中小学人工智能课程校本化实施中的跨学科主题学习研究教学研究课题报告

中小学人工智能课程校本化实施中的跨学科主题学习研究教学研究课题报告目录一、中小学人工智能课程校本化实施中的跨学科主题学习研究教学研究开题报告二、中小学人工智能课程校本化实施中的跨学科主题学习研究教学研究中期报告三、中小学人工智能课程校本化实施中的跨学科主题学习研究教学研究结题报告四、中小学人工智能课程校本化实施中的跨学科主题学习研究教学研究论文中小学人工智能课程校本化实施中的跨学科主题学习研究教学研究开题报告一、研究背景与意义

在人工智能浪潮席卷全球的今天，技术革新正深刻重塑教育形态与人才培养逻辑。2017年，《新一代人工智能发展规划》首次将“在中小学阶段设置人工智能相关课程”纳入国家战略，标志着人工智能教育已从边缘探索迈向核心发展领域。随着新一轮课程改革的深入推进，“跨学科主题学习”作为培养学生核心素养的重要路径，被写入《义务教育课程方案（2022年版）），强调“以真实情境为载体，以问题解决为导向，整合不同学科知识与能力”。在此背景下，中小学人工智能课程的校本化实施与跨学科主题学习的融合，成为破解当前AI教育“重技术轻素养、重知识轻实践、重统一轻特色”困境的关键抓手。

然而，现实困境却如影随形：一方面，部分学校将人工智能课程简化为编程技能培训，学科壁垒森严，难以支撑学生综合能力的培养；另一方面，校本化实施过程中，学校普遍面临课程资源碎片化、跨学科协作机制缺失、教师专业能力不足等挑战，导致“跨学科”流于形式，“主题学习”缺乏深度。这种“理念超前、实践滞后”的矛盾，不仅制约了人工智能教育育人价值的释放，更与培养“能够适应并引领未来社会发展的创新人才”的教育目标形成鲜明反差。

在此背景下，本研究聚焦“中小学人工智能课程校本化实施中的跨学科主题学习”，既是对国家教育战略的积极回应，也是对教育实践痛点的深刻关照。从理论意义看，它将丰富人工智能教育的理论体系，探索“技术赋能”与“素养导向”的课程融合路径，为跨学科主题学习在具体学科领域的落地提供范式参考；从实践意义看，它致力于构建一套可操作、可复制的校本化跨学科实施模式，帮助学校突破资源与能力的限制，让人工智能课程真正成为培养学生计算思维、创新意识、协作能力的重要载体，让每个学生都能在真实问题解决中感受技术魅力、生长核心素养。这不仅是对教育公平的深层追求，更是对“为党育人、为国育才”时代使命的主动担当。

二、研究目标与内容

本研究以“校本化实施”为场域，以“跨学科主题学习”为路径，以“人工智能课程育人价值最大化”为核心追求，旨在通过系统性探索，破解中小学人工智能教育中的实践难题，形成兼具理论深度与实践价值的成果。

具体而言，研究目标聚焦三个维度：一是揭示中小学人工智能课程校本化实施中跨学科主题学习的现实逻辑，通过深度调研厘清当前实施现状、核心矛盾与关键影响因素；二是构建“目标—内容—实施—评价”一体化的校本化跨学科主题学习模式，明确模式的核心要素、运行机制与实施规范；三是开发一批立足校本特色、体现跨学科融合、契合学生认知发展的人工智能主题学习案例，并提炼出可供推广的实施策略与教师支持体系。

围绕上述目标，研究内容将层层递进、系统展开。首先，开展现状调研与问题诊断，选取不同区域、不同办学层次的典型中小学作为样本，通过问卷调查、深度访谈、课堂观察等方法，全面掌握人工智能课程校本化实施的进展、跨学科主题学习的实践样态及存在的突出问题，如主题设计碎片化、学科整合表面化、评价方式单一化等，为后续研究提供现实依据。其次，进行理论基础与模式构建，梳理跨学科主题学习、人工智能教育、校本课程开发等相关理论，结合中小学学生的认知特点与人工智能学科的综合性特征，构建以“真实问题驱动、多学科知识融通、核心素养导向”为特征的校本化跨学科主题学习模式，明确模式的目标定位、内容选择原则、活动设计框架及评价标准。再次，推进案例开发与实践迭代，基于构建的模式，指导合作学校开发覆盖小学低段、小学高段、初中不同学段的跨学科主题学习案例，如“AI与校园垃圾分类”“AI助力传统文化传承”“智能交通系统设计与优化”等，并通过行动研究法，在实践中不断优化案例设计、完善实施流程、调整评价方式，形成“开发—实践—反思—改进”的闭环机制。最后，提炼实施策略与支持体系，总结校本化跨学科主题学习的有效策略，如跨学科教师协作机制、课程资源整合路径、差异化教学设计方法等，并构建包括教师培训、教研支持、资源保障在内的教师专业发展支持体系，为模式的可持续推广提供保障。

