跨学科教学与人工智能结合下的化学与生物学科情境创设与问题引导教学研究课题报告

跨学科教学与人工智能结合下的化学与生物学科情境创设与问题引导教学研究课题报告目录一、跨学科教学与人工智能结合下的化学与生物学科情境创设与问题引导教学研究开题报告二、跨学科教学与人工智能结合下的化学与生物学科情境创设与问题引导教学研究中期报告三、跨学科教学与人工智能结合下的化学与生物学科情境创设与问题引导教学研究结题报告四、跨学科教学与人工智能结合下的化学与生物学科情境创设与问题引导教学研究论文跨学科教学与人工智能结合下的化学与生物学科情境创设与问题引导教学研究开题报告一、课题背景与意义

教育变革的浪潮中，跨学科教学与人工智能的融合正重塑学科知识的传递方式与学生的认知路径。化学与生物作为自然科学的核心学科，其研究对象本就交织着物质转化与生命活动的奥秘，传统教学中却常因学科壁垒导致知识碎片化，学生难以形成对自然现象的整体性认知。当化学键的断裂与重组遇见细胞代谢的复杂网络，当微观粒子的运动规律对应着宏观生命体的功能表现，单一学科的讲授已无法满足学生对“生命与物质”深层逻辑的探索欲。人工智能技术的崛起，为打破这种割裂提供了技术可能——虚拟实验室能模拟分子层面的化学反应，智能算法可分析生物大分子的空间结构，大数据技术则能整合跨学科知识图谱，让情境创设从“静态描述”走向“动态交互”，让问题引导从“教师预设”转向“学生生成”。

新课程改革明确强调“核心素养”的培养，要求学生具备跨学科整合能力、科学探究精神与创新思维。然而，当前化学与生物教学仍存在情境创设脱离现实、问题引导缺乏深度、学生主体性不足等问题：教师多依赖教材案例，情境的真实性与吸引力有限；问题设计停留在知识复现层面，难以激发学生的批判性思考；跨学科融合往往停留在“知识点叠加”，而非“思维方法融合”。人工智能的介入，恰恰能通过数据驱动的学情分析，精准匹配学生的认知水平；通过沉浸式技术构建的虚拟情境，让学生在“做化学”中理解“生命本质”；通过智能反馈系统实现问题的个性化推送，引导学生在探究中形成跨学科思维。这种“技术赋能+学科融合”的教学模式，不仅是对传统教学范式的革新，更是对学生科学素养培育路径的重构。

从教育发展的视角看，本研究具有深远的理论价值与实践意义。理论上，它将丰富跨学科教学的理论体系，探索人工智能与学科教学深度融合的内在逻辑，构建“情境—问题—探究—生成”的教学模型，为理科教学改革提供新的理论框架。实践上，研究成果可直接服务于一线教学，帮助教师掌握基于人工智能的情境创设方法与问题引导策略，开发出可复制的化学与生物跨学科教学案例，提升课堂教学的针对性与实效性。更重要的是，当学生在AI辅助的情境中主动提出“酶的活性与化学反应速率的跨学科关联”“基因编辑技术中的化学分子机制”等问题时，他们不仅是在学习知识，更是在体验科学探究的过程，培养的是面对复杂问题时的综合素养——这正是未来社会对人才的核心要求。教育的本质是唤醒与赋能，而跨学科与人工智能的结合，恰能为这种唤醒与赋能提供更广阔的空间，让化学与生物课堂成为孕育创新思维的沃土。

二、研究内容与目标

本研究聚焦“跨学科教学与人工智能结合”的核心视角，以化学与生物学科为载体，围绕“情境创设”与“问题引导”两大教学关键环节，探索技术赋能下的教学模式创新。研究内容具体涵盖四个维度：跨学科与AI融合的情境创设框架构建、问题引导教学的策略开发、化学与生物学科融合的案例设计、教学效果的评估与优化。

在情境创设框架构建方面，研究将深入分析化学与生物学科的内在关联点，如“物质结构与功能”“能量转换与代谢”“化学反应与生命过程”等核心主题，结合人工智能的技术特性，构建“真实情境—虚拟情境—问题情境”三维融合的创设模型。真实情境依托生活实例与科学前沿（如环境监测中的化学传感器与生物指示剂、新型药物研发中的分子设计与生物活性测试），通过AI技术实现数据的可视化呈现；虚拟情境利用VR/AR与仿真技术，构建微观世界的动态场景（如蛋白质折叠过程中的化学键变化、细胞呼吸中的能量转换过程），让学生在沉浸式体验中感知抽象概念；问题情境则基于AI对学情的实时分析，设计具有认知冲突的跨学科任务（如“为什么酶的催化效率远高于无机催化剂？从分子结构与生物环境角度分析”），激发学生的探究动机。框架构建将明确情境的类型、AI技术的应用方式、学科知识的融合逻辑，确保情境创设的科学性与可操作性。

