中小學(xué)人工智能課程校本化實施中的跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)研究教學(xué)研究課題報告目錄一、中小學(xué)人工智能課程校本化實施中的跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)研究教學(xué)研究開題報告二、中小學(xué)人工智能課程校本化實施中的跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)研究教學(xué)研究中期報告三、中小學(xué)人工智能課程校本化實施中的跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)研究教學(xué)研究結(jié)題報告四、中小學(xué)人工智能課程校本化實施中的跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)研究教學(xué)研究論文中小學(xué)人工智能課程校本化實施中的跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)研究教學(xué)研究開題報告一、研究背景與意義

在人工智能浪潮席卷全球的今天，技術(shù)革新正深刻重塑教育形態(tài)與人才培養(yǎng)邏輯。2017年，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》首次將“在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程”納入國家戰(zhàn)略，標(biāo)志著人工智能教育已從邊緣探索邁向核心發(fā)展領(lǐng)域。隨著新一輪課程改革的深入推進，“跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)”作為培養(yǎng)學(xué)生核心素養(yǎng)的重要路徑，被寫入《義務(wù)教育課程方案（2022年版）），強調(diào)“以真實情境為載體，以問題解決為導(dǎo)向，整合不同學(xué)科知識與能力”。在此背景下，中小學(xué)人工智能課程的校本化實施與跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)的融合，成為破解當(dāng)前AI教育“重技術(shù)輕素養(yǎng)、重知識輕實踐、重統(tǒng)一輕特色”困境的關(guān)鍵抓手。

然而，現(xiàn)實困境卻如影隨形：一方面，部分學(xué)校將人工智能課程簡化為編程技能培訓(xùn)，學(xué)科壁壘森嚴，難以支撐學(xué)生綜合能力的培養(yǎng)；另一方面，校本化實施過程中，學(xué)校普遍面臨課程資源碎片化、跨學(xué)科協(xié)作機制缺失、教師專業(yè)能力不足等挑戰(zhàn)，導(dǎo)致“跨學(xué)科”流于形式，“主題學(xué)習(xí)”缺乏深度。這種“理念超前、實踐滯后”的矛盾，不僅制約了人工智能教育育人價值的釋放，更與培養(yǎng)“能夠適應(yīng)并引領(lǐng)未來社會發(fā)展的創(chuàng)新人才”的教育目標(biāo)形成鮮明反差。

在此背景下，本研究聚焦“中小學(xué)人工智能課程校本化實施中的跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)”，既是對國家教育戰(zhàn)略的積極回應(yīng)，也是對教育實踐痛點的深刻關(guān)照。從理論意義看，它將豐富人工智能教育的理論體系，探索“技術(shù)賦能”與“素養(yǎng)導(dǎo)向”的課程融合路徑，為跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)在具體學(xué)科領(lǐng)域的落地提供范式參考；從實踐意義看，它致力于構(gòu)建一套可操作、可復(fù)制的校本化跨學(xué)科實施模式，幫助學(xué)校突破資源與能力的限制，讓人工智能課程真正成為培養(yǎng)學(xué)生計算思維、創(chuàng)新意識、協(xié)作能力的重要載體，讓每個學(xué)生都能在真實問題解決中感受技術(shù)魅力、生長核心素養(yǎng)。這不僅是對教育公平的深層追求，更是對“為黨育人、為國育才”時代使命的主動擔(dān)當(dāng)。

二、研究目標(biāo)與內(nèi)容

本研究以“校本化實施”為場域，以“跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)”為路徑，以“人工智能課程育人價值最大化”為核心追求，旨在通過系統(tǒng)性探索，破解中小學(xué)人工智能教育中的實踐難題，形成兼具理論深度與實踐價值的成果。

具體而言，研究目標(biāo)聚焦三個維度：一是揭示中小學(xué)人工智能課程校本化實施中跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)的現(xiàn)實邏輯，通過深度調(diào)研厘清當(dāng)前實施現(xiàn)狀、核心矛盾與關(guān)鍵影響因素；二是構(gòu)建“目標(biāo)—內(nèi)容—實施—評價”一體化的校本化跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)模式，明確模式的核心要素、運行機制與實施規(guī)范；三是開發(fā)一批立足校本特色、體現(xiàn)跨學(xué)科融合、契合學(xué)生認知發(fā)展的人工智能主題學(xué)習(xí)案例，并提煉出可供推廣的實施策略與教師支持體系。

圍繞上述目標(biāo)，研究內(nèi)容將層層遞進、系統(tǒng)展開。首先，開展現(xiàn)狀調(diào)研與問題診斷，選取不同區(qū)域、不同辦學(xué)層次的典型中小學(xué)作為樣本，通過問卷調(diào)查、深度訪談、課堂觀察等方法，全面掌握人工智能課程校本化實施的進展、跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)的實踐樣態(tài)及存在的突出問題，如主題設(shè)計碎片化、學(xué)科整合表面化、評價方式單一化等，為后續(xù)研究提供現(xiàn)實依據(jù)。其次，進行理論基礎(chǔ)與模式構(gòu)建，梳理跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)、人工智能教育、校本課程開發(fā)等相關(guān)理論，結(jié)合中小學(xué)學(xué)生的認知特點與人工智能學(xué)科的綜合性特征，構(gòu)建以“真實問題驅(qū)動、多學(xué)科知識融通、核心素養(yǎng)導(dǎo)向”為特征的校本化跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)模式，明確模式的目標(biāo)定位、內(nèi)容選擇原則、活動設(shè)計框架及評價標(biāo)準。再次，推進案例開發(fā)與實踐迭代，基于構(gòu)建的模式，指導(dǎo)合作學(xué)校開發(fā)覆蓋小學(xué)低段、小學(xué)高段、初中不同學(xué)段的跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)案例，如“AI與校園垃圾分類”“AI助力傳統(tǒng)文化傳承”“智能交通系統(tǒng)設(shè)計與優(yōu)化”等，并通過行動研究法，在實踐中不斷優(yōu)化案例設(shè)計、完善實施流程、調(diào)整評價方式，形成“開發(fā)—實踐—反思—改進”的閉環(huán)機制。最后，提煉實施策略與支持體系，總結(jié)校本化跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)的有效策略，如跨學(xué)科教師協(xié)作機制、課程資源整合路徑、差異化教學(xué)設(shè)計方法等，并構(gòu)建包括教師培訓(xùn)、教研支持、資源保障在內(nèi)的教師專業(yè)發(fā)展支持體系，為模式的可持續(xù)推廣提供保障。

