在當今科技迅猛發展的時代，生成式人工智能已成為推動各領域變革的關鍵力量。它依托先進的算法和模型，通過對海量數據的學習，具備了強大的內容生成能力，能創造出文本、圖像、音頻等多種形式的內容，為教育領域帶來了全新的可能性。隨著教育理念的不斷革新，跨學科教學已成為全球教育改革的重要趨勢，是培養學生綜合素養、創新能力以及解決未來社會復雜問題能力的關鍵路徑。2《義務教育課程方案（2022年版）》中明確提出：“設立跨學科主題學習活動，加強學科間相互關聯，帶動課程綜合化實施，強化實踐性要求。\"[3這就對中小學教師的跨學科教學能力提出了更高的要求。中小學教師的跨學科教學能力以所授本學科為主體，聚焦綜合性現實問題，融合相關學科知識，增強學科關聯，推動跨學科深度整合，完成教育目標。4然而，傳統的教學模式和教師培養體系使許多中小學教師在跨學科教學中面臨跨學科知識儲備不足、教學設計與實施能力欠缺等諸多挑戰。5生成式人工智能的出現，為解決這些問題提供了新契機。它能夠為教師提供豐富的教學資源，協助教師進行教學設計，優化教學評價，激發教師的創新思維，助力中小學教師的跨學科教學能力發展。然而，目前生成式人工智能與中小學教師跨學科教學能力發展的融合尚處于探索階段，仍面臨諸多挑戰。深入探究二者融合的價值內涵與實踐路徑，不僅能充分發揮生成式人工智能的技術優勢，推動教育教學創新變革，提升教師跨學科教學能力，而且有利于構建適應時代需求的教育體系，培育創新型綜合人才。基于此，本研究對生成式人工智能在中小學教師跨學科發展中的價值意蘊、面臨困境及實踐路徑展開深人剖析，旨在為推動中小學教育領域的深度變革提供有價值的參考，助力其在數字化時代實現高質量發展。一、生成式人工智能賦能中小學教師跨學科發展的價值意蘊（一）拓展知識邊界，促進融合創新當今知識快速更新迭代，各學科知識不斷推陳出新，中小學教師僅依靠自身積累和傳統的教研資料難以緊跟知識發展步伐。在跨學科教學日益重要的背景下，如何快速、全面地獲取多學科知識，成了教師面臨的一大挑戰。生成式人工智能的出現，為解決這一問題提供了有力的工具。它憑借強大的信息檢索與整合能力，打破了傳統知識獲取渠道的限制。它能從海量的學術文獻、專業數據庫中精準篩選出與教學相關的最新知識內容，這使教師能夠快速、便捷地接觸到學科前沿知識，極大地拓展了知識獲取的邊界。不僅如此，生成式人工智能還協助教師打破學科間的壁壘，實現知識的融合與貫通。它可以對不同學科知識進行關聯分析，為教師提供跨學科知識整合的思路和方法。例如，在語文與歷史學科的融合教學中，生成式人工智能可以幫助教師挖掘文學作品背后的歷史背景、文化內涵，以及歷史事件在文學作品中的呈現方式，使教師在教學過程中能夠自然地將語文知識與歷史知識相互融合，豐富教學內容，提升教學的深度和廣度，為學生構建更全面、系統的知識體系。7]（二）創新教學設計，激發課堂活力在跨學科教學設計環節，生成式人工智能發揮著重要的輔助作用。它能夠依據中小學教師設定的教學目標、學生的認知水平和興趣特點，生成具有創新性和可行性的教學方案。這些方案不僅融合了多學科知識，還包含了豐富多樣的教學活動，如項目式學習、探究式學習等，以滿足不同學生的學習需求。以\"探索城市發展\"這一跨學科主題教學為例，生成式人工智能可以從地理學科角度分析城市地理位置與環境對其發展的影響，從歷史學科維度講述城市的發展變遷歷程，從經濟學領域探討城市的經濟發展模式，并進一步開展相應的實地考察、小組討論、模擬城市規劃等教學活動，助力教師設計出系統、全面且富有創意的教學方案。在教學實施過程中，生成式人工智能同樣發揮著重要作用。它可以時刻關注課堂上學生的反應和學習情況，及時為教師提供教學策略調整建議。當學生對某個抽象概念理解出現困難時，生成式人工智能可以迅速推薦相關的案例、視頻、動畫等教學資源，幫助教師將抽象知識具象化，增強教學的直觀性和趣味性，提升教學效果。（三）優化教學評價，實現精準反饋傳統的教學評價方式往往側重結果評價，且評價指標較為單一，難以全面、精準地反映學生在跨學科學習中的綜合表現。隨著生成式人工智能的興起，教學評價迎來了新的變革契機。它能夠搜集并分析學生在學習過程中的多維度數據，包括課堂表現、作業完成情況、小組合作參與度、在線學習行為等，從多個角度對學生學習進行綜合評價。通過對這些數據的深度挖掘，生成式人工智能可以為中小學教師提供詳細的學生學習畫像，使教師能全面了解學生在跨學科學習中的優勢和不足。