人工智能的发展得益于计算机、数学、神经科学、心理学与认知科学、语言学等多学科的进步，本身镌刻着跨学科的烙印。作为新课改的重要内容之一，跨学科学习不是为了“跨”而跨，而是源于解决一个现实生活中的真实问题，在解决问题的过程中，学生需要运用多学科知识分析问题、解决问题，实现跨学科理解。对于习惯了学科教学的师生而言，都是一种挑战。从演绎推理、知识工程、统计学习、深度学习演进到通用模型阶段，人工智能依靠智能算法获得了空前的自主学习能力、类人的知识建构能力，为应对这一挑战带来契机。

    资料整合，厘清问题解决逻辑

    跨学科学习要解决的问题多属于劣构问题，其边界模糊、信息冗杂且缺乏标准解法，学生常因难以厘清关键要素与逻辑链条而陷入停滞。解决问题的前提是搜集信息、选择信息，从而能够精准地表征问题。人工智能可快速聚合多源异构资料，识别知识关联，构建问题解决的思维导图与路径模型，将抽象的跨学科逻辑显性化、结构化，从而降低认知负荷，提升问题表征与推理效率。例如，依托学校“红船书坞”“制作‘红船精神’短视频，宣传‘红船精神’核心内涵与时代价值”，学生在用好学校资料的基础上，尚不足以把握“红船精神”的核心内涵，运用DeepSeek检索不仅可以提供内涵解读，还可以呈现分析思路：还原历史背景，凸显“初心与使命”的首创精神；回顾革命历程，积淀百折不挠的奋斗精神和忠诚为民的奉献精神。

    这种智能检索方式为学生提供了清晰的逻辑框架，让学生能够从纷繁复杂的资料中迅速抓住关键要点。学生可以沿着这一思路进一步研究“红船精神”，如通过了解革命先辈在艰难困苦中的坚持，感受百折不挠奋斗精神的伟大力量等。

    过程优化，明确解决方案生长点

    跨学科学习中的问题解决关键在于模拟现实场景，让学生在亲身实践与体验中深切领悟知识的价值，进而提升应对未来工作和生活挑战的核心素养。

    在小组开展头脑风暴、分工协作之后，会形成问题解决的草案。然而，经过初步实践检验，草案往往存在明显缺陷，但学生置身其中往往难以察觉。正如前文所述，在生成短视频拍摄脚本后，借助人工智能软件进行分析，不仅能够完善设计思路，精准判定历史事件及内涵展示所需要的镜头数量和表现形式，合理规划镜头顺序和时长，避免脚本过于冗长或简略，还能根据短视频风格添加适宜的音乐、音效和转场效果，提升视频的感染力和观赏性。

    这种人工智能辅助优化方案的方式，能帮助学生更清晰地认识问题所在，从而有针对性地进行改进。这不仅提高了问题解决的效率和质量，还让学生在过程中学会如何批判性地思考自己的方案，结合自己的知识和经验进行判断和选择，进一步提升自主学习能力和创新思维。

    赋能评价，评价促进师生成长

    跨学科学习倡导遵循“逆向设计”的理念，凸显评价作用。在明确待解决的核心问题后，通常需要围绕核心任务设计表现性评价量规。目前，教师普遍欠缺设计表现性评价量规的专业能力。以“PTA”（Primary Trait Analysis，即基本要素分析法）为例，明确评价的基本要素后，要对各要素进行分水平的描述。在确定基本要素方面，教师较为擅长；但在分水平描述方面则显得力不从心，初学者的水平描述模糊，水平之间界限模糊。完成初稿后，人工智能软件能够给出专业的修改意见，有助于教师在对比中持续提升评价工具开发能力。

    对于学生而言，运用评价量规进行自评、互评是基本方法。借助人工智能对典型案例的评价结果，学生可以与自己的自评、同学之间的互评进行对照，明确评价的优势与不足，提高评价能力，在评价过程中学会评价，以评价促进学习。同时，人工智能可以对学生在跨学科学习中的表现进行全面的数据采集和分析。通过长期跟踪学生在不同任务中的表现，能够精准发现学生的优势领域和薄弱环节，实现精准的学情诊断。

    人机协同，有所为有所不为

    在跨学科学习中合理运用人工智能，对于提升学习效率、促进师生发展具有显著成效。然而，要避免对人工智能的盲目崇拜。那些智能产品或许颇具吸引力，但若沉溺其中往往会催生思维上的惰性。因此，应始终坚守人的主体地位，将人工智能视作助人成长的工具与伙伴，做到有所为、有所不为。

    传统搜索引擎便于获取静态的“硬知识”，但其人机互动性与生成性欠佳；通过人机交互，则可获取“软知识”，人机互动越精准，知识重组越科学，也就越能满足人的需求。对于跨学科学习中的难题，要确保人思考和探索的优先权。学生提出的解决方案或许幼稚，但只有经历这一过程，才能在将人机交互对比过程中磨砺批判性眼光。面对人工智能提供的看似完美却易模式化的解决方案，只有通过有针对性的追问促使其不断迭代，才能从中积累运用人工智能解决问题的经验与智慧。

    在“教学+人工智能”范式不断完善的过程中，教师扮演着关键角色。教师需要引导学生正确使用人工智能，培养学生的信息甄别能力。在教学过程中，教师应鼓励学生对人工智能给出的结果进行深入分析，而不是直接接受。同时，教师要不断提升对人工智能的认知和运用能力。教师可以参加相关的培训课程，学习如何运用人工智能进行教学设计、资源整合等。此外，教师还应关注人工智能在教育领域的最新发展动态，将新的理念和方法融入教学，以涵养学生理解人工智能的意愿和能力。

    （作者系西南大学教师教育学院副教授）