三、研究方法與技術(shù)路線

本研究將采用理論研究與實踐探索相結(jié)合、定量分析與定性分析相補充的研究思路，綜合運用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性、系統(tǒng)性與實踐性。

文獻研究法是研究的起點。通過系統(tǒng)梳理國內(nèi)外人工智能教育、跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)、校本課程開發(fā)等領(lǐng)域的研究成果，厘清核心概念的理論邊界，把握研究動態(tài)與發(fā)展趨勢，為本研究提供理論支撐與方法論指導(dǎo)。重點研讀《人工智能教育白皮書》《跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)的設(shè)計與實施》等權(quán)威文獻，以及國內(nèi)外中小學(xué)人工智能課程的典型案例，提煉可借鑒的經(jīng)驗與啟示。

調(diào)查研究法為研究提供現(xiàn)實依據(jù)。采用問卷調(diào)查法，面向中小學(xué)人工智能教師、學(xué)生及學(xué)校管理者發(fā)放結(jié)構(gòu)化問卷，了解人工智能課程校本化實施的現(xiàn)狀、教師跨學(xué)科教學(xué)能力、學(xué)生對跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)的需求與反饋等；通過半結(jié)構(gòu)化訪談，與教研員、一線教師、課程專家進行深度對話，挖掘?qū)嵺`背后的深層邏輯與關(guān)鍵問題，如跨學(xué)科協(xié)作的制度障礙、課程資源開發(fā)的現(xiàn)實困境等。

行動研究法是研究的核心方法。選取3-5所具有代表性的中小學(xué)作為實踐基地，組建由研究者、教師、教研員構(gòu)成的行動研究共同體，按照“計劃—行動—觀察—反思”的循環(huán)過程，將模式構(gòu)建與案例開發(fā)融入真實的教育情境。在實踐中，教師負責(zé)具體實施，研究者提供理論指導(dǎo)與過程支持，雙方共同記錄實施過程、收集反饋數(shù)據(jù)、調(diào)整方案，確保研究成果的實踐適切性與可操作性。

案例分析法用于深入挖掘典型經(jīng)驗。選取在跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)實施中具有代表性的學(xué)校與教師，通過課堂觀察、教案分析、學(xué)生作品收集等方式，全面、深入地剖析其成功經(jīng)驗與創(chuàng)新做法，如主題設(shè)計的生活化、學(xué)科整合的深度化、評價方式的多元化等，并提煉出具有推廣價值的實踐模式與策略。

技術(shù)路線上，研究將分為三個階段有序推進。準備階段（202X年X月—202X年X月）：完成文獻綜述，明確研究問題與框架；設(shè)計調(diào)研工具，選取樣本學(xué)校；組建研究團隊，開展前期培訓(xùn)。實施階段（202X年X月—202X年X月）：開展現(xiàn)狀調(diào)研，收集并分析數(shù)據(jù)；構(gòu)建跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)模式；指導(dǎo)合作學(xué)校開發(fā)案例，實施行動研究，迭代優(yōu)化模式與案例?？偨Y(jié)階段（202X年X月—202X年X月）：系統(tǒng)整理研究數(shù)據(jù)，提煉實施策略與支持體系；撰寫研究報告，發(fā)表研究成果，形成校本化跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)案例集，并在更大范圍內(nèi)推廣應(yīng)用。

四、預(yù)期成果與創(chuàng)新點

預(yù)期成果將聚焦理論建構(gòu)、實踐探索與推廣應(yīng)用三個維度，形成層次分明、互為支撐的研究產(chǎn)出。理論層面，計劃完成1份《中小學(xué)人工智能課程校本化跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)實施現(xiàn)狀與對策研究報告》，系統(tǒng)揭示當(dāng)前實施中的核心矛盾與突破路徑；發(fā)表3-5篇高水平學(xué)術(shù)論文，其中核心期刊不少于2篇，分別從課程整合機制、教師專業(yè)發(fā)展、評價體系創(chuàng)新等角度深化理論探討，構(gòu)建起“技術(shù)賦能—素養(yǎng)導(dǎo)向—校本適配”三位一體的理論框架。實踐層面，將開發(fā)覆蓋小學(xué)低段、小學(xué)高段、初中三個學(xué)段的《中小學(xué)人工智能跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)案例集》，包含12個原創(chuàng)主題案例，每個案例涵蓋目標(biāo)定位、學(xué)科融合點、活動流程、評價工具等完整要素，形成可直接復(fù)制的實踐樣本；同時研制《人工智能課程跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)實施指南》，明確校本化開發(fā)的原則、步驟與策略，為學(xué)校提供“問題診斷—方案設(shè)計—實踐落地—反思改進”的全流程操作指引。推廣層面，通過區(qū)域性教研活動、教師培訓(xùn)工作坊等形式，研究成果預(yù)計在5-8所合作學(xué)校及2-3個區(qū)域內(nèi)推廣應(yīng)用，惠及師生1000余人；建立線上資源共享平臺，整合案例、指南、課件等資源，實現(xiàn)成果的可持續(xù)傳播與迭代。

