题的综合能力。研究还将探索AI在能力评价中的应用，构建过程性评价与终结性评价相结合、教师评价与AI反馈相补充的多元评价体系，实现对学生跨学科应用能力发展的动态监测与精准指导。

在教学资源开发与教师支持体系方面，本研究将聚焦一线教学需求，开发一套系统化的AI融合教学资源包，包括智能课件库、跨学科项目案例集、AI工具使用指南、学生能力发展评估量表等。资源开发将遵循“以生为本、技术赋能、学科融合”的原则，确保内容科学性与趣味性并重，操作便捷性与实效性兼顾。同时，研究将关注教师专业发展，探索AI时代下小学英语教师的角色转型与能力提升路径，通过行动研究、教研共同体等方式，帮助教师掌握AI工具的应用方法，形成“技术赋能教学”的专业意识与创新能力，推动教师从知识传授者向学习引导者、课程设计者的转变。

研究总目标是通过系统探索，构建一套科学、可行、高效的小学英语与信息技术AI教学融合的跨学科应用能力培养模式，形成可复制、可推广的教学策略与资源体系，提升学生的跨学科综合素养，促进教师专业成长，为小学英语教育的智能化转型提供实践范例。具体目标包括：一是明确AI技术与小学英语跨学科教学融合的核心要素与实施路径；二是开发出3-5种具有代表性的AI融合教学模式及配套教学资源；三是形成一套适用于小学英语跨学科应用能力培养的评价指标与方法；四是提炼出教师AI教学能力提升的有效策略，培养一批具备AI融合教学能力的骨干教师；五是通过教学实验验证该模式的实效性，为区域教育信息化改革提供实证支持。

三、研究方法与步骤

本研究采用质性研究与量化研究相结合的混合方法，以行动研究为核心，辅以文献研究法、案例分析法、问卷调查法与访谈法，确保研究的科学性、实践性与创新性。研究过程将遵循“理论探索—实践建构—反思优化—总结推广”的逻辑，分阶段有序推进。

在准备阶段，研究者将通过文献研究法系统梳理国内外关于AI与学科融合、跨学科教学、小学英语教学改革的研究现状，重点分析已有成果的亮点与不足，明确本研究的创新点与突破口。同时，通过问卷调查与访谈法，对区域内小学英语教师、学生及家长进行需求调研，了解当前教学中存在的实际问题、对AI技术的认知与应用现状，以及对跨学科能力培养的期望，为研究方案的设计提供现实依据。此阶段还将组建由高校专家、一线教师、技术人员构成的研究团队，明确分工职责，制定详细的研究计划与时间节点，确保研究方向的准确性与可行性。

进入实施阶段，研究将以行动研究法为主线，选取2-3所具有代表性的小学作为实验校，开展为期一学年的教学实践。实践过程中，团队将遵循“计划—行动—观察—反思”的循环模式，逐步构建并完善AI融合教学模式。首先，基于前期调研与理论分析，设计初步的教学方案与资源包，包括跨学科项目设计、AI工具整合策略、评价方案等；其次，在实验班级中开展教学实践，通过课堂录像、学生作品收集、AI平台数据记录等方式收集过程性资料，观察学生的参与度、学习行为变化及能力发展状况；随后，定期组织教研研讨会，结合教师反思日志、学生访谈记录，对实践过程中发现的问题进行及时调整与优化，如修改任务设计难度、优化AI工具功能、调整教学节奏等。与此同时，研究将选取典型教学案例进行深度剖析，运用案例分析法揭示AI技术在跨学科教学中的作用机制，提炼成功经验与关键要素。例如，针对“AI英语创客”项目，将从任务设计、技术应用、学生表现、教师指导等多个维度进行解构，总结出培养学生语言表达与创新能力的教学策略。

在总结阶段，研究将对收集到的所有资料进行系统整理与量化分析，通过SPSS等统计工具对实验班与对照班学生的跨学科能力测试成绩、学习兴趣问卷数据进行对比分析，验证AI融合教学模式的有效性。同时，运用质性分析方法，对访谈记录、课堂观察笔记、教学反思等资料进行编码与主题提炼，归纳出小学英语与AI教学融合的普遍规律与个性化策略。在此基础上，撰写研究总报告，提炼研究成果，包括理论层面的创新观点、实践层面的教学模式与资源体系、政策层面的建议等。研究成果将通过教学研讨会、论文发表、资源平台共享等方式进行推广，服务于更广泛的教育实践，推动小学英语教育向智能化、融合化方向发展。

四、预期成果与创新点

本研究预期通过系统探索，形成兼具理论深度与实践价值的研究成果，为小学英语与AI教学的跨学科融合提供可借鉴的范式与创新思路。在理论层面，将构建起“技术赋能—学科融合—能力生长”的三维理论框架，揭示AI技术支持下小学英语跨学科应用能力的内在发展机制，填补当前研究中关于AI与学科融合育人路径的理论空白。这一框架将超越传统“技术工具论”的局限，从教育生态视角阐释AI如何重塑语言学习的场景、方式与评价逻辑，为核心素养导向的教学改革提供新的理论支撑。

在实践层面，将形成一套可操作、可推广的AI融合教学模式与策略体系，包括“情境浸润式”“任务驱动式”“创客实践式”等3-5种典型教学模式，每种模式配套详细的教学设计案例、实施流程与评价工具。例如，“情境浸润式”模式将依托AI虚拟现实技术，创设“英语文化节”“国际小使者”等真实情境，让学生在角色扮演中整合语言表达、文化理解与信息处理能力；“创客实践式”模式则结合AI编程工具，引导学生用英语设计智能解决方案，实现语言学习与计算思维的深度融合。这些模式将打破学科壁垒，让英语学习从“课本中心”走向“生活中心”，从“知识记忆”走向“问题解决”，真正培养学生的跨学科应用能力。

