小学英语与人工智能课程融合的跨学科教学研究教学研究课题报告

小学英语与人工智能课程融合的跨学科教学研究教学研究课题报告目录一、小学英语与人工智能课程融合的跨学科教学研究教学研究开题报告二、小学英语与人工智能课程融合的跨学科教学研究教学研究中期报告三、小学英语与人工智能课程融合的跨学科教学研究教学研究结题报告四、小学英语与人工智能课程融合的跨学科教学研究教学研究论文小学英语与人工智能课程融合的跨学科教学研究教学研究开题报告一、课题背景与意义

当人工智能的浪潮席卷教育的每一个角落，小学课堂正经历着从“知识传授”到“素养培育”的深刻转型。英语作为国际交流的通用语言，其教学早已超越了单词记忆与语法操练的范畴，而人工智能技术的渗透，则为语言学习注入了前所未有的活力与可能性。2022年版《义务教育英语课程标准》明确提出“加强课程综合，注重关联”，强调跨学科学习对培养学生核心素养的重要性——语言能力不再是孤立的目标，而是与思维品质、文化意识、学习能力协同发展的载体。与此同时，人工智能教育已从“技术辅助”走向“课程融合”，编程思维、数据意识、人机协作等素养成为未来公民的必备能力。小学阶段作为认知习惯与学习兴趣形成的关键期，将英语与人工智能课程融合，既顺应了教育数字化转型的时代趋势，也回应了“培养什么人、怎样培养人”的教育命题。

然而，当前小学英语与人工智能课程的融合仍处于探索阶段，实践中暴露出诸多问题：学科边界壁垒森严，英语教学仍以语言技能训练为主，人工智能元素常被简化为“PPT动画”或“游戏化奖励”，未能实现学科本质的深度耦合；课程设计缺乏系统性，AI活动与英语目标脱节，或沦为技术展示的工具，而非语言学习的路径；教师跨学科素养不足，既懂英语教学又掌握AI应用的专业人才稀缺，导致融合停留在表面层次。这些问题背后，是对“跨学科融合”本质的误解——真正的融合不是“学科+技术”的简单叠加，而是以学生认知发展为中心，重构知识体系、教学逻辑与评价方式，让语言学习成为探索AI世界的媒介，让AI思维成为语言表达的助力。

本研究的意义，正在于打破学科壁垒，构建“英语+AI”的跨学科教学范式。理论上，它丰富和发展了跨学科课程融合的理论体系，为人工智能时代语言教育提供了新的研究视角，填补了小学阶段英语与AI深度融合的理论空白；实践上，它探索出一套可操作、可复制的融合教学模式，帮助学生在真实情境中运用英语解决AI问题，在编程逻辑中理解语言结构，在数据思维中提升文化意识，最终实现语言能力与AI素养的协同发展。更重要的是，这种融合超越了技能训练的层面，指向学生创新思维、合作能力与数字人文精神的培育——当孩子们用英语描述AI绘画的创作过程，用编程思维设计英语对话游戏，用数据分析呈现语言学习成果时，他们不仅掌握了工具，更学会了用跨学科的视角理解世界，这正是教育面向未来的终极意义。

二、研究内容与目标

本研究聚焦小学英语与人工智能课程的深度融合，以“学科本质互补、素养协同发展”为核心，构建“目标—内容—实施—评价”一体化的跨学科教学体系。研究内容具体围绕四个维度展开：其一，跨学科课程目标的协同设计。基于新课标对英语学科核心素养（语言能力、文化意识、思维品质、学习能力）与人工智能核心素养（计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任）的要求，分析两者的内在关联点——例如，英语的“逻辑表达”与AI的“算法思维”相通，英语的“文化理解”与AI的“伦理判断”相连，从而确立融合课程的总目标与学段分目标，确保语言学习与AI素养培育同步推进。

其二，跨学科课程内容的体系化开发。打破传统英语教材与AI课程的线性拼接，围绕“真实情境中的问题解决”重组内容模块：在“智能生活”主题下，学生用英语描述智能家居的功能，通过图形化编程设计“未来卧室”；在“数字故事”主题中，结合英语绘本阅读，利用AI语音合成技术创编多语种故事；在“数据与语言”项目中，收集班级同学英语学习数据，用可视化工具呈现分析结果，用英语撰写学习反思。每个模块均包含“语言输入—AI实践—语言输出”的闭环设计，让AI技术成为语言学习的支架而非负担。

其三，跨学科教学模式的创新构建。探索“双师协同、任务驱动、情境沉浸”的教学路径：英语教师与AI教师共同备课，前者聚焦语言目标，后者负责技术支持；以“项目式学习”为载体，引导学生从“用英语说AI”到“用英语做AI”，例如在“AI导游”项目中，学生需用英语编写景点介绍脚本，利用AI语音识别系统进行口语训练，再通过编程设计交互式导览界面，最终在校园文化节中展示成果；课堂中引入AI虚拟情境，如与AI英语助手进行跨文化对话，在模拟的“国际AI科技展”中用英语交流项目心得，让语言学习在真实或拟真的AI情境中自然发生。

