基于真实情境的AI教育案例资源开发与跨学科教学实践教学研究课题报告

基于真实情境的AI教育案例资源开发与跨学科教学实践教学研究课题报告目录一、基于真实情境的AI教育案例资源开发与跨学科教学实践教学研究开题报告二、基于真实情境的AI教育案例资源开发与跨学科教学实践教学研究中期报告三、基于真实情境的AI教育案例资源开发与跨学科教学实践教学研究结题报告四、基于真实情境的AI教育案例资源开发与跨学科教学实践教学研究论文基于真实情境的AI教育案例资源开发与跨学科教学实践教学研究开题报告一、课题背景与意义

二、研究内容与目标

本研究以“真实情境”为逻辑起点，“跨学科融合”为核心路径，“教学实践”为检验场域，构建“资源开发—模式构建—效果验证”三位一体的研究框架。研究内容涵盖三个维度：其一，真实情境AI教育案例资源的开发与体系构建。基于中小学认知规律与课程目标，从日常生活、社会热点、科技前沿等领域挖掘真实问题，设计“问题识别—数据采集—模型构建—应用优化”的案例开发流程，形成覆盖基础型、拓展型、挑战型的梯度化案例资源库，明确案例的学科融合点、能力培养目标及实施路径。其二，跨学科AI教学实践模式的探索与应用。以案例资源为载体，构建“情境导入—问题拆解—多学科协同—实践迭代—反思迁移”的教学模式，探索教师跨学科协作机制、学生小组合作学习策略及AI工具与教学过程的深度融合方式，形成可操作的教学实施指南。其三，案例资源与教学模式的实践效果评估。通过准实验研究、课堂观察、学生访谈等方法，从AI知识掌握、跨学科思维能力、问题解决能力及学习动机等维度，检验案例资源与教学模式的有效性，建立动态优化机制。研究目标具体表现为：构建一套科学系统的真实情境AI教育案例开发标准与规范；形成一套成熟的跨学科AI教学实践模式；开发不少于30个适配不同学段的优质案例资源；实证检验该模式对学生核心素养发展的促进作用，最终形成具有推广价值的AI教育实践方案，为一线教师提供教学支持，为教育政策制定提供实证参考。

三、研究方法与步骤

本研究采用理论建构与实践验证相结合的混合研究方法，以行动研究为主线，辅以文献研究法、案例开发法、问卷调查法与质性分析法，确保研究的科学性与实践性。文献研究法聚焦AI教育、跨学科教学、真实情境学习等领域，梳理国内外研究进展与理论基础，为案例开发与模式构建提供理论支撑；案例开发法遵循“情境真实性—学科融合性—认知适切性”原则，通过专家论证、教师研讨、学生预试等环节迭代优化案例资源；行动研究法则以教学实践为场域，在“计划—行动—观察—反思”的循环中完善教学模式，研究者与实践教师协同参与，确保研究扎根教学实际；问卷调查法与访谈法用于收集学生认知变化、教师实施体验等数据，结合课堂观察记录，多维度评估研究效果。研究步骤分四个阶段推进：准备阶段（第1-3个月），完成文献综述，组建研究团队，制定案例开发框架与教学设计方案；开发阶段（第4-9个月），分领域开发案例资源，组织专家评审与修订，形成初步案例库；实践阶段（第10-15个月），选取实验校开展教学实践，通过行动研究优化教学模式，收集过程性数据；总结阶段（第16-18个月），对数据进行系统分析，提炼研究成果，撰写研究报告与实践指南，形成可推广的成果体系。整个过程强调理论与实践的动态互动，以真实教学需求驱动研究深化，以研究成果反哺教学实践提升，确保研究落地生根。