在资源建设方面，将开发一套系统化的教学资源包，涵盖智能课件库、跨学科项目案例集、AI工具使用手册、学生能力发展评估量表等。资源包将突出“以生为本”的设计理念，例如智能课件库包含适配不同学段的互动课件，支持AI语音识别与实时反馈；项目案例集涵盖科学、艺术、数学等多个领域的跨学科主题，如“用英语介绍中国传统节日”“设计智能垃圾分类系统”等，为一线教学提供“拿来即用”的支持工具。此外，还将形成《小学英语AI融合教学教师能力发展指南》，帮助教师掌握技术应用、课程设计、学情分析等核心能力，推动教师专业成长与教学转型。

创新点体现在四个维度：其一，理论视角的创新，突破传统“技术+学科”的简单叠加思维，提出“AI作为学习伙伴”的理念，将技术定位为促进学科知识整合与能力生长的生态要素，深化了对教育信息化本质的理解。其二，融合模式的创新，构建“英语学习—AI赋能—跨学科实践”的闭环路径，例如通过AI数据分析实现个性化学习任务推送，通过虚拟情境实现多学科知识的自然融合，形成“以语言为基、以技术为翼、以能力为核”的独特模式。其三，评价机制的创新，开发基于AI的动态评价体系，通过学习行为追踪、语言能力测评、跨学科任务表现等多维度数据，实现对学生能力发展的全过程监测与精准反馈，破解传统评价中“重结果轻过程”“重知识轻能力”的难题。其四，实践路径的创新，将行动研究与教师专业发展深度融合，通过“实验—反思—优化”的循环迭代，推动研究成果从理论走向实践，形成“研究—培训—实践—推广”的良性生态，确保研究成果的落地性与生命力。

五、研究进度安排

本研究周期为两年，分为准备阶段、实施阶段、总结阶段与推广阶段，各阶段任务明确、衔接紧密，确保研究有序推进。

2024年9月—2024年12月为准备阶段。主要任务是完成文献梳理与理论构建，通过系统分析国内外AI与学科融合、跨学科教学的研究现状，明确本研究的理论基础与创新方向；同步开展需求调研，选取3所不同类型的小学作为样本校，通过问卷调查、教师访谈、学生座谈等方式，收集当前小学英语教学中AI技术应用现状、跨学科能力培养需求等数据，为研究方案设计提供现实依据；组建研究团队，明确高校专家、一线教师、技术人员的分工职责，制定详细的研究计划与时间节点，完成课题申报与开题论证。

2025年1月—2025年6月为初步实施阶段。重点开展教学模式设计与资源开发，基于前期调研与理论分析，完成3种AI融合教学模式的初步设计，包括教学目标、任务流程、AI工具整合方案等；开发配套的教学资源包，如智能课件、跨学科项目案例、评价量表等，并在实验班级进行小范围试用；通过课堂观察、学生反馈、教师反思等方式，收集教学模式与资源的应用效果数据，针对发现的问题（如任务难度、技术适配性等）进行第一轮调整与优化，形成可复制的初步方案。

2025年7月—2025年12月为深化实施阶段。扩大实验范围，将优化后的教学模式与资源在样本校的更多班级推广应用，开展为期一学期的教学实验；建立“教研共同体”机制，定期组织教师研讨会、教学展示活动，分享实践经验，共同解决实施中的难点问题；同步开展数据收集与深度分析，通过AI平台记录学生的学习行为数据，结合课堂录像、学生作品、访谈记录等资料，全面评估教学模式对学生跨学科应用能力的影响；提炼典型案例，形成具有代表性的教学课例与研究报告初稿。

2026年1月—2026年6月为总结与推广阶段。系统整理研究数据，运用SPSS统计工具对实验班与对照班的能力测试成绩、学习兴趣问卷数据进行量化分析，结合质性资料进行主题编码与理论提炼，完成研究总报告；修订教学资源包与教师指南，形成最终成果；通过教学研讨会、论文发表、资源平台共享等方式，推动研究成果在区域内推广应用，同时开展后续跟踪研究，验证成果的长期效果与普适性。

六、研究的可行性分析

本研究的开展具备坚实的政策基础、理论支撑、团队保障与实践条件，可行性充分。

政策层面，国家高度重视教育信息化与跨学科人才培养，《教育信息化2.0行动计划》《义务教育英语课程标准（2022年版）》等文件明确提出“推动信息技术与教育教学深度融合”“开展跨学科主题教学”的要求，为本研究提供了明确的方向指引与政策支持。地方政府亦积极推进智慧教育建设，为AI技术在教学中的应用提供了经费与平台保障，研究符合当前教育改革的发展趋势。

理论层面，跨学科教学理论、建构主义学习理论、技术接受模型等为本研究提供了多维支撑。跨学科教学理论强调学科知识的整合与应用，建构主义理论主张学生在真实情境中主动建构知识，技术接受模型则解释了AI技术在教学中的adoption机制，这些理论的交叉融合为构建“AI+英语+跨学科”的教学模式奠定了坚实的理论基础。同时，国内外已有关于AI与学科融合的初步探索，本研究将在借鉴已有成果的基础上，聚焦小学英语的学段特点与跨学科能力培养，实现理论与实践的创新结合。

团队层面，研究团队由高校教育技术专家、小学英语特级教师、AI技术工程师构成，结构合理、优势互补。高校专家负责理论指导与方案设计，一线教师提供教学实践经验与技术应用反馈，技术人员支持AI工具的适配与优化，三者协同确保研究的科学性与实践性。团队成员均有相关研究经验，曾参与多项教育信息化课题，具备较强的研究能力与执行力，能够保障研究的顺利推进。

技术层面，当前AI语音识别、自然语言处理、虚拟现实等技术已趋于成熟，市场上存在多种适用于小学英语教学的AI工具（如智能语音评测平台、互动课件制作软件等），为本研究提供了技术支撑。研究团队将与技术企业合作，根据教学需求定制开发部分功能模块，确保技术工具的适切性与易用性，避免技术应用的“形式化”问题。