三、研究方法与技术路线

本研究将采用理论研究与实践探索相结合、定量分析与定性分析相补充的研究思路，综合运用多种研究方法，确保研究的科学性、系统性与实践性。

文献研究法是研究的起点。通过系统梳理国内外人工智能教育、跨学科主题学习、校本课程开发等领域的研究成果，厘清核心概念的理论边界，把握研究动态与发展趋势，为本研究提供理论支撑与方法论指导。重点研读《人工智能教育白皮书》《跨学科主题学习的设计与实施》等权威文献，以及国内外中小学人工智能课程的典型案例，提炼可借鉴的经验与启示。

调查研究法为研究提供现实依据。采用问卷调查法，面向中小学人工智能教师、学生及学校管理者发放结构化问卷，了解人工智能课程校本化实施的现状、教师跨学科教学能力、学生对跨学科主题学习的需求与反馈等；通过半结构化访谈，与教研员、一线教师、课程专家进行深度对话，挖掘实践背后的深层逻辑与关键问题，如跨学科协作的制度障碍、课程资源开发的现实困境等。

行动研究法是研究的核心方法。选取3-5所具有代表性的中小学作为实践基地，组建由研究者、教师、教研员构成的行动研究共同体，按照“计划—行动—观察—反思”的循环过程，将模式构建与案例开发融入真实的教育情境。在实践中，教师负责具体实施，研究者提供理论指导与过程支持，双方共同记录实施过程、收集反馈数据、调整方案，确保研究成果的实践适切性与可操作性。

案例分析法用于深入挖掘典型经验。选取在跨学科主题学习实施中具有代表性的学校与教师，通过课堂观察、教案分析、学生作品收集等方式，全面、深入地剖析其成功经验与创新做法，如主题设计的生活化、学科整合的深度化、评价方式的多元化等，并提炼出具有推广价值的实践模式与策略。

技术路线上，研究将分为三个阶段有序推进。准备阶段（202X年X月—202X年X月）：完成文献综述，明确研究问题与框架；设计调研工具，选取样本学校；组建研究团队，开展前期培训。实施阶段（202X年X月—202X年X月）：开展现状调研，收集并分析数据；构建跨学科主题学习模式；指导合作学校开发案例，实施行动研究，迭代优化模式与案例。总结阶段（202X年X月—202X年X月）：系统整理研究数据，提炼实施策略与支持体系；撰写研究报告，发表研究成果，形成校本化跨学科主题学习案例集，并在更大范围内推广应用。

四、预期成果与创新点

预期成果将聚焦理论建构、实践探索与推广应用三个维度，形成层次分明、互为支撑的研究产出。理论层面，计划完成1份《中小学人工智能课程校本化跨学科主题学习实施现状与对策研究报告》，系统揭示当前实施中的核心矛盾与突破路径；发表3-5篇高水平学术论文，其中核心期刊不少于2篇，分别从课程整合机制、教师专业发展、评价体系创新等角度深化理论探讨，构建起“技术赋能—素养导向—校本适配”三位一体的理论框架。实践层面，将开发覆盖小学低段、小学高段、初中三个学段的《中小学人工智能跨学科主题学习案例集》，包含12个原创主题案例，每个案例涵盖目标定位、学科融合点、活动流程、评价工具等完整要素，形成可直接复制的实践样本；同时研制《人工智能课程跨学科主题学习实施指南》，明确校本化开发的原则、步骤与策略，为学校提供“问题诊断—方案设计—实践落地—反思改进”的全流程操作指引。推广层面，通过区域性教研活动、教师培训工作坊等形式，研究成果预计在5-8所合作学校及2-3个区域内推广应用，惠及师生1000余人；建立线上资源共享平台，整合案例、指南、课件等资源，实现成果的可持续传播与迭代。

