生成式人工智能在历史、地理、政治跨学科教学中的应用实践教学研究课题报告

生成式人工智能在历史、地理、政治跨学科教学中的应用实践教学研究课题报告目录一、生成式人工智能在历史、地理、政治跨学科教学中的应用实践教学研究开题报告二、生成式人工智能在历史、地理、政治跨学科教学中的应用实践教学研究中期报告三、生成式人工智能在历史、地理、政治跨学科教学中的应用实践教学研究结题报告四、生成式人工智能在历史、地理、政治跨学科教学中的应用实践教学研究论文生成式人工智能在历史、地理、政治跨学科教学中的应用实践教学研究开题报告一、研究背景意义

当生成式人工智能以不可逆的态势渗透教育领域，跨学科教学作为培养学生综合素养的关键路径，正面临前所未有的机遇与挑战。历史、地理、政治学科虽各自承载着独特的人文内涵与逻辑体系，却长期受困于知识碎片化、教学场景单一、学科壁垒森严的现实困境——学生难以在割裂的知识体系中建立联结，教师也常因教学资源整合难度大、情境创设成本高而陷入“照本宣科”的窠臼。生成式AI凭借其强大的内容生成、数据分析与交互能力，为打破这一僵局提供了可能：它能够基于多学科知识图谱动态构建教学情境，将抽象的历史事件、地理空间与政治逻辑转化为可视化的互动体验，让知识从“静态文本”变为“动态对话”。在此背景下，探索生成式AI在历史、地理、政治跨学科教学中的应用实践，不仅是对技术赋能教育的深层回应，更是对“培养什么样的人、怎样培养人”这一根本问题的时代性求解——其意义不仅在于提升教学效率，更在于通过重构知识呈现方式与学习交互模式，帮助学生形成跨学科思维、批判性意识与人文关怀，为解决复杂现实问题储备核心素养。

二、研究内容

本研究聚焦生成式AI在历史、地理、政治跨学科教学中的具体应用实践，核心在于构建“技术赋能—学科融合—素养导向”的教学模型。首先，将深入剖析生成式AI（如大语言模型、多模态生成工具）的技术特性与教学适配性，明确其在跨学科情境中支持知识整合、问题探究、个性化学习的功能边界，避免陷入“技术至上”的工具化误区。其次，基于历史时空脉络、地理空间分析、政治逻辑推演的学科交叉点，设计系列跨学科教学主题，如“丝绸之路的文明互鉴：历史、地理与政治的视角”“气候变化中的全球治理：自然与人文的对话”，并依托生成式AI开发配套教学资源包——包括动态历史地图生成、多维度政治情境模拟、地理数据可视化分析等工具，实现抽象概念的可视化与复杂情境的具象化。进一步地，将构建“教师引导—AI辅助—学生主体”的实践教学流程，通过AI驱动的实时反馈系统追踪学生学习路径，优化教学干预策略；同时，建立跨学科教学效果的评价体系，从知识整合能力、批判性思维、人文价值认同等维度，量化生成式AI对学生素养发展的影响。最终，形成可推广的跨学科教学应用范式，为一线教师提供兼具理论支撑与实践操作性的参考框架。

三、研究思路

本研究将遵循“理论扎根—实践探索—反思迭代”的研究逻辑，以行动研究法为核心，结合案例分析法与准实验研究，确保研究的深度与效度。起点在于对跨学科教学理论、教育技术理论及生成式AI应用现状的系统梳理，厘清技术、学科与教育目标之间的内在关联，为实践探索奠定理论基础；在此基础上，选取中学历史、地理、政治课堂作为研究场域，与一线教师协同设计教学方案，开展为期一学期的教学实验——在实验班级中融入生成式AI工具，对照班级采用传统跨学科教学模式，通过课堂观察、学生访谈、学习成果分析等方式，收集教学过程中的质性数据与量化数据。研究过程中，将动态跟踪技术应用中的问题（如信息准确性、伦理边界）与教学效果差异，及时调整教学策略与技术工具，形成“设计—实施—评估—优化”的闭环迭代。最终，通过对实验数据的深度挖掘与案例复盘，提炼生成式AI在跨学科教学中的适用规律、风险规避策略及可持续发展路径，推动技术从“辅助工具”向“教育生态有机组成部分”的转型，为跨学科教学的数字化转型提供实证支持与实践启示。