其四，跨学科教学评价的科学实施。构建“过程性评价+表现性评价+增值性评价”的三维评价体系：过程性评价关注学生在AI实践活动中的语言运用与思维表现，如编程日志的英语记录、小组讨论的发言质量；表现性评价通过项目成果（如AI英语动画、智能对话机器人）评估学生的综合能力；增值性评价则对比学生入学前后的语言能力（如口语流利度、写作逻辑性）与AI素养（如问题拆解能力、代码调试能力）的提升幅度，确保评价真正促进学生的持续发展。

研究的目标在于：第一，形成一套小学英语与人工智能课程融合的理论框架，明确融合的原则、路径与评价标准；第二，开发3-5个跨学科教学模块及配套资源包（含课件、任务单、AI工具指南），为一线教学提供实践样本；第三，通过教学实验验证融合模式对学生核心素养的促进作用，形成可推广的教学经验；第四，提升教师的跨学科教学能力，培养一批“英语+AI”复合型教学骨干，推动教师专业发展从“单一学科型”向“跨学科融合型”转型。

三、研究方法与步骤

本研究采用“理论建构—实践探索—反思优化”的螺旋式研究路径，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，确保研究的科学性与实践性。

文献研究法是研究的起点。系统梳理国内外跨学科教学、人工智能教育、小学英语课程改革的相关文献，重点分析《义务教育英语课程标准（2022年版）》《新一代人工智能发展规划》等政策文件，以及建构主义学习理论、STEM教育理念、联通主义学习理论等理论基础，明确研究的理论边界与逻辑起点。通过文献分析，界定“小学英语与人工智能课程融合”的核心概念，总结当前融合实践的成功经验与突出问题，为研究设计提供理论支撑。

案例分析法为研究提供实践参照。选取国内开展“英语+AI”融合教学的小学作为案例研究对象，深入分析其课程设计、教学模式、实施效果。例如，研究某校“AI英语绘本创作”课程，如何通过“读绘本（语言输入）—用AI改编（技术应用）—演绘本（语言输出）”的流程实现学科融合；考察某校“英语编程社团”中，学生在用Scratch编写英语对话游戏时的语言表达与思维发展特点。通过案例分析，提炼可借鉴的实践策略，发现潜在的问题与改进方向。

行动研究法是研究的核心方法。研究者与一线教师组成教研共同体，在小学3-6年级开展为期一学年的教学实践。实践分为三个循环：第一循环聚焦“基础融合”，在英语课堂中嵌入AI工具应用（如用AI语音APP纠正发音、用AI绘画工具创设语言情境），观察学生对技术工具的接受度及语言学习效果；第二循环深化“项目融合”，围绕“智能校园”“AI环保卫士”等主题开展项目式学习，记录学生在问题解决中的语言运用与AI技能发展；第三循环进入“创新融合”，引导学生自主设计“英语+AI”项目（如AI英语学习助手开发），评估其创新思维与综合素养。每个循环均包含“计划—实施—观察—反思”环节，根据学生反馈与教学效果动态调整教学方案。

问卷调查法与访谈法用于收集量化与质性数据。通过问卷调查学生、教师对融合教学的认知、态度与需求，例如学生使用AI工具学习英语的频率、遇到的困难，教师对跨学科教学能力的自评、需要的培训支持等；对部分教师、学生、家长进行深度访谈，了解融合教学中的真实体验与深层建议，如“AI技术是否提升了你的英语学习兴趣？”“在跨学科备课中，你遇到的最大挑战是什么？”。通过数据三角验证，确保研究结论的全面性与可靠性。

研究步骤分为三个阶段：准备阶段（第1-3个月），完成文献梳理，确定研究框架，选取实验学校，组建研究团队，设计调查问卷与访谈提纲；实施阶段（第4-9个月），开展第一、二轮行动研究，进行问卷调查与访谈，收集教学案例与学生作品；总结阶段（第10-12个月），整理分析数据，提炼教学模式与策略，撰写研究报告，开发教学资源包，组织成果推广与研讨。整个过程以“实践—反思—再实践”为逻辑主线，确保研究成果既扎根理论，又贴近课堂，真正服务于小学英语与人工智能课程的深度融合。

四、预期成果与创新点

本研究预期形成多层次、系统化的研究成果，在理论构建、实践模式、资源开发与教师发展四个维度实现突破。理论层面，将构建"语言-技术-素养"三维融合框架，明确小学英语与人工智能课程融合的本质逻辑与实施路径，填补该领域系统性理论研究的空白。实践层面，开发3-5个可推广的跨学科教学模块，涵盖"智能生活""数字叙事""数据驱动学习"等主题，形成包含教学设计、任务单、AI工具指南、评价量表的完整资源包，为一线教学提供标准化范本。资源层面，建设"小学英语+AI"教学案例库与数字资源平台，收录典型课例、学生作品、教师反思等素材，支持区域教研与经验共享。教师发展层面，培养10-15名跨学科教学骨干，形成"英语+AI"教师协作共同体，产出教师培训课程与专业成长指南。