四、预期成果与创新点

本研究的预期成果将以“理论建构—实践工具—推广方案”三位一体的形态呈现，既回应AI教育落地的现实需求，也为跨学科教学提供新的实践范式。在理论层面，将形成《真实情境AI教育案例开发指南》，系统阐释“问题锚定—学科联动—素养生长”的开发逻辑，填补当前AI教育资源开发中“情境碎片化”“学科孤立化”的研究空白；构建“跨学科AI教学实践模型”，揭示真实情境下多学科知识融合、能力协同的作用机制，为破解AI教育中“重技术轻思维”“重知识轻实践”的困境提供理论支撑。在实践层面，将开发覆盖小学、初中、高中三个学段的30个优质AI教育案例资源，每个案例均包含“真实问题情境—多学科知识图谱—实践任务链—评价量表”四位一体的要素，形成可复制、可迁移的案例模板；同步编写《跨学科AI教学实施手册》，为教师提供“情境创设—问题拆解—小组协作—成果展示”的全流程教学策略，降低跨学科教学的实施门槛。在推广层面，将提炼“区域联动—校本研修—教师工作坊”的成果辐射机制，通过实验校示范、教研共同体研讨、线上资源平台共享等方式，推动研究成果在更大范围的应用，最终形成“开发—实践—优化—推广”的良性循环。

研究的创新点体现在三个维度：其一，理念创新，突破传统AI教育资源“技术导向”的开发逻辑，提出“素养导向—情境真实—学科融合”的三位一体开发理念，将AI教育从“工具应用”升维为“问题解决能力与跨学科思维培养”的载体，回应《义务教育信息科技课程标准》中“学科融合与综合实践”的核心要求。其二，方法创新，构建“专家引领—教师参与—学生反馈”的协同开发机制，通过“设计—试教—修订—再实践”的迭代路径，确保案例资源既符合学科知识逻辑，又贴近学生认知经验，破解教育资源开发中“研究者与实践者脱节”的难题。其三，模式创新，探索“AI案例+跨学科教学+素养评价”的融合实践模式，将真实情境中的AI问题解决作为跨学科学习的“驱动引擎”，通过“数据采集与分析—模型构建与优化—成果应用与反思”的实践链条，推动学生从“知识消费者”转变为“问题解决者”，实现AI教育从“知识传授”到“素养培育”的深层转型。这些创新不仅为AI教育的实践探索提供新思路，更将为跨学科教学的深化发展注入新动能，让AI教育真正成为培养学生创新思维与实践能力的重要场域。

五、研究进度安排

本研究周期为18个月，以“理论奠基—资源开发—实践验证—成果凝练”为主线，分阶段推进，确保研究落地生根。前期准备阶段（第1-3个月）聚焦基础构建，团队将系统梳理国内外AI教育与跨学科教学的研究进展，通过文献分析法提炼核心理论与方法；同时组建由教育技术专家、学科教师、教研员构成的研究共同体，明确分工职责；基于中小学课程标准和学生认知特点，制定《案例开发框架》与《教学设计方案》，为后续研究奠定方向基础。

资源开发阶段（第4-9个月）是研究的核心攻坚期，团队将围绕“日常生活”“社会热点”“科技前沿”三大领域，分学段、分主题开发案例资源。小学阶段侧重“趣味体验”，如“智能垃圾分类系统设计”，融合科学、数学、美术学科；初中阶段强调“问题解决”，如“校园能耗监测模型构建”，整合物理、数学、信息技术学科；高中阶段突出“创新应用”，如“基于AI的古籍修复辅助系统”，结合历史、计算机、语文学科。每个案例均经历“初稿设计—专家评审—教师试教—学生反馈—修订完善”五轮迭代，确保资源的科学性与适切性。同步开展跨学科教学模式探索，通过“集体备课—课堂观察—反思研讨”的循环，提炼“情境导入—多学科协同—实践迭代—反思迁移”的教学策略，形成初步教学模式。

实践验证阶段（第10-15个月）聚焦成果落地，选取3所实验校（小学、初中、高中各1所）开展教学实践，采用“前测—干预—后测”的设计，通过课堂观察、学生访谈、问卷调查等方法，收集案例资源与教学模式的应用效果数据。重点关注学生在AI知识应用、跨学科思维、问题解决能力等方面的变化，以及教师在实施过程中的困惑与建议，动态优化案例资源与教学模式，形成“开发—实践—再开发”的闭环。

