袁磊等：構建“師—生—機”三元協同路徑，推動跨學科主題教學高質量實施

跨學科主題學習在促進學生知識整合與應用、提升創新思維與解決復雜問題能力方面具有重要作用，是基礎教育階段培養創新人才的關鍵教學方式?！读x務教育課程方案（2022年版）》明確提出，原則上，各門課程用不少于10%的課時設計跨學科主題學習，標志著跨學科主題教學走向制度化實施。[1] 然而現實中，跨學科主題教學仍存在教師難以整合多學科知識、學生難以構建跨學科認知網絡、評價缺乏過程數據等問題。[2] 隨著生成式人工智能技術在教育教學領域的應用發展，教學智能體可在跨學科主題學習情境生成、知識整合和個性化診斷方面發揮支持作用，但仍舊不能替代教師的育人角色。在此人機協同的教學背景下，本研究基于跨學科邏輯、實踐邏輯和育人邏輯，系統闡釋“師—生—機”三元協同下跨學科主題教學的實施路徑，為教育強國建設背景下促進基礎教育教學變革和育人質量提升提供借鑒與參考。

跨學科邏輯：學科知識整合的協同機制

（一）借助教學智能體整合多學科知識資源

單學科教師受限于自身學科背景，往往難以全面把握跨學科主題教學所需的多元知識體系。教學智能體憑借海量的知識庫和強大的信息處理能力，能夠快速檢索并關聯不同學科的知識要素，為教師搭建初步的知識整合框架。[3]

教師在借助教學智能體整合知識資源時，首先需要根據教學目標選擇適切的整合框架。當前跨學科主題學習主要存在兩類整合模式：一是“大觀念—主題—任務”驅動的課程設計模式，以學科大觀念為統領，圍繞核心主題設計具體學習任務；[4][5][6] 二是項目導向的“任務群—活動鏈”實施模式，以真實問題或項目為驅動，通過任務序列推進學習進程。[7][8] 教師需要判斷教學內容更適合哪種框架，比如“能量轉化”主題更適合采用大觀念驅動模式，而“智能家居設計”則更適合采用項目導向模式。

確定整合框架后，教師將其轉化為結構化的思維鏈提示詞，引導教學智能體按照特定的邏輯路徑進行知識檢索和關聯。采用大觀念驅動模式時，教師可設計“確定核心大觀念—分解各學科子概念—建立概念間邏輯關系—設計具體學習任務”的思維鏈；采用項目導向模式時，則設計“分析真實問題情境—確定所需學科知識—設計任務序列—規劃活動流程”的思維鏈。教師將思維鏈轉化為分步驟的提示指令輸入教學智能體，例如“請基于‘能量守恒與轉化’這一大觀念，從物理、生物學、化學三個學科分別提取相關的核心概念，并說明這些概念之間的層級關系”。為確保生成的知識要素符合學生認知水平和課程標準要求，教師還需要補充輸入學生年級、課時安排、課程標準要求等具體參數。這一過程突破了單一學科教師的知識邊界，并初步呈現這些知識圍繞問題解決的關聯方式。

（二）教師審辯優化知識間的本質關聯

教學智能體雖能快速生成跨學科知識整合方案，但方案質量仍需要教師的專業審辯和優化。審辯優化需要聚焦三個核心維度：知識表述的科學性審查、跨領域關聯的本質性檢驗以及整體知識框架的融通性評估。

教師首先要對照學科課程標準和學科知識體系，審查教學智能體提取的主學科概念是否符合學科規范，包括檢驗核心概念的學術定義是否準確、概念間的上下位關系是否符合學科認知規律、學科特有的思維方式是否得到體現。當發現概念表述存在偏差或概念層次混亂時，教師需要通過對話向教學智能體指出問題所在并進行優化調試。在主學科邏輯確認無誤后，教師進一步審視主學科與其他學科的銜接點，糾正不符合學科邏輯的關聯，通過師機互動追問調取更精準的知識內容，逐步構建起以主學科為支點、向其他學科延伸的概念框架。[9]

完備的跨學科知識整合方案還需要多學科教師通過集體教研共同驗證。各學科教師通過教研活動建立統一的審辯標準和優化流程，遵循概念邊界確認、邏輯關聯檢驗、框架結構調整等操作模式。概念邊界確認環節中，各學科教師明確本學科核心概念的內涵和外延，防止不同學科使用相同術語時產生語義混淆。邏輯關聯檢驗環節中，教師共同審視跨學科概念間的關聯類型，判斷因果關系是否具有科學依據、包含關系是否符合概念層級、并列關系是否處于同一認知層面等?？蚣芙Y構調整環節中，教師識別概念體系的斷裂處和冗余處，協商補充缺失的中介概念或刪減重復的知識模塊。經過多輪教研打磨，不同學科教師的專業判斷相互印證、彼此補充，最終形成邏輯嚴密、關聯清晰的跨學科知識整合方案。[10]