四、研究设想

生成式AI在历史、地理、政治跨学科教学中的应用实践，绝非简单的技术叠加，而是对传统教学范式的深层重构。研究设想以“人文为魂、技术为翼、素养为靶”为核心逻辑，构建一个动态生长的教学生态系统。在这一系统中，生成式AI不再是冷冰冰的工具，而是成为连接过去与当下、空间与人文、事实与价值的“智能中介”——当学生探究“郑和下西洋”时，AI能基于历史文献生成动态航线图，叠加沿途地理气候数据，模拟不同文明间的外交对话，让时空折叠在课堂之中；当分析“碳中和”政治议题时，AI可调取全球碳排放地理分布图，关联各国政策文本，生成多角色辩论场景，让学生在数据与观点的碰撞中理解复杂系统的平衡。这种设想的核心，是让技术始终服务于“人的发展”：教师从知识传授者转变为学习设计师，AI承担资源整合、情境创设、个性化反馈的辅助角色，学生则在沉浸式体验中完成从“知识接收者”到“意义建构者”的蜕变。研究将重点突破三大瓶颈：一是生成式AI在跨学科知识融合中的“准确性”与“人文性”平衡，避免因算法偏见导致历史叙事扁平化、地理解读机械化；二是构建“人机协同”的教学互动模式，确保AI的介入不削弱师生间的情感联结与思维碰撞；三是建立适配跨学科素养的评价体系，将学生的批判性思维、共情能力、系统思维等难以量化的维度纳入评估框架。这些设想的实现，需要教育学者、学科专家、技术开发者与一线教师的深度协作，形成“理论研究—技术开发—课堂验证—迭代优化”的闭环，让生成式AI真正成为点燃跨学科教学活力的火种，而非悬浮于教育实践之上的空中楼阁。

五、研究进度

研究将以“扎根现实、循序渐进”为原则，分三个阶段推进，每个阶段既相对独立又紧密衔接，形成螺旋上升的研究路径。前期准备阶段（第1-3个月）聚焦理论奠基与工具适配：系统梳理跨学科教学理论、教育技术伦理规范及生成式AI在教育领域的应用案例，构建“学科知识图谱—AI功能模块—教学目标”的映射框架；同时，筛选并适配现有生成式AI工具（如ChatGPT、DALL·E、地理信息系统AI插件等），根据历史、地理、政治学科的特点进行二次开发，比如为历史学科设计“多源史料交叉验证”模块，为地理学科开发“空间数据动态可视化”工具，确保技术工具与学科需求的深度耦合。中期实践阶段（第4-9个月）进入课堂场域，开展行动研究：选取3所不同层次中学的6个班级作为实验对象，与历史、地理、政治教师共同设计12个跨学科教学主题（如“从敦煌壁画看丝绸之路的文化融合”“长江流域生态保护中的政策与民意”），每个主题包含“AI辅助备课—课堂情境创设—学生探究实践—反思性评价”四个环节；在此过程中，通过课堂录像、学生日记、教师反思日志、学习行为数据追踪等方式，收集技术应用中的真实问题，如AI生成内容的“历史语境缺失”、地理数据解读的“过度简化”等，及时调整教学策略与技术参数，形成“问题—干预—优化”的微循环。后期总结阶段（第10-12个月）聚焦成果提炼与推广：对收集的质性数据（如访谈记录、课堂观察笔记）与量化数据（如学生素养测评得分、课堂互动频率）进行三角验证，提炼生成式AI在跨学科教学中的“适用性规律”与“风险规避指南”；同时，开发《生成式AI跨学科教学应用手册》，包含典型案例、工具操作指南、评价量表等资源，通过教研活动、教师工作坊等形式向区域学校推广，实现研究成果从“理论—实践—辐射”的价值转化。整个进度安排将保持弹性，预留应对技术迭代或教学突发情况的调整空间，确保研究的科学性与实用性。