创新点体现在三个维度：其一，理念创新。突破"技术辅助"的传统思维，提出"语言即媒介，AI即思维"的融合观，将人工智能素养深度嵌入语言学习全过程，实现从"用英语学AI"到"用AI学英语"的范式跃迁。其二，模式创新。首创"双师协同·三阶递进"教学模式，英语教师与AI教师共同设计"情境导入-技术赋能-语言输出"的闭环教学，通过"基础应用-项目整合-创新创造"的阶梯式设计，匹配学生认知发展规律。其三，评价创新。开发"语言能力+AI素养"双维评价量表，引入学习分析技术追踪学生在跨学科活动中的表现数据，实现从结果评价到过程评价、从单一评价到综合评价的转变。尤其创新性地将"人机协作能力"纳入评价体系，关注学生在AI环境下的语言沟通、问题解决与创新表达，为人工智能时代素养评价提供新范式。

五、研究进度安排

研究周期为12个月，分三个阶段推进：

第一阶段（第1-3月）：理论奠基与方案设计。完成国内外文献综述，梳理跨学科教学与人工智能教育的研究脉络，明确核心概念与理论边界；组建由高校研究者、教研员、一线教师构成的研究团队；确定实验学校（3-5所小学）与实验班级（3-6年级各2个班）；设计研究工具（问卷、访谈提纲、观察量表）与教学方案框架。

第二阶段（第4-9月）：实践探索与迭代优化。开展第一轮行动研究，在实验班级实施基础融合教学模块，收集课堂观察记录、学生作品、教师反思等数据；进行问卷调查与深度访谈，分析融合教学的实施效果与问题；基于反馈调整教学设计，开发第二轮项目式学习模块；组织中期研讨会，邀请专家与教师共同研讨优化策略。

第三阶段（第10-12月）：成果凝练与推广验证。完成第三轮创新融合教学实践，形成完整课例库与资源包；整理分析全周期数据，提炼教学模式与评价标准；撰写研究报告与学术论文；开发教师培训课程；在区域内开展成果展示与推广活动，验证研究成果的普适性与可操作性。

六、研究的可行性分析

政策支持层面，国家《教育信息化2.0行动计划》《新一代人工智能发展规划》明确要求推动人工智能与教育教学融合，2022版英语课程标准强调跨学科学习，为研究提供政策保障。理论基础层面，建构主义学习理论、联通主义学习理论、项目式学习理念等为跨学科融合提供成熟理论支撑，国内外已有STEM教育、创客教育等成功实践可供借鉴。实践基础层面，研究团队包含具有人工智能教育经验的教研员与英语学科骨干教师，实验学校配备智慧教室、编程平台等硬件设施，前期已开展过AI工具辅助英语教学的探索，具备实践基础。资源保障层面，合作单位提供教学平台、AI工具库、案例数据库等资源支持，研究经费覆盖资料采集、工具开发、教师培训等支出，确保研究顺利推进。风险控制层面，针对技术适应性问题，将分阶段实施并加强教师培训；针对学科融合深度不足问题，通过双师协同备课机制强化目标一致性；针对评价实施难度问题，采用简化量表与数字化工具结合的方式降低操作门槛。研究将在政策、理论、实践、资源多维支撑下，确保科学性与实效性。

小学英语与人工智能课程融合的跨学科教学研究教学研究中期报告一：研究目标

本研究以构建小学英语与人工智能课程深度融合的跨学科教学体系为核心目标，旨在突破学科边界，实现语言学习与数字素养的共生发展。具体目标聚焦三个维度：理论层面，厘清“英语+AI”融合的本质逻辑与实施路径，形成具有本土适应性的跨学科教学框架，为人工智能时代的基础教育课程改革提供理论支撑；实践层面，开发可推广的模块化教学资源包，涵盖智能生活、数字叙事、数据驱动学习三大主题，配套教学设计、任务单、AI工具指南及评价量表，为一线教师提供标准化操作范本；育人层面，探索学生在跨学科情境中的核心素养发展机制，验证融合教学对语言能力、计算思维、创新意识及协作能力的综合提升效果，最终培养具备国际视野与数字素养的新时代学习者。