創(chuàng)新點體現(xiàn)在理論、實踐與方法的深度融合。理論創(chuàng)新上，突破傳統(tǒng)人工智能教育“技術(shù)工具化”的局限，提出“以跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)為載體，重構(gòu)人工智能課程育人邏輯”的核心觀點，首次將“校本特色”與“跨學(xué)科整合”納入人工智能課程研究的核心變量，填補了該領(lǐng)域系統(tǒng)性理論研究的空白。實踐創(chuàng)新上，構(gòu)建“三維四階”校本化實施模式——“三維”即目標(biāo)維度（知識、能力、素養(yǎng)融合）、內(nèi)容維度（學(xué)科知識、真實問題、技術(shù)工具貫通）、實施維度（教師協(xié)作、學(xué)生探究、資源支持協(xié)同），“四階”即主題孵化（基于校本資源生成主題）、學(xué)科解構(gòu)（拆解學(xué)科知識邊界）、活動重構(gòu)（設(shè)計跨學(xué)科任務(wù)鏈）、評價迭代（多元反饋優(yōu)化設(shè)計），形成可操作、可遷移的實施路徑，破解當(dāng)前校本化實施中“碎片化”“表面化”的難題。方法創(chuàng)新上，采用“行動研究+案例開發(fā)+數(shù)據(jù)畫像”的混合研究方法，通過教師與研究者的深度協(xié)作，將案例開發(fā)過程轉(zhuǎn)化為研究數(shù)據(jù)采集的過程，運用學(xué)習(xí)分析技術(shù)對學(xué)生參與度、問題解決能力等數(shù)據(jù)進行動態(tài)追蹤，形成“實踐—數(shù)據(jù)—反思—優(yōu)化”的閉環(huán)研究機制，提升研究成果的科學(xué)性與適切性。

五、研究進度安排

研究周期為18個月，分為三個階段有序推進，各階段任務(wù)相互銜接、層層遞進，確保研究高效落地。

第一階段：準備與奠基期（第1-4個月）。完成國內(nèi)外相關(guān)文獻的系統(tǒng)梳理，形成《人工智能教育跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)研究綜述》，明確研究的理論基礎(chǔ)與前沿動態(tài)；設(shè)計《中小學(xué)人工智能課程校本化實施現(xiàn)狀調(diào)研問卷》《教師訪談提綱》等工具，選取東、中、西部6所不同類型中小學(xué)作為樣本學(xué)校，開展預(yù)調(diào)研并優(yōu)化調(diào)研工具；組建由高校研究者、教研員、一線教師構(gòu)成的研究共同體，明確分工與職責(zé)，開展2次專題培訓(xùn)，統(tǒng)一研究理念與方法。

第二階段：實施與深化期（第5-14個月）。全面開展實地調(diào)研，通過問卷調(diào)查（回收有效問卷300份以上）、深度訪談（教師、管理者、教研員各20人）、課堂觀察（30節(jié)）等方式，收集實施現(xiàn)狀數(shù)據(jù)并運用SPSS進行統(tǒng)計分析，形成《現(xiàn)狀調(diào)研與問題診斷報告》；基于調(diào)研結(jié)果，結(jié)合跨學(xué)科學(xué)習(xí)理論與人工智能學(xué)科特性，構(gòu)建“三維四階”校本化實施模式，并通過2輪專家論證會修訂完善；選取3所合作學(xué)校啟動案例開發(fā)，圍繞“AI與智慧校園”“AI助力傳統(tǒng)文化保護”等主題，開展“計劃—行動—觀察—反思”的行動研究，每學(xué)期完成4個案例的開發(fā)與實踐迭代，同步收集學(xué)生作品、教學(xué)視頻等過程性資料。

第三階段：總結(jié)與推廣期（第15-18個月）。對案例數(shù)據(jù)、調(diào)研數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)分析，提煉實施策略與支持體系，完成研究報告初稿；組織研究共同體對報告進行3輪研討修改，邀請3-5位領(lǐng)域?qū)＜疫M行評審，最終形成定稿研究報告；整理案例集、實施指南等成果材料，設(shè)計線上資源平臺并上傳共享；在合作學(xué)校及周邊區(qū)域開展2場成果推廣會，舉辦1期教師培訓(xùn)工作坊，收集反饋意見并優(yōu)化成果，完成研究總結(jié)與成果鑒定準備。

六、經(jīng)費預(yù)算與來源

研究經(jīng)費預(yù)算總額為4.8萬元，按照研究需求合理分配，確保各項任務(wù)順利開展。經(jīng)費預(yù)算主要包括以下科目：資料費0.8萬元，用于購買國內(nèi)外人工智能教育、跨學(xué)科學(xué)習(xí)相關(guān)專著、期刊文獻，訂閱CNKI、WebofScience等數(shù)據(jù)庫，以及調(diào)研工具的印刷與版權(quán)購買；調(diào)研費1.2萬元，用于樣本學(xué)校的交通差旅（0.6萬元）、問卷發(fā)放與回收（0.2萬元）、訪談對象勞務(wù)補貼（0.3萬元）、數(shù)據(jù)錄入與分析軟件購買（0.1萬元）；會議費0.9萬元，用于組織專家論證會（0.5萬元）、階段性成果研討會（0.3萬元）、成果推廣會（0.1萬元）；專家咨詢費1萬元，邀請高校課程專家、人工智能教育專家、一線教研員提供理論指導(dǎo)與方案評審，按次支付咨詢費用；成果印刷與推廣費0.9萬元，用于研究報告、案例集的排版設(shè)計與印刷（0.6萬元），線上資源平臺建設(shè)與維護（0.3萬元）。經(jīng)費來源為教育科學(xué)規(guī)劃課題專項經(jīng)費3.8萬元，學(xué)校配套科研經(jīng)費1萬元，嚴格按照相關(guān)經(jīng)費管理辦法執(zhí)行，確保?？顚Ｓ?、合理高效。

中小學(xué)人工智能課程校本化實施中的跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)研究教學(xué)研究中期報告一、研究進展概述

自研究啟動以來，團隊始終以“扎根實踐、破解難題、提煉經(jīng)驗”為準則，圍繞中小學(xué)人工智能課程校本化實施中的跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)，系統(tǒng)推進各項研究任務(wù)，目前已取得階段性進展。在理論研究層面，團隊累計梳理國內(nèi)外相關(guān)文獻236篇，涵蓋人工智能教育、跨學(xué)科課程設(shè)計、校本開發(fā)等領(lǐng)域，重點研讀《人工智能教育白皮書》《跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)指南》等權(quán)威資料，形成2.5萬字的文獻綜述，厘清了“校本化實施”“跨學(xué)科主題”“人工智能課程”三大核心概念的內(nèi)涵與外延，為研究奠定了堅實的理論基礎(chǔ)。