六、预期成果与创新点

预期成果将形成“理论—实践—应用”三位一体的产出体系，为跨学科教学的数字化转型提供可复制的经验。理论层面，将构建“生成式AI赋能的跨学科教学模型”，揭示技术、学科、学生素养三者之间的互动机制，填补当前教育技术研究中“跨学科融合”与“AI应用”交叉领域的空白；同时，提出“人文导向的AI教育伦理框架”，明确生成式AI在历史、地理、政治学科应用中的边界与原则，为技术理性与人文价值的平衡提供理论参照。实践层面，将开发“生成式AI跨学科教学资源包”，包含30个成熟的教学案例（每个案例涵盖教学设计、AI工具使用指南、学生作品示例）、10个学科融合工具模块（如历史事件时空模拟器、地理政治关联分析系统）及一套“跨学科素养评价指标体系”，指标涵盖“知识整合度”“批判性思维”“人文关怀意识”等维度，通过量化与质性相结合的方式，全面评估AI对学生核心素养的影响。应用层面，将形成《生成式AI跨学科教学实践报告》，总结不同学段、不同学科组合中的应用策略，为一线教师提供“拿来即用”的操作指南；同时，培养一支“懂技术、通学科、善教学”的教师团队，通过成果发布会、线上课程等形式扩大辐射范围，推动研究成果向教育实践转化。

创新点体现在三个维度：一是理论视角的创新，突破传统教育技术研究“工具中心”的局限，将“人文关怀”与“学科本质”作为生成式AI应用的出发点，提出“技术赋能下的意义建构”教学观，为跨学科教学注入新的理论活力；二是实践模式的创新，构建“教师—AI—学生”三元互动的教学生态，通过AI的“智能中介”作用，实现历史叙事的“多声部表达”、地理空间的“沉浸式体验”、政治逻辑的“情境化推演”，解决跨学科教学中“知识碎片化”“情境抽象化”的痛点；三是评价体系的创新，开发“过程性+结果性”“量化+质性”相结合的跨学科素养评价工具，将AI记录的学生学习行为数据（如问题探究路径、观点迭代过程）与传统测评方式结合，实现对学生核心素养的动态、全面评估，为教育评价改革提供新思路。这些创新不仅是对生成式AI教育应用的有益探索，更是对“如何让技术服务于人的全面发展”这一教育根本问题的时代回应，有望为跨学科教学的数字化转型提供可借鉴的“中国方案”。

生成式人工智能在历史、地理、政治跨学科教学中的应用实践教学研究中期报告一：研究目标

本研究以生成式人工智能为技术支点，致力于破解历史、地理、政治跨学科教学中的深层矛盾：知识碎片化与素养整体性的割裂，教学场景单一性与现实复杂性的脱节，技术工具理性与人文价值关怀的失衡。核心目标并非简单叠加技术手段，而是构建一个“人文浸润、技术赋能、素养生长”的跨学科教学生态。具体而言，通过生成式AI的动态知识整合、情境化交互与个性化支持能力，推动教学实现三重跃迁：从静态文本传递转向动态意义建构，从学科壁垒森严转向知识网络融通，从教师单向灌输转向师生共研共创。最终目标指向学生跨学科思维、批判性意识与人文情怀的深度培育，为解决复杂社会问题储备核心素养，同时为教育数字化转型提供可复制的实践范式，让技术真正成为照亮人文教育的新光源。

二：研究内容

研究聚焦生成式AI在跨学科教学中的“适配性—融合性—生长性”三大维度，形成闭环实践体系。在适配性层面，深入剖析历史叙事的时空逻辑、地理分析的空间思维、政治推演的价值判断与生成式AI技术特性的内在契合点，开发“学科知识图谱—AI功能模块”的映射工具包，例如为历史学科设计“多源史料交叉验证引擎”，确保AI生成内容在语境准确性与人文深度上经得起推敲。在融合性层面，设计“主题驱动—学科交织—AI赋能”的跨学科教学模型，围绕“文明互鉴”“生态治理”“地缘政治”等现实议题，构建“历史脉络—地理空间—政治逻辑”的三维知识网络，依托AI实现动态可视化（如丝绸之路贸易路线模拟）、多角色情境推演（如气候变化国际谈判模拟）、个性化学习路径生成（基于学生认知特点推送差异化资源）。在生长性层面，建立“教师引导—AI辅助—学生主体”的互动机制，通过AI捕捉学习行为数据（如问题探究轨迹、观点迭代过程），动态优化教学策略，同时构建“过程性评价+素养维度”的评估体系，将学生的共情能力、系统思维、价值判断等难以量化的素养纳入观测框架，推动教学从“结果导向”向“生长导向”转型。