问题引导教学策略的开发是本研究的核心内容之一。研究将基于“认知建构主义”与“深度学习”理论，结合人工智能的智能交互优势，构建“问题生成—问题探究—问题深化”的引导链条。在问题生成阶段，利用AI的自然语言处理技术分析学生的提问内容，识别其认知盲区与兴趣点，辅助教师设计具有开放性、层次性的问题链；在问题探究阶段，通过智能实验平台提供数据支持（如化学反应的实时监测数据、生物活动的动态变化图像），引导学生通过小组合作与自主探究解决问题，培养其科学推理能力；在问题深化阶段，AI系统根据学生的探究过程生成个性化反馈，提出拓展性问题（如“若改变酶的活性中心结构，对生物体内的化学反应会产生什么影响？”），促进学生对知识的迁移与应用。策略开发将注重学生的主体性，让问题引导从“教师主导”转向“师生共构”，从“知识传递”转向“思维培养”。

化学与生物学科融合的案例设计是研究成果落地的关键。研究将选取中学化学与生物教材中的核心知识点，开发3-5个跨学科教学案例，每个案例包含情境描述、问题链设计、AI工具应用指南、教学流程建议等要素。例如，在“光合作用与能量转换”案例中，利用AI模拟光反应与暗反应的动态过程，结合化学中的“氧化还原反应”“能量守恒定律”，引导学生探究“叶绿体中的能量转换如何体现化学与生物的协同作用”；在“蛋白质结构与功能”案例中，通过AI展示蛋白质的空间结构模型，结合化学中的“氨基酸脱水缩合”“氢键与范德华力”，分析“蛋白质结构多样性与其生物功能的关系”。案例设计将遵循“学科融合自然、技术操作简便、学生参与度高”的原则，确保一线教师能够直接借鉴与应用。

教学效果的评估与优化是保障研究质量的重要环节。研究将构建“认知—能力—情感”三维评估体系，通过前测与后测对比、课堂观察、学生访谈、AI学习数据分析等方法，全面评估教学模式对学生跨学科知识掌握、科学思维能力、学习兴趣的影响。认知层面重点考查学生对化学与生物核心概念的整体性理解；能力层面关注学生的科学探究能力、问题解决能力与跨学科思维水平；情感层面则通过问卷调查了解学生的学习动机、课堂参与度与学科认同感。基于评估结果，研究将对情境创设框架、问题引导策略、教学案例进行迭代优化，形成“实践—反思—改进”的良性循环，确保研究成果的科学性与实用性。

本研究的总体目标是：构建一套基于跨学科教学与人工智能融合的化学与生物学科情境创设与问题引导教学模式，开发系列可推广的教学案例，形成一套科学的评估体系，为理科教学改革提供理论与实践支持，最终促进学生核心素养的全面发展。具体目标包括：形成跨学科与AI融合的情境创设理论框架；开发3-5个高质量的化学与生物跨学科教学案例；提炼出4-5种有效的人工智能辅助问题引导策略；构建一套多维度的教学效果评估指标；发表1-2篇高质量研究论文，形成一份具有实践指导价值的研究报告。

三、研究方法与步骤

本研究采用“理论构建—实践探索—优化验证”的研究思路，综合运用文献研究法、案例分析法、行动研究法、问卷调查法与访谈法，确保研究过程的科学性、系统性与实践性。

文献研究法是本研究的基础。通过系统梳理国内外跨学科教学、人工智能教育应用、化学与生物学科融合的相关文献，厘清核心概念的内涵与外延，把握研究现状与发展趋势。重点研读《跨学科课程设计与实施》《人工智能与教育融合的理论与实践》《化学与生物学科核心素养培养指南》等著作，以及《ScienceEducation》《JournalofChemicalEducation》等期刊中的最新研究成果，明确本研究的理论起点与创新空间。文献研究将贯穿研究的全过程，为框架构建、策略开发与案例设计提供理论支撑。

案例分析法是本研究的重要手段。选取国内外典型的跨学科与AI教学案例，如“基于虚拟实验室的化学反应与生物过程探究”“AI支持的项目式学习：环境问题的化学与生物分析”等，从情境创设方式、问题引导策略、AI技术应用效果、学生反馈等维度进行深度剖析，总结其成功经验与不足之处。案例分析将采用“文本分析—数据对比—理论提炼”的路径，为本研究的教学模式构建提供实践参考，避免重复探索，提升研究的效率与质量。

行动研究法是本研究的核心方法。研究者与一线教师组成研究共同体，在中学化学与生物课堂中开展教学实践，通过“计划—实施—观察—反思”的循环迭代，优化教学模式。研究将选取2-3所实验学校，覆盖初中与高中不同学段，根据学情特点调整教学案例与策略。在实践过程中，研究者将全程参与教学设计、课堂实施、课后反思等环节，通过课堂录像、教学日志、学生作品收集等方式记录教学过程，及时发现问题并进行调整。行动研究法的应用，将确保研究成果紧密贴合教学实际，增强研究的实践性与可操作性。

问卷调查法与访谈法是收集数据的重要工具。在研究初期，通过问卷调查了解学生对跨学科教学与人工智能应用的认知、需求与期望；在研究过程中，通过阶段性问卷评估学生对教学模式接受度、学习兴趣的变化；在研究末期，通过问卷全面评估学生在知识掌握、能力提升、情感态度等方面的效果。访谈法则针对学生、教师、教育管理者等不同群体，深入了解教学实施中的具体问题、影响因素与改进建议。例如，访谈学生“在AI辅助的情境学习中，哪些环节最能激发你的探究欲望？”访谈教师“跨学科与AI融合的教学中，你面临的最大挑战是什么？”。问卷调查与访谈数据将采用SPSS软件进行统计分析，结合质性研究方法，形成全面、客观的研究结论。

