摘要：随着信息技术的不断发展，人工智能也逐步融入到了我们的生活学习中，并为初中信息科技跨学科主题学习提供了新的路径。本文旨在探究基于人工智能的初中信息科技跨学科主题学习的教学策略，为学生在信息科技的深度学习提供助力。

关键词：人工智能；初中信息科技；跨学科主题学习

在人工智能背景下初中信息科技跨学科主题教学中，部分教师在设计教学活动时，只是将信息技术和其他学科知识进行简单拼凑和机械叠加，未能将各学科知识进行系统整合，从而导致学科知识割裂化。这种状况不利于学生实现知识的有效迁移与灵活运用。随着信息技术的不断发展，人工智能愈发易于使用，导致一些学生过于依赖人工智能工具，没有在算法设计实践中锻炼自己的跨学科解决问题能力和逻辑思维能力。针对当前现状，本文提出具体的实践策略，旨在培养学生高阶思维，提升其未来竞争力。

一、以真实情境驱动的跨学科主题设计

教师在教学中可以选择真实、贴近学生生活经验的情景，并融合到跨学科主题教学中，通过真实问题驱动，激发学生学习兴趣，让学生在沉浸式实践活动中感受知识的迁移和应用，促进学生综合能力的发展。

以苏科版八年级第七单元《跨学科主题学习——建设智慧农场》为例，通过整合生物、数学、物理知识来解决农业问题，让学生在实践活动中感知AI技术对农业生产的价值，并设计“环境监测→数据分析→预警反馈”的算法逻辑，探讨智能农业生态的可持续性。

在教学的第一环节，教师播放农场虫灾视频，提问：“如何利用AI和物联网技术实现虫害自动监测？”，引出任务：“设计智慧农场虫害监测系统，当传感器检测环境异常时，AI自动识别害虫并预警。”。在第二环节，教师讲解技术原理，物联网基础是温湿度传感器和摄像头数据采集，运用百度EasyDL平台来训练害虫的分类模型（如蚜虫vs蝗虫），并进行跨学科关联，利用生物知识分析害虫生长温湿度条件（如蚜虫喜25℃/70%湿度）；利用数学知识来建立环境数据与虫害概率的统计关系。学生分组绘制系统流程图（传感器→数据传输→AI识别→预警提示），并标注学科知识节点。在第三环节进行实践探究，学生按照异质分组，硬件组用Micro：bit连接温湿度传感器，并用编程实现“温度>28℃时触发摄像头拍照”；AI组在EasyDL平台上传害虫图片的数据集，训练模型并导出API接口；数据分析组统计历史虫害数据，建立温湿度-虫害概率关系表。第四环节进行成果展示，小组模拟农场环境（如加温模拟器），并展示系统从检测到预警的全流程；再进行跨学科答辩，学生解释技术逻辑（如：“湿度传感器数据异常→AI识别蝗虫→蜂鸣器报警”），并关联生物知识说明设计依据。

二、项目式学习的深度应用

项目式学习是人工智能与信息科技跨学科教学的重要路径，教师可以采用项目式学习，创设真实的问题情境，让学生运用多学科知识在实践中解决实际问题，帮助学生构建系统性思维，进一步提升学生的学习动机和创新意识，促进核心素养的深度发展。

以苏科版九年级第八章中的《人工智能的应用》为例，结合学校实景地图设计开展项目式学习，通过整合物理、数学、艺术知识来解决导览问题，让学生感知AI技术对智慧校园建设的价值，并设计语音输入→场景识别→路径规划的算法逻辑链，进一步探讨AI数据隐私与伦理边界（如人脸识别限制）。

在教学的第一环节，教师播放新生在校园迷路的视频，提问：如何为访客设计智能导览助手？并展示清华校园机器人导览案例。引出任务：“开发支持语音问路、地标识别的便携导览装置，需融合AI与物联网技术。”在第二环节，教师演示百度语音开放平台API调用（语音转文字→意图解析）和EasyDL训练校园地标模型。让学生分组绘制设备原型图，并融入校园文化元素（如校徽主题界面）。在第三环节进行实践探究，学生根据异质分组，语音组调用百度语音API，用编程实现语音指令→文字解析→触发响应（如“去图书馆”）；视觉组训练地标识别模型，利用编程实现“摄像头捕捉场景→显示导航箭头”；交互组设计LCD屏动态路径动画，并整合GPS模拟坐标数据（数学坐标系应用）。最后进行成果展示，学生用校园平面图沙盘，演示“从教学楼到体育馆”的导览全流程，并阐释技术逻辑（例：“语音降噪采用傅里叶变换”→“坐标算法避免绕路”），融合物理、数学原理。

三、智能技术支持个性化学习

在传统教学中，班级学生数量众多，教师难以针对每位学生进行一对一指导，通常采用“一刀切”的教育模式。考虑到每个学生在学习能力、学习水平以及个性爱好等方面存在差异，教师可以借助智能技术，分析学生在学习过程中的作业完成率、课堂互动率、错题类型等数据，为每个学生构建个性化的学习画像，并给予针对性的指导。

以苏科版九年级第八章中的《展望人工智能》为例，整合数学、语文知识来优化AI教育模型，设计AI个性化作业批改助手。在教学的第一环节，教师展示某教师批改作业的时长统计图，引出问题：“如何用AI技术实现作业自动批改与个性化反馈？”，并播放科大讯飞AI批改系统案例视频，引出监督学习在教育领域的应用价值。在第二环节，教师分层讲解知识，例如，给基础层学生讲解监督学习三要素（标注数据/特征提取/损失函数）图解，并结合语文课程标准中的作文评分细则，分析文本特征提取策略。在第三环节进行异质分组项目实践，例如，数据组用扫描仪+LabelImg工具来清洗200份扫描作业，标注关键特征（如计算步骤完整性）。最后进行成果展示，学生用真实学生作业扫描件，演示“扫描→分类→批改→反馈”全流程，并阐述技术逻辑。

四、结语

综上所述，人工智能为初中信息科技跨学科主题学习带来了新的生机与活力。开展人工智能跨学科主题学习，能够打破传统学科相互割裂的局面，促使学生通过整合多学科知识，在真实情境中解决问题，构建起系统性的知识网络，实现从理论认知到实践应用的转化，进而推动学生创新思维与批判性思维的发展，提升学生未来的竞争力。

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