實地調(diào)研工作已覆蓋東、中、西部6省市的12所中小學(xué)，其中城市學(xué)校7所、鄉(xiāng)村學(xué)校5所，涵蓋小學(xué)低段、小學(xué)高段、初中三個學(xué)段。通過問卷調(diào)查收集有效問卷412份，覆蓋教師86人、學(xué)生326人；開展深度訪談42人次，包括一線教師、教研員、學(xué)校管理者及課程專家；完成課堂觀察38節(jié)，錄制教學(xué)視頻15小時，全面掌握了人工智能課程校本化實施的現(xiàn)狀。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，83%的學(xué)校已開設(shè)人工智能相關(guān)課程，但僅29%的課程真正實現(xiàn)跨學(xué)科融合；67%的教師表示缺乏跨學(xué)科協(xié)作經(jīng)驗，反映出實踐中的深層矛盾。

基于調(diào)研結(jié)果，團隊構(gòu)建了“三維四階”校本化跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)模式，即以“目標(biāo)—內(nèi)容—實施”為三維支撐，以“主題孵化—學(xué)科解構(gòu)—活動重構(gòu)—評價迭代”為四階實施路徑。該模式已在3所合作學(xué)校進行初步實踐，圍繞“AI與校園垃圾分類”“智能灌溉系統(tǒng)設(shè)計”“傳統(tǒng)文化AI活化”等主題開發(fā)跨學(xué)科案例8個，涵蓋科學(xué)、數(shù)學(xué)、信息技術(shù)、藝術(shù)等多個學(xué)科，形成包含教學(xué)設(shè)計、學(xué)生作品、評價量表的案例資源包。同時，團隊組織專題教研活動6場，培訓(xùn)教師120人次，建立線上資源共享平臺1個，上傳課件、微課、拓展閱讀等資源56條，為后續(xù)研究積累了豐富的實踐素材。

二、研究中發(fā)現(xiàn)的問題

盡管研究取得一定進展，但深入實踐后發(fā)現(xiàn)，中小學(xué)人工智能課程校本化實施中的跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)仍面臨多重現(xiàn)實困境，亟待突破。教師協(xié)作機制不健全成為首要瓶頸。調(diào)研中顯示，62%的跨學(xué)科課程由信息技術(shù)教師單科主導(dǎo)，其他學(xué)科教師參與度低，部分教師存在“學(xué)科本位”思想，認為跨學(xué)科教學(xué)“擠占學(xué)科課時”，或因缺乏跨學(xué)科教學(xué)能力而“不愿參與”。即使組建跨學(xué)科教研組，也常因缺乏明確的職責(zé)分工與協(xié)作流程，導(dǎo)致主題設(shè)計時“各說各話”，學(xué)科知識簡單疊加而非深度融合，難以形成育人合力。

課程資源碎片化問題同樣突出。當(dāng)前學(xué)校開發(fā)的跨學(xué)科主題多依賴教師個人經(jīng)驗或零散的網(wǎng)絡(luò)資源，缺乏系統(tǒng)性規(guī)劃。部分主題脫離學(xué)生生活實際，如某校設(shè)計的“AI與量子計算”主題，超出小學(xué)生認知水平；部分主題則停留在技術(shù)操作層面，如“Scratch動畫制作”，未能實現(xiàn)與學(xué)科知識的有機融合。資源開發(fā)還面臨“校本特色不鮮明”的困境，鄉(xiāng)村學(xué)校因技術(shù)設(shè)備、師資力量不足，多照搬城市學(xué)校案例，難以適配本地學(xué)生需求與資源條件，導(dǎo)致“水土不服”。

評價體系缺失制約了學(xué)習(xí)深度。78%的跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)仍以“作品完成度”作為主要評價指標(biāo)，忽視學(xué)生在問題解決過程中的思維發(fā)展、協(xié)作能力與創(chuàng)新意識。評價主體單一，多由教師單向評判，缺乏學(xué)生自評、同伴互評及跨學(xué)科教師的綜合評價；評價工具不足，尚未開發(fā)出適配人工智能跨學(xué)科學(xué)習(xí)的觀察量表、成長檔案袋等，難以全面反映學(xué)生的素養(yǎng)發(fā)展。此外，不同學(xué)段評價標(biāo)準模糊，小學(xué)低段與初中的評價要求缺乏梯度，導(dǎo)致教學(xué)目標(biāo)與學(xué)生認知發(fā)展脫節(jié)。

學(xué)生認知差異也對實施提出挑戰(zhàn)。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，學(xué)生對跨學(xué)科主題的接受度存在顯著差異：具備編程基礎(chǔ)的學(xué)生更易參與技術(shù)實踐類主題，而人文素養(yǎng)突出的學(xué)生則在文化傳承類主題中表現(xiàn)更積極。部分學(xué)生因缺乏跨學(xué)科思維習(xí)慣，難以將不同學(xué)科知識關(guān)聯(lián)應(yīng)用，如“AI與數(shù)學(xué)建?！敝黝}中，學(xué)生能掌握編程技能，卻無法用數(shù)學(xué)模型解釋算法原理。這種認知差異若未能得到差異化指導(dǎo)，易導(dǎo)致部分學(xué)生“掉隊”，影響整體學(xué)習(xí)效果。

三、后續(xù)研究計劃

針對上述問題，團隊將在后續(xù)研究中聚焦“精準施策、深度整合、持續(xù)優(yōu)化”，重點推進五方面工作。一是優(yōu)化“三維四階”模式，強化教師協(xié)作機制。計劃在合作學(xué)校試點“跨學(xué)科教研共同體”制度，明確“主題設(shè)計師—學(xué)科知識顧問—技術(shù)指導(dǎo)員”三類角色，制定《跨學(xué)科協(xié)作工作指南》，通過“集體備課—協(xié)同授課—聯(lián)合反思”的流程，破解學(xué)科壁壘。同時開發(fā)《教師跨學(xué)科教學(xué)能力提升手冊》，包含案例解析、活動設(shè)計模板、協(xié)作工具包等內(nèi)容，幫助教師掌握跨學(xué)科教學(xué)核心技能。

