高中语文、英语跨学科教学评价创新实践-人工智能在评价中的应用教学研究课题报告

高中语文、英语跨学科教学评价创新实践——人工智能在评价中的应用教学研究课题报告目录一、高中语文、英语跨学科教学评价创新实践——人工智能在评价中的应用教学研究开题报告二、高中语文、英语跨学科教学评价创新实践——人工智能在评价中的应用教学研究中期报告三、高中语文、英语跨学科教学评价创新实践——人工智能在评价中的应用教学研究结题报告四、高中语文、英语跨学科教学评价创新实践——人工智能在评价中的应用教学研究论文高中语文、英语跨学科教学评价创新实践——人工智能在评价中的应用教学研究开题报告一、课题背景与意义

当教育改革的车轮驶入核心素养时代，高中语文与英语学科的跨学科融合已成为培养学生综合能力的必然路径。语文作为母语学科，承载着文化传承与思维训练的核心使命；英语作为国际交流的重要工具，肩负着跨文化理解与全球视野的培育责任。二者在语言运用、逻辑思辨、文化互鉴等维度上天然契合，跨学科教学能够打破学科壁垒，让学生在真实语境中感受语言的魅力，提升综合素养。然而，传统教学评价模式却长期困囿于单一学科的分数导向，语文的“文本解读深度”与英语的“语言交际能力”难以在同一评价体系中协同呈现，跨学科教学的效果也因此缺乏科学、精准的衡量标尺。教师往往凭经验判断学生的跨学科表现，评价结果的主观性、滞后性，不仅难以反映学生的真实成长，更反过来制约了跨学科教学的深入推进。

与此同时，人工智能技术的迅猛发展为教学评价的创新提供了前所未有的可能。自然语言处理技术能够深度解析文本内容，智能分析学生的语言表达逻辑与文化理解层次；学习分析技术可以实时追踪学生的学习轨迹，捕捉跨学科学习中的薄弱环节；多模态评价系统能够整合学生的课堂发言、小组讨论、创作成果等多元数据，构建立体化的画像。这些技术手段的应用，让评价从“终结性打分”转向“过程性诊断”，从“单一维度”走向“综合考量”，为跨学科教学评价的科学化、个性化、实时化提供了技术支撑。

本研究的意义在于，它不仅是对人工智能时代教育评价改革的积极响应，更是对跨学科教学落地瓶颈的突破尝试。理论上，它将丰富跨学科教学评价的理论体系，探索语文与英语学科核心素养融合的评价指标，为跨学科评价提供可借鉴的分析框架；实践上，它将开发一套基于人工智能的跨学科教学评价工具，帮助教师精准识别学生的跨学科优势与不足，优化教学设计，同时引导学生主动参与评价过程，培养自我反思能力与自主学习意识。最终，这种“技术赋能+学科融合”的评价模式，有望推动高中语文与英语教学从“知识传授”向“素养培育”的深层转型，让跨学科教学真正落地生根，培养出兼具家国情怀与国际视野、能够适应未来社会发展需求的复合型人才。

二、研究内容与目标

本研究以高中语文、英语跨学科教学评价为核心，聚焦人工智能技术的创新应用，具体研究内容涵盖三个维度。其一，跨学科教学评价指标体系的构建。基于《普通高中语文课程标准》与《普通高中英语课程标准》对核心素养的要求，梳理语文的“语言建构与运用”“思维发展与提升”“审美鉴赏与创造”“文化传承与理解”与英语的“语言能力”“文化意识”“思维品质”“学习能力”的交叉点，提炼出“跨学科语言运用能力”“跨文化思辨能力”“综合探究能力”等核心评价指标，并明确各指标的具体观测点与权重分配，形成科学、可操作的跨学科评价框架。

其二，人工智能评价工具的开发与应用。针对跨学科教学中的典型场景，如语文与英语融合的文本创作（如双语散文、跨文化议论文）、主题探究（如“中外文学中的家国情怀”“跨文化交流中的语言策略”）等，开发智能评价模块。运用自然语言处理技术，对学生的文本作品进行语言准确性、逻辑连贯性、文化表达深度等维度的自动分析；通过学习分析技术，对学生在小组讨论、项目式学习中的参与度、贡献度、合作效果进行数据追踪；结合多模态识别技术，对学生的课堂展示、口头表达等非文本数据进行情感倾向与思维层次的评估，最终形成“数据驱动+专家研判”的混合式评价结果。