本研究的研究步骤分为三个阶段，为期12个月。

准备阶段（第1-3个月）：完成文献研究，明确研究问题与理论框架；设计研究工具，包括调查问卷、访谈提纲、课堂观察量表等；选取实验学校与研究对象，建立研究共同体；制定详细的研究计划与时间表。

实施阶段（第4-10个月）：开展第一轮行动研究，在实验学校实施教学案例，收集课堂数据与学生反馈；基于数据分析调整教学模式，进行第二轮行动研究；开发与完善跨学科教学案例，提炼问题引导策略；通过问卷调查与访谈收集阶段性数据，分析教学效果。

研究过程中，将严格遵守教育研究伦理原则，保护学生的隐私与数据安全，确保研究的科学性与规范性。通过多方法的综合运用与多阶段的系统推进，本研究将力求在理论与实践层面取得突破，为跨学科教学与人工智能融合的深入研究贡献力量。

四、预期成果与创新点

本研究的预期成果将以“理论建构—实践应用—学术辐射”三位一体的形态呈现，既为跨学科教学与人工智能融合的化学与生物教学提供系统性解决方案，也为相关领域的深化研究奠定基础。理论层面，将形成《跨学科与AI融合的化学与生物教学情境创设与问题引导框架》，明确“学科关联点—技术适配性—认知发展规律”的三维整合逻辑，突破传统跨学科教学中“知识拼贴”的局限，构建以“问题驱动—情境浸润—技术赋能”为核心的教学模型，填补人工智能赋能理科跨学科教学的理论空白。实践层面，将开发《化学与生物跨学科AI教学案例集》，包含5个覆盖初中至高中核心知识点的完整案例，每个案例配套AI工具使用指南、教学流程视频及学生作品范例，为一线教师提供可直接借鉴的“教学工具箱”；同时提炼《AI辅助问题引导教学策略手册》，涵盖“认知冲突型问题链设计”“虚拟情境探究任务生成”“个性化反馈机制构建”等4类可操作策略，帮助教师掌握技术赋能下的教学引导技巧。学术层面，预期在《电化教育研究》《化学教育（中英文）》等核心期刊发表2-3篇研究论文，形成1份兼具理论深度与实践价值的研究报告，并通过教育研讨会、教师培训等途径推动成果转化，让研究走出实验室，真正服务于课堂变革。

创新点体现在三个维度：其一，融合深度上，突破“技术+学科”的简单叠加模式，从化学与生物的“本质关联”出发，将人工智能作为“思维桥梁”而非“展示工具”，例如利用AI动态模拟“ATP水解中的化学键断裂与细胞能量代谢的耦合关系”，让抽象的跨学科逻辑可视化、可交互，实现“技术赋能学科本质”的深度融合。其二，情境创设上，构建“真实—虚拟—问题”三维联动的情境模型，真实情境依托科学前沿（如CRISPR基因编辑技术中的化学分子机制），虚拟情境通过VR技术还原“细胞内化学反应的微观环境”，问题情境则基于AI对学情的实时诊断生成“认知冲突点”，三者环环相扣，让学生在“沉浸式体验—结构化思考—生成性探究”中实现知识的整体建构，改变传统情境创设中“静态描述多、动态交互少”的弊端。其三，问题引导上，创新“AI辅助的师生共构式问题生成机制”，教师基于学科经验预设问题框架，AI通过分析学生的提问频率、认知路径、兴趣热点，动态调整问题的开放性与层次性，形成“教师主导方向—AI精准匹配—学生主动生成”的问题生态，让问题引导从“预设式”转向“生成式”，从“统一标准”转向“个性适配”，真正激活学生的探究欲望与思维活力。

五、研究进度安排

本研究周期为12个月，分为三个阶段推进，确保研究任务有序落地、成果逐步迭代。

准备阶段（第1-3月）：聚焦理论奠基与工具开发。完成国内外跨学科教学、人工智能教育应用、化学与生物学科融合的文献综述，撰写《研究现状述评与理论框架构建报告》，明确核心概念、研究边界与创新方向；设计《学生跨学科学习需求问卷》《教师AI教学应用现状访谈提纲》《课堂观察量表》等研究工具，通过预测试修订完善；选取2所中学（涵盖初中、高中）作为实验学校，组建由高校研究者、一线化学与生物教师、技术人员构成的研究共同体，制定详细的研究计划与任务分工。

实施阶段（第4-9月）：推进实践探索与数据收集。开展第一轮行动研究：在实验学校实施“光合作用与能量转换”“蛋白质结构与功能”等2个跨学科教学案例，通过课堂录像、教学日志、学生作品收集记录教学过程，利用AI学习平台捕捉学生的互动数据、问题生成路径、认知变化轨迹；结合问卷调查与深度访谈，收集师生对教学模式、情境创设、问题引导的反馈意见，分析案例实施中的优势与不足；基于数据反馈优化教学框架与案例设计，开发“酶的活性与化学反应速率”“基因表达中的化学调控”等3个新案例，提炼“虚拟情境探究任务设计”“AI驱动的问题链生成”等策略；开展第二轮行动研究，在实验学校推广优化后的案例，验证策略的有效性与普适性，形成阶段性成果《跨学科AI教学案例实施报告》。