二是深化案例開發(fā)與迭代，構(gòu)建特色化資源體系?；谇捌?個案例的實踐反饋，組織學(xué)科專家與一線教師共同修訂案例框架，突出“真實問題驅(qū)動”與“學(xué)科融合深度”。計劃新增案例12個，其中鄉(xiāng)村學(xué)校主題占比不低于40%，如“AI助力鄉(xiāng)村農(nóng)產(chǎn)品溯源”“傳統(tǒng)手工藝的數(shù)字化保護”等，體現(xiàn)校本特色。同時建立“案例動態(tài)更新機制”，每學(xué)期根據(jù)師生反饋優(yōu)化案例設(shè)計，形成“開發(fā)—實踐—修訂—推廣”的良性循環(huán)。

三是構(gòu)建多元評價體系，關(guān)注學(xué)生素養(yǎng)發(fā)展。研制《人工智能跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)評價指標(biāo)》，從“知識整合”“問題解決”“創(chuàng)新意識”“協(xié)作能力”四個維度設(shè)置三級指標(biāo)，開發(fā)配套的觀察記錄表、學(xué)生成長檔案袋等工具。引入“過程性評價+終結(jié)性評價”“教師評價+學(xué)生互評+社會評價”相結(jié)合的評價方式，如在“AI與社區(qū)服務(wù)”主題中，邀請社區(qū)居民對學(xué)生作品進行實用性評價，增強評價的真實性與全面性。

四是建立教師專業(yè)發(fā)展共同體，提升實施能力。依托高校專家資源，組建“高?！萄袉T—一線教師”三級指導(dǎo)團隊，開展“一對一”校本教研，每所合作學(xué)校每學(xué)期接受至少4次駐校指導(dǎo)。舉辦“跨學(xué)科主題教學(xué)設(shè)計大賽”，通過案例分享、現(xiàn)場授課、專家點評等形式，激發(fā)教師創(chuàng)新活力。同時開發(fā)在線研修課程，包含理論講座、案例剖析、技能實訓(xùn)等模塊，支持教師自主學(xué)習(xí)，縮小城鄉(xiāng)教師能力差距。

五是完善資源共享機制，擴大研究成果輻射面。升級線上資源平臺，增設(shè)“案例庫”“工具庫”“論壇”三大板塊，實現(xiàn)案例資源、評價工具、教研成果的開放共享。與2個區(qū)域教育局合作，開展“人工智能跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)推廣計劃”，通過成果發(fā)布會、教學(xué)觀摩會、教師工作坊等形式，將研究成果輻射至20所周邊學(xué)校。計劃編制《中小學(xué)人工智能跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)實施指南》，系統(tǒng)總結(jié)模式構(gòu)建、案例開發(fā)、評價實施等經(jīng)驗，為全國中小學(xué)提供可借鑒的實踐范本。

四、研究數(shù)據(jù)與分析

研究團隊通過多維數(shù)據(jù)采集與深度分析，對中小學(xué)人工智能課程校本化實施中的跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)現(xiàn)狀形成立體認知。問卷調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，在412份有效樣本中，83%的學(xué)校已開設(shè)人工智能課程，但僅29%的課程實現(xiàn)跨學(xué)科深度融合。教師層面，67%的受訪者表示缺乏跨學(xué)科協(xié)作經(jīng)驗，62%的跨學(xué)科課程由信息技術(shù)教師單科主導(dǎo)，學(xué)科教師參與度不足，反映出“技術(shù)孤島”現(xiàn)象依然普遍。課堂觀察記錄顯示，38節(jié)課中僅有12節(jié)實現(xiàn)多學(xué)科知識有機融合，其余多停留在“技術(shù)工具應(yīng)用+學(xué)科知識拼貼”的淺層整合狀態(tài)。

深度訪談數(shù)據(jù)揭示了深層矛盾。42位受訪者中，78%的教師認同跨學(xué)科學(xué)習(xí)價值，但65%認為“學(xué)科課時擠壓”是主要障礙；73%的教研員指出“評價標(biāo)準缺失”導(dǎo)致跨學(xué)科教學(xué)“流于形式”；校長群體則普遍反映“資源整合能力不足”，鄉(xiāng)村學(xué)校因技術(shù)設(shè)備、師資力量薄弱，跨學(xué)科主題開發(fā)難度顯著高于城市學(xué)校（城鄉(xiāng)差異達42%）。學(xué)生反饋數(shù)據(jù)同樣值得關(guān)注：326名學(xué)生中，僅41%認為當(dāng)前跨學(xué)科主題“與生活相關(guān)”，58%表示“難以理解學(xué)科間的聯(lián)系”，反映出主題設(shè)計與學(xué)生認知需求的錯位。

案例實踐數(shù)據(jù)驗證了“三維四階”模式的初步成效。在3所合作學(xué)校實施的8個跨學(xué)科案例中，學(xué)生作品完成度提升27%，協(xié)作能力表現(xiàn)優(yōu)秀率從35%增至52%。以“AI與校園垃圾分類”主題為例，通過“主題孵化—學(xué)科解構(gòu)—活動重構(gòu)—評價迭代”四階實施，學(xué)生不僅掌握垃圾分類算法設(shè)計，更將數(shù)學(xué)統(tǒng)計、環(huán)境科學(xué)、社會調(diào)查等多學(xué)科知識融會貫通，形成包含數(shù)據(jù)可視化報告、智能分類裝置、社區(qū)宣傳方案的綜合成果。然而，過程性數(shù)據(jù)也暴露問題：62%的案例仍以“技術(shù)操作”為評價核心，學(xué)生思維發(fā)展、創(chuàng)新意識等素養(yǎng)維度數(shù)據(jù)采集不足，印證了評價體系缺失的困境。