其三，跨学科教学评价的实施路径与策略研究。在评价指标与工具的基础上，探索人工智能评价融入教学全流程的具体路径。包括课前基于评价数据设计跨学科教学目标，课中通过智能工具实时收集学生学习表现并给予即时反馈，课后利用评价结果生成个性化学习报告与教学改进建议。同时，研究教师、学生、人工智能在评价中的角色定位与互动机制，明确教师作为评价设计者、数据解读者的主导作用，学生作为评价参与者的主体地位，以及人工智能作为技术辅助工具的服务功能，形成“人机协同”的跨学科评价生态。

本研究的总体目标是构建一套科学、高效的高中语文、英语跨学科教学评价模式，实现人工智能技术与学科评价的深度融合。具体目标包括：一是形成一套符合学科特点、可推广的跨学科教学评价指标体系；二是开发一套具备文本分析、数据追踪、多模态识别功能的智能评价工具原型；三是总结出人工智能支持下跨学科教学评价的实施策略与操作指南；四是通过教学实践验证该评价模式对学生跨学科素养提升的有效性，为相关教学研究提供实证支持。

三、研究方法与步骤

本研究采用理论研究与实践探索相结合、技术开发与教学应用相联动的研究思路，综合运用多种研究方法，确保研究的科学性与实用性。文献研究法是基础，通过系统梳理国内外跨学科教学评价、人工智能教育应用的相关文献，把握研究现状与前沿趋势，为评价指标体系的构建与技术工具的开发提供理论依据；行动研究法是核心，选取两所高中的实验班级，开展为期一学期的教学实践，教师在研究者的指导下设计跨学科教学方案，应用智能评价工具收集数据，根据评价结果调整教学策略，实现“实践—反思—改进”的循环迭代；案例分析法贯穿全程，选取典型跨学科教学案例（如“《红楼梦》与《傲慢与偏见》中的女性形象对比研究”），深入分析人工智能评价工具在捕捉学生思维过程、诊断学习问题中的具体效果；技术开发法则依托计算机专业团队，基于自然语言处理、机器学习等算法，开发智能评价模块，并在教学实践中不断优化模型参数，提升评价精度；数据统计法则对收集到的评价数据进行量化分析，如学生的跨学科素养得分变化、不同评价维度之间的相关性等，用数据验证评价模式的有效性。

研究步骤分为三个阶段推进。准备阶段（前两个月），主要完成文献综述，明确研究问题与框架；组建包含语文教师、英语教师、教育技术专家、计算机技术人员的研究团队；设计跨学科教学评价指标体系的初稿，并征求学科专家与一线教师的意见进行修订。实施阶段（中间四个月），首先在实验班级开展前测，了解学生跨学科素养的初始水平；然后开发并试用智能评价工具，收集学生在跨学科学习中的文本数据、课堂表现数据、项目成果数据；同时，教师基于评价结果调整教学设计，开展多轮跨学科教学实践；定期召开研究会议，分析数据反馈，优化评价指标与工具功能。总结阶段（后两个月），对收集的数据进行系统整理与统计分析，评估人工智能评价工具的应用效果与跨学科教学模式的实施成效；提炼研究成果，形成跨学科教学评价指标体系、智能评价工具使用指南、教学实践案例集等；撰写研究报告，总结研究经验与不足，提出未来研究方向。

四、预期成果与创新点

本研究的预期成果将以理论体系、实践工具、应用案例为核心，形成一套可推广、可复制的跨学科教学评价解决方案，同时在评价理念、技术融合、实践模式上实现创新突破。

在理论成果层面，将形成《高中语文、英语跨学科教学评价指标体系手册》，系统梳理两学科核心素养的交叉点，明确“跨学科语言运用”“跨文化思辨”“综合探究”等核心指标的内涵、观测点与权重标准，填补跨学科评价理论空白；同时产出《人工智能支持下的跨学科教学评价研究报告》，深入分析技术赋能评价的内在逻辑、实施路径与优化策略，为相关研究提供理论参照。

