教育人工智能支持下的 STEM 跨学科融合模式研究

STEM 是科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）和数学（Mathematics）四门学科的英文首字母缩写，强调跨学科之间核心知识的有机融合。STEM 教育的四个核心特征为：1. 以问题/项目为途径；2. 以跨学科为核心；3. 以新型技术为支撑；4. 以合作探究为形式。自2015年起，STEM 的研究从英美发端，并逐步系统地审视了 STEM 教育的挑战和希望，指出了 STEM 教育对未来人才培养的重要性。唐烨伟等人进一步认为，在 STEM 教育过程中，倡导学生的科学探究和交流合作，与人工智能（AI）的应用理念不谋而合。因此，探讨如何利用新型技术支持来推动 STEM 教育的发展，促进 STEM 跨学科之间的有效融合，促进学生在“做中学”至关重要。

教育人工智能（EAI）是人工智能与学习科学相结合而形成的一个新领域。在人工智能技术的支持下，教师和学生能够更清楚、更深入、更全面地理解学习是如何发生的；理解在外界因素，如社会、经济和技术因素的条件下，学习又是如何被影响的；理解如何通过灵活运用人工智能技术中的“智能”工具，为学习者高校学习和提示体验提供支持。因此，教育人工智能在宏观上，支持创新型人才培养和教与学方式改革，在微观上，改善教学过程和学习过程。

教育人工智能（EAI）是人工智能与学习科学相结合而形成的一个新领域。在人工智能技术的支持下，教师和学生能够更清楚、更深入、更全面地理解学习是如何发生的；理解在外界因素，如社会、经济和技术因素的条件下，学习又是如何被影响的；理解如何通过灵活运用人工智能技术中的“智能”工具，为学习者高校学习和提示体验提供支持。因此，教育人工智能在宏观上，支持创新型人才培养和教与学方式改革，在微观上，改善教学过程和学习过程。

在此基础上，唐烨伟等人设计了教育人工智能技术支持下的 STEM 跨学科融合模式，以期能够在新技术的支持下，更好地实现 STEM 教育跨学之间的融合。其设计原则为：

1

教学内容要具备趣味性和关联性

即一方面要关注学生的兴趣，另一方面要强调教学内容的关联性，启发学生要解决的问题可能是需要多个学科中的多个知识点来完成，从而使学生能够在“做中学”。

2

教育目标要具备层次性和灵活性

即 STEM 教育要关注所有的学生，包括不同认知水平、不同性别、不同文化，甚至是残疾学生等有特殊需求的学生而进行分层教学，关注创新能力培养，并且设计注重灵活性的教学目标，可以根据及时情况迅速调整。

3

教学评价要具备多维性和多元性

即通过教育人工智能技术，采集学生在学生过程中产生的数据，为教师和学生提供动态的、实时的个性化的评价和反馈，从而及时调整教育学的进程。

而在设计过程上，唐烨伟等人从教学环境、教学目标、教学内容、学习活动、教学评价五个方面，设计了教育人工智能技术支持下的 STEM 跨学科融合模式。其中，学习活动时整个模式的核心，是以项目或问题解决为主的小组合作探究形式，包括共同制作作品四个相互关联、相互依赖的主要阶段：

01

选择学习项目——教师借助教育人工智能的支撑为学生呈现真实的问题情境；

02

制定项目计划——学生在体验情境之后，发现存在的问题，并构想解决问题的方案；

03

执行项目计划——在小组交流讨论之后，抉择出可行的实施方案；

04

作品制作——通过利用多学科知识，归纳跨学科知识地图，以小组探究的形式。

教学环境设计过程中，研究者认为应该主要关注物理设施、时空环境和社会心理环境的设计，构建一个智能、温馨使用、交互性强的教学环境。对于教学目标的设计，研究者认为应当关注思维层次的差异，注意不同学生的学习水平差异，促进学生的个性化学习，在学习活动序列完成之后，都要有相应的学习成果以反映目标。在教学内容的设计上，研究者认为教师应当将教育内容转化为可操作化的具体项目或任务，并且具有趣味性、跨学科领域、复杂性的特征，并且借助信息技术手段来共同完成。在教学评价设计上，STEM 教育的评价应贯穿学生整个学习的过程，能够动态反映学生学习成果，是以过程性评价为主，总结性评价为辅的多元评价方式。

介绍文献

唐烨伟, 郭丽婷, 解月光, 等. 基于教育人工智能支持下的 STEM 跨学科融合模式研究[J]. 中国电化教育, 2017 (8): 46-52.

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