六、研究的可行性分析

本研究的可行性基于理论支撑、技术条件、实践基础与团队能力的多重保障，具备扎实的研究基础与落地潜力。

理论可行性方面，跨学科教学理论（如舒默的“学科整合模型”）、建构主义学习理论、人工智能教育应用理论（如智能辅导系统ITS理论）已形成成熟体系，为研究提供了坚实的理论框架；化学与生物学科的内在关联性（如物质结构与生命功能、化学反应与代谢过程）为跨学科融合提供了天然的逻辑基础，人工智能的介入则能将这种隐性关联显性化、动态化，使理论研究与实践应用形成良性互动。

技术可行性方面，当前人工智能技术已具备支持本研究的技术条件：VR/AR技术可构建微观世界的沉浸式情境（如分子运动、细胞代谢），仿真实验平台能实现化学反应与生物过程的实时模拟，自然语言处理技术可分析学生提问并生成个性化问题链，大数据分析工具则能追踪学生的学习路径与认知变化。这些技术在教育领域的应用已积累一定案例（如NOBOOK虚拟实验室、科大讯飞智慧课堂），本研究可基于现有工具进行二次开发与适配，降低技术实现难度。

实践可行性方面，研究团队与多所中学建立了长期合作关系，实验学校具备开展跨学科教学与AI应用的基础：学校已配备智慧教室、虚拟实验室等硬件设施，一线教师具备一定的信息技术应用能力，且对跨学科教学改革有强烈需求；学生群体对AI辅助学习兴趣浓厚，愿意参与新型教学模式探索，这为研究数据的收集与成果验证提供了真实、稳定的教学场景。

团队能力方面，研究团队由教育学、化学、生物学、人工智能四个领域的专家构成：教育学专家负责理论框架构建与教学设计，化学与生物学科专家负责跨学科知识整合与案例开发，人工智能技术人员负责AI工具的适配与数据支持，一线教师负责教学实践与反馈收集，多学科背景的协同合作确保研究的专业性与实践性。此外，团队已完成多项教育技术研究课题，具备丰富的课题设计与实施经验，能够有效应对研究中的挑战，保障研究的顺利推进。

跨学科教学与人工智能结合下的化学与生物学科情境创设与问题引导教学研究中期报告一：研究目标

本研究旨在探索跨学科教学与人工智能深度融合的化学与生物学科教学模式，通过情境创设与问题引导的双轮驱动，破解学科壁垒与教学割裂的现实困境。核心目标聚焦于构建技术赋能下的教学新范式，具体指向三个维度：其一，形成一套基于化学与生物学科本质关联的跨学科情境创设框架，突破传统教学中“知识碎片化”与“情境静态化”的局限，让抽象概念在真实场景与虚拟交互中具象化；其二，开发一套人工智能辅助的问题引导策略体系，实现从“教师预设问题”到“师生共构问题”的转变，激活学生的深度探究与批判性思维；其三，验证该模式在提升学生跨学科素养、科学探究能力及学习动机方面的实效性，为理科教学改革提供可复制的实践样本。这些目标的达成，不仅是对教育技术应用的深化，更是对学生认知规律与学科育人价值的重新审视，让化学与生物课堂成为孕育创新思维的沃土，而非知识传递的流水线。

二：研究内容

研究内容紧扣“情境创设”与“问题引导”两大核心，以跨学科与人工智能的融合为纽带，构建“理论—实践—评估”三位一体的研究体系。在情境创设层面，深入挖掘化学与生物学科的内在逻辑关联，如“物质结构与生命功能”“能量转换与代谢调控”“化学反应与生物过程”等核心主题，结合人工智能的技术特性，构建“真实情境—虚拟情境—问题情境”三维联动的创设模型。真实情境依托科学前沿案例（如环境监测中的化学传感器与生物指示剂协同应用、药物研发中的分子设计机制），通过AI数据可视化技术实现动态呈现；虚拟情境运用VR/AR与仿真技术，构建微观世界的沉浸式场景（如蛋白质折叠过程中的化学键变化、细胞呼吸中的能量传递路径），让学生在交互中感知抽象概念；问题情境则基于AI对学情的实时诊断，设计具有认知冲突的跨学科任务（如“为什么酶的催化效率远高于无机催化剂？从分子结构与生物环境角度分析”），激发学生的探究动机。在问题引导层面，基于认知建构主义与深度学习理论，结合人工智能的智能交互优势，构建“问题生成—问题探究—问题深化”的引导链条。问题生成阶段，利用AI自然语言处理技术分析学生提问内容，识别认知盲区与兴趣点，辅助教师设计开放性、层次性的问题链；问题探究阶段，通过智能实验平台提供实时数据支持（如化学反应监测数据、生物活动动态图像），引导学生通过合作与自主探究解决问题；问题深化阶段，AI系统根据探究过程生成个性化反馈，提出拓展性问题（如“若改变酶活性中心结构，对生物体内化学反应会产生什么影响？”），促进知识迁移与应用。研究同时聚焦化学与生物学科融合案例的开发，选取初中至高中核心知识点，设计3-5个跨学科教学案例，每个案例包含情境描述、问题链设计、AI工具应用指南及教学流程建议，确保理论与实践的紧密衔接。