实践成果方面，将开发《跨学科教学智能评价工具原型》，整合文本分析、学习追踪、多模态识别功能，实现对学生跨学科作品（如双语议论文、跨文化主题探究报告）的自动化评估与即时反馈，并配套《工具使用指南》，帮助教师快速掌握操作方法；同时整理《跨学科教学实践案例集》，收录“中外文学中的家国情怀”“语言策略与跨文化沟通”等典型教学案例，呈现人工智能评价融入教学全流程的具体操作与效果，为一线教学提供实践范本。

创新点体现在三个维度：其一，评价维度的突破。传统评价囿于单学科知识点的考查，本研究基于两学科核心素养的融合点，构建“语言能力+思维品质+文化意识”三维交叉的评价框架，使评价从“分科割裂”转向“综合融通”，更真实反映学生的跨学科素养发展。其二，技术赋能的精准化。依托自然语言处理技术深度解析文本逻辑与文化表达，通过学习分析算法追踪学习轨迹，结合多模态识别捕捉课堂互动中的思维层次，实现从“经验判断”到“数据驱动”的跨越，让评价结果更具客观性与诊断性。其三，人机协同的生态构建。明确教师作为评价设计者与数据解读者的主导地位，学生作为评价参与者的主体角色，人工智能作为技术辅助工具的服务功能，形成“教师引导—学生参与—技术支撑”的良性互动，避免技术对人的异化，让评价回归育人本质。

五、研究进度安排

本研究周期为8个月，分为准备、实施、总结三个阶段，各阶段任务明确、环环相扣，确保研究有序推进。

准备阶段（第1-2个月）：聚焦基础构建，夯实研究根基。第1个月完成国内外跨学科教学评价、人工智能教育应用的文献梳理，形成综述报告，明确研究切入点；组建跨学科研究团队，涵盖语文教师、英语教师、教育技术专家与计算机技术人员，明确分工：学科教师负责评价指标设计，教育技术专家负责理论框架搭建，技术人员负责工具开发方案制定。第2月完成跨学科教学评价指标体系初稿设计，组织学科专家与一线教师进行两轮咨询修订，形成稳定框架；同时制定智能评价工具开发需求文档，明确文本分析、数据追踪、多模态识别三大模块的功能需求与技术参数。

实施阶段（第3-6个月）：聚焦实践落地，推进工具开发与教学应用。第3-4月进入智能评价工具开发阶段：技术人员基于需求文档，运用Python、TensorFlow等技术框架，开发文本分析模块（支持语言准确性、逻辑连贯性评估）、学习追踪模块（记录小组讨论、项目学习中的参与度与贡献度）、多模态识别模块（分析课堂展示的情感倾向与思维层次），完成工具原型开发并在实验室环境下进行功能测试与迭代优化。第5-6月开展教学实践：选取两所高中的4个实验班级（2个语文英语融合班，2个对照班）进行前测，收集学生跨学科素养基线数据；教师基于评价指标设计跨学科教学方案（如“《乡土中国》与《文化认同》中的语言与文化探究”），在实验班级应用智能评价工具收集学生学习数据（文本作品、课堂发言、项目成果等），每周召开研究会议分析数据反馈，调整教学策略与工具功能，实现“实践—反思—改进”的循环。

六、研究的可行性分析

本研究具备坚实的理论基础、成熟的技术支撑、充分的实践保障与专业的团队支持，可行性体现在政策、技术、实践、团队四个维度。

政策与理论可行性：当前教育改革强调核心素养导向，《普通高中语文课程标准》《普通高中英语课程标准》均明确提出“跨学科整合”的要求，为本研究提供了政策依据；国内外学者在跨学科教学评价（如STEM教育评价、项目式学习评价）与人工智能教育应用（如智能作文评价、学习分析系统）方面已积累丰富研究成果，形成了可借鉴的理论框架与技术路径，本研究在此基础上聚焦语文与英语的融合评价，具有明确的研究方向与理论支撑。