生成式人工智能還能實現教學評價的實時反饋和個性化評價。它可以根據學生的學習數據實時生成評價報告，并及時反饋給教師和學生，讓教師可以及時調整教學策略，也讓學生能了解自己的學習情況，以便調整學習策略。同時，針對每個學生的特點和學習情況，生成式人工智能可以提供個性化的評價建議和學習路徑規劃，幫助教師實現精準教學。二、生成式人工智能賦能中小學教師跨學科發展的實踐困境（一）技術應用瓶頸：實操落地困境中小學教師在生成式人工智能技術的應用能力方面存在顯著差異，這一差異成為阻礙其有效賦能跨學科發展的重要因素。部分年輕教師或本身對技術敏感度較高的教師，能較快地掌握生成式人工智能工具的使用方法，并積極將其融入跨學科教學中，充分利用其優勢提升教學質量。然而，仍有相當一部分教師，尤其是年齡較大或技術接觸較少的教師，對生成式人工智能技術存在畏難情緒，操作技能和應用能力較為欠缺。他們可能不熟悉各類生成式人工智能工具的功能特點，無法準確地下達指令以獲取所需的教學資源或建議，這就導致在教學中難以發揮生成式人工智能的作用。這種技術應用能力的差異，使生成式人工智能在教師群體中的使用不均衡，影響了其在中小學教師跨學科發展中整體效能的發揮。在不同地區的學校之間，教育資源分配不均，也導致了生成式人工智能的應用程度有差異。發達地區的學校，具備較好的技術設備和網絡條件，教師能便捷地接觸和使用生成式人工智能工具；而一些偏遠地區或經濟欠發達地區的學校，受限于硬件設施，如網絡不穩定、設備陳舊老化等，教師即使有使用生成式人工智能的意愿，也難以順利開展相關教學實踐。這不僅阻礙了當地教師跨學科教學能力的提升，還進一步拉大了教育的數字鴻溝，不利于教育公平的實現。（二）數據質量隱患：隱私安全風險生成式人工智能的高效運行離不開海量數據的支持，數據的質量直接決定了其生成內容的準確性和可靠性。在教育領域，若用于訓練模型的數據存在偏差、錯誤或不完整，則極有可能導致生成的教學資源包含錯誤信息或存在偏見，進而對學生學習產生誤導。以語言學習相關的生成式人工智能應用為例，若訓練數據中存在語法錯誤或語義不準確的內容，學生在使用基于這些數據生成的語言學習材料時，便容易形成錯誤的語言認知，阻礙其語言學習進程。與此同時，數據隱私和安全問題也不容忽視。在使用生成式人工智能的過程中，教師和學生的個人信息、教學數據等都可能被搜集和存儲。而一旦這些數據遭到泄露或不當使用，不僅會侵犯師生的隱私權，還可能引發一系列安全風險。例如，學生的個人信息可能被不法分子利用，用于商業營銷等不當目的；教師的教學成果也可能遭到非法盜用，損害教師的合法權益。盡管目前已經有相關的法律法規對數據隱私保護進行規范，但在實際操作中，由于技術的復雜性和監管難度較大，數據隱私和安全問題仍然是生成式人工智能在教育應用中的一大隱患。（三）教師過度依賴：教學自主弱化隨著生成式人工智能在教育領域的應用越來越廣泛，部分中小學教師可能會出現過度依賴的問題。一方面，教師在教學設計、教學資源獲取等方面過度依賴生成式人工智能提供的方案和內容，可能會導致自身教學創新能力的退化。例如，一些教師在設計跨學科教學活動時，完全照搬生成式人工智能生成的教學方案，缺乏自己的思考和創意，長此以往，教師獨立設計教學活動的能力會逐漸下降。另一方面，過度依賴生成式人工智能進行教學評價，可能會使教師忽視自身在教學評價中的主導作用。教學評價不僅是對學生學習成果的判斷，還是教師與學生之間互動交流，教師了解學生學習過程和心理狀態的重要環節。如果教師過度依賴生成式人工智能的評價結果，可能會忽略學生在學習過程中的情感體驗、努力程度等無法通過數據直接體現的因素，從而影響對學生的全面評價，也無法對學生進行個性化指導。（四）倫理道德沖突：教育理念相悖生成式人工智能在應用過程中還面臨著一系列倫理道德問題，這些問題與教育的核心理念存在潛在沖突。例如，在生成內容的版權歸屬方面，由于生成式人工智能生成的內容是基于算法和數據訓練產生的，其版權界定尚不明確。中小學教師在使用這些內容進行教學時，可能會面臨版權糾紛。這不僅會影響教學活動的正常開展，也不利于培養學生的知識產權意識。此外，生成式人工智能生成的內容可能包含一些不符合主流價值觀或道德規范的信息。在信息篩選機制不夠完善的情況下，這些不良信息可能會對學生的價值觀產生負面影響。