跨学科主题学习：撬动教学改革的重要抓手

     从实践层面来看，当前跨学科主题学习主要存在领导困境、观念困境和实施困境，这三重困境彼此交织，从而限制了跨学科主题学习的实践成效。具体到教师层面，实施困境主要表现为：如何选择跨学科单元主题、如何设定单元目标、如何构建驱动性问题、如何设计跨学科评价等。为提升跨学科主题学习的实践成效，教师需在以下关键点上寻求突破。

    （一）确定跨学科单元主题

     确定跨学科单元主题是跨学科主题学习实践中的首要问题。一个优秀的跨学科单元主题应具备跨学科性、社会适切性、意义性和生成性等特征。跨学科单元主题的确定需要从学生视角和社会视角两个维度综合考量。

     一是要与社会生活紧密相连，以实现知识的应用价值。教师可挑选与社会热点、日常生活密切相关的议题作为跨学科单元主题，让学生在解决实际问题的过程中提高综合运用知识的能力和素养。

     二是要与学生的心理经验和认知发展水平相契合。教师应依据学生的年龄特征和认知水平来挑选适宜的主题内容和难度，确保学生能够积极投入并有效学习。

     除课程标准中提供的跨学科主题之外，教师也可以与生成式人工智能互动，输入学科的核心知识点、当地社会生活、学生发展特点以及期望融合的领域方向。借助人工智能提供的多样化案例和思路启发，教师能够突破自身学科的局限，尝试从科学、人文、艺术等多个学科视角来构思主题，从而使教学内容更加综合和创新，以更好地满足学生的个性化需求和发展特点。

  （二）界定学科概念和跨学科概念

     界定学科概念与跨学科概念是跨学科主题学习实践中的核心议题。学科概念涉及某一学科内部的基本概念、原理和方法；而跨学科概念则指那些能够跨越不同学科界限、具有普遍适用性的概念和原理。在确定这些概念时，教师必须深入理解各学科的知识体系和教学要求，并揭示它们之间的内在联系与共通之处，从而在不同学科间架起桥梁。

     一是深入研究和分析所选学科的课程标准，明确各学科的基本概念、原理和方法。这有助于教师更好地掌握各学科的知识体系和教学要求，为后续的跨学科整合奠定基础。

     二是查阅相关资料和文献，挖掘和整理跨学科概念，并明确它们在跨学科主题学习中的具体含义和应用方式。教师可向生成式人工智能阐述本学科概念在实际应用中遇到的复杂情况，利用生成式人工智能提供的跨学科关联分析，拓展思维视野。例如，教师可从数学的逻辑思维、历史的时空观以及生物学的生态观等视角出发，精心策划教学活动，以促进对跨学科概念的深入渗透和理解。

    三是将学科概念与跨学科概念有机地结合起来。教师应深入理解各学科知识之间的内在联系和共通点，找到它们之间的契合点和整合点，并通过有机融合学科概念和跨学科概念，帮助学生构建一个更加全面系统的知识体系。

   （三）设定跨学科单元目标

     单元目标应具有明确性和针对性，能够准确反映核心素养的要求，并推动学生进步。在设定单元目标时，教师必须从核心素养的具体要求出发，综合考虑选定的主题内容和学生的实际情况。

     第一，明确核心素养的具体要求。教师必须深入理解核心素养的含义及其在跨学科主题学习中的具体表现和要求。第二，结合选定的主题内容和学生的实际情况设定跨学科单元目标，以确保目标的明确性和可操作性。第三，细化和分解跨学科单元目标。教师可将总目标拆分为若干个小目标，并为每个小目标确定实施计划和评价标准，从而更有效地指导学生的学习过程，评估他们的学习成效。

   （四）构建跨学科单元驱动性问题

     跨学科单元驱动性问题应能激发学生兴趣、贯穿学习过程并具有层次性，以引导学生深入思考和探索。在构思驱动性问题时，教师应基于主题内容和核心素养的要求，综合考虑学生的认知水平和具体状况。