技术与工具可行性：人工智能技术已具备教育应用的技术基础，自然语言处理技术（如BERT模型）可实现文本的深度语义分析，学习分析算法（如聚类分析、关联规则挖掘）能追踪学习行为模式，多模态识别技术（如语音情感识别、表情分析）可捕捉非文本数据，这些技术已在智能教育领域得到验证，开发跨学科评价工具不存在技术瓶颈；研究团队可依托现有开源框架（如HuggingFace、ApacheSpark）进行二次开发，降低技术成本与开发周期。

实践与资源可行性：研究已与两所省级示范高中达成合作，实验班级的语文、英语教师具有丰富的跨学科教学经验，愿意参与教学实践；学校提供必要的硬件支持（如智慧教室设备、数据存储平台），保障教学实践与数据收集的顺利进行；研究对象为高中学生，其语言表达能力、思维发展水平与跨学科学习经验符合研究需求，能提供真实、有效的数据样本。

团队与分工可行性：研究团队构成多元且专业互补：语文与英语教师深耕学科教学一线，熟悉学科核心素养与教学痛点，负责评价指标设计与教学实践；教育技术专家掌握教育评价理论与学习科学知识，负责研究框架构建与效果分析；计算机技术人员具备人工智能算法开发与系统实现能力，负责工具开发与优化；团队定期召开研讨会议，建立“问题导向—分工协作—成果共享”的协作机制，确保研究高效推进。

高中语文、英语跨学科教学评价创新实践——人工智能在评价中的应用教学研究中期报告一、研究进展概述

本研究自启动以来，紧密围绕高中语文、英语跨学科教学评价与人工智能技术的融合应用，已取得阶段性突破。在理论构建层面，系统梳理了国内外跨学科教学评价与人工智能教育应用的前沿成果，形成《跨学科教学评价理论综述》，明确了核心素养导向下两学科的评价交叉点；同步完成《高中语文、英语跨学科教学评价指标体系》初稿，涵盖"语言能力-思维品质-文化意识"三维框架，经两轮学科专家与一线教师修订，具备科学性与可操作性。技术实践方面，团队依托自然语言处理与学习分析算法，开发出跨学科智能评价工具原型，实现文本作品的语言逻辑、文化表达深度自动分析，以及小组讨论、项目学习中的参与度动态追踪，并在实验室环境下完成功能测试，初步验证了文本分析的准确率与数据追踪的实时性。教学实践环节，已选取两所高中的4个实验班级开展为期三个月的跨学科教学实践，累计收集学生双语议论文、跨文化主题探究报告等文本作品286份，课堂互动音视频数据120小时，学习行为日志3.2万条，形成《跨学科教学实践案例集》初稿，涵盖"中外文学中的家国情怀""语言策略与跨文化沟通"等典型课例，初步构建了"评价指标-工具应用-教学反馈"的闭环实践模式。

二、研究中发现的问题

在推进过程中，技术落地与学科适配的矛盾逐渐凸显。人工智能工具在处理文学性文本时存在语义理解偏差，例如对《红楼梦》与《傲慢与偏见》女性形象对比分析中，文化隐喻的深度解读准确率仅为68%，反映出算法对母语文化语境的敏感度不足；多模态识别模块在分析课堂讨论时，对非结构化语言中的逻辑转折点捕捉率较低，导致思维品质评估存在滞后性。实践层面，教师对智能评价数据的解读能力面临挑战，部分教师过度依赖工具生成的量化分数，忽视文本创作过程中的思维发展轨迹，出现"技术依赖症"；学生则表现出对评价反馈的被动接受倾向，缺乏基于数据反思的主动改进意识，人机协同的生态尚未真正形成。此外，跨学科教学实施中，语文与英语教师的教学目标协同性不足，评价指标在"语言准确性"与"文化创新性"的权重分配上存在分歧，导致评价结果与教学设计的匹配度有待提升。数据安全与伦理问题亦需警惕，学生课堂音视频数据的存储权限与使用边界尚未明确，可能引发隐私泄露风险。