实践层面，选取的样本校均为区域内信息化建设基础较好的学校，具备开展AI教学实验的硬件设施（如智慧教室、平板电脑等）与教师基础，学生家长对教育创新持支持态度，为研究提供了良好的实践环境。前期调研显示，样本校教师对AI技术应用于教学有较高热情，部分教师已尝试开展简单的技术融合实践，为研究的深入开展奠定了基础。

综上，本研究在政策、理论、团队、技术、实践等方面均具备充分条件，能够有效解决小学英语与AI教学融合中的关键问题，预期成果具有重要的理论价值与实践意义。

小学英语与信息技术AI教学融合的跨学科应用能力培养教学研究中期报告一、研究进展概述

自课题立项以来，研究团队始终围绕“小学英语与信息技术AI教学融合的跨学科应用能力培养”核心目标，以理论建构与实践探索双轨并行的方式稳步推进研究工作。在文献梳理阶段，团队系统研读了国内外AI教育应用、跨学科教学、小学英语改革等领域相关文献128篇，重点分析了技术赋能语言学习的内在逻辑与跨学科能力培养的关键要素，形成了“技术—学科—能力”三维融合的理论框架，为后续实践奠定了坚实基础。需求调研环节，团队选取3所样本校的12个班级开展问卷调查，覆盖教师35人、学生480人、家长120人，通过数据统计与深度访谈，明确了当前小学英语教学中AI技术应用存在的“重形式轻实效”“跨学科融合浅层化”等突出问题，以及师生对“沉浸式情境创设”“个性化学习支持”的核心需求，为教学模式设计提供了精准导向。

在教学模式构建方面，团队基于前期调研与理论分析，初步形成了“情境浸润式”“任务驱动式”“创客实践式”三种AI融合教学模式。其中，“情境浸润式”依托AI虚拟现实技术，构建了“英语文化节”“国际小使者”等6个真实情境，让学生在角色扮演中整合语言表达、文化理解与信息处理能力；“任务驱动式”以“用英语解决生活问题”为主线，设计了“智能购物小达人”“环保小卫士”等跨学科任务包，通过AI数据分析实现学习路径个性化推送；“创客实践式”结合AI编程工具，开发了“英语智能机器人”“互动绘本创作”等项目，引导学生在动手实践中实现语言学习与计算思维的深度融合。三种模式均配套详细的教学设计案例、实施流程与评价工具，并在样本校的6个实验班级开展了一轮教学实践，累计完成课例32节，收集学生作品286份，课堂观察记录120份，初步验证了模式的可行性与有效性。

资源建设方面，团队已完成智能课件库的开发，包含适配低、中、高年级的互动课件48个，支持AI语音识别与实时反馈功能；跨学科项目案例集收录12个主题案例，涵盖科学、艺术、数学等多个领域，如“用英语介绍中国传统节日”“设计智能垃圾分类系统”等，每个案例均包含任务目标、AI工具使用指南、学生能力评价量表等；同时，编制了《小学英语AI融合教学教师操作手册》，为教师提供技术操作与课程设计的一体化支持。团队还建立了“教研共同体”机制，每月组织1次跨校教研活动，通过课例展示、专题研讨、经验分享等形式，促进教师间的交流与成长，已有18名教师参与其中，形成了良好的研究氛围。

初步实践成效显著。数据显示，实验班学生的英语学习兴趣较对照班提升32%，课堂参与度提高28%，跨学科任务完成质量平均提升25%。学生作品分析显示，85%的学生能够运用英语进行简单的信息交流与问题表述，62%的学生表现出初步的跨学科思维意识。教师层面，参与实验的教师对AI技术的应用能力显著提升，85%的教师能够独立设计AI融合课例，78%的教师认为教学模式有效促进了教学理念的转变。这些进展为后续研究的深入开展奠定了实践基础，也让团队更加坚定了探索“AI赋能英语教学、跨学科培养能力”的信心。

二、研究中发现的问题

尽管研究取得了一定进展，但在实践过程中也暴露出一些亟待解决的问题，这些问题既涉及技术应用的适配性，也关乎教学实施的深度与广度，需要团队深入反思与调整。

技术层面，AI工具与教学场景的匹配度不足是突出问题。部分AI语音识别系统在嘈杂环境中准确率下降，导致学生练习反馈不及时，影响学习效果；虚拟情境的交互设计较为单一，缺乏动态生成功能，难以满足学生个性化探索需求；数据分析功能对教师操作要求较高，部分教师反映数据解读耗时较长，难以实时调整教学策略。例如，在“英语小导游”情境教学中，因教室后排学生语音识别错误率达18%，导致部分学生失去练习兴趣；在“智能购物”任务中，AI生成的对话情境固定，学生多次参与后产生厌倦感。

教师层面，技术应用能力与教学设计能力的不均衡制约了融合效果。调研显示，35%的教师对AI工具仅停留在“会用”层面，缺乏深度整合能力；28%的教师反映，设计AI融合课例的备课时间较传统课增加40%，难以持续开展；部分教师存在“技术依赖”倾向，过度依赖AI预设内容，忽视学生的主体性思考。例如，某教师在“创客实践”课中，因担心学生操作失误，全程引导学生按AI提示步骤完成，限制了学生的创新思维；部分教师对跨学科概念理解模糊，将“英语+信息技术”简单理解为“用英语操作电脑”，未能实现学科知识的有机融合。

学生层面，不同学段学生的认知特点与技术接受度差异显著。低年级学生注意力易分散，AI情境中的趣味元素虽能吸引参与，但易导致学习目标偏离；中年级学生对技术工具充满好奇，但自控力不足，易沉迷于互动功能而忽视语言学习；高年级学生则认为部分任务设计过于简单，缺乏挑战性，参与积极性不高。例如，在低年级“英语动画配音”任务中，学生更关注角色扮演的趣味性，对语音语调的准确性关注不足；高年级学生反映“用英语编程”任务中，编程步骤过于简单，未能有效提升思维能力。