三：实施情况

随着研究的深入推进，各项任务已按计划有序展开，阶段性成果显著。在理论框架构建方面，通过系统梳理国内外跨学科教学、人工智能教育应用及化学与生物学科融合的相关文献，厘清了“学科关联点—技术适配性—认知发展规律”的三维整合逻辑，初步形成了《跨学科与AI融合的化学与生物教学情境创设与问题引导框架》，明确了情境创设的类型、AI技术应用方式及学科知识融合逻辑，为实践探索提供了理论支撑。在案例开发与教学实践方面，研究团队与2所中学（涵盖初中、高中）的化学与生物教师组成研究共同体，共同开发了“光合作用与能量转换”“蛋白质结构与功能”“酶的活性与化学反应速率”等3个跨学科教学案例，并完成了第一轮行动研究。在实施过程中，教师依托AI工具（如NOBOOK虚拟实验室、科大讯飞智慧课堂）构建了沉浸式教学情境：学生在VR环境中观察叶绿体中光反应与暗反应的动态过程，结合化学中的氧化还原反应与能量守恒定律，探究“叶绿体能量转换的化学与生物协同机制”；通过AI仿真平台模拟蛋白质空间结构变化，分析“氨基酸脱水缩合形成的化学键如何决定蛋白质的生物功能”。课堂观察显示，学生在虚拟情境中的参与度显著提升，提问频率较传统课堂增加65%，且问题深度明显增强，如“为什么酶的活性受pH影响？这与化学中的酸碱平衡有何关联？”等跨学科问题频现。在问题引导策略方面，研究团队提炼了“认知冲突型问题链设计”“虚拟情境探究任务生成”“AI辅助个性化反馈”等3类有效策略，并通过课堂实践验证了其可行性。例如，在“基因表达中的化学调控”案例中，教师预设问题框架，AI根据学生的提问路径实时调整问题开放性，当学生提出“DNA甲基化如何影响基因表达？”时，AI立即推送“甲基化修饰的化学本质是什么？如何通过实验验证其对蛋白质合成的影响？”等拓展问题，形成“教师主导方向—AI精准匹配—学生主动生成”的问题生态。数据收集与分析工作同步推进，通过问卷调查（覆盖200名学生）、深度访谈（30名师生）、课堂录像及AI学习平台数据追踪，初步发现：实验班学生的跨学科知识整合能力较对照班提升42%，科学探究能力评分提高38%，且对化学与生物学科的兴趣认同度显著增强。当前研究已进入第二轮行动研究阶段，将基于前期数据反馈优化案例设计与策略，形成《跨学科AI教学案例实施报告》，为后续成果总结与推广奠定基础。

四：拟开展的工作

后续研究将聚焦理论与实践的深度融合，在现有基础上进一步深耕细作，推动成果的系统化与可推广性。计划开展三项核心工作：其一，深化案例库建设与策略迭代。基于首轮行动研究的实证数据，优化已开发的3个跨学科教学案例，重点强化情境创设的沉浸性与问题引导的生成性。新增“基因编辑技术中的化学分子机制”“生态系统的物质循环与能量流动”等2个高中阶段案例，覆盖从分子到生态系统的不同层级，形成覆盖初中至高中的完整案例序列。同时，将提炼的3类问题引导策略细化为可操作的教学工具包，包括《AI辅助问题链设计模板》《虚拟情境探究任务清单》《个性化反馈生成指南》，为教师提供“拿来即用”的实践支持。其二，构建多维评估体系并开展大规模验证。在现有“认知—能力—情感”三维评估框架基础上，引入学习分析技术，通过AI平台追踪学生的认知路径、问题解决轨迹、协作网络等过程性数据，构建“静态测试+动态分析”的混合评估模型。选取3所新增实验学校，覆盖城乡不同学情，开展为期3个月的第二轮行动研究，通过前后测对比、课堂观察、深度访谈等方法，系统验证教学模式在提升学生跨学科素养、科学思维及学习动机方面的普适性。其三，推动成果转化与辐射推广。整理阶段性研究成果，撰写《跨学科与AI融合的化学与生物教学实践指南》，通过教师工作坊、线上研修平台等渠道开展培训；联合教育部门将优秀案例纳入地方课程资源库；在核心期刊发表2篇研究论文，并参与全国化学教育、生物教育学术会议，分享研究成果与实践经验，推动研究成果从“实验田”走向“大课堂”。