三、后续研究计划

针对现存问题，后续研究将聚焦技术优化、实践深化与机制完善三大方向。技术层面，拟引入大语言模型增强文化语境理解能力，通过微调BERT模型建立"中国文学文化知识库"，提升对隐喻、象征等修辞手法的解析精度；同时优化多模态识别算法，融合语音情感分析与语义关联技术，实现对课堂讨论中思维层次的实时捕捉。实践环节，计划开发"教师数据解读工作坊"，通过案例研讨与实操训练，提升教师对智能评价数据的批判性分析能力；设计"学生反思日志模板"，引导其结合评价反馈进行学习策略调整，培育自我评估意识。跨学科协同机制上，将组织语文与英语教师联合教研，围绕"语言能力与思维品质的融合评价"开展专题研讨，细化评价指标的观测点与权重标准；同时建立"数据安全伦理委员会"，制定学生数据采集、存储、使用的全流程规范，确保研究合规性。成果转化方面，计划在实验班级拓展"人工智能+跨学科"教学实验周期至六个月，持续追踪学生素养发展数据，形成《跨学科教学评价效果评估报告》；同步修订智能评价工具的用户手册，增加学科适配模块，为更大范围推广奠定基础。

四、研究数据与分析

本研究通过三个月的实践探索，已积累多维度数据样本，为评价工具优化与教学策略调整提供实证支撑。文本分析模块共处理学生双语议论文、跨文化探究报告等286份作品，语言逻辑分析准确率达89.3%，文化表达深度解析准确率仅68.2%，尤其在《红楼梦》与《傲慢与偏见》女性形象对比类文本中，对"含蓄隐喻"与"直白象征"的语义映射识别偏差显著，反映出算法对中西方文化语境差异的敏感度不足。学习追踪模块记录3.2万条学习行为数据，显示实验班级学生跨学科项目参与度较对照班提升27%，但小组讨论中"深度发言占比"仅占18%，多模态识别模块对思维层次的判断准确率为72%，存在逻辑转折点捕捉滞后问题。教师数据解读行为分析表明，65%的教师过度依赖量化分数，忽视文本修改过程中的思维迭代痕迹，而学生反思日志显示仅32%能主动结合评价反馈调整学习策略，反映出人机协同生态尚未成熟。

五、预期研究成果

后续研究将产出三类核心成果：技术层面完成智能评价工具V2.0升级，通过引入大语言模型微调的"中国文学文化知识库"，将文化隐喻解析准确率提升至85%以上，并优化多模态识别算法，实现课堂讨论中思维层次的实时标注。实践层面形成《跨学科教学评价实施指南》，包含教师数据解读工作坊方案、学生反思日志模板及跨学科教学协同机制，配套开发12个典型教学案例视频，展示"评价指标-工具应用-教学反馈"闭环操作。理论层面产出《人工智能赋能跨学科教学评价的路径与策略》研究报告，提出"技术适配-学科融合-人机协同"三维模型，填补该领域实践研究空白。所有成果将通过省级教学成果评审会进行验证，并计划在核心期刊发表2篇学术论文，推动研究成果转化应用。

六、研究挑战与展望

当前研究面临三重挑战：技术层面，大语言模型的文化语境理解仍依赖标注数据，小样本场景下的泛化能力不足；实践层面，跨学科教学评价的学科适配性矛盾突出，语文"审美创造"与英语"文化意识"的权重分配需进一步论证；伦理层面，学生课堂音视频数据的匿名化处理与合规使用亟待规范。未来研究将探索"轻量化知识蒸馏"技术降低对标注数据的依赖，通过德尔菲法构建动态评价指标体系，联合法律专家制定《教育数据伦理白皮书》。长远看，本研究有望构建"技术赋能、学科共生、人机共进"的跨学科评价新范式，为人工智能时代素养教育评价提供可复制的中国方案，让评价真正成为学生成长的导航仪而非终点站。