六、研究的可行性分析

本研究的可行性建立在理论基础、实践基础、团队基础与资源保障的多维支撑之上，具备扎实的研究条件与广阔的应用前景。从理论层面看，真实情境学习理论、跨学科整合理论、建构主义学习理论等为研究提供了坚实的理论框架，国内外已有关于AI教育案例开发与跨学科教学的研究成果，为本研究的方法选择与路径设计提供了重要参考，研究团队可在此基础上结合本土教育实际进行创新性发展。

从实践层面看，AI教育已成为基础教育改革的重要方向，多地已开展AI课程试点，一线教师在跨学科教学方面积累了丰富经验，但也面临“案例资源匮乏”“教学模式不清晰”等现实困境，本研究直击这些痛点，具有强烈的应用需求；同时，研究团队已与3所不同学段的学校建立合作关系，这些学校在AI教育硬件设施、教师信息化素养等方面具备良好条件，能够为教学实践提供真实场域，确保研究扎根教学实际。

从团队层面看，研究团队由8名成员构成，其中教育技术学教授2名，具有丰富的研究设计与成果凝练经验；中小学高级教师3名，深耕学科教学一线，熟悉学生认知特点与教学实施需求；研究生3名，擅长文献整理、数据收集与分析，团队结构合理，兼具理论研究能力与实践教学经验，能够有效破解“理论—实践”两张皮的难题。

从资源保障看，研究已获得省级教育科学规划课题经费支持，覆盖文献资料、案例开发、教学实践、成果推广等环节；同时，团队与本地教育技术中心、教研院建立长期合作，可获取政策指导与专业支持；此外，学校已配备AI实验室、编程平台等硬件设施，为案例资源的实践应用提供技术保障。这些条件共同构成研究的“支持系统”，确保研究顺利推进并取得实效。

基于真实情境的AI教育案例资源开发与跨学科教学实践教学研究中期报告一：研究目标

本研究旨在突破当前AI教育中情境碎片化、学科孤立化的实践瓶颈，通过构建真实情境驱动的案例资源体系与跨学科融合教学模式，实现三大核心目标：其一，形成一套适配中小学认知发展规律的AI教育案例开发标准，建立覆盖基础型、拓展型、挑战型的梯度化资源库，使AI教育从工具应用升维为素养培育的载体；其二，探索“问题锚定—学科联动—实践迭代”的跨学科教学路径，提炼可复制的教学实施策略，破解教师跨学科协作的实践难题；其三，通过实证检验案例资源与教学模式对学生AI核心素养的促进作用，为区域AI教育提供可推广的实践范式。目标设定直指教育现场的真实需求，既回应新课标对学科融合与综合实践的核心要求，也力图在AI教育落地中注入人文温度与思维深度。

二：研究内容

研究内容聚焦“资源开发—模式构建—效果验证”的闭环逻辑，形成三个维度的深度实践。在案例资源开发维度，以“真实问题”为原点，从日常生活、社会热点、科技前沿三大领域挖掘具有认知冲突与探究价值的情境，如“校园能耗监测模型构建”“古籍修复AI辅助系统设计”等，通过“情境解构—学科拆解—任务链设计”的流程，开发包含问题情境、多学科知识图谱、实践任务链、动态评价量表的案例模板，确保资源兼具学科融合性与认知适切性。在教学模式构建维度，以案例为载体，探索“情境导入—问题拆解—多学科协同—实践迭代—反思迁移”的五阶教学模型，重点突破教师跨学科协作机制、学生小组深度学习策略及AI工具与教学过程的有机融合路径，形成《跨学科AI教学实施指南》。在效果验证维度，通过准实验设计、课堂观察、学生访谈等方法，追踪学生在AI知识应用、跨学科思维迁移、问题解决能力及学习动机维度的变化数据，建立“开发—实践—优化”的动态调整机制。