     首先，深入理解主题内容和核心素养要求。主题内容是跨学科主题学习的核心和基础，而核心素养则涵盖了学生必须具备的品质和关键能力。教师只有深刻理解主题内容与核心素养之间的内在联系，才能设计好跨学科单元驱动性问题。

     其次，结合学生的认知水平和实际情况提出问题。学生的认知水平包括感知、理解、记忆、判断和解决问题等方面的能力，学生的实际情况则涉及他们的生活经验、兴趣爱好和学习习惯。充分考虑这些因素，才能确保驱动性问题的针对性和可操作性。

    最后，精心构思和优化跨学科单元的核心问题。教师不仅要专注于提升问题的吸引力，确保问题在整个学习过程中的连贯性以及问题难度的递进性，还要运用人工智能分析学生的学习数据，洞察学生的兴趣和知识短板，从而设计出既能激发学生学习热情和探索欲望，又能融合多学科知识的问题链。

     （五）设计系列跨学科探究任务群

     设计系列跨学科探究任务群是跨学科主题学习实践中的关键环节。这些任务群应具备持续性、探究性和开放性等特征，旨在引导学生深入探究和实践。在设计时，教师应从主题内容和核心素养要求出发，兼顾学生的认知水平和实际情况。

      首先，明确跨学科探究任务群的设计思路。任务群应围绕主题内容和核心素养要求设计，教师要通过一系列内在联系紧密、递进关系明确的任务，引导学生深入探究和实践。任务的持续性和探究性是维持学生探究兴趣并促进其综合能力提升的重要保障。

     其次，结合学生的认知水平和实际情况设计具体的跨学科探究任务。教师应深入了解学生的思维特点和学习习惯，并据此特点设计任务，确保内容和难度既符合学生认知水平，又适合他们的实际情况。教师也可借助人工智能整合相关学科知识，让它依据学情拆解主题，生成难度适配、类型多样的任务，最后由人工智能按逻辑排序，构建连贯的任务链条以达成教学目标。教师还应关注任务的开放性和多样性，为学生提供更广泛的选择和展示空间。

     最后，整体规划和优化跨学科探究任务群。这包括关注任务之间的内在联系和递进关系，确保任务群的连贯性和系统性。教师还需关注任务与核心素养要求之间的契合度，以确保任务能有效培育学生核心素养。整体规划和优化跨学科探究任务群，能更好地引导学生深入探究和实践，提升其综合能力。

   （六）设计跨学科表现性评价

     跨学科表现性评价指的是，为评估学生在跨学科学习过程中对知识、方法和能力的理解与掌握程度而设计的评价体系和方法。教师应结合跨学科主题学习的特点和要求，设计相应的评价体系与方法。例如，教师可采用项目式学习、案例分析、口头报告等方法来评估学生的表现，并结合学生实际确立评价标准和权重分配方案，以确保评价的客观性和公正性。教师还应关注评价反馈和评价结果的应用，并根据评价结果调整和优化跨学科主题学习实践，以确保其有效性和针对性。例如，教师可通过分析评价结果来识别学生在跨学科理解表现上的优势与不足，并据此调整学习内容和方法，以提升学生的综合能力。

      在实践操作中，技术发挥着至关重要的作用。教师利用专业的学习平台，能够全方位地收集学生在学习过程中产生的各类过程性数据，包括文字记录、图片展示、视频呈现等多维度信息。例如，在小组合作进行的跨学科项目探究中，学生的讨论发言、实践操作的图像以及成果展示的视频等，均能被详尽地记录下来。基于这些立体化的数据，教师可进行更为客观、全面的过程性评价，深入分析每位学生在不同学科知识融合运用、思维拓展以及实践能力等方面的表现。而这一过程性评价结果又能及时反馈给教师，教师据此精准调整教学策略，包括重新梳理教学重难点、优化教学活动安排或为不同学习层次的学生提供更具针对性的指导，进而使跨学科主题学习的质量得到持续提升。