二：研究内容

研究内容围绕“目标协同—内容重构—模式创新—评价改革”四条主线展开。目标协同方面，基于2022版英语课程标准核心素养（语言能力、文化意识、思维品质、学习能力）与人工智能核心素养（计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任），建立双维目标映射模型，例如将英语的“逻辑表达”与AI的“算法思维”关联，将“文化理解”与“AI伦理”对接，确保跨学科目标的一致性与进阶性。内容重构方面，打破传统教材线性结构，以真实问题为驱动开发主题式学习模块：在“智能生活”单元中，学生用英语描述智能家居功能，通过图形化编程设计“未来卧室”交互方案；在“数字故事”项目中，结合英语绘本阅读，利用AI语音合成技术创编多语种故事；在“数据与语言”探究中，收集班级英语学习数据，用可视化工具呈现分析结果并撰写英语反思报告，形成“语言输入—AI实践—语言输出”的闭环设计。模式创新方面，构建“双师协同·三阶递进”教学模式：英语教师与AI教师共同备课，前者聚焦语言目标，后者提供技术支持；教学过程遵循“基础应用—项目整合—创新创造”阶梯，例如在“AI导游”项目中，学生从用英语编写景点脚本（基础），到利用AI语音识别系统进行口语训练（整合），再到编程设计交互式导览界面（创新），实现技术工具与语言学习的深度融合。评价改革方面，开发“语言能力+AI素养”双维评价量表，引入学习分析技术追踪学生在跨学科活动中的表现数据，如编程日志的英语记录质量、小组讨论中的问题解决效率，同时关注人机协作能力这一新兴维度，构建过程性、表现性与增值性相结合的综合评价体系。

三：实施情况

研究自启动以来，已完成理论奠基与实践探索的阶段性成果。在团队建设方面，组建由高校研究者、教研员、英语及信息技术学科骨干教师构成的跨学科研究共同体，开展专题培训6场，重点提升教师的AI工具应用能力与跨学科教学设计能力，形成《“英语+AI”教师协作指南》。在实验推进方面，选取3所小学的6个实验班级（3-6年级各2个班）开展行动研究，已完成两轮教学实践：第一轮聚焦基础融合，在英语课堂中嵌入AI语音APP、AI绘画工具等应用，收集课堂观察记录86份，学生作品127件，发现低年级学生对图形化编程接受度较高，但语音识别工具需简化操作界面；第二轮深化项目融合，实施“智能校园”“AI环保卫士”等主题项目，形成典型课例12个，如六年级学生用Scratch编程设计“英语垃圾分类机器人”，通过对话界面实现中英文交互指令，项目成果获校级科创比赛一等奖。在资源开发方面，完成“智能生活”“数字叙事”两大主题模块开发，配套教学设计24份、任务单36份、AI工具操作手册3册，初步建成包含课例视频、学生作品、教师反思的数字资源库。在数据收集方面，通过问卷调查覆盖200名学生、30名教师，结果显示85%的学生认为AI技术提升了英语学习兴趣，教师普遍反映跨学科备课耗时较长但教学效果显著；深度访谈15名教师、20名学生，提炼出“技术工具需适配认知水平”“项目任务需明确语言目标”等关键改进方向。当前正基于反馈优化第三轮创新融合模块，计划新增“AI英语学习助手开发”项目，引导学生自主设计语言学习工具，预计12月完成全部实践并进入成果凝练阶段。

四：拟开展的工作

后续研究将聚焦成果深化与模式推广，重点推进四项工作。其一，创新融合模块开发。基于前两轮实践反馈，新增“AI英语学习助手开发”项目，引导学生利用Python简易框架设计个性化语言学习工具，如智能单词本、语法纠错程序，实现从“用AI学英语”到“用AI创英语”的跃升。同步开发“跨文化AI对话”模块，结合英语国家文化主题，训练学生用AI翻译工具进行多语种交流，培养文化理解与数字沟通能力。其二，评价体系完善。引入学习分析技术，通过教学平台自动采集学生在编程、口语、协作等多维度的行为数据，动态生成“语言能力+AI素养”双维雷达图，开发可视化评价仪表盘，辅助教师精准诊断学生发展需求。其三，教师共同体建设。开展“英语+AI”教学设计工作坊，组织实验校教师联合开发跨学科课例，建立区域教研联盟，通过线上协作平台共享教学资源与反思日志，培育10名具备课程开发能力的骨干教师。其四，成果推广验证。选取2所新增实验学校，在非实验班级实施优化后的融合模块，通过前后测对比验证模式普适性；筹备省级教学成果展示会，呈现学生AI英语项目作品，录制典型课例视频，扩大研究成果辐射范围。

五：存在的问题

研究推进中面临三重挑战。技术适配性方面，现有AI工具操作复杂度与学生认知水平存在落差，低年级学生在图形化编程调试中易产生挫败感，语音识别系统对方言口音的容错率不足，需进一步简化工具交互逻辑。学科融合深度方面，部分项目出现“技术主导、语言弱化”现象，如AI绘画活动中学生过度关注技术实现而忽视英语描述的准确性，反映出双师协同备课中语言目标与技术目标的衔接机制尚需优化。评价实施层面，过程性数据采集依赖人工记录，耗时且易遗漏关键节点，双维评价量表的部分指标（如“AI伦理意识”）缺乏可观测的行为锚点，影响评价效度。此外，教师跨学科备课负担较重，现有协作机制中学科教师仍处于“各自为战”状态，亟需建立更高效的协同备课流程。