评价层面，跨学科应用能力的评价体系尚未完善。现有评价多侧重语言知识与技能的掌握，对信息素养、创新思维、合作能力等跨学科要素的评估缺乏科学指标；过程性评价数据收集繁琐，教师难以实时记录与分析；AI反馈机制侧重结果性评价，对学生思维过程与情感态度的关注不足。例如，在“跨学科项目”中，教师主要评价学生的英语表达流畅度，对项目设计中的创新点、合作分工合理性等缺乏系统评估；AI生成的学习报告多为分数与等级，未能提供具体的能力发展建议。

融合深度方面，跨学科融合仍停留在“表面叠加”阶段。部分任务设计仅将英语作为信息呈现的工具，未能实现学科间的深度互涉；AI技术的应用多服务于“教”的环节，对学生“学”的支持不足；跨学科主题与学生的生活经验结合不够紧密，导致学习动机不强。例如，“用英语介绍科学知识”任务中，学生仅机械背诵英语词汇与句型，未能将科学探究与语言表达有机结合；“AI辅助写作”任务中，技术仅用于语法纠错，未能激发学生的创意表达。

三、后续研究计划

针对上述问题，研究团队将在后续工作中聚焦“技术优化、教师赋能、学生适配、评价完善、融合深化”五个维度，通过精准施策推动研究向纵深发展。

技术优化方面，团队将与AI技术企业合作，重点改进语音识别系统的环境适应性，通过算法优化降低嘈杂环境中的识别误差率；开发动态情境生成功能，允许学生根据学习需求自主调整情境参数；简化数据分析工具，开发一键生成学习报告功能，为教师提供直观的学生能力画像与教学建议。计划于2025年9月前完成技术迭代，并在实验班级开展第二轮测试，收集反馈数据持续优化。

教师赋能方面，将构建“分层培训+实践共同体”的教师发展模式。针对技术操作薄弱教师，开展“AI工具实操工作坊”，重点提升课件制作、数据分析等基础能力；针对教学设计能力不足教师，组织“跨学科主题设计研讨班”，邀请学科专家与技术人员共同指导；建立“师徒结对”机制，由经验丰富的实验教师带教新教师，促进经验共享。同时，开发“AI融合教学微课资源库”，提供碎片化学习支持，降低教师备课负担。计划于2025年10月前完成首轮培训，覆盖样本校全体英语教师。

学生适配方面，将基于学段特点设计差异化任务方案。低年级以“趣味体验”为核心，开发AI游戏化学习模块，如“英语闯关小达人”“语音小侦探”，通过即时反馈与奖励机制维持学习兴趣；中年级以“任务挑战”为导向，设计“英语小记者”“智能小管家”等半开放任务，引导学生运用英语解决实际问题；高年级以“创新实践”为重点，开展“AI英语创客大赛”“跨学科问题解决项目”，鼓励学生自主选题、合作探究。同时，建立学生需求反馈机制，定期收集学生对任务设计的意见，动态调整教学方案。

评价完善方面，将构建“多元维度+过程追踪”的评价体系。制定《小学英语跨学科应用能力评价指标》，明确语言能力、信息素养、创新思维、合作能力等核心要素的评价标准；开发“AI+教师”协同评价工具，利用AI自动收集学生的学习行为数据（如参与时长、互动频率、任务完成质量），结合教师观察记录与学生自评，形成综合评价报告；引入“成长档案袋”评价，记录学生跨学科能力发展的全过程，为个性化指导提供依据。计划于2025年11月前完成评价体系构建，并在实验班级试用。

融合深化方面，将推动“学科互涉+生活联结”的跨学科融合实践。联合科学、艺术、数学等学科教师组建跨学科教研组，共同设计“用英语探索科学奥秘”“英语+艺术创意表达”等深度融合主题；以学生生活经验为起点，开发“社区英语小管家”“校园智能改造师”等真实项目，让学生在解决实际问题中整合多学科知识；探索AI在“学”环节的深度应用，开发“AI学习伙伴”功能，为学生提供个性化辅导与思维启发，促进自主学习能力的提升。计划于2026年1月前完成5个深度融合主题的设计与实施。

后续研究将以问题为导向，以实效为目标，通过技术迭代、教师发展、学生适配、评价优化与融合深化，不断完善小学英语与AI教学的融合模式，切实提升学生的跨学科应用能力，为小学英语教育的智能化转型提供可借鉴的实践经验。

四、研究数据与分析

本研究通过量化与质性相结合的方式，系统收集了实验班与对照班在英语学习兴趣、跨学科应用能力、教师教学行为等方面的数据，为评估AI融合教学效果提供了多维支撑。量化数据主要来源于学生问卷调查、能力测试成绩、AI平台行为记录等；质性资料则通过课堂观察、学生作品分析、教师访谈获得，形成了“数据印证现象—案例揭示机制”的深度分析逻辑。

在学生学习兴趣维度，实验班学生的英语学习积极性显著提升。问卷调查显示，实验班学生对“英语课期待值”平均分达4.2分（5分制），较对照班（3.5分）提高20%；课堂参与度观察记录表明，实验班学生主动发言次数平均每节课达12次，较对照班（7次）增长71%。AI平台行为数据进一步印证了兴趣变化：实验班学生课后自主使用AI练习工具的平均时长为18分钟/天，而对照班仅为5分钟/天。访谈中，学生普遍反馈“AI让英语课像玩游戏一样有趣”，尤其在“虚拟情境对话”和“智能语音挑战”任务中表现出高度投入。

跨学科应用能力发展呈现明显梯度差异。能力测试显示，实验班学生在“语言迁移应用”“信息整合能力”“创新思维表现”三个维度的平均分分别为85分、82分、79分，显著高于对照班的72分、68分、65分。学生作品分析揭示了能力发展的具体表现：在“英语创客项目”中，实验班85%的作品能体现多学科知识融合（如结合科学原理设计英语解说词），而对照班这一比例仅为42%；在“跨学科问题解决任务”中，实验班学生提出解决方案的多样性指数为3.2（平均每项任务提出3.2个不同角度的方案），对照班为1.8。典型案例显示，某实验班学生通过AI数据分析工具，用英语图表呈现校园垃圾分类现状，并提出改进建议，体现了语言能力与数据分析能力的有机整合。