（三）引導學生主動建立跨學科認知網絡

傳統跨學科主題教學常將多學科知識按線性順序依次呈現，但這種孤立的知識無法被學生真正理解和運用。“師—生—機”三元互動為學生主動建立跨學科認知網絡提供了新的可能。

“師—生—機”三元互動可按認知網絡形成機制組織成三個遞進層次：第一層次旨在引導學生進入探索狀態，教師提出具有認知沖突的復雜任務，使其難以被單一學科充分解釋，促使學生意識到需要跨學科尋找線索和證據。學生在認知不足處向教學智能體尋求支持，教學智能體檢索并提供不同學科的相關概念和解釋框架，此時知識多以并列方式呈現；第二層次旨在促進概念深度關聯，教師通過追問引導學生發現概念間的本質對應關系，例如能量守恒與代謝過程在能量轉化機制上的同構性。學生將多學科概念置于同一解釋任務中，嘗試建立因果、包含或并列等關系，教學智能體依據學生假設補充材料或糾正信息，但關聯生成和整合由學生主導；第三層次旨在將內隱理解轉化為可檢驗的關系表達，學生借助概念圖、因果鏈或解釋模型使認知結構可視化，并在表達中不斷調整連接方式和層級關系。教學智能體提供概念識別和框架生成支持，關系標注和結構定型仍由學生完成。

通過變式情境的遷移活動，可以檢驗上述三層遞進是否真正促成了跨學科認知網絡的建構。教師設計新的問題情境，使學生在不同語境中驗證跨學科關系的普適性和靈活性，重新審視概念的邊界條件和適用范圍，推動認知網絡由粗略走向精致。教師組織學生展示并比較不同的概念網絡，使學生意識到同一問題可能存在多條有效解釋路徑，群體討論中的觀點碰撞進一步強化概念間的聯結強度。[11] 經過持續訓練，學生的跨學科認知網絡逐漸穩定為可遷移的認知圖式，實現從知識占有到知識關系重構的轉變。

實踐邏輯：面向問題解決的探究學習路徑

（一）智能生成擬真數據和模擬場景

傳統教學往往通過文字描述或圖片展示替代真實體驗，這種抽象化處理使學生難以建立身臨其境的感知，問題探究因缺乏具體細節而流于表面。[12] 教學智能體通過生成擬真數據與動態模擬場景，幫助呈現真實世界的內在規律和動態機制，為學生提供可操作的實踐環境，建立起基于模型思維而非經驗直覺的問題解決路徑。[13]

驅動教學智能體生成擬真數據需要教師明確實踐主題、核心問題，并對所需數據的學科屬性和真實性提出具體要求，如規定數據的時間跨度、地域差異、波動規律等現實特征。[14] 教學智能體從知識庫中提取統計模型和典型案例構建數據生成模型，使生成的數據反映真實現象中變量間的因果關系和約束條件，而非隨機數字的簡單排列。教師需要對生成數據進行審查，確保數據既具有探究價值又不偏離現實基礎。學生通過統計分析、數據可視化等方法處理這些擬真數據，既訓練數據素養，也實現抽象問題向可觀察證據的轉化。然而，靜態數據難以呈現復雜系統中要素間的動態關聯和演化過程，因此需要進一步構建動態交互的模擬場景。

教師需要明確模擬的系統要素和交互規則，向教學智能體輸入系統的初始狀態與運行機制，教學智能體據此構建可運行的模擬模型，將課堂轉化為虛擬實驗室和社會模擬空間。學生通過調整參數觀察系統響應，在交互式模擬中理解系統的動態特性和內在機制。模擬場景允許學生進行在真實環境中無法實施的極端實驗，既保證安全性又拓展認知邊界。[15] 教師應引導學生反思模擬與現實的差異，使其意識到模型的簡化假設與適用范圍，培養批判性看待技術工具的能力。