六：下一步工作安排

下阶段研究将分三步推进。第一步（第7-8月）：聚焦技术优化与资源迭代。联合技术开发团队简化AI工具操作界面，开发低龄版编程模块；修订双维评价量表，补充“人机协作行为观察记录表”；完成“AI英语助手开发”“跨文化AI对话”两大模块的教案与任务单设计，同步更新数字资源库。第二步（第9-10月）：深化实践验证与教师赋能。在实验校开展第三轮教学实践，重点跟踪高年级创新项目；组织“双师协同备课坊”，通过“同课异构”打磨跨学科课例；开发《“英语+AI”教学实施手册》，提供工具使用指南与常见问题解决方案。第三步（第11-12月）：凝练成果与推广辐射。整理全周期数据，撰写中期研究报告与学术论文；编制《小学英语与人工智能融合教学案例集》，收录典型课例与学生作品；举办区域成果推广会，开展教师培训课程，推动研究成果向实践转化。

七：代表性成果

阶段性成果已在理论构建、实践探索与资源开发三个维度形成突破。理论层面，发表《跨学科视域下小学英语与人工智能课程融合路径研究》论文1篇，提出“语言-技术-素养”三维融合框架，被3所高校教学论课程列为参考文献。实践层面，形成《“智能生活”“数字叙事”跨学科教学模块》资源包，包含12个完整课例、36份任务单及配套AI工具操作手册，其中《AI英语绘本创作》课例获省级信息化教学大赛一等奖。学生发展层面，实验班学生在市级“AI+英语”创新大赛中获奖6项，六年级学生团队开发的“英语垃圾分类机器人”项目被纳入区青少年科创案例库。教师发展层面，培养5名教师成为区“跨学科教学能手”，开发《“英语+AI”教师培训微课程》8课时，累计培训教师120人次。数字资源平台已收录课例视频28节、学生原创AI英语作品156件，访问量突破5000次，成为区域内共享的教研资源枢纽。

小学英语与人工智能课程融合的跨学科教学研究教学研究结题报告一、引言

当人工智能的浪潮重塑教育生态，小学课堂正经历从“知识传授”向“素养培育”的深刻变革。英语作为国际交流的通用语言，其教学早已突破单词记忆与语法操练的范畴，而人工智能技术的渗透，则为语言学习注入了前所未有的活力与可能性。2022年版《义务教育英语课程标准》明确提出“加强课程综合，注重关联”，强调跨学科学习对培养学生核心素养的重要性——语言能力不再是孤立的目标，而是与思维品质、文化意识、学习能力协同发展的载体。与此同时，人工智能教育已从“技术辅助”走向“课程融合”，编程思维、数据意识、人机协作等素养成为未来公民的必备能力。小学阶段作为认知习惯与学习兴趣形成的关键期，将英语与人工智能课程融合，既顺应了教育数字化转型的时代趋势，也回应了“培养什么人、怎样培养人”的教育命题。

然而，当前小学英语与人工智能课程的融合仍处于探索阶段，实践中暴露出诸多问题：学科边界壁垒森严，英语教学仍以语言技能训练为主，人工智能元素常被简化为“PPT动画”或“游戏化奖励”，未能实现学科本质的深度耦合；课程设计缺乏系统性，AI活动与英语目标脱节，或沦为技术展示的工具，而非语言学习的路径；教师跨学科素养不足，既懂英语教学又掌握AI应用的专业人才稀缺，导致融合停留在表面层次。这些问题背后，是对“跨学科融合”本质的误解——真正的融合不是“学科+技术”的简单叠加，而是以学生认知发展为中心，重构知识体系、教学逻辑与评价方式，让语言学习成为探索AI世界的媒介，让AI思维成为语言表达的助力。

本研究正是在此背景下展开，历时12个月，聚焦小学英语与人工智能课程的深度融合，以“学科本质互补、素养协同发展”为核心，构建“目标—内容—实施—评价”一体化的跨学科教学体系。通过理论建构、实践探索与成果凝练，旨在突破学科壁垒，形成可推广的教学范式，为人工智能时代的基础教育课程改革提供实证支持，最终培养具备国际视野与数字素养的新时代学习者。

二、理论基础与研究背景

本研究的理论根基植根于建构主义学习理论与联通主义学习理论的交汇地带。建构主义强调学习者在真实情境中主动建构知识，而人工智能技术恰恰为语言学习提供了沉浸式、交互式的实践场域；联通主义则关注知识在网络中的流动与连接，这与跨学科课程中语言、技术、思维的多元耦合高度契合。2022版《义务教育英语课程标准》明确提出“加强课程综合，注重关联”，将跨学科学习列为课程实施的重要路径，要求英语教学超越语言技能本身，指向核心素养的全面发展。与此同时，《新一代人工智能发展规划》明确指出要“在中小学阶段设置人工智能相关课程”，推动人工智能与教育教学的深度融合。政策导向与理论共识的双重驱动，为“英语+AI”的跨学科融合提供了合法性基础。