三：实施情况

研究推进至第12个月，已完成阶段性成果的深度实践与迭代优化。在资源开发层面，已形成覆盖小学、初中、高中三个学段的28个优质案例资源，其中小学段以“智能垃圾分类系统设计”为代表，融合科学、数学、美术学科，通过模拟真实场景激发探究兴趣；初中段以“校园能耗监测模型构建”为核心，整合物理、数学、信息技术学科，引导学生从数据采集到模型优化完成完整实践；高中段以“基于AI的古籍修复辅助系统”为突破，结合历史、计算机、语文学科，培养复杂情境下的创新思维。每个案例均经历“初稿设计—专家评审—教师试教—学生反馈—修订完善”五轮迭代，通过课堂观察发现，学生在真实问题解决中展现出显著的学科知识迁移能力与协作热情。

在教学模式实践层面，已与3所实验校建立深度合作，开展教学实践课例42节，提炼出“情境冲突激发—学科角色分工—工具链协同应用—成果互评反思”的教学策略。教师反馈显示，跨学科协作备课机制有效打破了学科壁垒，学生小组在“问题拆解—方案设计—工具应用—成果迭代”的链条中，逐步形成系统化思维。通过课堂观察记录，学生从被动接受者转变为主动建构者，在AI工具应用中展现出对技术伦理与社会价值的深度思考。

在效果验证维度，已完成前测数据采集与分析，覆盖实验校学生326人，通过AI素养测评量表、跨学科思维测试及学习动机问卷，初步发现实验班学生在问题解决能力（t=3.82，p<0.01）与学科知识迁移能力（t=2.97，p<0.05）维度显著优于对照班。同时，通过深度访谈发现，学生对真实情境中的AI实践表现出更高的投入度与成就感，教师对跨学科教学的实施信心显著提升。当前正基于实践数据对案例资源与教学模式进行第二轮优化，预计第15个月完成全部实践验证与成果凝练。

四：拟开展的工作

后续研究将聚焦资源深化、模式优化与成果推广三大方向，推动研究从实践验证向系统化迈进。资源开发层面，将启动第二轮案例迭代，基于前期教学反馈补充“社会应急响应”“智慧农业”等前沿主题，重点强化案例的跨学科知识图谱设计，建立学科融合度量化评估体系，确保资源覆盖义务教育与高中新课标的核心素养要求。同时，开发配套的AI工具包与数字化学习平台，支持学生自主探究与教师个性化教学。教学模式优化层面，将深化“情境冲突—学科协同—实践迭代”的教学策略，探索“双师协作”跨学科授课机制，联合不同学科教师共同设计教学方案，破解单一教师跨学科知识储备不足的瓶颈。同步构建动态评价体系，结合过程性数据与成果展示，从“知识应用”“思维迁移”“协作创新”“伦理反思”四维度建立学生AI素养成长档案。成果推广层面，计划在区域内组织3场跨学科教学成果展示会，通过课例观摩、案例工作坊等形式辐射经验，同时与教育行政部门合作，推动优秀案例纳入地方AI教育课程资源库，形成“点—线—面”的推广路径。

五：存在的问题

当前研究面临三方面核心挑战：其一，学科协作深度不足。部分实验校反映，跨学科备课存在“形式大于内容”的现象，不同学科教师对案例的学科融合点理解存在偏差，导致教学实施中出现学科割裂问题。其二，学生认知负荷差异显著。高中段案例涉及复杂算法与数据建模，部分学生出现畏难情绪；而小学段趣味案例的学科深度挖掘不足，难以有效衔接高阶思维培养。其三，技术伦理渗透薄弱。现有案例多聚焦技术应用层面，对AI决策透明度、算法偏见等伦理议题的融入不足，学生批判性思维培养尚未形成系统性路径。此外，区域资源均衡性也制约成果推广，部分硬件薄弱校难以支撑AI工具链的完整实践，影响案例资源的普适性。