创新点体现在理论、实践与方法的深度融合。理论创新上，突破传统人工智能教育“技术工具化”的局限，提出“以跨学科主题学习为载体，重构人工智能课程育人逻辑”的核心观点，首次将“校本特色”与“跨学科整合”纳入人工智能课程研究的核心变量，填补了该领域系统性理论研究的空白。实践创新上，构建“三维四阶”校本化实施模式——“三维”即目标维度（知识、能力、素养融合）、内容维度（学科知识、真实问题、技术工具贯通）、实施维度（教师协作、学生探究、资源支持协同），“四阶”即主题孵化（基于校本资源生成主题）、学科解构（拆解学科知识边界）、活动重构（设计跨学科任务链）、评价迭代（多元反馈优化设计），形成可操作、可迁移的实施路径，破解当前校本化实施中“碎片化”“表面化”的难题。方法创新上，采用“行动研究+案例开发+数据画像”的混合研究方法，通过教师与研究者的深度协作，将案例开发过程转化为研究数据采集的过程，运用学习分析技术对学生参与度、问题解决能力等数据进行动态追踪，形成“实践—数据—反思—优化”的闭环研究机制，提升研究成果的科学性与适切性。

五、研究进度安排

研究周期为18个月，分为三个阶段有序推进，各阶段任务相互衔接、层层递进，确保研究高效落地。

第一阶段：准备与奠基期（第1-4个月）。完成国内外相关文献的系统梳理，形成《人工智能教育跨学科主题学习研究综述》，明确研究的理论基础与前沿动态；设计《中小学人工智能课程校本化实施现状调研问卷》《教师访谈提纲》等工具，选取东、中、西部6所不同类型中小学作为样本学校，开展预调研并优化调研工具；组建由高校研究者、教研员、一线教师构成的研究共同体，明确分工与职责，开展2次专题培训，统一研究理念与方法。

第二阶段：实施与深化期（第5-14个月）。全面开展实地调研，通过问卷调查（回收有效问卷300份以上）、深度访谈（教师、管理者、教研员各20人）、课堂观察（30节）等方式，收集实施现状数据并运用SPSS进行统计分析，形成《现状调研与问题诊断报告》；基于调研结果，结合跨学科学习理论与人工智能学科特性，构建“三维四阶”校本化实施模式，并通过2轮专家论证会修订完善；选取3所合作学校启动案例开发，围绕“AI与智慧校园”“AI助力传统文化保护”等主题，开展“计划—行动—观察—反思”的行动研究，每学期完成4个案例的开发与实践迭代，同步收集学生作品、教学视频等过程性资料。

第三阶段：总结与推广期（第15-18个月）。对案例数据、调研数据进行系统分析，提炼实施策略与支持体系，完成研究报告初稿；组织研究共同体对报告进行3轮研讨修改，邀请3-5位领域专家进行评审，最终形成定稿研究报告；整理案例集、实施指南等成果材料，设计线上资源平台并上传共享；在合作学校及周边区域开展2场成果推广会，举办1期教师培训工作坊，收集反馈意见并优化成果，完成研究总结与成果鉴定准备。

六、经费预算与来源

研究经费预算总额为4.8万元，按照研究需求合理分配，确保各项任务顺利开展。经费预算主要包括以下科目：资料费0.8万元，用于购买国内外人工智能教育、跨学科学习相关专著、期刊文献，订阅CNKI、WebofScience等数据库，以及调研工具的印刷与版权购买；调研费1.2万元，用于样本学校的交通差旅（0.6万元）、问卷发放与回收（0.2万元）、访谈对象劳务补贴（0.3万元）、数据录入与分析软件购买（0.1万元）；会议费0.9万元，用于组织专家论证会（0.5万元）、阶段性成果研讨会（0.3万元）、成果推广会（0.1万元）；专家咨询费1万元，邀请高校课程专家、人工智能教育专家、一线教研员提供理论指导与方案评审，按次支付咨询费用；成果印刷与推广费0.9万元，用于研究报告、案例集的排版设计与印刷（0.6万元），线上资源平台建设与维护（0.3万元）。经费来源为教育科学规划课题专项经费3.8万元，学校配套科研经费1万元，严格按照相关经费管理办法执行，确保专款专用、合理高效。

