伴随着人工智能对教育领域的深刻影响，教师在跨学科实践活动这一教育新范式中的地位与作用愈发重要，教师应以高阶思维引领数智技术赋能跨学科实践活动，推动跨学科实践活动在智能化道路上发展深化。

    创造性思维勾画知识图谱，实现知识整合。跨学科主题学习以知识整合为核心，通过跨越学科边界的协作与建构，促进知识的系统性转化与再生。知识图谱是人工智能技术的重要组成部分，是将知识以图像化形式表现出来的知识库，能展示不同知识之间的关系。教师可充分利用人工智能技术对学科知识进行结构化编辑，实现对学科知识的最大化利用。勾画知识图谱需要教师突破常规思维框架，梳理概念源流、找寻知识共性、跨越学科边界，从而发现不同领域学科知识的内在连接，这就对教师的创造性思维提出了更高要求。具备创造性思维的教师能够以网状联想的思维方式建立不同学科知识之间的联系，流畅地在短时间内利用人工智能技术将知识图谱显像化，实现教学资料的重组，从而帮助教师明确不同教材内容之间的相互关联，筛选适合相关学习主题的教学内容。

    辩证思维革新固有观念，锚定学习主题。实际上，跨学科研究并不是对单学科研究的否定，而是通过综合运用其他相关学科的知识方法，解决单学科无法解决的问题。教师要在教学中培养学生辩证思维，一是既要认识追求单一学科深度对筑牢知识基础的价值，又要明确跨学科主题学习对培养学生核心素养的推动作用；二是要辩证运用生成式人工智能技术选定跨学科主题，实现学科间的真正跨越。跨学科主题学习中高质量主题的选定是平衡“跨”与“不跨”的突破口。教师可通过生成式人工智能创设学科关系雷达图，实现某主题下各学科贡献度与内在逻辑的可视化。主题反映学科关系，学科关系决定主题。因此，教师一方面可通过雷达图反映出的学科关系联结和学科地位差异，锚定恰当的跨学科学习主题，另一方面也可根据选定的学习主题明确学科间的从属关系，辨别学科与跨学科的内在联结，辩证地运用生成式人工智能辅助教学。

    逻辑思维创设教学情境，激发学生参与兴趣。跨学科主题学习须立足真实情境，才能引发学生的情感共鸣和深度参与。教师与生成式人工智能对话的过程就是创设情境的过程，基于教师对学生已有经验的表述，生成式人工智能能够根据其迁移学习的特性生成学生熟悉的情境。对话过程中，教师的提示词越精准，人工智能创设的情境就越能调动学生的共鸣，这就要求教师整合逻辑思维概括出精练的语言。一是概念界定能力，教师在对话时要精准区分相近概念，避免因混淆或含糊不清导致指令模糊；二是归纳推理能力，教师要从不同的学生个体经验中寻找共性的规律，以实现情境对群体的适切性；三是系统分析能力，教师要能够对复杂的个体经验进行拆解和分层处理，提高对话的准确性和高效性。在“真实、可接触、可想象”的问题情境中，学生才能有效代入并获得“在场感”，提升在跨学科实践活动中的参与度。

    系统性思维设置驱动问题，强化素养立意。跨学科主题学习要求教育者站在全局高度，重新审视并强化各学科在培养学生核心素养中的独特作用，以实现对学生整体素养的培养。作为跨学科主题学习中的核心要素，驱动问题通常来源于现实世界中的复杂问题，往往无法用单一知识解决，须综合运用多学科视角。人工智能技术可以显著提升教师对驱动问题的设计效率，基于大语言模型和知识图谱对关联问题的挖掘，教师可以很容易得到生成式人工智能提供的问题作为参考。教师要提升对跨学科主题学习的整体把控，关注驱动问题与教学系统中目标、内容、方法、评价等协同作用，避免问题与教学主题的割裂。同时，教师应重视学习主体与驱动问题的关联性，在充分了解学生学情的基础上选取合适的驱动问题，使学生的分析能力、认知水平与驱动问题的复杂程度相吻合。

    动态思维成就及时反馈，增进评价效能。人工智能可以对学生的行为进行分析，通过学习管理系统分析学生的在线学习路径从而识别学生的学习策略；也可以对学生进行情感计算，如通过摄像头和语音分析检测其课堂参与度；还可以直接对学生作业进行自动化批改。应该注意的是，纷繁多样的数智技术固然扩展了教育评价的维度和深度，但教师在把握评价结果反馈的时机、方式等关键因素上具有不可替代性，未来的发展方向是构建“人类智慧+人工智能”的混合评价系统而非以人工智能完全替代教师评价。因此，教师以动态思维运用评价数据及时反馈是增进智能化评价效能的关键。

    （作者单位系北京市正泽学校）