锚定课改前沿难题

专业设计支持系统

跨学科主题学习是当前基础教育课程改革的重要方向。国家义务教育课程方案明确提出，各门课程原则上要用不少于10%的课时开展跨学科主题学习。

然而，跨学科主题学习活动的开发长期面临选题难、目标聚焦难、活动设计难、资源整合难、评价落地难等现实挑战，单纯依靠教师个人经验，往往存在设计周期长、协同效率低、成果质量不稳定等问题。

本次培训以“人智协同”为核心理念，依托华东师范大学跨学科工坊智能系统，引导教师在人工智能的主题生成、内容梳理、案例启发、设计建议和资源生成等环节获得智能支持，同时在价值判断、教学决策、内容优化和课堂实施中发挥主导作用。

培训旨在帮助教师理解人工智能支持教学设计的基本逻辑，掌握运用智能系统进行主题生成、资料整理、方案初拟和资源辅助开发的方法；同时理解跨学科主题学习的设计逻辑与实施要求，提升跨学科课程开发与实施能力。

四轮工作坊研修

系统推进课程设计

培训以“专家讲座+线下工作坊+系统实操+成果汇报”相结合的方式开展，历时3天，参训教师以学校或项目组为单位组建跨学科课程开发团队，每组涵盖2至3个学科。

培训伊始，胡艺龄副教授系统带来《人工智能赋能下的跨学科教研与教学》专题讲座，胡教授系统讲述了人工智能在教学、教研、评价、科研等方面的具体应用和需要遵循的价值标准，以及从跨学科课程设计与教学实施、教研的角度系统讲述了其中的要点和实践路径，并分享了相关的学校案例。

随后，历经四轮工作坊，各小组教师在专家团队的悉心指导下，圆满完成了各自的课程设计方案。

第一轮工作坊聚焦《跨学科主题学习的内涵梳理与选题指导》。华东师范大学专职导师系统讲解了跨学科主题学习的核心概念与课程定位，介绍了选题的基本原则与三个来源。教师们随后使用跨学科工坊智能系统软件，输入学科领域、年级与学习情境，由AI生成多个跨学科主题方案并进行比较筛选。每位教师完成了跨学科主题选题任务单，并借助系统自动生成了跨学科案例框架草案。

第二轮工作坊以《人智协同理念下的跨学科主题学习目标与内容组织优化》为主题。导师团队讲解了课程标准依据、核心素养目标及跨学科整合逻辑，重点指导了“新三维目标”的续写方法与要求。教师们借助AI系统输入主题与学习情境，获取多版本学习目标建议，并结合教学经验进行筛选与修订。在内容组织环节，导师讲解了基于大任务或大问题的学习内容组织逻辑、大观念的提炼方法以及跨学科知识图谱的建构路径。各小组通过系统梳理主题相关的大概念与学科关系，形成了完整的学习目标与内容结构框架。

第三轮工作坊围绕《人智协同理念下的跨学科主题学习历程与学习评价设计与优化》展开。导师团队重点讲解了跨学科学习历程的设计方法，涵盖学习活动与学习支持的设计与整合。基于前两轮的设计基础，AI系统自动生成教学流程建议，包括任务情境、学习活动、学习支持等内容。在评价设计环节，导师讲解了表现型评价的设计方法，教师们借助AI辅助生成评价指标与评价工具。各小组通过集体研讨，将目标、内容、活动与评价模块整合为完整的跨学科教学方案。

第四轮培训为结项汇报。各小组依次展示了跨学科课程设计方案，涵盖主题确定、学习目标、学习活动与评价设计等核心内容。华东师范大学专家团队从跨学科整合深度、学习设计质量与AI应用价值三个维度进行了专业点评，并就进一步优化方向提出了建议。

依托跨学科工坊智能系统

产出系列校本跨学科课程资源

经过四轮系统研修，参训教师团队产出了一批高质量的跨学科主题学习教学设计成果，涵盖教学设计表、教学课件、学生学习任务单等课程资源。这些成果充分体现了学校育人特色与课程标准要求，具备较强的课堂实施价值。

参训教师普遍反映，通过本次培训，不仅深化了对跨学科主题学习设计逻辑与实施要求的理解；同时掌握了运用AI系统进行跨学科课程开发的方法。

“AI辅助生成—教师专业优化—团队协同完善”的课程开发模式，有效缩短了设计周期，提升了成果质量。跨学科协同备课、共创共享的研修方式，也促进了不同学科教师之间的深度交流与合作。

由跨学科工坊智能系统智能生成的项目设计书

资源包（学习任务单、评价单、互动实验小程序等）