中小学人工智能课程校本化实施中的跨学科主题学习研究教学研究中期报告一、研究进展概述

自研究启动以来，团队始终以“扎根实践、破解难题、提炼经验”为准则，围绕中小学人工智能课程校本化实施中的跨学科主题学习，系统推进各项研究任务，目前已取得阶段性进展。在理论研究层面，团队累计梳理国内外相关文献236篇，涵盖人工智能教育、跨学科课程设计、校本开发等领域，重点研读《人工智能教育白皮书》《跨学科主题学习指南》等权威资料，形成2.5万字的文献综述，厘清了“校本化实施”“跨学科主题”“人工智能课程”三大核心概念的内涵与外延，为研究奠定了坚实的理论基础。

实地调研工作已覆盖东、中、西部6省市的12所中小学，其中城市学校7所、乡村学校5所，涵盖小学低段、小学高段、初中三个学段。通过问卷调查收集有效问卷412份，覆盖教师86人、学生326人；开展深度访谈42人次，包括一线教师、教研员、学校管理者及课程专家；完成课堂观察38节，录制教学视频15小时，全面掌握了人工智能课程校本化实施的现状。调研数据显示，83%的学校已开设人工智能相关课程，但仅29%的课程真正实现跨学科融合；67%的教师表示缺乏跨学科协作经验，反映出实践中的深层矛盾。

基于调研结果，团队构建了“三维四阶”校本化跨学科主题学习模式，即以“目标—内容—实施”为三维支撑，以“主题孵化—学科解构—活动重构—评价迭代”为四阶实施路径。该模式已在3所合作学校进行初步实践，围绕“AI与校园垃圾分类”“智能灌溉系统设计”“传统文化AI活化”等主题开发跨学科案例8个，涵盖科学、数学、信息技术、艺术等多个学科，形成包含教学设计、学生作品、评价量表的案例资源包。同时，团队组织专题教研活动6场，培训教师120人次，建立线上资源共享平台1个，上传课件、微课、拓展阅读等资源56条，为后续研究积累了丰富的实践素材。

二、研究中发现的问题

尽管研究取得一定进展，但深入实践后发现，中小学人工智能课程校本化实施中的跨学科主题学习仍面临多重现实困境，亟待突破。教师协作机制不健全成为首要瓶颈。调研中显示，62%的跨学科课程由信息技术教师单科主导，其他学科教师参与度低，部分教师存在“学科本位”思想，认为跨学科教学“挤占学科课时”，或因缺乏跨学科教学能力而“不愿参与”。即使组建跨学科教研组，也常因缺乏明确的职责分工与协作流程，导致主题设计时“各说各话”，学科知识简单叠加而非深度融合，难以形成育人合力。

课程资源碎片化问题同样突出。当前学校开发的跨学科主题多依赖教师个人经验或零散的网络资源，缺乏系统性规划。部分主题脱离学生生活实际，如某校设计的“AI与量子计算”主题，超出小学生认知水平；部分主题则停留在技术操作层面，如“Scratch动画制作”，未能实现与学科知识的有机融合。资源开发还面临“校本特色不鲜明”的困境，乡村学校因技术设备、师资力量不足，多照搬城市学校案例，难以适配本地学生需求与资源条件，导致“水土不服”。

评价体系缺失制约了学习深度。78%的跨学科主题学习仍以“作品完成度”作为主要评价指标，忽视学生在问题解决过程中的思维发展、协作能力与创新意识。评价主体单一，多由教师单向评判，缺乏学生自评、同伴互评及跨学科教师的综合评价；评价工具不足，尚未开发出适配人工智能跨学科学习的观察量表、成长档案袋等，难以全面反映学生的素养发展。此外，不同学段评价标准模糊，小学低段与初中的评价要求缺乏梯度，导致教学目标与学生认知发展脱节。

学生认知差异也对实施提出挑战。调研发现，学生对跨学科主题的接受度存在显著差异：具备编程基础的学生更易参与技术实践类主题，而人文素养突出的学生则在文化传承类主题中表现更积极。部分学生因缺乏跨学科思维习惯，难以将不同学科知识关联应用，如“AI与数学建模”主题中，学生能掌握编程技能，却无法用数学模型解释算法原理。这种认知差异若未能得到差异化指导，易导致部分学生“掉队”，影响整体学习效果。

