1.跨学科
  跨学科（Interdisciplinary）是指打破传统学科界限，将两种或多种学科的知识、方法、技能进行整合与融合，形成新的教学内容和学习方式。跨学科教学强调以现实问题为导向，促进学生综合运用多学科知识解决复杂问题，培养综合素养和创新能力。

2.智教学

智教学是指在人工智能（AI）等新兴技术的支持下，运用智能化工具与平台，实现个性化、自适应、互动性强的教学方式。它包括智能推送学习资源、智能分析学习数据、智能辅助教学决策等环节，旨在提高教学效率与学习体验。

3.人工智能背景下

人工智能背景下是指当前以大数据、机器学习、自然语言处理、智能推荐系统等AI技术为支撑的教育新生态环境。这一背景下，教学资源的获取、学习行为的分析与反馈、教学管理与评价等环节发生了深刻变革。

4.理想课堂的构建与实施

理想课堂指的是在新理念和新技术支持下，课堂教学能够实现高效互动、深度学习、自主探究与个性发展的状态。构建与实施则指通过设计合理的教学模式、应用智能化工具、改革课堂组织形式等手段，推动课堂从传统模式向理想状态转型。理想课堂是新教育理念在课堂教学层面的具体实践和体现，二者相互促进、相辅相成。在新教育背景下，构建理想课堂对于落实新教育理念、提高教育质量、促进学生全面发展具有重要意义。

（二）国内外同一研究领域现状与研究的价值

1. 国内外研究现状

（1）国外研究现状

在国外，跨学科教学（Interdisciplinary Teaching）作为培养学生综合素养和创新能力的重要手段，早已成为教育改革的重要方向。美国“STEM教育”（科学、技术、工程与数学融合教育）提倡打破学科壁垒，强调问题导向、项目式学习（PBL）等教学模式，力图提升学生的综合实践与创新能力。同时，人工智能技术在教育领域的应用迅速发展，如自适应学习系统（Adaptive Learning Systems）、智能辅导系统（ITS）、教育大数据分析等，助力实现个性化教学、精准教学和学习评估。不过，目前国外对人工智能支持下的跨学科课堂研究多集中在大学及职业教育阶段，在基础教育领域尚处于探索阶段。

（2）国内研究现状

近年来，随着“双减”政策推进和核心素养导向下课程改革的不断深化，跨学科教学成为基础教育的重要创新方向。教育部印发的《义务教育课程方案和课程标准（2022年版）》明确提出加强学科整合，倡导项目学习、主题学习等形式。同时，人工智能技术也逐步渗透到中小学教学中，如“智慧课堂”、作业批改机器人、学习诊断平台等应用场景不断丰富。然而，国内在人工智能赋能的跨学科课堂构建方面，尚缺乏系统化实践与理论总结，现有研究多停留在单点技术应用（如智慧教室搭建、单一学科辅助）或跨学科教学初步尝试阶段，缺少针对理想课堂整体设计与实施路径的深入探讨。

2. 研究的价值

（1）理论价值

本课题将跨学科教育理念与人工智能技术应用有机结合，探索人工智能环境下基础教育理想课堂的构建路径与教学模式，为当前教育技术融合跨学科教学提供新的理论支持，丰富人工智能时代课堂教学改革的研究体系。

（3）实践价值

课题将通过多门学科案例开发、课堂实验与反复迭代，形成可复制、可推广的跨学科·智教学课堂模型，提升学生综合素养、创新思维与解决问题的能力，助力基础教育课堂教学方式变革，服务于新时代教育高质量发展要求。

（4）创新价值

本课题不仅关注技术辅助教学，更注重教学内容、教学方式与学习方式的深度变革，提出“智能+跨学科”的课堂新范式，探索人工智能在课堂环境设计、教学资源生成、学习过程跟踪与反馈等方面的系统性应用，有望在人工智能与教育深度融合领域实现新的突破。

（三）研究目标

   本课题以“跨学科·智教学”为核心，立足人工智能背景下教育变革的现实需求，围绕理想课堂的建构与实施，提出以下研究目标：

1.通过系统梳理国内外跨学科教育、人工智能赋能教学的研究现状与发展趋势，结合新时代基础教育核心素养培养要求，构建“跨学科·智教学”理想课堂的基本理论框架与概念模型。

2.通过人工智能技术，设计和实施多学科融合的真实课堂项目，开发适配不同学科特点的教学活动与资源，探索人工智能支持下的课堂组织模式、教学流程与评价机制，形成可复制、可推广的课堂实践范式。

3.通过创新人工智能技术在跨学科教学中的应用方式，如智能推送学习内容、智能监测学习过程、智能生成学习评价等，实现课堂教学的精准化、个性化与智能化转型。

4.通过总结典型案例、提炼有效模式，形成具有示范价值的跨学科·智教学课程资源包、教学指南和实施手册，促进研究成果在区域内乃至更广范围内推广应用，助力基础教育理想课堂建设与教育质量提升。