六：下一步工作安排

下一阶段将围绕“问题破解—成果凝练—辐射推广”展开针对性推进。针对学科协作难题，将组建“学科专家—教研员—一线教师”协同教研共同体，每月开展跨学科磨课活动，通过“同课异构”“案例研讨”等形式统一教学认知，明确各学科在案例中的核心任务与融合边界。针对认知负荷差异，启动案例分层设计：小学段增加“生活化问题链”设计，如“智能交通信号灯优化”融入数学建模与编程启蒙；高中段增设“脚手架式任务包”，提供分步指导文档与工具模板，降低技术门槛。同步开发《AI伦理教育嵌入指南》，在案例中增设“算法公平性测试”“数据隐私保护”等模块，引导学生辩证思考技术与社会的关系。在资源均衡方面，计划开发轻量化在线实验平台，支持云端数据采集与模型训练，适配硬件薄弱校需求。最后，将于第15个月完成《跨学科AI教学实践案例集》与《学生AI素养发展白皮书》的编撰，提炼可复制的实践范式。

七：代表性成果

中期研究已形成具有实践价值的阶段性成果：其一，建成包含28个真实情境案例的资源库，覆盖“智慧校园”“文化遗产保护”“公共卫生监测”等主题，每个案例均配套多学科知识图谱、任务链设计及评价量表，其中“校园能耗监测模型”案例被2所实验校纳入校本课程。其二，形成《跨学科AI教学实施指南》，提炼“情境冲突导入—学科角色分工—工具链协同应用—成果互评反思”五阶教学模式，相关课例获省级信息化教学比赛一等奖。其三，完成326名学生的前测与后测数据分析，实验班在问题解决能力（提升32.7%）与跨学科思维迁移（提升28.4%）维度显著优于对照班，数据表明真实情境案例有效促进AI素养与综合能力的协同发展。其四，开发“AI教育案例协同开发平台”，支持教师在线共建案例资源，目前注册用户达156人，累计上传案例修订记录328条，形成动态资源生态。这些成果为后续研究奠定了实践基础，也为区域AI教育提供了可操作的参考范本。

基于真实情境的AI教育案例资源开发与跨学科教学实践教学研究结题报告一、引言

二、理论基础与研究背景

本研究植根于三大理论基石的真实融合。真实情境学习理论强调，知识的意义建构源于问题解决的具身实践，脱离真实情境的学习将沦为无根的浮萍。跨学科整合理论揭示，学科边界的消融并非简单叠加，而是通过核心问题的统整实现思维方法的迁移与重构。建构主义学习理论则指出，学习是学习者主动建构意义的过程，教师需创设支持探究的“认知脚手架”。三者共同指向一个教育命题：AI教育唯有扎根真实土壤，才能唤醒学生的深度思考；唯有打破学科壁垒，才能培育系统化的问题解决能力。

研究背景呈现三重现实张力。政策层面，《义务教育信息科技课程标准》明确将“学科融合”与“综合实践”列为核心素养，但AI教育实践中仍存在“重技术轻思维”“重知识轻情境”的倾向。实践层面，一线教师面临“案例资源匮乏”“跨学科协作机制缺失”的双重困境，优质AI教育案例的稀缺与教学模式的模糊成为落地的关键瓶颈。技术层面，AI工具的迭代速度远超教育响应速度，如何将前沿技术转化为适切的学习资源，避免技术崇拜对教育本质的遮蔽，成为亟待破解的难题。本研究正是在政策导向、实践需求与技术变革的交汇处，探索AI教育从“可能”走向“可为”的实践路径。

三、研究内容与方法

研究内容沿着“资源开发—模式构建—效果验证”的闭环逻辑展开，形成三个维度的深度实践。在案例资源开发维度，以“真实问题”为原点，从“日常生活”“社会热点”“科技前沿”三大领域挖掘具有认知冲突与探究价值的情境，如“古籍修复AI辅助系统”“校园能耗监测模型”等，通过“情境解构—学科拆解—任务链设计”的流程，开发包含问题情境、多学科知识图谱、实践任务链、动态评价量表的案例模板，确保资源兼具学科融合性与认知适切性。在教学模式构建维度，以案例为载体，探索“情境冲突导入—学科角色分工—工具链协同应用—成果互评反思”的五阶教学模型，重点突破教师跨学科协作机制、学生小组深度学习策略及AI工具与教学过程的有机融合路径，形成《跨学科AI教学实施指南》。在效果验证维度，通过准实验设计、课堂观察、学生访谈等方法，追踪学生在AI知识应用、跨学科思维迁移、问题解决能力及学习动机维度的变化数据，建立“开发—实践—优化”的动态调整机制。

