摘要：在教育改革强调跨学科融合的背景下，小学信息科技与数学统计教学的结合成为培养学生综合素养的重要途径。基于 AI 数据分析开展跨学科学习评价，能突破传统评价方式的局限。通过 AI 对学生在信息科技与数学统计跨学科学习过程中的数据收集、整理与分析，全面洞察学生的学习表现，包括知识掌握、技能运用、思维发展等方面。这种评价方式不仅能为教师提供精准的教学反馈，助力调整教学策略，还能让学生清晰了解自身学习状况，激发学习动力，促进小学信息科技跨学科学习质量的提升，推动学生综合能力的全面发展。

关键词：AI 数据；小学信息科技；跨学科

引言：

当今时代，科技飞速发展，跨学科学习已成为教育领域的重要趋势。小学信息科技课程作为培养学生信息素养和创新能力的关键学科，与其他学科的融合日益紧密。其中，信息科技与数学统计教学的结合具有天然的优势，二者相互促进，能让学生在解决实际问题的过程中，既提升信息技术的操作能力，又增强数学统计思维。然而，如何科学、有效地评价学生在这种跨学科学习中的表现，成为亟待解决的问题。

问题

一、基于 AI 数据分析的小学信息科技跨学科学习评价存在的

（一）数据采集维度局限

在信息科技与数学统计教学结合的跨学科学习评价里，AI 数据分析面临数据采集维度局限问题。目前多聚焦于学生课堂作业完成情况、考试成绩等显性数据，却忽视了学生在小组合作中沟通能力、面对难题时的创新思维等隐性表现。例如在统计校园植物种类项目中，学生交流讨论确定统计方法的过程，能体现其团队协作与问题解决能力，但这些关键信息因采集困难未被纳入评价，导致评价结果无法全面反映学生跨学科素养。

（二）评价模型适配性差

现有的基于 AI 数据分析的评价模型，在适配信息科技与数学统计跨学科学习评价时存在不足。这些模型大多基于单一学科数据训练，难以精准处理跨学科融合产生的复杂数据。比如信息科技中编程逻辑与数学统计里数据分析思维的交织，传统模型无法准确衡量学生在这种综合情境下的学习成果。而且不同地区、学校的教学内容和目标有差异，统一模型难以满足个性化评价需求，影响评价的准确性和有效性。

（三）师生对结果理解偏差

AI 数据分析得出的跨学科学习评价结果，师生理解存在偏差。一方面， AI 算法复杂，生成的评价报告专业术语多，教师若缺乏相关知识，难以深入解读结果背后的教育意义，无法有效指导学生改进学习。另一方面，学生对抽象的评价结果感到困惑，不清楚自身优势与不足。例如评价报告指出学生在数据可视化方面得分低，但学生不明白是色彩搭配、图表选择还是标注说明存在问题，不利于学生针对性提升跨学科学习能力。

二、基于AI 数据分析的小学信息科技跨学科学习评价策略

（一）动态学情画像构建策略

AI 数据分析可实时追踪学生在信息科技与数学统计跨学科学习中的多维数据，包括编程操作记录、数学建模过程、课堂互动频次等。以“校园垃圾分类数据可视化”项目为例， AI 系统自动记录学生使用 Python 处理数据时的代码修改次数、函数调用准确性，同时捕捉其在数学统计模块中构建柱状图、折线图的参数选择偏好。通过自然语言处理技术分析学生提交的项目反思日志，提取“数据清洗困难”“图表配色矛盾”等关键词，生成包含“技术操作能力”“统计思维水平”“跨学科迁移意识”三个维度的学情画像。教师据此为不同学生推送个性化学习资源：对代码调试能力弱的学生提供“Jupyter Notebook 错误排查指南”，对统计图表理解模糊的学生推送“动态数据可视化案例库”，使评价从结果性判断转向过程性指导。

（二）智能任务梯度设计策略

AI 算法可基于学生历史学习数据，动态调整信息科技与数学统计融合任务的难度梯度。在“智能交通信号灯优化”项目中，系统首先通过前置测评识别学生能力基线：对已掌握 Python 基础语法且能独立完成简单统计计算的学生，自动分配“基于蒙特卡洛模拟的信号灯配时优化”任务，要求其运用随机数生成、概率分布计算等数学方法，结合 Arduino 硬件编程实现信号灯动态调控；对编程基础薄弱但统计概念清晰的学生，则提供“基于 Excel 的数据分析与信号灯时长建议”任务，引导其使用 FREQUENCY 函数统计车流量数据，通过 IF 函数生成配时方案。AI 持续监测任务完成进度，当学生连续三次修改代码未通过测试时，自动触发“微课程推送”机制，播放“Python 循环结构优化技巧”或“Excel 数据透视表应用”等针对性视频，确保任务难度始终处于学生最近发展区。

（三）跨学科证据链溯源策略

AI 技术可构建包含“问题提出—方法选择—工具应用—成果验证”全流程的跨学科学习证据链。在“社区空气质量监测”项目中，学生需运用信息科技的传感器技术采集 PM2.5 数据，结合数学统计的移动平均法分析数据趋势。 AI 系统自动记录学生从选择 MQ-135传感器的依据（物理特性匹配）、到设计数据采集频率（基于采样定理）、再到运用 Python 的 Pandas 库计算 7 日移动平均值的完整过程。评价时，教师可调取证据链中的关键节点数据：如学生最初将采样间隔设置为1 分钟导致数据冗余，AI 通过异常值检测算法标记该问题，学生调整为 30 分钟后，系统记录其修改理由为“兼顾数据精度与存储效率”。

（四）多元主体协同评价策略

AI 平台可整合教师、学生、AI 系统三方评价意见，形成立体化评价网络。在“电商用户行为分析”项目中，学生需运用信息科技的爬虫技术获取商品评论数据，结合数学统计的 TF-IDF 算法提取关键词。评价环节，教师从“跨学科知识整合度”维度打分，重点关注学生是否将“HTTP 请求原理”与“词频统计逻辑”有效衔接；学生互评聚焦“团队协作贡献度”，通过AI 生成的“代码贡献热力图”和“讨论记录词云”量化每个成员的参与情况；AI 系统则从“技术规范性”角度评估，检测代码是否符合 PEP 8 规范、统计计算是否使用正确的库函数。三方评价数据经加权融合后，生成包含“知识掌握”“技能应用”“协作能力”“创新思维”四个维度的综合报告。例如，学生的最终评价显示其“统计方法应用熟练但信息科技工具使用生疏”，教师据此调整教学策略，实现“以评促学、以学优评”的良性循环。

结语：

在小学信息科技与数学统计教学的跨学科融合实践中，AI 数据分析为学习评价带来了前所未有的变革与活力。它凭借高效的数据处理和智能分析能力，让评价突破了传统模式的桎梏，实现了从静态到动态、从片面到全面、从主观到客观的跨越。借助 AI，我们能够精准捕捉学生在跨学科学习中的每一个闪光点与薄弱处，无论是信息科技操作中的创新思路，还是数学统计运用里的逻辑漏洞，都能在数据的深度剖析下无所遁形。

参考文献：

[1] 凌伟. 指向大概念的小学信息科技跨学科主题学习：为何与何为 [J/OL]. 天津师范大学学报 （ 基础教育版 ），1- 6[2025- 09- 13].

[2] 庄雅妮. 跨学科理念下小学信息科技项目化学习活动的组织方式 [J]. 亚太教育 ，2024，（17）：150- 153.