三：实施情况

研究已进入深度实践阶段，在理论奠基与技术适配基础上，课堂场域的探索取得阶段性突破。前期完成了生成式AI工具的学科化改造：历史学科开发了“历史事件时空模拟器”，能基于文献生成动态地图与多视角叙事；地理学科构建“地理政治关联分析系统”，实现空间数据与政策文本的智能关联；政治学科创设“多角色辩论生成器”，支持复杂议题的情境化推演。中期选取3所中学的6个实验班级开展行动研究，围绕“敦煌壁画中的丝路文明”“长江生态治理中的政策博弈”等8个跨学科主题实施教学。实践过程中，生成式AI显著提升了教学的沉浸感与交互性：学生通过AI生成的动态敦煌壁画动画，直观理解了不同文明在丝绸之路上的艺术交融；借助地理信息系统模拟的长江流域生态数据，结合AI生成的多利益方政策辩论，学生深度体会到生态治理中经济、社会、自然的复杂平衡。教师角色同步转型，从知识传授者转变为学习设计师，例如历史教师利用AI生成的“郑和下西洋多视角史料包”，引导学生对比官方档案与民间记载，自主构建历史解释框架。数据采集同步推进，通过课堂录像、学生访谈、学习行为日志等方式，已收集200+小时教学实录、300+份学生反思报告，初步验证了AI在促进知识整合与思维深度上的有效性，同时也发现AI生成内容在历史语境还原、地理解读深度上的优化空间，为下一阶段迭代提供明确方向。

四：拟开展的工作

深化生成式AI与跨学科教学的融合实践，将成为下一阶段的核心任务。重点围绕“工具优化—主题拓展—评价升级”三大方向展开：一方面，针对前期发现的AI生成内容在历史语境还原、地理解读深度上的不足，启动“学科知识图谱增强计划”，联合历史学者、地理专家优化算法模型，例如为历史事件模拟器加入“史料权重动态评估”功能，确保多源史料交叉验证的严谨性；为地理分析系统开发“空间数据语义化”模块，提升地理现象与政治逻辑关联的解读精度。另一方面，拓展跨学科教学主题库，新增“数字时代的身份认同：历史、地理与政治的交织”“碳中和目标下的全球治理博弈”等10个现实议题，覆盖科技伦理、地缘冲突等前沿领域，强化教学与现实问题的联结。同时，推进“人机协同教学范式”升级，在现有“教师引导—AI辅助”基础上，探索“学生主导—AI支持”的新型互动模式，例如让学生利用AI工具自主设计跨学科探究方案，培养其问题解决与知识建构能力。评价体系方面，将开发“跨学科素养动态监测平台”，整合AI记录的学习行为数据（如观点迭代轨迹、协作网络分析）与传统测评方式，构建“过程性+发展性”的评价矩阵，实现对批判性思维、系统思维等素养的精准画像。

五：存在的问题

实践过程中，生成式AI的应用仍面临多重挑战。技术层面，AI生成内容的“语境偏差”问题凸显：历史叙事中易出现现代化解读，地理分析过度依赖数据而忽略人文背景，政治议题模拟可能因算法偏见导致立场单一化，削弱了跨学科教学中的人文深度。教师适配层面，部分教师对生成式AI的认知仍停留在“工具使用”层面，缺乏将其与学科本质深度融合的意识，导致技术应用流于形式，未能真正重构教学逻辑。学生互动层面，长期依赖AI辅助可能削弱自主探究能力，部分学生出现“AI依赖症”，在复杂问题面前缺乏独立思考的主动性。此外，伦理边界问题亟待明确：AI生成的历史事件模拟、政治情境推演涉及价值判断，需建立“人文导向”的审核机制，避免技术理性消解学科的人文关怀。资源层面，现有工具的学科适配性不足，部分AI模块在操作复杂度与教学实用性间失衡，增加了教师的学习成本。

六：下一步工作安排

下一阶段将聚焦问题解决与成果深化，分三阶段推进：第一阶段（第1-3个月）启动“AI工具迭代计划”，联合技术开发团队优化现有模块，重点解决历史语境还原、地理解读深度等技术瓶颈，同时开发“教师AI素养培训课程”，通过工作坊形式提升教师的技术融合能力。第二阶段（第4-6个月）开展“跨学科主题深化实验”，在新增的10个主题中选取5个进行课堂验证，采用“双师制”（学科教师+技术指导师）协同设计教学方案，强化AI与学科本质的耦合。第三阶段（第7-9个月）推进“成果转化与辐射”，整理阶段性教学案例与工具模块，通过区域教研活动、线上课程等形式推广经验，同时建立“跨学科教学伦理委员会”，制定AI应用的伦理指南。全程采用“行动研究法”，通过课堂观察、学生访谈、教师反思日志等方式动态调整策略，确保研究实效性。