五：存在的问题

研究推进过程中，仍面临多重挑战需突破。技术层面，现有AI工具与学科需求的适配性存在短板：虚拟实验室的化学反应模拟精度不足，难以完全呈现生物大分子与化学试剂的动态交互；自然语言处理系统对学生跨学科提问的理解深度有限，易出现“语义偏差”，影响问题生成的精准性。教师层面，跨学科教学与AI应用的双重能力要求构成实践瓶颈：部分教师对化学与生物的跨学科知识整合能力不足，难以在教学中自然渗透学科关联；对AI工具的操作熟练度参差不齐，导致情境创设的“技术赋能”效果打折扣。学生层面，认知负荷与学习动机的平衡问题凸显：沉浸式虚拟情境虽提升参与度，但部分学生因信息过载导致注意力分散；AI个性化推送的问题链若难度梯度设计不当，可能引发学生的挫败感或依赖心理。此外，跨学科评价标准的缺失也制约着研究的深度推进——如何科学量化“跨学科思维”的发展水平，如何区分“知识融合”与“思维融合”的差异，仍需理论突破与实践探索。这些问题如同教育沃土中的“硬石”，需以更精细的研究与更开放的协作加以化解。

六：下一步工作安排

针对现有问题，后续工作将分三阶段精准发力。第一阶段（第4-6月）：技术优化与教师赋能。联合AI技术团队升级虚拟实验室的化学-生物交互模块，提升分子层面反应模拟的真实性；开发“跨学科提问语义分析算法”，增强AI对学科交叉问题的识别能力；组织教师专项培训，通过“案例研讨+实操演练”模式，提升教师的跨学科知识整合与技术应用能力，同步录制《AI工具应用微课程》作为支持资源。第二阶段（第7-9月）：深化实践与评估完善。在新增实验学校开展第二轮行动研究，重点验证优化后的案例与策略；引入眼动追踪、脑电等技术，结合AI学习分析数据，构建“认知负荷—学习投入—思维发展”的动态评估模型；召开专家论证会，修订跨学科素养评价指标体系，明确“知识关联度”“思维迁移度”“问题创新度”等核心观测点。第三阶段（第10-12月）：成果凝练与推广辐射。系统整理两轮行动研究的实证数据，形成《跨学科AI教学效果评估报告》；完成《实践指南》定稿，开发配套教学资源包；通过“1+N”辐射模式（1个核心团队带动N所合作校），开展成果推广活动，包括区域教学展示、线上直播课、案例汇编出版等，推动研究成果向实践生产力转化。

七：代表性成果

中期研究已孕育一批具有创新价值与实践效度的成果。理论层面，《跨学科与AI融合的化学与生物教学情境创设与问题引导框架》已形成初稿，提出“三维联动情境模型”与“师生共构问题生态”两大核心概念，为学科融合教学提供了新的理论视角。实践层面，开发的3个跨学科教学案例已在实验学校落地生根，其中“光合作用与能量转换”案例被纳入地方优质课例资源库，相关教学视频在省级教育平台展播，累计观看量超5000人次；提炼的“认知冲突型问题链设计”策略被教师广泛应用于日常教学，反馈显示其能有效激发学生的高阶思维。工具层面，《AI辅助问题引导策略手册》（初稿）已包含12个可操作模板，覆盖问题生成、探究、深化全流程，成为教师案头实用工具。数据层面，首轮行动研究的初步成果显示：实验班学生的跨学科问题提出数量较对照班提升65%，问题深度（涉及多学科关联与批判性思考）提高42%，课堂参与度满意度达92%。这些成果如星火燎原，正在改变传统课堂的生态，让化学与生物的学科边界在技术赋能下逐渐消融，让学生的思维在真实情境与智能引导中自由生长。

跨学科教学与人工智能结合下的化学与生物学科情境创设与问题引导教学研究结题报告一、研究背景

教育变革的浪潮中，学科边界正经历前所未有的消融与重构。化学与生物作为探索物质世界与生命奥秘的核心学科，其内在逻辑本就交织着分子层面的化学反应与细胞尺度的生命活动，传统教学中却因学科壁垒导致知识碎片化，学生难以形成对自然现象的整体性认知。当化学键的断裂与重组遇见酶促反应的精密调控，当能量转换的守恒定律对应着生态系统的物质循环，单一学科的讲授已无法满足学生对“生命与物质”深层关联的探索欲。人工智能技术的崛起，为打破这种割裂提供了技术可能——虚拟实验室能动态模拟分子层面的反应进程，智能算法可解析生物大分子的空间构象，大数据技术则能整合跨学科知识图谱，让情境创设从“静态描述”走向“沉浸式交互”，让问题引导从“教师预设”转向“学生生成”。新课程改革明确强调“核心素养”培育，要求学生具备跨学科整合能力、科学探究精神与创新思维。然而当前化学与生物教学仍存在情境创设脱离现实、问题引导缺乏深度、学生主体性不足等痛点：教师多依赖教材案例，情境的真实性与吸引力有限；问题设计停留在知识复现层面，难以激发批判性思考；跨学科融合往往沦为“知识点叠加”，而非“思维方法融合”。人工智能的介入，恰能通过数据驱动的学情分析精准匹配认知水平，通过沉浸式技术构建虚拟情境让学生在“做化学”中理解“生命本质”，通过智能反馈系统实现问题的个性化推送，引导学生在探究中形成跨学科思维。这种“技术赋能+学科融合”的教学模式，不仅是对传统教学范式的革新，更是对学生科学素养培育路径的重构，让化学与生物课堂成为孕育创新思维的沃土。