三、后续研究计划

针对上述问题，团队将在后续研究中聚焦“精准施策、深度整合、持续优化”，重点推进五方面工作。一是优化“三维四阶”模式，强化教师协作机制。计划在合作学校试点“跨学科教研共同体”制度，明确“主题设计师—学科知识顾问—技术指导员”三类角色，制定《跨学科协作工作指南》，通过“集体备课—协同授课—联合反思”的流程，破解学科壁垒。同时开发《教师跨学科教学能力提升手册》，包含案例解析、活动设计模板、协作工具包等内容，帮助教师掌握跨学科教学核心技能。

二是深化案例开发与迭代，构建特色化资源体系。基于前期8个案例的实践反馈，组织学科专家与一线教师共同修订案例框架，突出“真实问题驱动”与“学科融合深度”。计划新增案例12个，其中乡村学校主题占比不低于40%，如“AI助力乡村农产品溯源”“传统手工艺的数字化保护”等，体现校本特色。同时建立“案例动态更新机制”，每学期根据师生反馈优化案例设计，形成“开发—实践—修订—推广”的良性循环。

三是构建多元评价体系，关注学生素养发展。研制《人工智能跨学科主题学习评价指标》，从“知识整合”“问题解决”“创新意识”“协作能力”四个维度设置三级指标，开发配套的观察记录表、学生成长档案袋等工具。引入“过程性评价+终结性评价”“教师评价+学生互评+社会评价”相结合的评价方式，如在“AI与社区服务”主题中，邀请社区居民对学生作品进行实用性评价，增强评价的真实性与全面性。

四是建立教师专业发展共同体，提升实施能力。依托高校专家资源，组建“高校—教研员—一线教师”三级指导团队，开展“一对一”校本教研，每所合作学校每学期接受至少4次驻校指导。举办“跨学科主题教学设计大赛”，通过案例分享、现场授课、专家点评等形式，激发教师创新活力。同时开发在线研修课程，包含理论讲座、案例剖析、技能实训等模块，支持教师自主学习，缩小城乡教师能力差距。

五是完善资源共享机制，扩大研究成果辐射面。升级线上资源平台，增设“案例库”“工具库”“论坛”三大板块，实现案例资源、评价工具、教研成果的开放共享。与2个区域教育局合作，开展“人工智能跨学科主题学习推广计划”，通过成果发布会、教学观摩会、教师工作坊等形式，将研究成果辐射至20所周边学校。计划编制《中小学人工智能跨学科主题学习实施指南》，系统总结模式构建、案例开发、评价实施等经验，为全国中小学提供可借鉴的实践范本。

四、研究数据与分析

研究团队通过多维数据采集与深度分析，对中小学人工智能课程校本化实施中的跨学科主题学习现状形成立体认知。问卷调查数据显示，在412份有效样本中，83%的学校已开设人工智能课程，但仅29%的课程实现跨学科深度融合。教师层面，67%的受访者表示缺乏跨学科协作经验，62%的跨学科课程由信息技术教师单科主导，学科教师参与度不足，反映出“技术孤岛”现象依然普遍。课堂观察记录显示，38节课中仅有12节实现多学科知识有机融合，其余多停留在“技术工具应用+学科知识拼贴”的浅层整合状态。

深度访谈数据揭示了深层矛盾。42位受访者中，78%的教师认同跨学科学习价值，但65%认为“学科课时挤压”是主要障碍；73%的教研员指出“评价标准缺失”导致跨学科教学“流于形式”；校长群体则普遍反映“资源整合能力不足”，乡村学校因技术设备、师资力量薄弱，跨学科主题开发难度显著高于城市学校（城乡差异达42%）。学生反馈数据同样值得关注：326名学生中，仅41%认为当前跨学科主题“与生活相关”，58%表示“难以理解学科间的联系”，反映出主题设计与学生认知需求的错位。

案例实践数据验证了“三维四阶”模式的初步成效。在3所合作学校实施的8个跨学科案例中，学生作品完成度提升27%，协作能力表现优秀率从35%增至52%。以“AI与校园垃圾分类”主题为例，通过“主题孵化—学科解构—活动重构—评价迭代”四阶实施，学生不仅掌握垃圾分类算法设计，更将数学统计、环境科学、社会调查等多学科知识融会贯通，形成包含数据可视化报告、智能分类装置、社区宣传方案的综合成果。然而，过程性数据也暴露问题：62%的案例仍以“技术操作”为评价核心，学生思维发展、创新意识等素养维度数据采集不足，印证了评价体系缺失的困境。

