一、 研究目标达成情况  

1. 理论框架初步构建  

    完成《生成式AI教育应用研究综述》，系统梳理国内外AI教育创新与跨学科融合研究脉络，形成包含“目标体系-实施路径-评价机制”的雏形框架。  

    明确生成式AI在跨学科学习中的三大核心定位：知识共创工具（如协作生成内容）、动态学习支架（如个性化任务引导）、智能评价支持（如作品多维分析）。  

2. 典型案例成功开发  

    围绕学科交叉点，开发并实践 4个可推广案例：  

    “AI古诗新创”（语文+信息科技）：结合清明传统节日利用文心一言创作仿古诗，探究语言规律。  

    “科学实验室”（科学+数学）：生成式人工智能收集数据，学生建模分析。  

    “智慧之夏：《鲁滨逊漂流记》阅读读经典”（科创周实践）：融合工程设计、环境科学，AI辅助方案迭代。  

    “希望之春：劳艺叙事”（劳动+美术实践）：AI生成故事框架，学生创作跨媒介作品。  

    每个案例均包含：教学目标、AI工具操作指南、实施流程图、基于量规的学生能力评价表。  

3. 资源库基础建成  

    生成式AI工具指南库：整理DeepSeek提示词模板（诗歌/实验设计/辩论素材等）、文心一言学科应用速查卡。  

    跨学科主题资源包：  

    教学设计（含4个案例完整方案）  

    学生作品范例库（视频、文本、模型等）  

    标准化教学反思模板与协作备课记录表  

4. 教师培训体系落地  

    实施分层培训：  

    基础班（覆盖50人）：即梦/DeepSeek/实操演练（诗歌生成、实验设计）。  

    进阶班（30人）：跨学科课程逆向设计工作坊。  

    高阶班（15人）：AI伦理教育研讨会（数据隐私、信息甄别）。    

二、 核心研究成果与创新点  

1. 理论创新：提出“AI-学科-学生”三角互动模型，强调AI作为“认知协作者”在知识建构中的作用路径。  

2. 实践突破：  

开发《跨学科课堂观察量表》（含AI工具适切性、学生高阶思维表现等维度），应用于试点课堂。  

建立“多学科教师协作机制”：通过子课题（立项7项）推动语文/科学/信息科技教师联合备课。  

3. 资源建设：建成结构化资源平台（含提示词库、案例库、反思模板）。  

4. 教师发展：参训教师AI工具使用率提升65%，跨学科教学设计能力显著增强。  

三、 存在问题与改进方向  

1. 技术适配性：部分AI工具生成内容需二次筛选，将探索定制化教育大模型。  

2. 评价精细化：学生数字化作品评价标准需强化过程性数据追踪（如AI协作日志分析）。  

3. 学科深度融合：进一步打破学科边界，设计“AI+社会研究”等新主题。  

五、 成果推广计划  

1. 出版《生成式AI小学跨学科案例集》（含教学视频、资源链接）。  

2. 开展区域教师工作坊，共享培训课程与评价工具。  

3. 深化与高校合作，推进AI教育伦理课程开发。  

附件：  

1. 文献综述报告（含研究趋势时间轴）  

2. 教学案例集（4案例完整包）  

3. AI资源包工具卡

4. 教师AI素养评价指标量表