（二）師機協同設計驅動性學習任務

傳統情境下，教師易受學科視野和設計經驗限制，將學習任務設計簡化為知識點拆解，難以呈現真實問題的復雜性和開放性。引入教學智能體有助于突破這一困境，但其價值不在于替代教師，而在于促使教師由“任務編制者”轉向“設計意圖表達者和方案評判者”。師機協同中，教師基于課程標準和學情提出需求與約束，教學智能體依托跨學科知識庫生成多樣方案，雙方通過多輪對話迭代優化，使任務既貼近學科本質和學生水平，又具備挑戰性和可操作性。

協同啟動階段，教師需要向教學智能體清晰輸入任務主題、涉及學科、學生情況、核心素養目標、資源和時間條件等關鍵信息，為教學智能體理解情境提供框架。教學智能體據此形成包含情境描述、核心驅動問題、子任務序列、預期成果和基本評價線索的任務設計初稿。隨后教師進行教育適切性評估，重點審視驅動問題是否能激發認知沖突，子任務是否支撐核心概念的深入理解和證據使用，成果形式是否具有真實應用價值和可展示性，并對不符合預期之處提出具體修改指令。

師機協同的深層價值在于拓展教師認知邊界，促進跨學科整合和個性化適配。教學智能體可基于知識圖譜識別學科間的潛在關聯，生成多視角的綜合任務，幫助學生在解決真實問題時實現知識遷移；同時可依據學生水平和興趣生成不同挑戰層級的任務變式，為差異化教學提供支持。與此同時，教師應堅持最終決定權，對跨學科關聯進行學理審查，對任務變式進行教育判斷，防止算法偏好凌駕于教育規律之上。具體可從四個方面把關，任務是否圍繞學科大觀念展開，驅動問題是否指向核心素養培養，任務序列是否符合學生認知發展規律，評價標準是否清晰可操作。

（三）組織項目實踐促進知識遷移

在“師—生—機”三元協同的教學過程中，教師的角色需要由知識傳授者和流程掌控者轉向學習生態的設計者，重點是創設開放的探究空間和提供必要支持的學習環境。

項目實踐中的支持應保持動態平衡，以避免完全放任帶來的認知負荷過載，也避免過度干預造成深度思考機會的流失。教師需要在項目啟動前依據不同階段的學習特征和支持需求，協同設計教學智能體的角色定位和功能發揮。項目初期，學生對問題領域尚不熟悉且需要建立整體認知框架，教學智能體宜承擔知識資源的組織功能，通過概念圖譜和跨學科關聯的推送幫助學生形成結構化理解。方案設計階段，學生需要持續的觀點碰撞和個性化反饋，教學智能體宜作為對話式學習伙伴，通過蘇格拉底式追問引導學生深化論證并識別邏輯缺陷，同時教師將更多精力用于觀察探究進展和把握關鍵教學時機。方案實施階段，學生面臨流程推進、質量控制和協作協調等要求，教學智能體宜提供可視化支架以呈現進度、質量評估和協作狀態信息，從而支持學生開展自我監控與調節。教師始終承擔宏觀設計和關鍵節點干預的責任，需要結合課堂觀察和教學智能體反饋數據判斷學生自主探究的有效性，并在必要時調整教學智能體支持方式，或組織概念澄清和策略重建的活動。

知識遷移的達成依賴于學生對概念深層結構的把握以及在多樣化情境中的反復運用，項目實踐中需要嵌入反思與抽象化環節。教師可以安排階段性成果展示和同伴評議，要求學生說明行動依據并闡釋策略調整路徑。在此過程中，教學智能體可作為反思活動的結構化支持工具，提供反思提示框架和思維可視化模板，但反思深度仍有賴于師生之間和生生之間的真實對話。與此同時，教師還應設計遷移任務，將學生引入與原項目表面特征不同但底層邏輯相近的新情境，用以檢驗其是否能夠識別問題本質并靈活調動已建構的知識和策略。

育人邏輯：素養導向的人機協作策略

（一）智能診斷提供差異化學習支持

核心素養培養強調學生的主動建構和個性化發展，統一化教學難以有效回應學生差異。“師—生—機”三元協同框架下，教學智能體為教師提供更全面、及時的學情洞察，使教師將更多精力投入高階思維引導、情感支持和價值引領等核心育人任務。

教師需要依據教學目標采集師生對話、學習行為軌跡、人機交互記錄、過程性作品等多模態信息，形成多維學情畫像，涵蓋知識掌握、認知風格、學習投入與問題解決過程等要素，但要注意明確跨學科主題學習中最關鍵的數據維度，避免無目的擴張。