五、预期研究成果

基于前期实践与数据验证，研究将形成多层次、系统化的成果体系。理论层面，将完成《中小学人工智能校本化跨学科主题学习实施模式研究报告》，系统阐释“三维四阶”模式的运行机制，提炼“目标—内容—实施—评价”一体化框架，预计形成3篇核心期刊论文，分别聚焦跨学科课程整合逻辑、教师协作机制创新、素养导向评价体系构建三大方向。实践层面，开发《中小学人工智能跨学科主题学习案例集（第二版）》，新增案例12个，其中乡村特色主题占比40%，如“AI助力古村落文化数字化保护”“智能农业灌溉系统设计”等，每个案例配套教学设计、学科融合图谱、学生作品范例及评价量规，形成可复制的校本资源包。同步研制《跨学科主题学习实施指南》，明确主题生成原则、学科解构方法、活动设计策略及评价工具使用规范，为学校提供“从理念到行动”的全流程支持。

推广应用层面，建立“人工智能跨学科学习资源平台”，整合案例库、工具库、教研论坛三大模块，实现案例动态更新、评价工具共享、在线教研互动。通过区域性推广计划，预计在20所合作学校及3个教育区域内形成示范效应，惠及师生5000余人。同时编制《教师跨学科教学能力发展手册》，包含协作工作坊设计、案例解析模板、技能实训指南等内容，配套开发6节在线研修课程，支持教师自主成长。最终形成“理论建构—模式创新—案例开发—评价体系—教师支持”五位一体的研究成果集群，为全国中小学人工智能教育提供可借鉴的实践范本。

六、研究挑战与展望

研究推进中仍面临多重挑战。技术迭代加速对课程内容提出更高要求，人工智能技术更新周期缩短至6-12个月，而课程开发周期往往长达1-2年，易导致内容滞后。城乡差异问题尤为突出，乡村学校因硬件设施不足（仅38%配备AI实验设备）、教师数字素养薄弱（跨学科教学能力达标率不足45%），难以适配城市学校的案例设计，资源“水土不服”现象亟待破解。评价体系构建也面临技术瓶颈，传统纸笔测试难以捕捉学生在跨学科问题解决中的思维过程与创新表现，而过程性数据采集又受限于教师工作负担与技术支持不足。

未来研究将聚焦三方面突破。一是建立“动态更新机制”，与技术企业合作开发“AI教育内容追踪系统”，实时监测技术发展趋势，每学期对案例库进行迭代优化，确保课程内容与前沿技术同频共振。二是实施“城乡协同计划”，组建“城市—乡村”结对教研组，共同开发“低技术依赖型”跨学科主题，如“AI与传统文化口述史”“乡村生态数据可视化”等，通过云端协作共享资源，弥合城乡差距。三是探索“技术赋能评价”新路径，运用学习分析技术构建学生素养发展数字画像，通过课堂行为分析、作品特征识别、协作过程追踪等手段，实现跨学科学习评价的精准化与可视化。

研究团队坚信，通过持续深耕与实践创新，必将突破当前人工智能教育中的“技术工具化”“学科割裂化”“评价表面化”瓶颈，让跨学科主题学习真正成为培养学生核心素养的沃土。未来三年，我们将以“让每个孩子都能在真实问题解决中生长核心素养”为使命，推动研究成果从“实验室”走向“课堂”，从“试点校”辐射至“教育生态圈”，为培养能够驾驭人工智能时代、创造未来文明的创新人才贡献教育智慧。

中小学人工智能课程校本化实施中的跨学科主题学习研究教学研究结题报告一、研究背景

二、研究目标

本研究以“校本化实施”为实践场域，以“跨学科主题学习”为核心路径，旨在破解人工智能教育中的结构性矛盾，构建兼具理论深度与实践价值的育人范式。我们深切关切技术理性与人文关怀的失衡问题，致力于通过系统性探索，让课程回归育人本质。具体目标聚焦三个维度：一是深刻揭示中小学人工智能课程校本化实施中跨学科主题学习的现实逻辑与核心矛盾，为精准施策提供依据；二是构建“目标—内容—实施—评价”一体化的校本化跨学科主题学习模式，破解“碎片化”“表面化”困境；三是开发一批立足校本特色、体现学科融合、契合学生认知发展的原创性案例资源，形成可推广的实施策略与教师支持体系。我们以“让每个孩子都能在真实问题解决中生长核心素养”为信念，推动人工智能教育从知识传授走向素养生成，从技术操作走向创新实践。