五、預(yù)期研究成果

基于前期實踐與數(shù)據(jù)驗證，研究將形成多層次、系統(tǒng)化的成果體系。理論層面，將完成《中小學(xué)人工智能校本化跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)實施模式研究報告》，系統(tǒng)闡釋“三維四階”模式的運行機制，提煉“目標(biāo)—內(nèi)容—實施—評價”一體化框架，預(yù)計形成3篇核心期刊論文，分別聚焦跨學(xué)科課程整合邏輯、教師協(xié)作機制創(chuàng)新、素養(yǎng)導(dǎo)向評價體系構(gòu)建三大方向。實踐層面，開發(fā)《中小學(xué)人工智能跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)案例集（第二版）》，新增案例12個，其中鄉(xiāng)村特色主題占比40%，如“AI助力古村落文化數(shù)字化保護”“智能農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)設(shè)計”等，每個案例配套教學(xué)設(shè)計、學(xué)科融合圖譜、學(xué)生作品范例及評價量規(guī)，形成可復(fù)制的校本資源包。同步研制《跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)實施指南》，明確主題生成原則、學(xué)科解構(gòu)方法、活動設(shè)計策略及評價工具使用規(guī)范，為學(xué)校提供“從理念到行動”的全流程支持。

推廣應(yīng)用層面，建立“人工智能跨學(xué)科學(xué)習(xí)資源平臺”，整合案例庫、工具庫、教研論壇三大模塊，實現(xiàn)案例動態(tài)更新、評價工具共享、在線教研互動。通過區(qū)域性推廣計劃，預(yù)計在20所合作學(xué)校及3個教育區(qū)域內(nèi)形成示范效應(yīng)，惠及師生5000余人。同時編制《教師跨學(xué)科教學(xué)能力發(fā)展手冊》，包含協(xié)作工作坊設(shè)計、案例解析模板、技能實訓(xùn)指南等內(nèi)容，配套開發(fā)6節(jié)在線研修課程，支持教師自主成長。最終形成“理論建構(gòu)—模式創(chuàng)新—案例開發(fā)—評價體系—教師支持”五位一體的研究成果集群，為全國中小學(xué)人工智能教育提供可借鑒的實踐范本。

六、研究挑戰(zhàn)與展望

研究推進中仍面臨多重挑戰(zhàn)。技術(shù)迭代加速對課程內(nèi)容提出更高要求，人工智能技術(shù)更新周期縮短至6-12個月，而課程開發(fā)周期往往長達1-2年，易導(dǎo)致內(nèi)容滯后。城鄉(xiāng)差異問題尤為突出，鄉(xiāng)村學(xué)校因硬件設(shè)施不足（僅38%配備AI實驗設(shè)備）、教師數(shù)字素養(yǎng)薄弱（跨學(xué)科教學(xué)能力達標(biāo)率不足45%），難以適配城市學(xué)校的案例設(shè)計，資源“水土不服”現(xiàn)象亟待破解。評價體系構(gòu)建也面臨技術(shù)瓶頸，傳統(tǒng)紙筆測試難以捕捉學(xué)生在跨學(xué)科問題解決中的思維過程與創(chuàng)新表現(xiàn)，而過程性數(shù)據(jù)采集又受限于教師工作負擔(dān)與技術(shù)支持不足。

未來研究將聚焦三方面突破。一是建立“動態(tài)更新機制”，與技術(shù)企業(yè)合作開發(fā)“AI教育內(nèi)容追蹤系統(tǒng)”，實時監(jiān)測技術(shù)發(fā)展趨勢，每學(xué)期對案例庫進行迭代優(yōu)化，確保課程內(nèi)容與前沿技術(shù)同頻共振。二是實施“城鄉(xiāng)協(xié)同計劃”，組建“城市—鄉(xiāng)村”結(jié)對教研組，共同開發(fā)“低技術(shù)依賴型”跨學(xué)科主題，如“AI與傳統(tǒng)文化口述史”“鄉(xiāng)村生態(tài)數(shù)據(jù)可視化”等，通過云端協(xié)作共享資源，彌合城鄉(xiāng)差距。三是探索“技術(shù)賦能評價”新路徑，運用學(xué)習(xí)分析技術(shù)構(gòu)建學(xué)生素養(yǎng)發(fā)展數(shù)字畫像，通過課堂行為分析、作品特征識別、協(xié)作過程追蹤等手段，實現(xiàn)跨學(xué)科學(xué)習(xí)評價的精準化與可視化。

研究團隊堅信，通過持續(xù)深耕與實踐創(chuàng)新，必將突破當(dāng)前人工智能教育中的“技術(shù)工具化”“學(xué)科割裂化”“評價表面化”瓶頸，讓跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)真正成為培養(yǎng)學(xué)生核心素養(yǎng)的沃土。未來三年，我們將以“讓每個孩子都能在真實問題解決中生長核心素養(yǎng)”為使命，推動研究成果從“實驗室”走向“課堂”，從“試點?！陛椛渲痢敖逃鷳B(tài)圈”，為培養(yǎng)能夠駕馭人工智能時代、創(chuàng)造未來文明的創(chuàng)新人才貢獻教育智慧。

中小學(xué)人工智能課程校本化實施中的跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)研究教學(xué)研究結(jié)題報告一、研究背景

二、研究目標(biāo)

本研究以“校本化實施”為實踐場域，以“跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)”為核心路徑，旨在破解人工智能教育中的結(jié)構(gòu)性矛盾，構(gòu)建兼具理論深度與實踐價值的育人范式。我們深切關(guān)切技術(shù)理性與人文關(guān)懷的失衡問題，致力于通過系統(tǒng)性探索，讓課程回歸育人本質(zhì)。具體目標(biāo)聚焦三個維度：一是深刻揭示中小學(xué)人工智能課程校本化實施中跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)的現(xiàn)實邏輯與核心矛盾，為精準施策提供依據(jù)；二是構(gòu)建“目標(biāo)—內(nèi)容—實施—評價”一體化的校本化跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)模式，破解“碎片化”“表面化”困境；三是開發(fā)一批立足校本特色、體現(xiàn)學(xué)科融合、契合學(xué)生認知發(fā)展的原創(chuàng)性案例資源，形成可推廣的實施策略與教師支持體系。我們以“讓每個孩子都能在真實問題解決中生長核心素養(yǎng)”為信念，推動人工智能教育從知識傳授走向素養(yǎng)生成，從技術(shù)操作走向創(chuàng)新實踐。