教师教学行为转变是研究的重要发现。课堂观察量表显示，实验班教师“技术应用频率”平均每节课达4.8次，显著高于对照班的1.2次；“跨学科引导行为”占比从实验前的15%提升至38%。教师访谈中，85%的参与者认为AI工具“解放了备课负担”，例如智能课件库使教案设计时间缩短40%；78%的教师反馈“学生主体性增强”，具体表现为减少教师讲解时间，增加学生自主探究环节。然而，教师反思日志也暴露了适应过程中的困惑：部分教师因过度关注技术操作，导致课堂节奏把控失衡，出现“技术喧宾夺主”现象。

AI技术应用的效能数据呈现两面性。语音识别系统在安静环境中的准确率达92%，但在嘈杂环境（如小组讨论时）骤降至74%；虚拟情境交互的满意度调查显示，78%的学生认为情境“真实有趣”，但32%的学生反映“互动路径单一，缺乏惊喜感”。数据分析工具显示，实验班学生的学习行为呈现“高频尝试—精准反馈—迭代优化”的良性循环：平均每完成一项任务，学生通过AI反馈调整策略的次数为3.5次，而对照班仅为1.2次。值得注意的是，高年级学生对技术工具的“审美疲劳”现象值得关注，使用两周后参与度下降18%，提示技术迭代的必要性。

家校协同数据表明研究产生积极辐射效应。家长问卷显示，92%的家长支持“AI+英语”教学模式，其中85%观察到孩子“主动用英语分享学校趣事”；家长会参与率较实验前提升35%，家校沟通中关于“跨学科能力培养”的讨论占比从8%增至25%。典型案例显示，某实验班学生将课堂所学“智能购物英语”应用于家庭购物实践，家长反馈“孩子用英语计算价格、比较商品，语言突然有了用武之地”。

五、预期研究成果

基于前期进展与问题分析，本研究将形成系列兼具理论价值与实践推广意义的成果，具体包括：

理论层面，将构建“技术赋能—学科互涉—能力生长”的三维融合模型，揭示AI技术支持下小学英语跨学科应用能力的生成机制，出版《AI时代小学英语跨学科教学的理论与实践》专著，填补该领域系统性研究的空白。模型将突破“工具论”局限，提出“AI作为学习生态要素”的核心观点，阐释技术如何重塑语言学习的场景逻辑、评价体系与发展路径。

实践层面，将产出可复制的AI融合教学范式，包括5种深度教学模式（如“AI情境浸润式”“跨学科项目式创客”）、12个典型课例视频及配套教学设计，开发智能资源库升级版（含动态情境生成模块、个性化学习推送系统），形成《小学英语AI融合教学操作指南》（含教师能力认证标准）。其中，“动态情境生成模块”将支持学生自主创设对话场景，解决现有情境交互单一问题；“个性化学习系统”基于AI行为分析实现任务难度自适应调整，满足差异化学习需求。

资源建设方面，将完成《小学英语跨学科应用能力评价指标体系》，包含语言能力、信息素养、创新思维、合作能力4个一级指标、12个二级指标及36个观测点，配套开发AI辅助评价工具（可自动生成学生能力雷达图）。同时，建立区域共享的“AI英语教学资源云平台”，整合课例、工具、评价数据等资源，预计覆盖区域内80%小学。

教师发展层面，将形成“研训用一体化”的教师支持体系，包括《AI融合教学教师能力发展手册》（含技术操作、课程设计、学情分析等模块）、10个专题微课资源包、3期“AI教学创新工作坊”，培养30名具备AI融合教学能力的骨干教师，组建跨学科教研共同体，推动教师从“技术使用者”向“课程设计者”转型。

学生发展层面，将提炼出“AI支持下的小学英语跨学科能力发展路径”，形成低、中、高年级差异化培养策略，开发学生“跨学科成长档案袋”模板，记录能力发展全过程。预计实验班学生跨学科应用能力达标率将提升至90%，其中优秀率（创新思维突出）达35%。

六、研究挑战与展望

当前研究面临多重挑战，需通过持续创新与协同突破瓶颈。技术适配性是核心难题，现有AI工具在复杂环境下的稳定性不足（如语音识别误差率仍达18%），动态情境生成算法需优化以支持高并发交互，数据分析工具需简化操作界面以降低教师使用门槛。团队将与技术企业共建实验室，重点攻关“多模态交互技术”“轻量化数据分析引擎”，计划于2025年底完成技术迭代。

教师能力均衡发展是另一关键挑战。调研显示，35%的教师仍处于“技术操作焦虑”阶段，28%的教师缺乏跨学科设计思维。后续将通过“分层培训+案例孵化”策略，针对薄弱群体开展“一对一”帮扶，建立“教师技术能力认证体系”，将AI融合教学能力纳入教师考核指标，激发内生动力。

学生认知差异的精准适配亟待深化。低年级学生易被技术趣味性分散学习目标，高年级学生则面临任务挑战性不足问题。研究将引入“认知负荷理论”，开发“任务难度动态调节模型”，通过AI实时监测学生表现并调整任务参数；同时，建立“学生需求反馈通道”，每月收集任务设计建议，实现教学方案的持续优化。

跨学科融合的深度不足是根本性挑战。当前30%的任务仍停留在“英语+信息技术”的表层叠加，学科间缺乏实质性互涉。后续将联合科学、艺术等学科组建“跨学科课程研发中心”，共同开发“用英语探究科学原理”“英语+数字艺术创作”等深度融合主题，设计“学科知识图谱”确保内容衔接，推动融合从“形式互涉”走向“本质共生”。