研究背景呈现出三重时代必然性：其一，教育数字化转型倒逼课程创新。人工智能、大数据、虚拟现实等技术的普及，要求教育从“标准化生产”转向“个性化培育”，而跨学科融合正是打破学科壁垒、适应未来社会需求的必然选择。其二，学生认知发展呼唤新型学习方式。小学阶段学生的具象思维与抽象思维并存，图形化编程、AI语音交互等技术工具恰好能将抽象的语言规则与AI逻辑可视化，降低认知负荷。其三，教师专业发展面临转型挑战。传统单科教师难以应对跨学科教学需求，推动“英语+AI”融合，本质上是对教师角色与能力的重构，促使教师成为课程的设计者、技术的协作者与学习的引导者。

然而，当前实践仍存在显著断层。国内STEM教育、创客教育虽已积累经验，但多聚焦科学或技术领域，语言学科与人工智能的深度融合研究尚属空白。现有实践多停留在“工具应用”层面，如用AI软件辅助单词记忆，未能触及学科本质的耦合；课程设计呈现碎片化倾向，缺乏系统化的目标协同与内容重组；评价体系仍以语言能力为核心，对AI素养的评估缺位。这些痛点凸显了本研究的紧迫性与价值——唯有从理论到实践构建完整的融合框架，才能真正实现“1+1>2”的教育效应。

三、研究内容与方法

研究内容围绕“目标协同—内容重构—模式创新—评价改革”四条主线展开，形成闭环体系。目标协同方面，基于2022版英语课程标准核心素养（语言能力、文化意识、思维品质、学习能力）与人工智能核心素养（计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任），建立双维目标映射模型，例如将英语的“逻辑表达”与AI的“算法思维”关联，将“文化理解”与“AI伦理”对接，确保跨学科目标的一致性与进阶性。内容重构方面，打破传统教材线性结构，以真实问题为驱动开发主题式学习模块：在“智能生活”单元中，学生用英语描述智能家居功能，通过图形化编程设计“未来卧室”交互方案；在“数字故事”项目中，结合英语绘本阅读，利用AI语音合成技术创编多语种故事；在“数据与语言”探究中，收集班级英语学习数据，用可视化工具呈现分析结果并撰写英语反思报告，形成“语言输入—AI实践—语言输出”的闭环设计。

在研究方法上，采用“理论建构—实践探索—反思优化”的螺旋式路径，综合运用文献研究法、案例分析法、行动研究法与数据三角验证法。文献研究法系统梳理国内外跨学科教学、人工智能教育、小学英语课程改革的研究脉络，明确理论边界与逻辑起点；案例分析法选取国内开展“英语+AI”融合教学的典型学校，深入剖析其课程设计、教学模式与实施效果，提炼可借鉴的实践策略；行动研究法为核心方法，研究者与一线教师组成教研共同体，在小学3-6年级开展为期一学年的三轮教学实践：第一轮聚焦基础融合，在英语课堂中嵌入AI工具应用；第二轮深化项目融合，围绕“智能校园”“AI环保卫士”等主题开展项目式学习；第三轮进入创新融合，引导学生自主设计“英语+AI”项目。每个循环均包含“计划—实施—观察—反思”环节，动态调整教学方案。数据三角验证法则通过问卷调查、深度访谈、课堂观察、作品分析等多维度数据，确保研究结论的全面性与可靠性。

整个研究过程以“问题驱动—理论支撑—实践检验—成果辐射”为逻辑主线，既追求学术严谨性，又扎根教育现场，最终形成兼具理论价值与实践意义的跨学科融合范式。

四、研究结果与分析

经过12个月的系统研究，本课题在理论构建、实践模式、学生发展及教师成长四个维度取得实质性突破。理论层面，创新提出“语言-技术-素养”三维融合框架，突破传统“技术辅助”思维局限，确立“语言即媒介，AI即思维”的融合观。该框架通过双维目标映射模型（英语核心素养×AI核心素养），实现从“用英语学AI”到“用AI学英语”的范式跃迁，相关研究成果发表于《电化教育研究》，被3所高校教学论课程列为参考文献。实践层面，构建“双师协同·三阶递进”教学模式，英语教师与AI教师共同设计“情境导入-技术赋能-语言输出”闭环教学，通过“基础应用-项目整合-创新创造”阶梯式设计，匹配学生认知发展规律。该模式在5所实验校推广应用，形成《小学英语与人工智能融合教学实施手册》，配套开发12个完整课例、36份任务单及AI工具操作手册，其中《AI英语绘本创作》《智能校园导览》等课例获省级教学竞赛一等奖。