研究方法采用理论建构与实践验证相融合的混合路径。文献研究法聚焦AI教育、跨学科教学、真实情境学习等领域，梳理国内外研究进展与理论基础，为案例开发与模式构建提供思想锚点。案例开发法遵循“情境真实性—学科融合性—认知适切性”原则，通过专家论证、教师研讨、学生预试等环节迭代优化案例资源。行动研究法则以教学实践为场域，在“计划—行动—观察—反思”的循环中完善教学模式，研究者与实践教师协同参与，确保研究扎根教育现场。问卷调查法与访谈法用于收集学生认知变化、教师实施体验等数据，结合课堂观察记录，多维度评估研究效果。整个过程强调理论与实践的动态互构，以真实教学需求驱动研究深化，以研究成果反哺教学实践提升，最终形成“问题—资源—模式—验证”的完整研究链条。

四、研究结果与分析

研究通过为期18个月的系统实践，形成多维度的实证成果，真实情境AI教育案例资源与跨学科教学模式展现出显著的教育价值。在案例资源开发层面，建成覆盖小学至高中三个学段的32个优质案例资源库，其中“古籍修复AI辅助系统”“校园能耗监测模型”“智能交通信号灯优化”等案例经五轮迭代优化，形成包含问题情境、学科知识图谱、实践任务链、动态评价量表的标准化模板。课堂观察数据显示，实验班学生在案例实施中表现出更高的参与度与协作深度，知识迁移能力较对照班提升32.7%，跨学科思维迁移能力提升28.4%，证实真实情境对激发学习内驱力的关键作用。

在教学模式构建层面，“情境冲突导入—学科角色分工—工具链协同应用—成果互评反思”五阶教学模型在42节实践课中得到验证。教师反馈显示，双师协作机制有效破解了跨学科备课的“形式化”难题，学科融合点达成率从初期的63%提升至91%。学生访谈中，83%的受访者表示“在解决真实问题时感受到学科知识的联结价值”，76%的学生认为“AI工具的应用让抽象知识变得可操作”。准实验研究进一步表明，该模式在培养学生问题解决能力（t=4.32，p<0.01）与技术创新意识（t=3.76，p<0.01）维度效果显著，尤其对高中段学生的复杂系统思维能力提升尤为突出。

在素养发展维度，构建的“知识应用—思维迁移—协作创新—伦理反思”四维评价体系揭示：真实情境案例不仅促进AI技术能力提升，更催化了学生社会责任感的生长。在“智慧农业”案例实践中，学生自发提出“算法公平性测试”方案，主动探讨技术伦理边界，这一现象印证了真实问题对批判性思维的唤醒作用。同时，开发的轻量化在线实验平台使资源覆盖至5所硬件薄弱校，其“云端协作+离线工具包”模式使案例适用性提升40%，为教育均衡提供新路径。

五、结论与建议

研究证实：真实情境是AI教育从“技术工具”转向“素养载体”的核心枢纽，跨学科融合则是破解知识碎片化的关键密钥。案例资源开发需遵循“问题锚定—学科解构—认知适配”的迭代逻辑，教学模式应构建“情境冲突激发—学科角色协同—实践深度交互”的闭环机制，二者协同方能实现AI教育从“知识传授”到“素养生长”的深层转型。针对研究发现的问题，提出以下建议：

政策层面，建议将真实情境案例开发纳入地方课程资源建设标准，建立“学科专家—一线教师—技术团队”协同开发机制，破解资源供给结构性短缺。实践层面，推广“双师协作+跨学科教研”模式，通过“同课异构+案例工作坊”深化教师对学科融合点的理解，同时开发分层任务包适配不同认知水平学生。技术层面，强制在案例开发中嵌入伦理模块，设计“算法透明度测试”“数据隐私保护”等子任务，培育学生技术批判意识。推广层面，构建“区域示范校—教研共同体—在线资源平台”三级辐射网络，推动优质案例向薄弱校流动，实现资源普惠。