展望未来，本研究将立足“技术赋能教育”的时代命题，探索AI与学科融合的育人新范式。短期目标是通过技术迭代与模式优化，形成可推广的“AI+英语+跨学科”教学体系，为区域教育数字化转型提供实证支持；长期愿景是构建“人机协同”的智慧教育生态，让AI成为教师教学创新的伙伴、学生能力生长的阶梯，最终实现“以语言为媒、以技术为翼、以育人为本”的教育理想。研究将持续关注技术伦理与教育公平问题，确保AI应用不加剧教育差距，让每个孩子都能在技术支持下获得适切的发展。

小学英语与信息技术AI教学融合的跨学科应用能力培养教学研究结题报告一、概述

本研究以“小学英语与信息技术AI教学融合的跨学科应用能力培养”为核心命题，历时两年完成系统探索。研究始于对传统英语教学困境的深刻反思：语言学习与真实应用脱节、跨学科能力培养路径缺失、技术赋能效能不足等问题制约了学生核心素养的发展。通过构建“技术—学科—能力”三维融合框架，本研究探索了AI技术重构英语教学生态的实践路径，最终形成了一套可推广的融合教学模式与支持体系。

研究历程分为理论建构、实践迭代、总结优化三个阶段。理论层面，突破“技术工具论”局限，提出“AI作为学习生态要素”的核心观点，阐释了技术如何重塑语言学习的场景逻辑、评价体系与发展路径。实践层面，在3所样本校的18个班级开展教学实验，开发“情境浸润式”“任务驱动式”“创客实践式”等5种深度教学模式，累计实施课例86节，覆盖学生860人。技术层面，联合企业完成AI工具迭代优化，语音识别准确率从初始的74%提升至92%，动态情境生成模块支持学生自主创设交互场景，个性化学习系统实现任务难度自适应调整。

研究成效显著：实验班学生跨学科应用能力达标率达92%，较对照班提升25个百分点；教师技术融合能力显著增强，85%的教师能独立设计AI融合课例；家校协同效应凸显，92%的家长认可教学模式对学生综合素养的提升。成果形成《AI时代小学英语跨学科教学的理论与实践》专著、区域共享资源云平台及教师能力认证体系，为小学英语教育智能化转型提供了可复制的实践范式。

二、研究目的与意义

本研究的核心目的在于破解小学英语教学中的现实困境，探索AI技术赋能跨学科能力培养的有效路径。具体而言，研究旨在实现三重突破：其一，突破技术应用的浅层化局限，构建AI与英语教学深度融合的生态体系；其二，突破学科壁垒，探索语言能力与信息素养、创新思维协同发展的培养机制；其三，突破评价瓶颈，建立基于过程数据的跨学科能力动态评估模型。这一探索直指教育信息化2.0时代“以技术驱动教育变革”的核心命题，回应了《义务教育英语课程标准（2022年版）》对“跨学科主题学习”的明确要求。

研究意义体现在理论、实践、社会三个维度。理论层面，创新性地提出“AI作为学习伙伴”的教育哲学，深化了对技术赋能教育本质的理解，构建了“技术—学科—能力”三维融合模型，填补了小学英语AI教学系统性研究的空白。实践层面，形成的5种教学模式、12个典型课例及智能资源库，为一线教师提供了“拿来即用”的解决方案，显著降低了技术融合的实施门槛。社会层面，研究成果推动了区域教育数字化转型，培养的30名骨干教师成为辐射源，带动80%的小学开展AI融合教学实践；学生作品如“智能垃圾分类英语解说”“跨学科创客项目”等多次获省级创新奖项，彰显了育人实效。

更深层的意义在于对教育本质的回归。当AI技术不再是冰冷的工具，而是陪伴学生探索世界的伙伴；当英语课堂不再局限于课本，而是连接多学科、通往真实生活的桥梁，教育的温度与力量便在其中彰显。这种融合让语言学习从知识记忆走向问题解决，从被动接受走向主动创造，最终指向培养能够适应未来社会、担当民族复兴大任的时代新人。

三、研究方法

本研究采用混合研究范式，以行动研究为主线，融合文献研究、实验研究、案例研究等多维方法，构建“理论—实践—反思”的闭环研究逻辑。文献研究贯穿全程，系统梳理国内外AI教育应用、跨学科教学等领域的128篇核心文献，提炼出“技术接受模型”“认知负荷理论”等支撑性理论，为模式设计奠定基础。实验研究采用准实验设计，选取3所样本校的18个班级（实验班12个、对照班6个），通过前测—后测对比量化AI融合教学的效能差异，关键指标包括学习兴趣、跨学科能力、教师行为等。

行动研究是核心方法，遵循“计划—行动—观察—反思”的迭代逻辑。研究团队与一线教师组成教研共同体，每两周开展一次课例研讨，通过课堂录像、学生作品、AI平台数据等多元资料，持续优化教学模式。例如，针对“语音识别环境适应性不足”问题，团队通过三次迭代优化算法，将嘈杂环境中的识别误差率从26%降至8%；针对“教师技术焦虑”现象，开发“分层培训+微课资源库”支持体系，使教师备课时间缩短40%。

案例研究聚焦典型课例的深度剖析，选取“英语创客项目”“跨学科问题解决”等12个代表性案例，从任务设计、技术应用、能力发展等多维度解构融合机制。质性资料通过深度访谈（教师35人、学生60人）、课堂观察（120课时）、学生作品分析（286份）等方式收集，运用主题编码法提炼关键影响因素。量化数据则通过SPSS工具进行统计分析，验证实验班与对照班在能力提升、兴趣变化等方面的显著性差异（p<0.01）。

技术方法上，建立“AI+人工”协同分析机制：利用自然语言处理技术分析学生对话文本，提取语言复杂度指标；通过机器学习算法构建学生能力发展预测模型；开发可视化数据看板，实时呈现学习行为与能力关联图谱。这种多方法融合的设计，确保了研究的科学性、实践性与创新性，为结论的可靠性提供了坚实支撑。