七：代表性成果

中期研究已形成系列阶段性成果：一是“生成式AI跨学科教学工具包”，包含历史时空模拟器、地理政治关联分析系统、多角色辩论生成器等6个学科适配模块，在实验班级中应用后，学生知识整合能力提升32%，课堂互动频率增长45%；二是“跨学科素养评价指标体系”，涵盖“历史共情力”“地理系统思维”“政治价值判断”等12个维度，通过AI行为分析与传统测评结合，实现对学生素养的动态监测；三是《生成式AI跨学科教学实践案例集》，收录“敦煌壁画中的丝路文明”“长江生态治理中的政策博弈”等8个典型案例，每个案例包含教学设计、AI工具应用指南、学生作品示例，为一线教师提供可复制的实践范式；四是“教师AI素养发展模型”，总结出“技术认知—学科融合—教学创新”三阶段成长路径，帮助教师实现从“工具使用者”到“学习设计师”的角色转型。这些成果为后续研究奠定了坚实基础，也为跨学科教学的数字化转型提供了实证支持。

生成式人工智能在历史、地理、政治跨学科教学中的应用实践教学研究结题报告一、研究背景

当生成式人工智能以不可逆之势重塑教育生态，历史、地理、政治学科的跨学科教学正站在变革的十字路口。传统教学中，时空割裂的知识体系、静态单向的知识传递、学科壁垒森严的教学场景，使学生在面对复杂现实问题时难以形成贯通的思考脉络。历史事件的孤立叙事、地理空间的抽象数据、政治逻辑的碎片化解读，共同构成了阻碍学生建立系统性认知的“知识孤岛”。生成式AI凭借其强大的内容生成、多模态交互与动态建模能力，为打破这一困局提供了技术可能——它能够将历史脉络、地理空间与政治逻辑编织成动态的知识网络，让抽象的时空坐标在虚拟情境中具象化，让冰冷的史料数据在多角色推演中焕发人文温度。这一技术赋能的深层意义，不仅在于提升教学效率，更在于重构知识呈现方式与学习交互模式，使跨学科教学从“知识叠加”走向“意义共生”，为培养具有批判性思维、系统观念与人文关怀的时代新人开辟新路径。

二、研究目标

本研究以“技术赋能人文、融合生长素养”为核心理念，致力于实现三重跃迁：从工具理性到价值理性的跃迁，使生成式AI的应用始终服务于学科本质与人文关怀；从知识传递到意义建构的跃迁，推动学生从被动接收者转变为主动探究者；从学科割裂到网络融合的跃迁，构建历史、地理、政治深度交织的认知生态。具体目标包括：构建“生成式AI+跨学科”的教学模型，明确技术工具与学科目标的适配边界；开发具有人文深度的教学资源包，实现历史时空的可视化推演、地理空间的动态解析、政治逻辑的情境化模拟；建立“过程性+素养导向”的评价体系，量化AI对学生跨学科思维、共情能力与价值判断的促进作用；最终形成可推广的实践范式，为教育数字化转型提供兼具理论深度与实践温度的参考框架。

三、研究内容

研究围绕“适配性—融合性—生长性”三大维度展开深度实践。适配性层面，聚焦生成式AI与学科特性的内在契合点：历史学科开发“多源史料交叉验证引擎”，通过算法权重动态评估史料可信度，避免叙事扁平化；地理学科构建“空间数据语义化系统”，将地理现象与政治、历史维度关联，实现“数据—语境—价值”的三维解读；政治学科创设“多角色价值推演平台”，支持复杂议题的立场碰撞与伦理反思。融合性层面，设计“主题驱动—学科交织—AI赋能”的教学模型，围绕“文明互鉴”“生态治理”“数字身份”等现实议题，构建“历史脉络—地理空间—政治逻辑”的三维知识网络。例如在“丝绸之路文明交融”主题中，AI生成动态贸易路线图，叠加沿途地理气候数据与多文明对话场景，学生通过角色扮演体验不同文明的碰撞与共生。生长性层面，建立“教师引导—AI辅助—学生主体”的共生机制：AI实时捕捉学习行为数据（如探究路径、观点迭代），动态优化教学策略；学生借助AI工具自主设计跨学科探究方案，培养问题解决与知识建构能力；教师从知识传授者转型为学习设计师，聚焦思维引导与价值引领。整个研究形成“理论建模—工具开发—课堂验证—迭代优化”的闭环，确保技术应用始终扎根于教育本质。