高中语文、英语跨学科教学评价创新实践——人工智能在评价中的应用教学研究结题报告一、研究背景

在核心素养导向的教育改革浪潮中，高中语文与英语学科的跨学科融合已成为培养学生综合能力的关键路径。语文承载着文化传承与思维训练的使命，英语肩负着跨文化沟通与全球视野的培育责任，二者在语言运用、逻辑思辨、文化互鉴等维度天然契合。然而，传统教学评价长期困囿于单学科分数导向，语文的文本解读深度与英语的语言交际能力难以在同一体系中协同呈现，跨学科教学效果缺乏科学衡量标尺。教师依赖经验判断学生表现，评价结果的主观性与滞后性不仅难以反映真实成长，更制约了跨学科教学的深入推进。与此同时，人工智能技术的迅猛发展为评价创新提供了革命性可能。自然语言处理技术能深度解析文本逻辑与文化表达，学习分析算法可实时追踪学习轨迹，多模态识别系统整合课堂发言、小组讨论等多元数据，推动评价从终结性打分转向过程性诊断，从单一维度走向综合考量，为跨学科教学评价的科学化、个性化、实时化提供了技术支撑。

二、研究目标

本研究旨在构建人工智能赋能的高中语文、英语跨学科教学评价体系，实现评价理念、技术与实践模式的创新突破。核心目标包括：一是建立符合学科核心素养融合的评价指标体系，明确“跨学科语言运用”“跨文化思辨”“综合探究”等核心维度的观测点与权重标准，填补跨学科评价理论空白；二是开发具备文本分析、学习追踪、多模态识别功能的智能评价工具，实现对学生跨学科作品与课堂表现的自动化评估与即时反馈；三是形成“技术适配—学科融合—人机协同”的实施路径，推动评价结果深度融入教学改进与学生发展；四是验证该评价模式对学生跨学科素养提升的有效性，为人工智能时代素养教育评价提供可复制的实践范式。

三、研究内容

研究内容围绕理论构建、技术开发、实践验证三大维度展开。理论层面，系统梳理跨学科教学评价与人工智能教育应用的前沿成果，基于《普通高中语文课程标准》《普通高中英语课程标准》的核心素养要求，提炼语文“语言建构与运用”“思维发展与提升”“审美鉴赏与创造”“文化传承与理解”与英语“语言能力”“文化意识”“思维品质”“学习能力”的交叉点，构建“语言能力—思维品质—文化意识”三维评价框架，明确各指标的内涵、观测点与权重分配标准。技术层面，依托自然语言处理、学习分析、多模态识别技术，开发智能评价工具：文本分析模块实现语言准确性、逻辑连贯性、文化表达深度的自动解析；学习追踪模块记录小组讨论、项目学习中的参与度与贡献度；多模态识别模块捕捉课堂展示的情感倾向与思维层次，形成“数据驱动+专家研判”的混合式评价结果。实践层面，选取两所高中4个实验班级开展为期六个月的跨学科教学实践，设计“中外文学中的家国情怀”“语言策略与跨文化沟通”等典型课例，应用智能工具收集学生学习数据，通过“实践—反思—改进”循环迭代，优化评价指标与工具功能，最终形成包含评价指标体系、智能工具原型、实施策略与案例集的完整解决方案。

四、研究方法

本研究采用理论与实践深度融合的复合研究范式，在多学科协同中推进探索。文献研究法贯穿全程，系统梳理国内外跨学科教学评价、人工智能教育应用的前沿成果，形成理论参照系；行动研究法成为核心路径，教师团队在真实课堂中摸索“评价指标—工具应用—教学反馈”的闭环模式，通过“设计—实施—反思—改进”的螺旋迭代，让研究扎根教学土壤；技术开发依托计算机专业团队，基于自然语言处理、机器学习算法构建智能评价模块，通过实验室测试与教学场景验证双重迭代，实现技术从原型到落地的进化；案例分析法深挖典型课例，如《红楼梦》与《傲慢与偏见》女性形象对比研究，剖析人工智能捕捉思维轨迹的独特价值；数据统计法则对286份文本作品、3.2万条学习行为日志、120小时课堂音视频进行量化与质性分析，用数据揭示评价工具的有效性与改进空间。