四、研究结果与分析

本研究通过两年系统实践，形成多维实证数据，验证了AI融合教学对学生跨学科应用能力、教师专业发展及教学生态的积极影响。学生能力提升数据呈现显著梯度：实验班跨学科应用能力达标率达92%，较对照班提升25个百分点，其中“语言迁移应用”维度平均分85分，“信息整合能力”82分，“创新思维表现”79分，均显著高于对照班。学生作品分析显示，85%的作品体现多学科知识融合（如结合科学原理设计英语解说词），62%表现出初步的跨学科思维意识，典型案例包括“智能垃圾分类英语解说”“校园能耗监测英语报告”等真实项目，展现了语言学习与问题解决能力的有机整合。

技术应用的效能优化成果突出。联合企业完成三轮迭代后，语音识别系统在安静环境准确率达92%，嘈杂环境中误差率从初始26%降至8%；动态情境生成模块支持学生自主创设交互场景，用户满意度提升至89%；个性化学习系统实现任务难度自适应调整，学生参与度较固定任务提升35%。AI平台行为数据揭示“高频尝试—精准反馈—迭代优化”的良性循环：实验班学生平均每完成一项任务调整策略3.5次，而对照班仅1.2次，印证了技术对学习行为的深度赋能。

教师专业发展呈现质变。课堂观察量表显示，实验班教师“技术应用频率”平均每节课达4.8次，“跨学科引导行为”占比从15%提升至38%；85%的教师能独立设计AI融合课例，78%认为教学模式有效促进教学理念转变。教师反思日志揭示关键转变：从“技术操作者”到“课程设计者”，从“知识传授者”到“学习引导者”。典型案例中，某教师通过AI数据分析发现学生“文化意识薄弱”问题，设计“英语小导游跨学科项目”，实现语言学习与文化理解的深度融合。

家校协同效应显著扩散。家长问卷显示，92%的家长认可教学模式，85%观察到孩子“主动用英语分享生活实践”；家校沟通中“跨学科能力培养”讨论占比从8%增至25%。学生将课堂所学应用于家庭实践的现象频现，如用英语计算购物价格、设计家庭垃圾分类方案，印证了学习从课堂向真实生活的迁移。

五、结论与建议

本研究证实，AI与小学英语教学的深度融合能有效破解传统教学困境，构建“技术赋能—学科互涉—能力生长”的育人新生态。核心结论有三：其一，AI技术通过创设沉浸式情境、提供个性化支持、实现动态评价，重塑语言学习的场景逻辑与发展路径；其二，跨学科应用能力的培养需以真实任务为纽带，推动语言能力与信息素养、创新思维的协同发展；其三，教师作为“技术整合者”与“课程设计者”的双重角色，是融合效果的关键变量。

建议从三方面深化实践：教师层面，需建立“技术素养+学科素养+跨学科素养”三维发展体系，将AI融合能力纳入教师考核标准，通过“研训用一体化”机制持续赋能；学校层面，应构建“技术支持—资源共建—评价改革”协同机制，设立跨学科教研中心，推动从“单科教学”向“课程群建设”转型；政策层面，需完善教育信息化资源配置标准，建立区域共享资源云平台，同时关注技术伦理与教育公平，确保AI应用不加剧城乡差距。

更深层的启示在于教育本质的回归。当AI技术成为连接语言与世界的桥梁，当英语课堂成为探索多学科的起点，教育便超越了知识传递的桎梏，回归培养完整的人的初心。这种融合让语言学习从书本走向生活，从记忆走向创造，最终指向培养能够适应未来、创造未来的时代新人。

六、研究局限与展望

本研究存在三方面局限：技术适配性仍存挑战，现有AI工具在复杂环境下的稳定性不足，动态情境生成算法需进一步优化以支持高并发交互；教师能力发展不均衡，35%的教师仍处于“技术操作焦虑”阶段，跨学科设计能力有待提升；跨学科融合深度不足，30%的任务仍停留在“英语+信息技术”的表层叠加，学科间实质性互涉机制需完善。

未来研究将向三维度拓展：技术层面，探索“多模态交互技术”与“轻量化数据分析引擎”，开发具有教育特质的AI大模型，实现从“工具支持”到“智能伙伴”的跃升；理论层面，深化“AI作为学习生态要素”的教育哲学研究，构建跨学科能力发展的认知模型，揭示技术赋能的内在机制；实践层面，推动从“单校实验”向“区域协同”转型，建立“高校—企业—学校”三方联动机制，形成可复制、可推广的智能化教育生态。

展望未来，AI与教育的融合将走向“人机共生”的新境界。技术不再是冰冷的工具，而是激发潜能的催化剂；语言学习不再是孤立的学科，而是连接世界的纽带。当每个孩子都能在技术支持下获得适切的发展，当教育真正回归“以人为本”的本质，我们便能在数字时代书写培养担当民族复兴大任时代新人的壮丽篇章。

小学英语与信息技术AI教学融合的跨学科应用能力培养教学研究论文一、引言

当核心素养的浪潮席卷教育领域，小学英语教学正站在变革的十字路口。语言学习不再是孤立的词汇记忆与句型操练，而是成为连接世界、培养思维、塑造人格的关键载体。然而，传统课堂的藩篱依然存在：语言与生活割裂，学科之间壁垒森严，学生难以在真实情境中体验语言的温度与力量。与此同时，人工智能技术的突破为教育注入了新的活力，AI语音识别的精准、虚拟情境的沉浸、数据分析的智能，让语言学习从静态走向动态，从封闭走向开放。这种技术赋能的浪潮中，小学英语与AI教学的融合，承载着培养跨学科应用能力的时代使命，也呼唤着教育者对技术本质的深刻反思——AI究竟应作为冰冷的工具，还是成为激发潜能的学习伙伴？

跨学科应用能力作为未来人才的核心素养，强调在真实问题中整合多学科知识，运用创新思维解决复杂挑战。小学英语作为基础教育的关键学科，其价值不仅在于语言技能的习得，更在于通过语言学习培养文化意识、逻辑思维与协作能力。当AI技术深度融入英语课堂，当虚拟超市成为语言实践的舞台，当智能语音伙伴纠正发音的同时激发表达欲望，当跨学科项目引导学生用英语编程解决实际问题时，语言便不再是课本上的符号，而是探索世界的钥匙。这种融合打破了“学科孤岛”，让英语学习与信息素养、创新意识自然共生，为学生的全面发展开辟了新路径。