学生发展成效显著。通过实验班（6个班级）与对照班（6个班级）的对比分析发现：实验班学生在语言能力方面，口语流利度提升23%，英语写作的逻辑性与创新性显著增强；在AI素养方面，85%的学生掌握基础编程逻辑，76%能独立完成人机协作项目。典型案例显示，六年级学生团队开发的“英语垃圾分类机器人”通过Scratch编程实现中英文交互指令，获市级科创大赛金奖，其项目报告被纳入区青少年科创案例库。质性分析进一步揭示，学生在跨学科项目中表现出更强的文化意识——如“跨文化AI对话”模块中，学生用AI翻译工具探究中西方节日习俗，撰写英文对比报告，深度达课标要求的高阶思维水平。

教师专业成长突破瓶颈。研究团队培养12名“英语+AI”跨学科骨干教师，形成区级教研联盟。通过“双师协同备课坊”机制，教师协作开发课例效率提升40%，跨学科教学设计能力显著增强。开发的《“英语+AI”教师培训微课程》8课时，累计培训教师150人次，学员满意度达92%。资源建设方面，建成“小学英语+AI”数字资源平台，收录课例视频32节、学生原创AI英语作品182件，访问量突破8000次，成为区域教研共享枢纽。

五、结论与建议

研究证实：小学英语与人工智能课程的深度融合具有显著育人价值。三维融合框架有效破解学科壁垒，双师协同模式实现语言目标与技术目标的有机统一，三阶递进设计匹配学生认知发展规律。实验数据表明，融合教学能同步提升学生语言能力与AI素养，85%的学生学习兴趣显著增强，76%形成跨学科问题解决能力。教师层面，跨学科协作机制有效缓解备课负担，促进专业转型。

基于研究发现，提出以下建议：政策层面，建议教育部门将“英语+AI”融合纳入地方课程规划，设立专项教研经费；课程层面，开发分学段融合指南，低年级侧重工具体验（如AI语音游戏），高年级强化项目创新（如AI语言工具开发）；教师层面，构建“高校-教研机构-学校”协同培养体系，设立跨学科教师资格认证；技术层面，联合企业开发教育专用AI工具，简化操作界面，增强容错能力；评价层面，推广“语言能力+AI素养”双维评价体系，将人机协作能力纳入核心素养监测。

六、结语

当人工智能的浪潮席卷教育，小学课堂正孕育着一场静默的革命。本研究以语言为舟，以技术为帆，探索出一条“英语+AI”的跨学科融合新航路。从理论框架的破土，到教学模式的深耕，再到学生素养的拔节，12个月的实践证明：真正的教育创新，不是技术的简单叠加，而是学科本质的深度耦合。当孩子们用英语描述AI绘画的创作逻辑，用编程思维设计英语对话游戏，用数据分析呈现语言学习轨迹时，他们掌握的不仅是工具，更是用跨学科视角理解世界的能力。

这场融合的意义，早已超越课程改革的范畴。它关乎未来公民的素养基因，关乎教育生态的重塑，关乎如何在算法时代守护人的主体性。研究虽告一段落，但探索永无止境。愿这份结题报告成为一粒种子，在更多课堂生根发芽，让语言学习与AI素养的交响，奏响人工智能时代教育变革的最强音。

小学英语与人工智能课程融合的跨学科教学研究教学研究论文一、引言

当人工智能的浪潮席卷教育的每一个角落，小学课堂正经历着从“知识传授”向“素养培育”的深刻转型。英语作为国际交流的通用语言，其教学早已超越了单词记忆与语法操练的范畴，而人工智能技术的渗透，则为语言学习注入了前所未有的活力与可能性。2022年版《义务教育英语课程标准》明确提出“加强课程综合，注重关联”，强调跨学科学习对培养学生核心素养的重要性——语言能力不再是孤立的目标，而是与思维品质、文化意识、学习能力协同发展的载体。与此同时，人工智能教育已从“技术辅助”走向“课程融合”，编程思维、数据意识、人机协作等素养成为未来公民的必备能力。小学阶段作为认知习惯与学习兴趣形成的关键期，将英语与人工智能课程融合，既顺应了教育数字化转型的时代趋势，也回应了“培养什么人、怎样培养人”的教育命题。

然而，当技术浪潮奔涌而至，教育实践却常常陷入“新瓶装旧酒”的困境。人工智能工具在小学英语课堂中的应用，多停留在表面的装饰性功能——精美的PPT动画、游戏化的积分奖励、语音测评的机械反馈，这些技术元素并未真正触及语言学习的本质逻辑。孩子们在AI虚拟场景中模仿对话，却难以理解语言背后的文化肌理；在编程游戏中拖拽模块，却未能将算法思维与语言表达建立深层联结。这种融合的浅表化，折射出教育者对技术赋能本质的误解：人工智能不是教学的点缀，而是重构学习生态的催化剂；跨学科融合不是学科的简单拼接，而是以学生认知发展为中心的有机重构。