教育的重要目標之一是引導學生形成正確的價值觀和道德觀念，這就使生成式人工智能的應用與教育的倫理要求產生了矛盾。同時，在人機互動的教學模式下，如何確保學生與機器的互動是符合教育倫理的，避免學生因過度依賴機器而忽視人際交往和情感溝通，也是一個亟待解決的問題。三、生成式人工智能賦能中小學教師跨學科發展的實踐路徑（一）實施靶向培訓策略，提升教師技術應用效能在生成式人工智能深度融入教育領域的過程中，中小學教師群體在該技術應用能力上的顯著差異，嚴重制約了其在跨學科教學中的成效。教育部門與學校應將提升教師數字素養及技術應用能力納入教師專業發展規劃的核心內容，構建專門的課程培訓體系。培訓內容需兼具理論深度與實踐操作性。在理論方面，深入剖析生成式人工智能技術原理，讓教師明晰運行機制；在實踐操作指導方面，應通過豐富且貼合教學實際的案例分析，展示技術在不同教學場景中的應用方式與成效，并開展模擬教學活動，讓教師在模擬情境中操作演練，熟練掌握工具使用技巧，依據教學需求精準篩選、獲取優質教學資源，設計個性化教學方案。10分層培訓模式是提升培訓效果的有效策略，對于技術基礎薄弱的教師，開設入門課程；對于有一定基礎的教師，進階培訓聚焦高級功能深度應用及與跨學科教學的有機融合。]此外，搭建線上學習交流平臺，整合視頻教程、多學科多場景案例庫等豐富的學習資源，并開設在線論壇，方便教師交流經驗心得、探討問題與解決方案，逐步提升全體教師的技術應用能力。12]（二）強化數據管理舉措，保障數據質量與安全數據質量是生成式人工智能在教育領域實現有效應用的核心要素，教育機構與技術開發者應協同合作，共同提升數據質量。一方面，教育部門需建立嚴格的數據篩選和審核機制，在收集用于訓練模型的數據時，確保數據來源可靠，廣泛涵蓋多學科領域的權威知識內容。13]以輔助學科教學的數據為例，必須經過相關學科專家的嚴格審核，保證數據的專業性和準確性，防止錯誤或帶有偏見的數據進入訓練模型，從而影響生成內容的質量。4另一方面，持續優化數據處理算法至關重要。通過不斷改進算法，提升生成式人工智能對數據的理解和處理能力，減少由數據問題導致錯誤信息生成的概率，確保為教師和學生提供可靠的教學資源和支持。[15]在數據安全與隱私保護方面，政府應發揮主導作用，完善相關法律法規，明確數據搜集、存儲、使用和共享的規范與邊界，加大對數據侵權行為的懲處力度，為數據安全提供堅實的法律保障。學校和教育平臺作為數據的直接管理者，需加強技術防護，構建多層次的數據安全防護體系，防止數據泄露。同時，學校應高度重視提升教師和學生的數據安全意識，開展系統的數據安全培訓活動，讓他們深刻認識到數據保護的重要性。（三）引導教師合理運用，規避過度依賴問題教育部門和學校要引導中小學教師正確認識生成式人工智能在跨學科教學中的角色定位，將其作為輔助教學的工具，而不能使其替代教師的主導地位。學校應鼓勵教師在教學設計和教學評價中發揮主觀能動性，利用生成式人工智能提供的資源和建議進行再創造和深度思考。例如，教師在參考生成式人工智能生成的教學方案時，應結合自身教學風格、學生的實際情況以及教學目標，對方案進行調整和優化，融入自己的教學創意和對學生的個性化考量。在教學評價方面，教師應將生成式人工智能的評價結果作為參考，再結合課堂觀察、學生表現等多方面信息，進行綜合判斷。同時，學校應建立相應的監督和激勵機制，對過度依賴生成式人工智能、缺乏教學創新的教師進行引導和督促，對能夠合理運用技術且教學效果良好的教師給予表彰和獎勵，營造積極、合理使用生成式人工智能的教學氛圍，促進教師在教學過程中不斷提升自身的專業能力和創新能力。（四）構建倫理規范體系，促進技術與理念融合針對生成式人工智能在倫理道德方面存在的問題，有關部門需要制定專門的教育領域倫理規范和準則。明確生成式人工智能在教育應用中的道德邊界，如規定其生成內容必須符合社會主義核心價值觀、尊重知識產權等。同時，相關部門要加強對生成式人工智能研發和應用的監管，建立審核機制，對進入教育領域的生成式人工智能產品進行嚴格審查，確保其生成的內容積極健康、符合教育要求。在教育教學過程中，中小學教師要充分發揮引導作用，將倫理教育融入日常教學。教師可以利用生成式人工智能帶來的倫理問題案例，引導學生進行思考和討論，培養學生的批判性思維和正確的價值觀。例如，在遇到生成式人工智能生成的存在版權爭議或價值觀偏差的內容時，教師可以組織學生一起分析和討論，讓學生明白應該如何正確對待這些問題，提高學生