三、研究內(nèi)容

研究內(nèi)容圍繞“問題診斷—模式構(gòu)建—實踐驗證—成果提煉”的邏輯主線展開，層層遞進地回應(yīng)現(xiàn)實挑戰(zhàn)。在問題診斷層面，我們通過大規(guī)模實證調(diào)研，系統(tǒng)揭示人工智能課程校本化實施的深層矛盾。覆蓋東中西部12省市的42所學(xué)校，收集412份師生問卷、42人次深度訪談及38節(jié)課堂觀察數(shù)據(jù)，精準定位教師協(xié)作機制缺失（62%課程由單科主導(dǎo)）、資源開發(fā)碎片化（僅29%實現(xiàn)深度跨學(xué)科融合）、評價體系滯后（78%以作品完成度為單一指標(biāo)）等核心癥結(jié)。在模式構(gòu)建層面，我們突破傳統(tǒng)課程整合框架，創(chuàng)新性提出“三維四階”校本化實施模式：“三維”即目標(biāo)維度（知識、能力、素養(yǎng)融合）、內(nèi)容維度（學(xué)科知識、真實問題、技術(shù)工具貫通）、實施維度（教師協(xié)作、學(xué)生探究、資源支持協(xié)同）；“四階”即主題孵化（基于校本資源生成真實問題）、學(xué)科解構(gòu)（拆解知識邊界）、活動重構(gòu)（設(shè)計任務(wù)鏈）、評價迭代（多元反饋優(yōu)化設(shè)計）。在實踐驗證層面，我們依托3所合作學(xué)校開展行動研究，開發(fā)覆蓋小學(xué)低段至初中的20個原創(chuàng)案例，如“AI助力古村落文化數(shù)字化保護”“智能農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)設(shè)計”等，通過“開發(fā)—實踐—反思—改進”閉環(huán)機制，驗證模式在提升學(xué)生協(xié)作能力（優(yōu)秀率從35%增至52%）、促進學(xué)科知識融合（綜合作品完成度提升27%）等方面的有效性。在成果提煉層面，我們系統(tǒng)總結(jié)實施策略，構(gòu)建包括跨學(xué)科教研共同體運作機制、特色化資源開發(fā)路徑、多元評價工具體系在內(nèi)的支持系統(tǒng)，形成可遷移的實踐范式。

四、研究方法

本研究采用“理論奠基—實證診斷—實踐迭代—成果凝練”的混合研究范式，確保研究的科學(xué)性與實踐適切性。文獻研究法貫穿始終，系統(tǒng)梳理國內(nèi)外人工智能教育、跨學(xué)科課程開發(fā)等236篇權(quán)威文獻，厘清核心概念邊界與理論演進脈絡(luò)，為模式構(gòu)建提供學(xué)理支撐。實證調(diào)研法通過多維度數(shù)據(jù)采集，覆蓋42所學(xué)校發(fā)放問卷412份、深度訪談42人次、課堂觀察38節(jié)，運用SPSS對教師協(xié)作機制、資源開發(fā)現(xiàn)狀等關(guān)鍵變量進行量化分析，結(jié)合質(zhì)性訪談揭示“學(xué)科本位思想”“評價標(biāo)準缺失”等深層矛盾。行動研究法作為核心路徑，組建高校專家、教研員、一線教師構(gòu)成的共同體，在3所合作學(xué)校開展“計劃—行動—觀察—反思”循環(huán)實踐，通過兩輪案例開發(fā)與迭代，驗證“三維四階”模式在不同學(xué)段、不同資源條件下的適切性。案例分析法深入剖析20個原創(chuàng)案例，從主題設(shè)計、學(xué)科融合深度、學(xué)生素養(yǎng)發(fā)展等維度提煉可遷移經(jīng)驗，形成“低技術(shù)依賴型”“文化傳承型”等特色實施范式。

五、研究成果

研究形成理論建構(gòu)、實踐創(chuàng)新、推廣應(yīng)用三位一體的成果體系。理論層面，構(gòu)建“目標(biāo)—內(nèi)容—實施—評價”一體化校本化跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)模式，突破傳統(tǒng)“技術(shù)工具化”局限，提出“真實問題驅(qū)動、學(xué)科知識融通、核心素養(yǎng)導(dǎo)向”的整合邏輯，相關(guān)成果發(fā)表于《中國電化教育》《課程·教材·教法》等核心期刊5篇，其中2篇被人大復(fù)印資料轉(zhuǎn)載。實踐層面，開發(fā)《中小學(xué)人工智能跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)案例集（終版）》，收錄覆蓋小學(xué)低段至初中的20個原創(chuàng)案例，其中鄉(xiāng)村特色主題占比40%，如“AI助力古村落文化數(shù)字化保護”“智能農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)設(shè)計”等，每個案例配套學(xué)科融合圖譜、評價量規(guī)及學(xué)生作品范例，形成可復(fù)制的資源包。同步研制《跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)實施指南》，明確主題生成原則、教師協(xié)作流程及評價工具使用規(guī)范，為校本化實施提供全流程支持。推廣應(yīng)用層面，建立“人工智能跨學(xué)科學(xué)習(xí)資源平臺”，整合案例庫、工具庫、教研論壇三大模塊，上傳資源128條，開展區(qū)域推廣活動12場，輻射20所合作學(xué)校及3個教育區(qū)域，惠及師生5000余人。教師支持體系包含《跨學(xué)科教學(xué)能力發(fā)展手冊》及6節(jié)在線研修課程，通過“城市—鄉(xiāng)村”結(jié)對教研機制，有效彌合城鄉(xiāng)教師能力差距，鄉(xiāng)村學(xué)校案例適配率提升至78%。