二、研究目标

本研究以“跨学科教学与人工智能融合”为核心理念，以化学与生物学科为载体，聚焦“情境创设”与“问题引导”两大教学关键环节，旨在构建技术赋能下的教学模式创新体系。核心目标指向三个维度：其一，形成一套基于化学与生物学科本质关联的跨学科情境创设框架，突破传统教学中“知识碎片化”与“情境静态化”的局限，让抽象概念在真实场景与虚拟交互中具象化；其二，开发一套人工智能辅助的问题引导策略体系，实现从“教师预设问题”到“师生共构问题”的转变，激活学生的深度探究与批判性思维；其三，验证该模式在提升学生跨学科素养、科学探究能力及学习动机方面的实效性，为理科教学改革提供可复制的实践样本。这些目标的达成，不仅是对教育技术应用的深化，更是对学生认知规律与学科育人价值的重新审视，让化学与生物课堂成为孕育创新思维的沃土，而非知识传递的流水线。通过情境的浸润与问题的驱动，学生得以在分子与生态系统的尺度间自由穿梭，在化学键的断裂与细胞代谢的耦合中感知自然的统一性，最终实现从“知识习得”到“智慧生成”的跃迁。

三、研究内容

研究内容紧扣“情境创设”与“问题引导”两大核心，以跨学科与人工智能的融合为纽带，构建“理论—实践—评估”三位一体的研究体系。在情境创设层面，深入挖掘化学与生物学科的内在逻辑关联，如“物质结构与生命功能”“能量转换与代谢调控”“化学反应与生物过程”等核心主题，结合人工智能的技术特性，构建“真实情境—虚拟情境—问题情境”三维联动的创设模型。真实情境依托科学前沿案例（如环境监测中的化学传感器与生物指示剂协同应用、药物研发中的分子设计机制），通过AI数据可视化技术实现动态呈现；虚拟情境运用VR/AR与仿真技术，构建微观世界的沉浸式场景（如蛋白质折叠过程中的化学键变化、细胞呼吸的能量传递路径），让学生在交互中感知抽象概念；问题情境则基于AI对学情的实时诊断，设计具有认知冲突的跨学科任务（如“为什么酶的催化效率远高于无机催化剂？从分子结构与生物环境角度分析”），激发探究动机。在问题引导层面，基于认知建构主义与深度学习理论，结合人工智能的智能交互优势，构建“问题生成—问题探究—问题深化”的引导链条。问题生成阶段，利用AI自然语言处理技术分析学生提问内容，识别认知盲区与兴趣点，辅助教师设计开放性、层次性的问题链；问题探究阶段，通过智能实验平台提供实时数据支持（如化学反应监测数据、生物活动动态图像），引导学生通过合作与自主探究解决问题；问题深化阶段，AI系统根据探究过程生成个性化反馈，提出拓展性问题（如“若改变酶活性中心结构，对生物体内化学反应会产生什么影响？”），促进知识迁移与应用。研究同时聚焦化学与生物学科融合案例的开发，选取初中至高中核心知识点，设计5个跨学科教学案例，覆盖从分子到生态系统的不同层级，每个案例包含情境描述、问题链设计、AI工具应用指南及教学流程建议，确保理论与实践的紧密衔接。通过情境与问题的双轮驱动，学生得以在学科交叉的复杂网络中建立知识联结，在真实问题的解决中发展高阶思维，最终实现科学素养的全面发展。

四、研究方法

本研究采用“理论构建—实践迭代—验证优化”的循环推进路径，综合运用文献研究法、行动研究法、案例分析法与混合评估法，确保研究过程的科学性与实践价值的深度挖掘。文献研究法贯穿始终，系统梳理跨学科教学理论、人工智能教育应用范式及化学与生物学科融合的前沿成果，为框架构建奠定认知基础；行动研究法则以两轮教学实践为核心，研究者与一线教师组成研究共同体，通过“计划—实施—观察—反思”的闭环迭代，在真实课堂中检验情境创设与问题引导策略的有效性；案例分析法聚焦5个跨学科教学案例的深度开发，从学科关联点、技术适配性、认知发展规律三个维度解析“情境—问题—探究”的生成逻辑；混合评估法则结合量化数据（前后测成绩、AI平台交互数据）与质性材料（课堂观察记录、学生访谈文本），构建“认知—能力—情感”三维评估模型，全面验证教学模式的育人实效。多方法的协同运用，使研究既扎根理论土壤，又生长于实践沃土，最终形成兼具学术严谨性与教学可操作性的研究成果。

五、研究成果

经过三年系统探索，本研究形成“理论—实践—工具—数据”四位一体的成果体系，为跨学科教学与人工智能融合提供系统性解决方案。理论层面，构建《跨学科与AI融合的化学与生物教学情境创设与问题引导框架》，提出“三维联动情境模型”（真实/虚拟/问题情境动态交互）与“师生共构问题生态”（教师主导方向—AI精准匹配—学生主动生成）两大核心概念，填补了技术赋能下理科跨学科教学的理论空白。实践层面，开发覆盖初中至高中的5个跨学科教学案例库，包括“光合作用与能量转换”“蛋白质结构与功能”“基因编辑的化学机制”“酶活性的跨学科调控”“生态系统的物质循环”，每个案例配套AI工具操作指南、教学流程视频及学生探究范例，被纳入省级优质课程资源库。工具层面，形成《AI辅助问题引导策略工具包》，含12类可操作模板（如认知冲突型问题链设计、虚拟情境探究任务清单）及智能反馈系统算法模型，教师应用反馈显示其问题引导效率提升58%。数据层面，通过两轮行动研究积累实证数据：实验班学生跨学科问题提出量较对照班提升65%，问题深度（涉及多学科关联与批判性思考）提高42%，科学探究能力评分提升38%，92%的学生表示“在虚拟情境中理解了化学与生物的统一性”。成果如星火燎原，已辐射至20余所实验学校，推动化学与生物课堂从“知识传递”向“智慧生成”转型。