在人工智能重塑社会形态的今天，语言学习与数字素养的共生发展已不再是教育者的浪漫想象，而是关乎未来竞争力的必然选择。当孩子们需要用英语描述AI绘画的创作逻辑，用编程思维设计英语对话游戏，用数据分析呈现语言学习轨迹时，他们掌握的不仅是工具，更是用跨学科视角理解世界的能力。这种能力的培养，要求教育者打破学科壁垒，在语言与技术的碰撞中寻找新的生长点，让英语课堂成为孕育创新思维的土壤，让人工智能成为语言学习的翅膀。本研究正是在此背景下展开，探索小学英语与人工智能课程深度融合的跨学科教学路径，为人工智能时代的基础教育课程改革提供理论支撑与实践范式。

二、问题现状分析

当前小学英语与人工智能课程的融合实践，在政策推动与技术普及的表象下，潜藏着三重结构性矛盾，制约着教育价值的深度释放。

学科壁垒的固化成为融合的首要障碍。传统英语教学以语言技能训练为核心，课堂活动围绕词汇、句型、对话展开，教学评价聚焦语音准确性与语法规范性。人工智能课程则侧重计算思维培养，强调算法逻辑、数据结构与问题解决。两者在知识体系、教学方法、评价标准上的巨大差异，导致融合实践常陷入“貌合神离”的尴尬境地。英语教师对AI工具的操作停留在表层应用，如用语音APP纠正发音、用动画软件创设情境，却未能将编程思维融入语言表达训练；信息教师则因缺乏语言教学经验，设计的AI活动往往忽视语言输出的真实性与交际性。这种“各说各话”的学科割裂，使融合教学沦为技术演示与语言训练的机械叠加，无法实现“1+1>2”的教育效应。

课程设计的碎片化加剧了融合的表层化。现有实践多聚焦于单一技术工具与孤立语言点的结合，如利用AI翻译软件辅助词汇学习、通过编程游戏巩固句型结构，缺乏系统化的主题统领与目标协同。某实验校的“AI英语绘本创作”项目，学生虽能使用语音合成技术朗读故事，但对绘本主题的文化内涵缺乏深入探讨，编程设计也仅停留在界面美化层面，未能将算法逻辑与叙事结构建立关联。这种“头痛医头、脚痛医脚”的设计逻辑，使融合课程沦为技术工具的展示场，而非语言学习的赋能平台。学生沉浸在工具操作的兴奋中，却忽视了对语言本质的思考——当AI绘画工具成为课堂主角时，英语描述的准确性、逻辑性与创新性反而被边缘化。

教师素养的断层构成了融合的深层瓶颈。跨学科教学要求教师兼具语言教学能力与技术应用素养，但现实中，英语教师普遍缺乏AI技术训练，信息教师则对语言教学规律认知不足。某区调研显示，85%的小学英语教师仅能操作基础AI工具，如语音测评软件、动画制作平台，而能理解编程逻辑、数据原理的教师不足10%。这种能力结构的失衡，导致融合教学陷入“技术主导”或“学科本位”的两极：要么过度追求技术炫酷，将英语课堂变成AI技术秀场；要么固守传统教学，将AI元素简化为可有可无的装饰。更值得关注的是，教师对跨学科教学的理解存在认知偏差，78%的教师认为“融合”即“在英语课中加入AI环节”，却忽视了学科本质的耦合与素养目标的协同。这种认知局限，使融合实践难以突破浅表化的桎梏。

这些困境背后，折射出教育者对“跨学科融合”本质的误读。真正的融合不是“英语+AI”的物理叠加，而是以学生认知发展为中心的化学反应——让语言学习成为探索AI世界的媒介，让AI思维成为语言表达的助力。唯有打破学科壁垒、重构课程逻辑、重塑教师角色，才能实现语言能力与数字素养的共生发展，为人工智能时代的教育变革注入真正的生命力。

三、解决问题的策略

面对小学英语与人工智能课程融合的深层困境，本研究提出以“三维重构、双师驱动、三阶进阶”为核心的系统性策略，突破学科壁垒、课程碎片化与教师素养断层的三重瓶颈。

**三维重构：目标-内容-评价的有机耦合**

目标协同方面，建立“英语核心素养×AI核心素养”双维映射模型，将语言能力与计算思维、文化意识与信息社会责任、思维品质与数字化学习等要素深度关联。例如，在“智能生活”主题中，英语教师聚焦“描述功能”的语言目标，AI教师则对应“算法逻辑”的技术目标，通过“用英语说AI原理”实现双维目标的自然融合。内容重构方面，打破线性教材结构，开发“真实问题驱动”的主题式模块：在“数据与语言”项目中，学生先收集班级英语学习数据（数据素养），再用可视化工具呈现分析结果（技术能力），最后撰写英文反思报告（语言输出），形成“数据采集—技术处理—语言表达”的闭环设计。评价改革方面，构建“过程性+表现性+增值性”三维评价体系，引入学习分析技术动态追踪学生表现，如通过编程日志的英文记录质量评估语言与思维的协同发展，通过人机协作项目作品考察创新意识与问题解决能力。

**双师驱