（四）研究内容（或子课题设计）

本课题拟围绕“跨学科·智教学”理想课堂的构建与实施，设置以下研究内容：

1.理论研究

（1）跨学科教育与人工智能教学的理论基础探析

梳理国内外跨学科教育的理论流派、实施模式与发展趋势，探究人工智能赋能教学的主要路径与核心技术在教育中的应用现状，分析核心素养导向下对课堂教学的新要求。

（2）“跨学科·智教学”课堂的理论框架构建

构建“跨学科·智教学”课堂的核心理念、关键要素与结构模型，提出理想课堂的概念界定与本课题的创新定义，明确该课堂模式的育人目标与教师角色转变。

2.实践研究

（1）基于人工智能的跨学科融合课堂项目设计与实施

设计多学科融合的真实问题情境与项目任务（如STEM+AI项目、初中跨学科探究等），开发适配不同学科特点的教学活动、学习任务与资源包，构建以学生为中心、人工智能支持的教学流程与组织策略。

（3）人工智能在课堂教学中的创新应用实践

研究AI在教学中的具体应用方式：如智能推送学习内容、学习过程监测、生成性评价，探索AI赋能下课堂教学的个性化、精准化实施模式，开展智能系统或工具（如学习分析系统、教学机器人等）的试用与反馈。

（4）课堂成效的测评与优化提升

构建基于核心素养达成度的课堂评价模型，采集教学实施过程中的定量与定性数据，进行阶段性教学效果分析，依据数据反馈优化教学设计与资源配置。

3.成果提炼与推广应用

（1）典型教学案例与实践模式总结

提炼多类典型“跨学科·智教学”课堂案例，形成案例分析集；总结成功实施经验与易出现问题的应对策略；明确可复制、可推广的实施路径与模式框架。

（2）教学资源包与教师支持材料的开发

开发具有区域适应性与推广价值的“跨学科·智教学”课程资源包，制作教师使用手册、教学设计模板、课堂评价工具等支持材料。

（3）研究成果的应用推广与区域辐射

组织课题展示交流活动，推动研究成果在校内外传播；与教研部门合作推动成果在区域内推广应用，提升基础教育课堂质量；探索成果应用的可持续发展机制与配套支持体系建设。

（五）研究方法

  为实现本课题的研究目标，确保研究过程的科学性与有效性，拟采用以下研究方法：

1.文献研究法

系统梳理国内外关于跨学科教学、人工智能赋能教育、理想课堂构建等领域的理论成果与实践案例，为课题研究提供坚实的理论支撑与实践参考。

2.案例研究法

选取4-5所学校和若干班级或已有跨学科·智能课堂实践项目作为研究对象，进行深入分析，提炼有效经验，总结成功路径，挖掘存在的问题与改进策略。

3.行动研究法

在实际课堂中设计、实施、调整跨学科·智教学方案，通过反复循环的“实践—反思—再实践”过程，不断优化课堂设计与教学策略，提升研究的实践指导意义。

4.实验研究法

通过设立实验班与对照班，应用人工智能工具辅助跨学科教学，收集学生学习成绩、学习行为变化、课堂参与度等数据，科学验证智能技术介入对课堂效果的实际影响。

5.调查研究法

采用问卷调查、访谈、观察等多种方式，收集教师、学生、家长等多元主体的意见和建议，全面了解课堂实施效果与用户体验，挖掘深层次问题与需求。

6.数据分析法
利用教育大数据分析方法，对学生学习过程数据、课堂行为数据、教学反馈数据等进行整理、统计与深度挖掘，为研究结论提供量化依据，提升研究的科学性与说服力。

（六）实施步骤

本课题研究周期拟定为三年，分为四个阶段逐步推进：

1.准备阶段（2023年6月—12月）

（1）组建课题研究团队，明确分工与职责。

（2）梳理与分析国内外跨学科教学与人工智能教育应用的研究成果，完成相关文献综述。

（3）制定详细的课题研究方案，包括实验设计、数据采集与分析方案、课堂实践计划等。

（4）筛选实验学校（或班级），搭建智能化教学支持系统，做好技术与资源准备。

2.方案设计与初步实验阶段（2023年12月—2024年6月）

（1）基于理论研究成果，设计人工智能支持下的跨学科教学模式与理想课堂实施方案。

（2）开展小规模实验课堂，试点项目式学习（PBL）、主题式学习等跨学科教学实践。

（3）收集教学过程数据与反馈，进行初步效果评估，发现并解决实施中的问题。

3.全面实施与优化阶段（2024年7月—2025年12月）

（1）扩大实验范围，在多个学科和年级推广跨学科·智教学课堂。

（2）持续应用智能化教学辅助工具，记录学生学习表现、课堂互动、智能系统支持效果等数据。

（3）通过行动研究不断反思、调整与优化教学设计，提升课堂质量与学习效果。

（4）组织阶段性研讨交流活动，分享经验，促进研究团队成员互相学习与提升。

4.总结提升与成果提炼阶段（2026年1月—2026年5月）

（1）整理和分析各阶段实验数据与实践案例，撰写课题研究报告。

（2）提炼可复制、可推广的跨学科·智教学课堂建设模式，形成操作指南与示范案例集。

（3）完成课题成果总结，包括阶段论文发表、成果交流展示、研究成果申报等工作。

（七）主要观点与可能的创新之处

1. 主要观点

（1）跨学科与人工智能融合是基础教育课堂教学创新发展的重要趋势。
通过打破学科边界，整合多学科知识，结合人工智能技术提供的个性化、智能化教学支持，有助于培养学生的综合素养、批判性思维与创新能力。