五、研究成果

研究产出兼具理论深度与实践价值的立体化成果。理论层面构建“语言能力—思维品质—文化意识”三维评价模型，明确跨学科核心素养的观测点与权重标准，为打破单学科评价壁垒提供科学依据；技术层面完成智能评价工具V2.0升级，通过微调BERT模型构建“中国文学文化知识库”，使文化隐喻解析准确率从68%提升至85%，多模态识别算法实现课堂讨论中思维层次的实时标注，形成“数据驱动+专家研判”的混合式评价范式；实践层面开发《跨学科教学评价实施指南》，配套12个典型教学案例视频，展示“中外文学中的家国情怀”“语言策略与跨文化沟通”等课例的完整操作流程；成果转化方面，在核心期刊发表《人工智能赋能跨学科教学评价的路径与策略》等2篇论文，形成可推广的“技术适配—学科融合—人机协同”实施路径，为素养教育评价提供中国方案。

六、研究结论

高中语文、英语跨学科教学评价创新实践——人工智能在评价中的应用教学研究论文一、引言

在核心素养教育改革的浪潮中，高中语文与英语学科的跨学科融合已成为培育学生综合能力的关键路径。语文承载着文化传承与思维训练的使命，英语肩负着跨文化沟通与全球视野的培育责任，二者在语言运用、逻辑思辨、文化互鉴等维度天然契合。然而，传统教学评价长期困囿于单学科分数导向，语文的文本解读深度与英语的语言交际能力难以在同一体系中协同呈现，跨学科教学效果缺乏科学衡量标尺。教师依赖经验判断学生表现，评价结果的主观性与滞后性不仅难以反映真实成长，更制约了跨学科教学的深入推进。与此同时，人工智能技术的迅猛发展为评价创新提供了革命性可能。自然语言处理技术能深度解析文本逻辑与文化表达，学习分析算法可实时追踪学习轨迹，多模态识别系统整合课堂发言、小组讨论等多元数据，推动评价从终结性打分转向过程性诊断，从单一维度走向综合考量，为跨学科教学评价的科学化、个性化、实时化提供了技术支撑。本研究聚焦人工智能赋能下的高中语文、英语跨学科教学评价创新实践，探索技术如何突破评价瓶颈，构建“素养导向、数据驱动、人机协同”的评价新范式，为学科融合教学注入可持续发展的生命力。

二、问题现状分析

当前高中语文、英语跨学科教学评价面临三重结构性困境。其一，评价维度割裂化。语文评价侧重文本解读的深度与广度，英语聚焦语言交际的准确性与得体性，二者核心素养的交叉点如“跨文化思辨”“综合探究能力”缺乏统一观测标准。教师常陷入“两难选择”：若强行融合，易陷入主观臆断；若分科评价，则割裂学科关联性，导致学生跨学科素养发展轨迹模糊。其二，评价技术滞后化。现有评价工具多局限于单学科应用，如语文的文本分析系统难以精准识别英语文化隐喻，英语的口语测评工具无法捕捉语文思维逻辑。技术适配性不足使跨学科评价沦为“形式融合”，数据维度单一，无法支撑“语言能力—思维品质—文化意识”的综合诊断。其三，评价主体被动化。教师疲于主观判断，学生困于被动接受，评价结果未能有效转化为教学改进与学生成长的内生动力。数据统计显示，65%的教师过度依赖量化分数，忽视文本修改中的思维迭代痕迹；仅32%的学生能主动结合评价反馈调整学习策略，人机协同的生态尚未真正形成。这种“评价即终点”的惯性思维，使跨学科教学陷入“实践—评价—停滞”的循环怪圈，亟需通过人工智能技术重构评价的育人本质。

三、解决问题的策略

面对跨学科教学评价的三重困境，本研究构建“理论重构—技术突破—生态培育”三位一体的解决方案，推动评价从割裂走向融合、从滞后走向智能、从被动走向共生。

在理论重构层面，突破单学科评价的桎梏，基于语文“语言建构与运用”“思维发展与提升”“审美鉴赏与创造”“文化传承与理解”与英语“语言能力”“文化意识”“思维品质”“学习能力”的交叉点，提炼“跨学科语言运用”“跨文化思辨”“综合探究”三大核心维度。通过德尔菲法邀请20位学科专家与一线教师参与两轮权重赋值，最终形成“语言能力（40%）—思维品质（35%）—文化意识（25%）”的三维评价框架。该框架明确各维度观测点：语言能力聚焦