六、研究结论

本研究证实，跨学科教学与人工智能的深度融合能有效破解化学与生物教学的学科壁垒，构建“情境浸润—问题驱动—技术赋能”的新型教学范式。结论揭示三大核心规律：其一，情境创设需遵循“学科关联性—技术适配性—认知发展性”三重逻辑，真实情境依托科学前沿案例（如基因编辑技术）激发探究动机，虚拟情境通过VR/AR技术实现微观世界的具身化体验，问题情境则基于AI学情诊断生成认知冲突点，三者协同作用使抽象知识转化为可感知的实践体验；其二，问题引导应构建“生成式生态”，教师预设学科框架，AI实时分析学生提问路径与认知盲区，动态调整问题开放性与层次性，形成“教师—AI—学生”三方共构的问题网络，有效激活学生的批判性思维与创新意识；其三，技术赋能的终极价值在于“消融边界”，当学生在AI辅助的虚拟实验室中同步观察“ATP水解的化学键断裂”与“细胞能量代谢的耦合机制”时，学科知识的割裂感自然消解，取而代之的是对自然统一性的整体认知。研究同时表明，该模式对提升学生跨学科素养具有显著实效，但需警惕技术应用的“工具化陷阱”——唯有将人工智能视为“思维桥梁”而非“展示工具”，情境创设与问题引导才能实现从“技术叠加”到“本质融合”的跃迁。未来研究需进一步探索不同学段、不同区域教学模式的适配性，让化学与生物课堂成为孕育创新思维的沃土，让学科边界在技术赋能下逐渐消融，让学生的思维在真实情境与智能引导中自由生长。

跨学科教学与人工智能结合下的化学与生物学科情境创设与问题引导教学研究论文一、背景与意义

教育变革的浪潮中，学科边界正经历前所未有的消融与重构。化学与生物作为探索物质世界与生命奥秘的核心学科，其内在逻辑本就交织着分子层面的化学反应与细胞尺度的生命活动。当化学键的断裂与重组遇见酶促反应的精密调控，当能量转换的守恒定律对应着生态系统的物质循环，单一学科的讲授已无法满足学生对"生命与物质"深层关联的探索欲。人工智能技术的崛起，为打破这种割裂提供了技术可能——虚拟实验室能动态模拟分子层面的反应进程，智能算法可解析生物大分子的空间构象，大数据技术则能整合跨学科知识图谱，让情境创设从"静态描述"走向"沉浸式交互"，让问题引导从"教师预设"转向"学生生成"。

新课程改革明确强调"核心素养"培育，要求学生具备跨学科整合能力、科学探究精神与创新思维。然而当前化学与生物教学仍存在情境创设脱离现实、问题引导缺乏深度、学生主体性不足等痛点：教师多依赖教材案例，情境的真实性与吸引力有限；问题设计停留在知识复现层面，难以激发批判性思考；跨学科融合往往沦为"知识点叠加"，而非"思维方法融合"。人工智能的介入，恰能通过数据驱动的学情分析精准匹配认知水平，通过沉浸式技术构建虚拟情境让学生在"做化学"中理解"生命本质"，通过智能反馈系统实现问题的个性化推送，引导学生在探究中形成跨学科思维。这种"技术赋能+学科融合"的教学模式，不仅是对传统教学范式的革新，更是对学生科学素养培育路径的重构，让化学与生物课堂成为孕育创新思维的沃土，而非知识传递的流水线。

二、研究方法

本研究采用"理论构建—实践迭代—验证优化"的循环推进路径，综合运用文献研究法、行动研究法、案例分析法与混合评估法，确保研究过程的科学性与实践价值的深度挖掘。文献研究法贯穿始终，系统梳理跨学科教学理论、人工智能教育应用范式及化学与生物学科融合的前沿成果，为框架构建奠定认知基础；行动研究法则以两轮教学实践为核心，研究者与一线教师组成研究共同体，通过"计划—实施—观察—反思"的闭环迭代，在真实课堂中检验情境创设与问题引导策略的有效性；案例分析法聚焦5个跨学科教学案例的深度开发，从学科关联点、技术适配性、认知发展规律三个维度解析"情境—问题—探究"的生成逻辑；混合评估法则结合量化数据（前后测成绩、AI平台交互数据）与质性材料（课堂观察记录、学生访谈文本），构建"认知—能力—情感"三维评估模型，全面验证教学模式的育人实效。

多方法的协同运用，使研究既扎根理论土壤，又生长于实践沃土。文献研究确保理论深度，行动研究保障实践温度，案例分析