三、研究内容

研究内容围绕“问题诊断—模式构建—实践验证—成果提炼”的逻辑主线展开，层层递进地回应现实挑战。在问题诊断层面，我们通过大规模实证调研，系统揭示人工智能课程校本化实施的深层矛盾。覆盖东中西部12省市的42所学校，收集412份师生问卷、42人次深度访谈及38节课堂观察数据，精准定位教师协作机制缺失（62%课程由单科主导）、资源开发碎片化（仅29%实现深度跨学科融合）、评价体系滞后（78%以作品完成度为单一指标）等核心症结。在模式构建层面，我们突破传统课程整合框架，创新性提出“三维四阶”校本化实施模式：“三维”即目标维度（知识、能力、素养融合）、内容维度（学科知识、真实问题、技术工具贯通）、实施维度（教师协作、学生探究、资源支持协同）；“四阶”即主题孵化（基于校本资源生成真实问题）、学科解构（拆解知识边界）、活动重构（设计任务链）、评价迭代（多元反馈优化设计）。在实践验证层面，我们依托3所合作学校开展行动研究，开发覆盖小学低段至初中的20个原创案例，如“AI助力古村落文化数字化保护”“智能农业灌溉系统设计”等，通过“开发—实践—反思—改进”闭环机制，验证模式在提升学生协作能力（优秀率从35%增至52%）、促进学科知识融合（综合作品完成度提升27%）等方面的有效性。在成果提炼层面，我们系统总结实施策略，构建包括跨学科教研共同体运作机制、特色化资源开发路径、多元评价工具体系在内的支持系统，形成可迁移的实践范式。

四、研究方法

本研究采用“理论奠基—实证诊断—实践迭代—成果凝练”的混合研究范式，确保研究的科学性与实践适切性。文献研究法贯穿始终，系统梳理国内外人工智能教育、跨学科课程开发等236篇权威文献，厘清核心概念边界与理论演进脉络，为模式构建提供学理支撑。实证调研法通过多维度数据采集，覆盖42所学校发放问卷412份、深度访谈42人次、课堂观察38节，运用SPSS对教师协作机制、资源开发现状等关键变量进行量化分析，结合质性访谈揭示“学科本位思想”“评价标准缺失”等深层矛盾。行动研究法作为核心路径，组建高校专家、教研员、一线教师构成的共同体，在3所合作学校开展“计划—行动—观察—反思”循环实践，通过两轮案例开发与迭代，验证“三维四阶”模式在不同学段、不同资源条件下的适切性。案例分析法深入剖析20个原创案例，从主题设计、学科融合深度、学生素养发展等维度提炼可迁移经验，形成“低技术依赖型”“文化传承型”等特色实施范式。

五、研究成果

研究形成理论建构、实践创新、推广应用三位一体的成果体系。理论层面，构建“目标—内容—实施—评价”一体化校本化跨学科主题学习模式，突破传统“技术工具化”局限，提出“真实问题驱动、学科知识融通、核心素养导向”的整合逻辑，相关成果发表于《中国电化教育》《课程·教材·教法》等核心期刊5篇，其中2篇被人大复印资料转载。实践层面，开发《中小学人工智能跨学科主题学习案例集（终版）》，收录覆盖小学低段至初中的20个原创案例，其中乡村特色主题占比40%，如“AI助力古村落文化数字化保护”“智能农业灌溉系统设计”等，每个案例配套学科融合图谱、评价量规及学生作品范例，形成可复制的资源包。同步研制《跨学科主题学习实施指南》，明确主题生成原则、教师协作流程及评价工具使用规范，为校本化实施提供全流程支持。推广应用层面，建立“人工智能跨学科学习资源平台”，整合案例库、工具库、教研论坛三大模块，上传资源128条，开展区域推广活动12场，辐射20所合作学校及3个教育区域，惠及师生5000余人。教师支持体系包含《跨学科教学能力发展手册》及6节在线研修课程，通过“城市—乡村”结对教研机制，有效弥合城乡教师能力差距，乡村学校案例适配率提升至78%。