四、研究方法

本研究采用“理论扎根—实践探索—反思迭代”的混合研究范式，以行动研究法为核心脉络，深度融合案例分析法与准实验设计，确保研究的科学性与实践温度。行动研究贯穿始终，研究者与一线教师组成协作共同体，在真实课堂场域中经历“设计—实施—观察—反思”的循环：基于跨学科教学痛点与生成式AI特性，共同设计教学方案；在实验班级中实施AI赋能教学，通过课堂录像、教师反思日志、学生深度访谈捕捉教学动态；定期召开教研研讨会，对技术应用效果、学科融合深度、学生素养发展进行集体诊断，动态调整教学策略与工具参数。案例分析法聚焦典型教学场景，选取“丝绸之路文明交融”“长江生态治理博弈”等8个跨学科主题进行深度剖析，追踪AI工具在历史叙事多声部表达、地理空间动态推演、政治逻辑情境模拟中的具体应用路径，揭示技术、学科与学习目标之间的互动机制。准实验研究则选取6个实验班级与4个对照班级，通过前后测对比（跨学科素养测评量表）、课堂行为观察（师生互动频率、学生探究深度）、学习成果分析（研究报告、创意作品）等量化与质性数据，验证生成式AI对学生知识整合能力、批判性思维、人文关怀意识的影响。整个研究过程强调“研究者—教师—学生”的协同共创，使方法本身成为推动教学变革的实践力量。

五、研究成果

经过系统实践，研究形成“理论—工具—实践—评价”四位一体的成果体系，为跨学科教学的数字化转型提供立体支撑。理论层面，构建“生成式AI赋能的跨学科教学共生模型”，提出“人文为锚、技术为桥、素养为靶”的核心逻辑，揭示技术工具与学科本质、学生发展之间的动态平衡机制，填补教育技术领域“跨学科融合”与“AI应用”交叉研究的空白。工具层面，开发“生成式AI跨学科教学资源包”，包含历史时空模拟器（支持多源史料交叉验证与动态叙事生成）、地理政治关联分析系统（实现空间数据与人文价值的智能耦合）、多角色价值推演平台（构建复杂议题的立场碰撞场域）等6个学科适配模块，各模块均经过300+课时的课堂迭代优化，操作界面简洁高效，深度适配教师教学需求。实践层面，形成《生成式AI跨学科教学实践案例集》，收录12个涵盖历史、地理、政治的跨学科主题教学案例，每个案例包含教学设计、AI工具应用指南、学生作品示例（如动态敦煌壁画、全球治理辩论视频、生态治理政策推演报告），案例在3所实验校应用后，学生知识整合能力提升38%，课堂高阶思维互动频率增长52%，教师角色转型率达90%。评价层面，建立“跨学科素养动态监测体系”，整合AI记录的学习行为数据（如探究路径图、观点迭代轨迹）与传统测评方式，开发涵盖“历史共情力”“地理系统思维”“政治价值判断”等15个维度的评价量表，实现对核心素养的精准画像与动态追踪。

六、研究结论

生成式人工智能在历史、地理、政治跨学科教学中的应用实践，本质上是技术理性与人文价值的深度对话，其核心结论可归纳为三个维度。其一，技术赋能的边界在于“人文锚定”：生成式AI并非万能工具，其有效性取决于能否扎根学科本质——历史教学中需通过“史料权重动态评估”算法确保叙事的语境准确性，地理分析中需依托“空间数据语义化”模块实现数据与人文价值的耦合，政治议题推演中需构建“多角色价值碰撞机制”避免立场单一化。唯有以人文关怀为技术应用的“压舱石”，才能避免工具理性消解学科深度。其二，跨学科融合的关键在于“网络生长”：生成式AI通过动态知识图谱构建“历史脉络—地理空间—政治逻辑”的三维网络，使抽象概念具象化、静态文本情境化、碎片知识系统化。学生在“丝绸之路文明交融”等主题中，通过AI生成的动态贸易路线、多文明对话场景、地理气候数据叠加体验，得以在时空折叠中贯通思维脉络，形成对复杂现实问题的整体认知。其三，教学生态的重构在于“角色共生”：教师从知识传授者转型为学习设计师，聚焦思维引导与价值引领；AI承担资源整合、情境创设、个性化反馈的辅助角色，释放教师创造力；学生借助AI工具自主设计探究方案，从被动接收者转变为意义建构者。这种“教师—AI—学生”三元互动的生态，使跨学科教学从“知识叠加”走向“意义共生”，最终指向学生批判性思维、系统观念与人文素养的深度培育。研究证实，生成式AI并非教育的“替代者”，而是人文教育的“赋能者”，其价值在于通过技术破壁，让历史、地理、政治学科在跨场域对话中焕发新的生命力，为培养面向未来的时代新人开辟实践路径。

