㈠共读燃荻88期中《数智赋能跨学科主题学习的设计、实施与评价》这篇文章。 主持人：本次我们共学燃荻文章《数智赋能跨学科主题学习的设计、实施与评价》，了解跨学科主题学习的涉及与实施、评价中，数字智能的能力和作用，如何运用到我们日常工作中来，发挥其增值性价值。 ㈡结合问题和文章阅读，发表自己的观点和见解。 ⒈分组学习，重点阅读 组一：核心概念与现存问题 文章指出当前中小学跨学科主题学习存在哪些主要问题？（请从设计、实施、评价三个层面简要概括） T1: 嘿，大家看了那篇数智赋能跨学科学习的文章吗？开头就提到当前跨学科主题学习问题不少，谁能概括一下设计层面有啥问题？ T2: 对，我看了！设计层面主要是“学科整合拼盘化”和“任务设计浅散化”。说白了，就是老师们把不同学科知识点硬凑在一起，没真正融合，像拼盘一样。 T3: 没错，还有实施层面呢！文章说活动组织形式单一，空间资源受限——好多课还在教室里死板地进行，缺乏体验式活动。 T4: 评价层面也挺糟的，评价方式单一，老用纸笔测验，标准也模糊，全靠老师主观判断，没法全面衡量核心素养。 T5: 总结一下，就是设计拼盘化、实施单一化、评价模糊化，对吧？文章从这三个层面点出了核心问题。 什么是“学科整合拼盘化”？ 文章认为导致这一现象的根本原因是什么？ T1: 刚才提到“学科整合拼盘化”，这词儿挺形象的，具体是啥意思？ T2: 就是表面上看整合了多个学科，但实际只是把知识点罗列拼接，没深层联系。比如语文课加个科学实验，但没融合思维方法。 T3: 对，文章说根本原因是长期分科教学，老师只熟悉自己学科，缺乏对其他学科知识、思维方法的了解，所以难以找到真正的“链接点”。 T4: 说白了，老师跨学科整合思维不够，设计时只能“拿来”知识点，没法深入。 T5: 原来如此，所以不是老师不想做好，是缺乏跨学科培训和支持啊！ 组二：赋能机理与解决路径 文章将数智技术赋能跨学科主题学习的内在机理归纳为哪三个层面？ 并分别指出每个层面主要依赖的代表性技术是什么？ T1: 数智技术咋赋能跨学科学习？文章里说有三个层面，谁能说说？ T2: 我记得是内容增强、场景拓展和证据生成三个层面。内容层面靠对话生成型技术，比如大语言模型和生成式AI。 T3: 对！场景层面靠平台空间型技术，像虚拟现实和智慧教学平台。证据层面靠数据计算型技术，比如大数据和云计算。 T4: 这些技术各司其职：内容层当“生成器”，场景层当“情境营造器”，证据层当“分析器”。 T5: 总结得好！三个层面分别对应助教、助研和评价支持，挺全面的。 在“设计”路径上，文章提出的核心解决方案是什么？ 为了构建这个解决方案，需要克服通用大模型的哪两个主要缺陷？分别对应的技术路径是什么？ T1: 设计路径上，文章核心方案是啥？我印象中是搞个智能体？ T2: 对，核心是搭建“跨学科教学设计”教育智能体，形成人机协同模式。但通用大模型有缺陷，比如知识幻觉和深度逻辑缺失。 T3: 知识幻觉就是大模型可能胡编乱造，解决路径是“通用大模型+微调”或“本地知识库+检索增强生成”，把专业知识教给模型。 T4: 深度逻辑缺失指模型缺乏深层推理，得用智能体架构，包括任务规划、工具调用等要素来优化。 “跨学科教学设计”教育智能体的技术架构包含哪六个要素？ 其中“工具与行动”模块的作用是什么？ T1: 那个教育智能体架构有六个要素，谁能列一下？我记不全了。 T2: 我来：垂域大模型、教学设计任务设定、任务规划、工具与行动、存储与记忆、反思与优化。 T3: 工具与行动模块是干啥的？文章说它能调用外部工具或检索数据，拓展能力边界。 T4: 比如在提取大概念时，调用新课标知识图谱工具，帮助老师更精准设计。 T5: 哦，所以它让智能体更“智能”，能主动使用资源，不只是空谈。 在“实施”路径上，数智赋能主要体现在哪两个方面？（请从空间和资源两个角度回答） T1: 实施路径上，数智赋能重点在哪儿？文章说从空间和资源角度？ T2: 空间方面是打造智慧教学空间，比如虚拟教研室、智慧教室，打破教室限制。 T3: 资源方面是建设数字化资源共建共享平台，丰富教育资源供给，甚至整合场馆资源。 T4: 对，这样能形成多样化的活动形式，比如线上线下混合学习。 T5: 其实就是靠技术拓空间、丰资源，让跨学科学习更活更实！ 文章用“小生态，大平衡——鱼菜共生”案例说明了数智技术在不同课型中的应用。 请列举出在该案例中，数智技术至少发挥了哪三种不同的功能？ T1: 鱼菜共生案例里，数智技术发挥了多种功能，大家记得哪三种？ T2: 情境导入课中，AI生成视频营造问题情境，引发学生讨论。 T3: 知识拓展课里，虚拟实验平台和AI助手支持探究，个性化答疑。 T4: 还有工程挑战课，用场馆式学习结合数智技术，增强真实体验。 T5: 我补充一个：展示汇报课用直播平台搞混合推介会，算不算？文章说它支持了家校社协同。 T6: 对！至少三种：情境营造、探究支持、进度追踪或互动增强。 组三：评价体系与未来展望 数智技术赋能循证跨学科教学评价的技术路线包含哪六个阶段？ T1: 评价部分的技术路线有六个阶段，谁能顺一遍？我有点模糊。 T2: 首先是多源异构数据采集，比如智慧教室收集行为数据。 T3: 然后数据预处理与特征选择，接着数据关联，把变量串起来。 T4: 再是数据融合，形成一致解释，最后态势描摹与解释，以及反馈提升。 T5: 对，六阶段是：采集、预处理、关联、融合、描摹、反馈。目的是实现“教—学—评”一体化。 文章提到，从输入端和输出端来看，循证评价有两个技术关键点。 请简要说明这两个关键点分别是什么？ T1: 循证评价的技术关键点，文章从输入输出端说，是啥？ T2: 输入端关键点是数据采集的多源性、异质性和关联性——数据来自不同地方，格式不一但有关联。 T3: 输出端关键点是用多种信息处理技术进行融合分析，形成可靠证据。 T4: 比如数据级、特征级、决策级融合，确保评价科学。 T5: 所以输入要抓全数据，输出要融好数据，才能得出靠谱证据！ 文章在结束语部分提出了哪三个未来的研究方向？ T1: 文章结尾提了未来研究方向，大家记得吗？ T2: 第一个是探究数智赋能的不同水平层次，给老师针对性指导。 T3: 第二个是在真实教学场域采集数据，实践循证评价。 T4: 第三个是提升教师数智素养，探讨培育路径。 T5: 对，这三个方向都挺实在的：层次化实施、评价实践、教师发展。 T6: 总之，未来得继续深化，让数智赋能落地生根！ ㈢梳理经验 小结：通过学习《数智赋能跨学科主题学习的设计、实施与评价》这篇文章，数字智能的运用是跨学科主题学习的一个方向。 ㈣实践推进 请每位教师阅读后结合实践反思日常工作撰写读书心得，理论内化。 记录人：张新义 |