《义务教育英语课程标准（2022年版）》明确提出“开展跨学科主题学习，提升综合语言运用能力”，《教育信息化2.0行动计划》也强调“以信息化推动教育现代化”。政策的指引与技术的成熟，为小学英语与AI教学的融合提供了双重契机。然而，这种融合绝非技术的简单叠加，而是教育理念、教学方式、评价体系的系统性重构。它要求教师从“知识传授者”转变为“学习引导者”，要求课堂从“教师中心”走向“学生主体”，要求评价从“结果导向”转向“过程关注”。唯有如此，技术才能真正成为教育的“催化剂”，而非“喧宾夺主”的干扰。

本研究正是在这样的时代背景下展开，探索小学英语与AI教学深度融合的跨学科应用能力培养路径。我们期待通过理论与实践的双向奔赴，构建一个让语言学习充满活力、让技术赋能回归本质的教育生态——在这里，AI是陪伴学生探索世界的伙伴，英语是连接多学科的桥梁，跨学科能力是学生面向未来的通行证。这种探索的意义，不仅在于教学方法的革新，更在于对教育初心的坚守：培养能够适应未来、创造未来的完整的人。

二、问题现状分析

当前小学英语教学中，跨学科应用能力培养面临多重困境，而AI技术的融合应用仍处于浅层探索阶段，难以真正释放育人潜能。传统英语课堂的三大痛点尤为突出：情境缺失导致语言学习与真实生活脱节，学生只能在模拟对话中机械复述，无法在真实场景中灵活运用语言；能力割裂使语言训练与思维培养、信息素养提升相互隔离，学生掌握词汇句型却缺乏整合多学科知识解决实际问题的能力；评价滞后则难以追踪学生跨学科能力的发展过程，终结性考试无法反映学生在任务探究中的思维深度与创新表现。这些问题共同制约了英语教育从“知识本位”向“素养导向”的转型。

AI技术在英语教学中的应用虽已起步，但融合深度不足，技术赋能效能未能充分发挥。调研显示，35%的教师对AI工具仅停留在“会用”层面，缺乏深度整合能力；28%的教师反映设计AI融合课例的备课时间较传统课增加40%，技术操作负担过重；部分教师存在“技术依赖”倾向，过度依赖AI预设内容，忽视学生的主体性思考。例如，某教师在“英语创客”课中，全程引导学生按AI提示步骤完成，限制了学生的创新思维。技术应用的形式化倾向，导致AI沦为“炫技”的工具，而非促进学科融合的生态要素。

跨学科融合的表面化问题同样显著。30%的任务设计仅将英语作为信息呈现的工具，未能实现学科间的深度互涉。如“用英语介绍科学知识”任务中，学生机械背诵英语词汇与句型，未能将科学探究与语言表达有机结合；“AI辅助写作”任务中，技术仅用于语法纠错，未能激发学生的创意表达。这种“英语+信息技术”的简单叠加，未能触及跨学科能力培养的核心——在真实问题中整合多学科知识，运用创新思维解决挑战。学生难以体验语言作为连接不同领域的桥梁价值，跨学科应用能力的培养沦为口号。

技术适配性不足是制约融合效果的现实瓶颈。现有AI工具在复杂环境下的稳定性不足，语音识别系统在嘈杂环境中准确率下降18%，影响学生练习体验；虚拟情境的交互设计单一，缺乏动态生成功能，难以满足学生个性化探索需求；数据分析功能对教师操作要求较高，部分教师反映数据解读耗时较长，难以实时调整教学策略。例如，在“英语小导游”情境教学中，教室后排学生语音识别错误率达18%，导致部分学生失去练习兴趣。这些技术短板削弱了AI对跨学科能力培养的支持效能。

教师能力的不均衡发展进一步加剧了融合困境。35%的教师仍处于“技术操作焦虑”阶段，对AI工具的应用信心不足；28%的教师缺乏跨学科设计思维，将“英语+信息技术”简单理解为“用英语操作电脑”，未能实现学科知识的有机融合；部分教师对跨学科概念理解模糊，任务设计缺乏系统性，难以引导学生形成整合多学科知识的能力结构。教师作为融合教学的关键执行者，其能力短板直接影响了AI技术与英语教学、跨学科能力培养的深度融合。

学生认知差异的适配问题同样不容忽视。低年级学生注意力易分散，AI情境中的趣味元素虽能吸引参与，但易导致学习目标偏离；中年级学生对技术工具充满好奇，但自控力不足，易沉迷于互动功能而忽视语言学习；高年级学生则认为部分任务设计过于简单，缺乏挑战性，参与积极性不高。例如，在低年级“英语动画配音”任务中，学生更关注角色扮演的趣味性，对语音语调的准确性关注不足；高年级学生反映“用英语编程”任务中，编程步骤过于简单，未能有效提升思维能力。这种学段适配的不足，使得跨学科应用能力的培养难以精准落地。

评价机制的滞后性是深层制约因素。现有评价多侧重语言知识与技能的掌握，对信息素养、创新思维、合作能力等跨学科要素的评估缺乏科学指标；过程性评价数据收集繁琐，教师难以实时记录与分析；AI反馈机制侧重结果性评价，对学生思维过程与情感态度的关注不足。例如，在“跨学科项目”中，教师主要评价学生的英语表达流畅度，对项目设计中的创新点、合作分工合理性等缺乏系统评估；AI生成的学习报告多为分数与等级，未能提供具体的能力发展建议。评价的片面性难以全面反映学生的跨学科应用能力发展水平。

三、解决问题的策略

面对小学英语与AI教学融合中的多重困境，本研究构建了“技术优化—教师赋能—学生适配—评价改