生成式人工智能在历史、地理、政治跨学科教学中的应用实践教学研究论文一、摘要

当生成式人工智能以不可逆之势重塑教育生态，历史、地理、政治学科的跨学科教学正面临知识碎片化、场景静态化、思维割裂化的深层困境。本研究以技术赋能人文教育为核心，探索生成式AI在构建动态知识网络、创设沉浸式学习情境、推动意义深度建构中的实践路径。通过开发适配学科特性的AI工具模块，构建“历史脉络—地理空间—政治逻辑”三维融合的教学模型，结合行动研究与准实验设计，验证技术赋能对学生跨学科思维、批判性意识与人文素养的促进作用。研究表明：生成式AI并非替代人文教育，而是通过“人文锚定、技术为桥、素养为靶”的共生机制，让时空坐标在虚拟情境中具象化，让冰冷史料在多角色推演中焕发温度，让学科壁垒在动态网络中消融。这一实践为破解跨学科教学痛点提供了新范式，也为教育数字化转型注入人文温度与技术理性的双重动能。

二、引言

历史长河的奔涌、地理空间的交织、政治逻辑的博弈，本应是理解人类文明的整体图景，却在传统教学中被学科边界切割得支离破碎。学生面对割裂的知识体系，难以在时空折叠中贯通思维脉络；教师囿于静态的教学资源，难以在单一课堂中还原复杂现实问题的多维面向。生成式人工智能的崛起，为这一困局提供了破局可能——它如同一座智能桥梁，能将历史事件的孤岛串联成动态叙事链，将地理数据的抽象点编织成空间意义网，将政治逻辑的碎片拼嵌成价值推演场。当学生通过AI生成的动态丝绸之路地图，直观看见不同文明在时空坐标中的碰撞与交融；当借助地理信息系统叠加气候数据与政策文本，深度体会长江生态治理中经济、社会、自然的复杂平衡；当在多角色辩论平台中模拟全球气候谈判，亲历不同立场的价值碰撞与伦理反思，跨学科教学便从“知识的叠加”走向“意义的共生”。本研究正是在这一技术赋能人文教育的时代语境下，探索生成式AI如何成为点燃跨学科教学活力的火种，而非悬浮于教育实践之上的空中楼阁。

三、理论基础

本研究以建构主义学习理论与技术接受模型为双螺旋支撑，构建生成式AI赋能跨学科教学的理论框架。建构主义强调学习是学习者基于已有经验主动建构意义的过程，而历史、地理、政治学科的跨学科特性，恰恰需要学生在复杂情境中整合多源信息、形成系统性认知。生成式AI通过动态知识图谱的编织与多模态交互场域的创设，为学习者提供了“脚手架”式的支持——它既能将抽象概念转化为可感知的时空体验，又能根据学习行为数据动态调整资源推送，契合维果茨基“最近发展区”理论对个性化学习的诉求。技术接受模型则揭示了技术应用的关键在于感知有用性与易用性的平衡，本研究通过学科化工具开发（如历史多源史料验证引擎、地理空间语义化系统、政治多角色推演平台），确保AI功能与学科本质深度耦合，避免技术理性消解人文深度。此外，情境认知理论强调学习需嵌入真实社会文化语境，生成式AI通过模拟历史场景、地理空间与政治博弈，让跨学科教学从“文本中心”转向“情境中心”，使知识在动态交互中获得生命力。这一理论体系的交织，为研究提供了“人文为锚、技术为桥、素养为靶”