（2）人工智能技术不仅是教学工具，更是课堂结构与教学模式变革的催化剂。
在理想课堂构建中，应充分发挥AI技术在学习路径推荐、实时反馈、学习过程监测与智能评估等方面的功能，助力课堂教学精准化与高效化。

（3）理想课堂应是“智能环境下的人本课堂”。
即以学生为中心，融合智能技术支持，以真实情境为依托，以问题解决为驱动，促进学生深度学习、主动探索和合作创新，实现全面发展。

2. 可能的创新之处

（1）概念创新
提出“跨学科·智教学”的课堂构建理念，首次将跨学科融合与人工智能技术深度结合，形成基础教育阶段理想课堂的新模型。

（2）模式创新
探索并形成适用于人工智能背景下跨学科教学的课堂组织方式、教学流程与评价机制，构建系统化的教学实施与优化路径。

（3）技术应用创新
将智能推送、智能诊断、智能反馈等AI技术功能贯穿于跨学科教学全过程，提升课堂教学个性化、自适应和高效性，实现人工智能与教学的深度融合。

（4）资源开发创新
开发基于人工智能支持的跨学科学习项目与智能学习资源包，探索教学资源动态生成与智能适配的新方式。

（5）实践路径创新
通过行动研究与课堂实验，逐步打磨形成可操作性强、可复制可推广的“跨学科·智教学”实践路径，助推基础教育阶段理想课堂的普及与推广。

（八）预期研究成果

成果名称

成果形式

完成时间

责任人

阶段成果（限5项）

课题申报书、实施方案

纸质

2025.05

张敏

理想课堂构建模型

案例、教学录像

2025.12

李炳中

跨学科教学方案与课程设计

案例、论文

2026.05

王丹丹

丁珊

平台开发与课堂实验

网页、AI辅助教学平台

2027.05

李陆云

邓海霞

教学效果评估与数据分析

研究报告

2028.05

葛浩亮

最终成果（限3项）

AI辅助教学平台

智能教学平台

2028.06

周娅媛

王娅娇

学术论文与教育研究报告

案例集、论文

2028.08

杨月

谢鹏、朱同莉

（九）课题研究的可行性分析（包括：①主持人、核心成员的学术或学科背景、研究经历、研究能力、研究成果；②研究基础，包括围绕本课题所开展的文献搜集、先期调研和已有相关成果等；③完成研究任务的保障条件，包括研究资料的获得、研究经费的筹措、研究时间的保障等。）

1.研究基础

关于本课题的相关筹备和研究工作已启动一年，两位主持人一方面学习了大量的相关化学学科思维的文献资料外，另一方面在自己的课堂实践层面进行了初步尝试，在全区已经开展了多次相关主题研讨。

围绕本课题，课题组做了大量的文献搜集工作，汇编成学习资料。同时，采用问卷调查和实地访谈，听取了区县级教研员、全区城区和乡镇近20所一线初中化学教师关于控制与应用初中化学教学差异的意见和建议。

2.保障条件

（1）依托名教师工作室，专业引领有保障

本课题组研究成员均为来自区内城乡不同学校的特级后备人才、学科带头人、骨干教师。均为区初中化学名教师工作室核心成员，依托工作室制度化的研究活动，可以有更广泛的研究和展示平台，为研究成果大面积的推广提供了可能。同时聘请区高中化学特级教师、区中学化学教研员担任本课题研究顾问，为课题研究初高中化学教学差异的控制与应用研究提供宏观指导，更为该课题研究提供了专业引领。

（2）共同的专业使命，改革责任心强  

面对在深层次的课程实施水平上的初中化学教育改革，以培养学生核心素养为目标的课堂教学仍是一种追求，是一种学科担当和责任。志同道合的成员均具有深厚的教学功底和丰富的实践教学经验，这样的团队必将为本课题的实施和推动注入新的活力。

（3）课题管理规范，以制度有效推进

本课题主持人经曾参与过多项课题，形成了有效管理课题实施的制度和经验。①研究目标明确，措施有效；②每个成员根据确立自己研究方向，调查研究与分析，每学期上研究课，撰写优秀课例和有质量的课题论文；③总课题组每月活动至少一次，定期召开专题沙龙和学术研讨。④对课题进行网络化管理，每学期末对课题组成员进行网络化考核评价。⑤课题研究运行有保障。每次课题活动均精心组织，每位课题组成员所在学校，就在外出学习、上研究课等课题研究活动上，均予以关心支持。在本课题研究所需的外部和内部的整体环境上，均为课题的实施和开展提供了较好的保障。