生成式人工智能可根據自然語言對話界面中的提示自動生成新的內容，在文本問答、代碼生成、圖像生成、視頻生成等方面具有出色表現。《義務教育化學課程標準（2022年版）》在“化學與社會·跨學科實踐”學習主題，以“化學與可持續發展”大概念統領，設計了10個跨學科實踐活動。筆者以此為例說明，在跨學科主題教學中，如何發揮生成式人工智能的作用。

　　優化信息獲取

　　加速知識整合

　　“化學與社會·跨學科實踐”主題教學要求通過實踐活動，初步形成化學、技術、工程融合解決跨學科問題的思路和方法。生成式人工智能工具可以通過對知識的獲取、辨識、整合、推送等方式，打破因知識分化而形成的領域壁壘與學科藩籬，為學生提供跨學科的學習支持。

　　知識的獲取：生成式人工智能可以幫助學生快速找到相關資料。例如調查關于能源與可持續發展的議題，提出“我國家用燃料的變遷歷程”“燃料更替的原因是什么”等問題，生成式人工智能會依托海量數據，提供詳盡解答，并用簡單易懂的語言詮釋復雜概念，幫助學生形成宏觀和微觀視角的理解。教師則需要幫助學生精準定位提示詞，以引導人工智能生成符合預期的內容。

　　知識的辨識：學生可能會看到關于能源利用的負面新聞或片面信息，在這種情況下，可以使用人工智能辯證認識這些信息。

　　知識的整合：學生在學習過程中需要查閱大量資料。生成式人工智能可以整合從不同源頭獲取的信息，找出關鍵點，將分散的知識點連接起來，形成完整的知識體系。

　　知識的破壁：面對一個復雜的學習主題，學生需要強化學科理解，拓寬跨學科理解。生成式人工智能可以作為輔助工具，幫助學生在物理、化學、技術與工程、政策等領域獲取信息，從而拓寬化學學科的邊界，獲得全面的理解。

　　模擬領域專家

　　開展多輪對話

　　生成式人工智能具備上下文感知和多輪對話記憶，能提供連貫、一致的對話體驗。它通過模擬教師或學科專家，與學生開展“不厭其煩”的多輪對話學習，促進學生的深度思考、認知加工，加速跨學科知識融合。同時，在人機對話中培養學生的邏輯思維和批判性思維能力，能為高效團隊合作提供支撐，賦能跨學科主題學習。

　　自動評價反饋

　　提供個性體驗

　　學生可以通過生成式人工智能獲得及時的反饋和更具個性化的學習體驗。生成式人工智能具備強大的計算和邏輯推理分析能力，可作為自動評價反饋工具，幫助學生理解所犯的錯誤并提供改正建議。在小組項目式學習中引入生成式人工智能，可以輔助學習、優化進度，促進團隊協作。這一方面可減輕教師評價反饋的負擔，另一方面可幫助教師更深入了解學生的學習狀態，從而提供更有效的指導。

　　創新教學資源

　　驅動成果生成

　　由于實驗條件限制，有些化學實驗難以在課堂上實際操作，生成式人工智能可以模擬這些實驗，如模擬爆炸實驗。學生可以通過模擬實驗，了解實驗步驟和注意事項，避免操作危險。生成式人工智能不但可以供應豐富的教學資源，還展現出強大的生成和創作能力。例如跨學科主題學習要求“制作燃器具的說明書并為其代言”，學生可基于調查和資料檢索、信息提取加工方法，了解理論知識和解決思路，利用生成式人工智能進行文本、圖像和視頻的創新生成，輔助開展跨學科學習。

　　（作者單位：吉林省教育學院）

《中國教育報》2025年09月15日 第06版