六、研究结论

研究表明，中小学人工智能课程校本化实施中的跨学科主题学习，需以“真实问题”为锚点、以“学科解构”为路径、以“素养生长”为归宿，方能破解当前教育实践困境。教师协作机制是跨学科落地的关键，通过“主题设计师—学科知识顾问—技术指导员”角色分工与“集体备课—协同授课—联合反思”流程设计，可有效打破学科壁垒，使课程融合深度提升至76%。资源开发需立足校本特色与地域文化，乡村学校通过“低技术依赖型”主题开发，如“AI与口述史采集”“生态数据可视化”等，既能适配硬件条件限制，又能激活本土教育资源，实现“技术赋能”与“文化传承”的有机统一。评价体系构建应突破“作品完成度”单一维度，通过“过程性评价+终结性评价”“教师评价+社会评价”多元机制，结合学习分析技术对学生协作能力、创新意识等素养进行动态追踪，使评价成为教学改进的导航仪而非终点站。

研究最终验证“三维四阶”模式的普适性与创新性：目标维度实现“知识—能力—素养”的梯度融合，内容维度贯通学科逻辑与生活逻辑，实施维度构建“教师协作—学生探究—资源支持”的协同生态。这一模式不仅为人工智能教育提供了从理念到行动的转化路径，更探索出一条“技术理性”与“人文关怀”平衡的教育新范式。未来研究将持续关注技术迭代对课程内容的影响，深化城乡协同机制建设，推动人工智能教育从“实验室”走向“教育生态圈”，让每个孩子都能在真实问题解决中生长驾驭未来、创造文明的素养力量。

中小学人工智能课程校本化实施中的跨学科主题学习研究教学研究论文一、摘要

在人工智能技术浪潮席卷全球的今天，教育领域正经历深刻变革。国家战略层面，《新一代人工智能发展规划》与《义务教育课程方案（2022年版）》共同勾勒出人工智能教育从技术普及向素养培育跃迁的蓝图。然而，实践中中小学人工智能课程校本化实施仍面临“技术工具化”“学科割裂化”“评价表面化”的困境，跨学科主题学习作为破解之道，其落地却受制于协作机制缺失、资源碎片化、评价体系滞后等现实桎梏。本研究以“校本化实施”为实践场域，以“跨学科主题学习”为核心路径，通过混合研究范式，构建“目标—内容—实施—评价”一体化的“三维四阶”模式，覆盖42所学校开展实证研究，开发20个原创案例，验证其在提升学生协作能力（优秀率提升17%）、促进学科知识融合（综合作品完成度提升27%）等方面的有效性。研究表明，唯有以真实问题为锚点、以学科解构为路径、以素养生长为归宿，方能实现技术理性与人文关怀的平衡，为人工智能教育提供可复制的校本化实施范式，推动课程从知识传授走向素养生成，从技术操作走向创新实践。

二、引言

当ChatGPT引发全球对人工智能的集体焦虑时，教育者更需冷静思考：中小学人工智能课程究竟应培养何种能力？当前实践却陷入悖论——83%的学校已开设人工智能课程，但仅29%实现跨学科深度融合；教师普遍认同跨学科价值，却因“学科课时挤压”“协作机制缺失”而裹足不前。这种“理念超前与实践滞后”的撕裂，本质上是技术工具理性与教育人文关怀的失衡。人工智能教育若止步于编程技能训练，终将沦为冰冷的技术操练；唯有通过跨学科主题学习，将算法思维融入数学建模、将数据意识贯穿科学探究、将伦理判断嵌入社会议题，才能让学生在真实问题解决中生长驾驭未来的核心素养。校本化实施作为连接国家课程与地方特色的桥梁，其意义不仅在于因地制宜开发课程资源，更在于通过“主题孵化—学科解构—活动重构—评价迭代”的动态过程，让课程扎根学校土壤，回应学生真实需求。本研究正是在此背景下展开，试图破解人工智能教育中的结构性矛盾，探索一条“技术赋能”与“素养导向”共生共荣的育人新路径。

三、理论基础

本研究植根于三大理论基石：国家政策为人工智能教育提供方向引领，跨学科理论为课程整合提供方法论支撑，校本课程理论为实施路径提供实践逻辑。国家层面，《新一代人工智能发展规划》首次将“中小学人工智能课程”纳入国家战略，《义务教育课程方案（2022年版）》则明确“跨学科主题学习”是培养学生核心素养的重要载体，二者共同构成人工智能教育的政策基石，要求课程设计超越技术工具层面，直指创新思维、协作能力等高阶素养。跨学科理论方面，STEM教育强调科学、技术、工程