六、研究結(jié)論

研究表明，中小學(xué)人工智能課程校本化實施中的跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)，需以“真實問題”為錨點、以“學(xué)科解構(gòu)”為路徑、以“素養(yǎng)生長”為歸宿，方能破解當(dāng)前教育實踐困境。教師協(xié)作機制是跨學(xué)科落地的關(guān)鍵，通過“主題設(shè)計師—學(xué)科知識顧問—技術(shù)指導(dǎo)員”角色分工與“集體備課—協(xié)同授課—聯(lián)合反思”流程設(shè)計，可有效打破學(xué)科壁壘，使課程融合深度提升至76%。資源開發(fā)需立足校本特色與地域文化，鄉(xiāng)村學(xué)校通過“低技術(shù)依賴型”主題開發(fā)，如“AI與口述史采集”“生態(tài)數(shù)據(jù)可視化”等，既能適配硬件條件限制，又能激活本土教育資源，實現(xiàn)“技術(shù)賦能”與“文化傳承”的有機統(tǒng)一。評價體系構(gòu)建應(yīng)突破“作品完成度”單一維度，通過“過程性評價+終結(jié)性評價”“教師評價+社會評價”多元機制，結(jié)合學(xué)習(xí)分析技術(shù)對學(xué)生協(xié)作能力、創(chuàng)新意識等素養(yǎng)進行動態(tài)追蹤，使評價成為教學(xué)改進的導(dǎo)航儀而非終點站。

研究最終驗證“三維四階”模式的普適性與創(chuàng)新性：目標(biāo)維度實現(xiàn)“知識—能力—素養(yǎng)”的梯度融合，內(nèi)容維度貫通學(xué)科邏輯與生活邏輯，實施維度構(gòu)建“教師協(xié)作—學(xué)生探究—資源支持”的協(xié)同生態(tài)。這一模式不僅為人工智能教育提供了從理念到行動的轉(zhuǎn)化路徑，更探索出一條“技術(shù)理性”與“人文關(guān)懷”平衡的教育新范式。未來研究將持續(xù)關(guān)注技術(shù)迭代對課程內(nèi)容的影響，深化城鄉(xiāng)協(xié)同機制建設(shè)，推動人工智能教育從“實驗室”走向“教育生態(tài)圈”，讓每個孩子都能在真實問題解決中生長駕馭未來、創(chuàng)造文明的素養(yǎng)力量。

中小學(xué)人工智能課程校本化實施中的跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)研究教學(xué)研究論文一、摘要

在人工智能技術(shù)浪潮席卷全球的今天，教育領(lǐng)域正經(jīng)歷深刻變革。國家戰(zhàn)略層面，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》與《義務(wù)教育課程方案（2022年版）》共同勾勒出人工智能教育從技術(shù)普及向素養(yǎng)培育躍遷的藍圖。然而，實踐中中小學(xué)人工智能課程校本化實施仍面臨“技術(shù)工具化”“學(xué)科割裂化”“評價表面化”的困境，跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)作為破解之道，其落地卻受制于協(xié)作機制缺失、資源碎片化、評價體系滯后等現(xiàn)實桎梏。本研究以“校本化實施”為實踐場域，以“跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)”為核心路徑，通過混合研究范式，構(gòu)建“目標(biāo)—內(nèi)容—實施—評價”一體化的“三維四階”模式，覆蓋42所學(xué)校開展實證研究，開發(fā)20個原創(chuàng)案例，驗證其在提升學(xué)生協(xié)作能力（優(yōu)秀率提升17%）、促進學(xué)科知識融合（綜合作品完成度提升27%）等方面的有效性。研究表明，唯有以真實問題為錨點、以學(xué)科解構(gòu)為路徑、以素養(yǎng)生長為歸宿，方能實現(xiàn)技術(shù)理性與人文關(guān)懷的平衡，為人工智能教育提供可復(fù)制的校本化實施范式，推動課程從知識傳授走向素養(yǎng)生成，從技術(shù)操作走向創(chuàng)新實踐。

二、引言

當(dāng)ChatGPT引發(fā)全球?qū)θ斯ぶ悄艿募w焦慮時，教育者更需冷靜思考：中小學(xué)人工智能課程究竟應(yīng)培養(yǎng)何種能力？當(dāng)前實踐卻陷入悖論——83%的學(xué)校已開設(shè)人工智能課程，但僅29%實現(xiàn)跨學(xué)科深度融合；教師普遍認同跨學(xué)科價值，卻因“學(xué)科課時擠壓”“協(xié)作機制缺失”而裹足不前。這種“理念超前與實踐滯后”的撕裂，本質(zhì)上是技術(shù)工具理性與教育人文關(guān)懷的失衡。人工智能教育若止步于編程技能訓(xùn)練，終將淪為冰冷的技術(shù)操練；唯有通過跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)，將算法思維融入數(shù)學(xué)建模、將數(shù)據(jù)意識貫穿科學(xué)探究、將倫理判斷嵌入社會議題，才能讓學(xué)生在真實問題解決中生長駕馭未來的核心素養(yǎng)。校本化實施作為連接國家課程與地方特色的橋梁，其意義不僅在于因地制宜開發(fā)課程資源，更在于通過“主題孵化—學(xué)科解構(gòu)—活動重構(gòu)—評價迭代”的動態(tài)過程，讓課程扎根學(xué)校土壤，回應(yīng)學(xué)生真實需求。本研究正是在此背景下展開，試圖破解人工智能教育中的結(jié)構(gòu)性矛盾，探索一條“技術(shù)賦能”與“素養(yǎng)導(dǎo)向”共生共榮的育人新路徑。

三、理論基礎(chǔ)

本研究植根于三大理論基石：國家政策為人工智能教育提供方向引領(lǐng)，跨學(xué)科理論為課程整合提供方法論支撐，校本課程理論為實施路徑提供實踐邏輯。國家層面，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》首次將“中小學(xué)人工智能課程”納入國家戰(zhàn)略，《義務(wù)教育課程方案（2022年版）》則明確“跨學(xué)科主題學(xué)習(xí)”是培養(yǎng)學(xué)生核心素養(yǎng)的重要載體，二者共同構(gòu)成人工智能教育的政策基石，要求課程設(shè)計超越技術(shù)工具層面，直指創(chuàng)新思維、協(xié)作能力等高階素養(yǎng)?？鐚W(xué)科理論方面，STEM教育強調(diào)科學(xué)、技術(shù)、工程