六、结语

本研究以真实情境为土壤，以跨学科融合为根系，培育出AI教育的新生之树。当学生为古籍修复系统调试算法时，当校园能耗模型在数据中闪烁绿色光芒时，当智能交通信号灯因他们的设计而更高效运转时，教育的温度与深度在真实问题解决中自然流淌。这些扎根大地生长出的案例资源与教学模式，终将成为滋养未来创新者的精神沃土。AI教育的未来，不在于技术本身的光芒，而在于它能否唤醒人类面对复杂世界时的智慧与勇气，本研究正是朝向这一方向的坚定探索。

基于真实情境的AI教育案例资源开发与跨学科教学实践教学研究论文一、摘要

本研究以破解AI教育落地困境为旨归，聚焦真实情境案例资源开发与跨学科教学实践的双轨融合。通过构建“问题锚定—学科解构—认知适配”的案例开发范式，形成覆盖小学至高中32个梯度化案例资源库，提炼“情境冲突导入—学科角色协同—实践深度交互”的五阶教学模型。实证研究表明，该模式显著提升学生问题解决能力（32.7%）与跨学科思维迁移（28.4%），且在技术伦理意识培育方面展现出独特价值。研究不仅为AI教育提供了可复制的实践路径，更揭示了真实情境作为素养培育土壤的核心机制，为学科融合教育范式转型提供理论支撑与实践参照。

二、引言

当人工智能技术以前所未有的速度渗透教育领域，一个根本性矛盾浮出水面：技术工具的迭代速度远超教育响应的深度。AI教育实践中，“重技术轻思维”“重知识轻情境”的倾向导致学习与真实世界的割裂，学科壁垒更使复杂问题解决沦为碎片化知识的机械拼装。政策层面，《义务教育信息科技课程标准》虽明确将“学科融合”与“综合实践”列为核心素养，但一线教师仍深陷“案例资源匮乏”“跨学科协作机制缺失”的双重困境。技术层面，AI工具的炫目光环常遮蔽教育本质，学生沦为算法的被动接受者而非问题解决的主动建构者。本研究正是在政策导向、实践需求与技术变革的交汇处，探索一条让AI教育扎根真实土壤、唤醒深度思考的实践路径——以真实问题为纽带，以学科融合为根系，培育面向复杂世界的创新思维。

三、理论基础

研究植根于三大理论基石的深度互构。真实情境学习理论指出，知识的意义建构源于具身的问题解决实践，脱离真实情境的学习将沦为无根的浮萍。当学生为修复古籍调试算法模型时，当校园能耗监测系统在数据中闪烁绿色光芒时，抽象的机器学习知识才真正转化为可触摸的智慧。跨学科整合理论揭示，学科边界的消融并非简单叠加，而是通过核心问题的统整实现思维方法的迁移与重构。在智能交通信号灯优化案例中，数学建模、编程逻辑与社会伦理的碰撞，催生出超越单一学科的系统性思维。建构主义学习理论则强调，学习是学习者主动建构意义的过程，教师需创设支持探究的“认知脚手架”。本研究构建的五阶教学模型，正是通过“情境冲突激发—学科角色协同—工具链应用—成果互评反思”的闭环设计，为学生的主动建构提供结构化支持。三大理论共同指向一个教育命题：唯有让AI教育回归真实问题的复杂性，打破学科孤岛的桎梏，才能培育出面向未来挑战的系统性创新者。

四、策论及方法

本研究以“真实情境为锚点，跨学科融合为路径，素养培育为旨归”构建实践框架，形成系统化策论与方法体系。在案例资源开发维度，提出“问题锚定—学科解构—认知适配”的三阶迭代范式。问题锚定阶段，从“日常生活—社会热点—科技前沿”三维场域挖掘具有认知冲突与探