在獲得過程性數據后，教師通過結構化提示詞引導教學智能體生成診斷報告，明確對標的核心素養維度、跨學科整合要點和階段性發展特征。提示詞設計需要兼顧群體和個體兩個層面。在群體層面，教學智能體基于歷史數據識別共性問題和整體發展趨勢，支撐教學改進決策；在個體層面，教學智能體追蹤個體進步軌跡，揭示認知偏差和個性化發展需求。教師需要對報告進行專業審辯，將其與質性觀察相互印證，并通過師生對話驗證存疑結論。

基于診斷結果，教師協同教學智能體設計差異化支持方案。針對跨學科整合中的薄弱環節，可為不同學生推送針對性資源。教師亦可結合學習數據獲取分組建議，用于組織同質或異質合作學習。[16] 全過程中，教學智能體承擔動態監測和資源匹配功能，教師負責目標把控和價值引領，確保技術支持服務于核心素養的全面發展。

（二）強化教師價值引領和人文關懷

在人機協同教學中，教師應堅守教育主體性，以價值引領和人文關懷深化育人目標，促進核心素養培養與立德樹人任務的融合。價值引領提供教學的方向尺度，應系統融入教學設計全過程。人文關懷貫穿教學實施，體現為對學生體驗的關注、互動中的情感支持和學習共同體的營造。

教師在利用教學智能體生成或篩選跨學科主題時，應以價值觀培育為錨點，引導其建構蘊含正確導向的真實問題情境。情境設計應自然引發學生對科技與人文、個體與社會、發展與責任等關系的思考。例如在智慧社區項目中融入適老化關懷與公平議題，在環境保護項目中討論經濟發展與生態保護的平衡，使學生在解決真實問題過程中形成價值判斷和責任意識。主題確定后，教師應制定超越知識技能的目標和評價體系，明確價值認知和情感態度目標。

技術工具的非人格化傾向可能使教學過度追求效率而忽視學生社會性情感需求，教師應發揮共情者作用，彌合人機交互的情感缺口。[17] 教學智能體的診斷可提供預警線索，但情感支持仍需要教師基于情境作出專業判斷。面對異常信號，教師應適時介入并通過思維示范、策略講解和情緒疏導給予支持。與此同時，教師應組織高質量師生和生生互動，強化學習共同體的情感聯結。

（三）培養學生高階思維和元認知能力

傳統跨學科主題教學在支持深度認知加工和持續自我調節方面存在局限，一是學生自我調節難以僅靠內部監控完成，而課堂中的元認知支架多為預設、靜態安排；二是在師生二元結構下，學習活動和對話常由教師預設主導，學生自主探究與生成性討論空間不足?！皫煛獧C”三元協同將外部賦能與內部建構相結合，教師發揮情境創設和思維啟發作用，教學智能體提供個性化即時反饋，共同推動學生由知識獲得走向素養提升。

教師需要在協作探究階段組織“生生、生機、師生”多元對話并進行精細化引導。在生生對話層面，通過觀察小組協作動態適時介入，幫助建立協作規則和分工，確保每個成員深度參與。[18] 在生機對話方面，引導學生對教學智能體生成內容進行批判性審視，[19] 學生利用教學智能體進行思維可視化，使概念間的關聯結構得以呈現和修正。在師生對話層面，聚焦對學生問題解決過程的引導而非直接提供答案，通過元認知問題激活學生的自我監控能力。

當各小組形成初步方案后，教師組織成果展示與跨組論辯。教學智能體可模擬反方，對方案提出挑戰性問題，引發認知沖突。學生在教師引導下辯證性審視教學智能體提供的數據和邏輯，開展基于證據的協商和整合。

最后，教師引導學生從具體項目經驗中抽象概括，形成可遷移的概念或策略。教學智能體提供第三方視角的評價反饋幫助學生深化自我認知，學生通過撰寫反思日志等元認知活動，進一步鞏固批判性思維與元認知能力。

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本文系2025年度國家自然科學基金地區科學基金項目“多教學智能體系統支持的面向小學生問題解決能力提升的STEM教育研究”（項目編號：62567001）和2025年度廣西學位與研究生教育改革課題“教育教學智能體提升研究生學術創新能力的機制與策略研究”（項目編號：JGY2025060）的階段性研究成果

（作者袁磊系廣西師范大學教育學部教授、博士生導師；徐濟遠系廣西師范大學教育學部博士研究生；吳瑤系廣西師范大學教育學部碩士研究生）

《人民教育》2026年第3—4期，原標題為《“師—生—機”三元協同下的跨學科主題教學：邏輯重構與實踐路徑》

作者：袁磊 徐濟遠 吳瑤