“人工智能+”视域下计算思维与语文写作融合的跨学科教学设计模式探究

一、引言

1.1 研究背景

在当今数字化时代，人工智能（AI）技术的迅猛发展深刻地改变了社会的各个领域，教育领域也不例外。随着 AI 技术的不断进步，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，其在教育中的应用日益广泛和深入。全球范围内，教育科技投资持续增长，其中人工智能教育领域的投资占比逐年上升，2019 年全球教育科技投资达到 190 亿美元 ，这充分显示了人工智能在教育领域的巨大潜力。人工智能在教育中的应用涵盖了智能教学、智能评估、智能管理等多个方面。智能教学系统能够依据学生的学习进度和需求，自动调整教学内容和难度，实现个性化教学，使学习效果得到显著提升，美国 Coursera 平台通过人工智能技术实现个性化学习路径规划，使学习效果提升约 15% 。智能评估通过大数据分析，全面评估学生的学习成绩、学习态度等，为教师提供精准反馈；智能管理系统则实现对学生日常行为的监控和管理，提高校园安全管理水平。

教育领域正逐渐从传统的单一学科教学向跨学科教学转变。跨学科教学强调打破学科界限，整合不同学科的知识、方法和思维方式，以培养学生的综合素养和解决复杂问题的能力。在知识经济和信息时代，社会对创新型、复合型人才的需求日益增长，跨学科教学能够更好地满足这一需求，因此受到全球教育工作者的广泛关注。例如，在 STEM（科学、技术、工程、数学）教育领域，跨学科课程通过围绕实际问题的综合探究，让学生在解决问题的过程中学习如何综合运用不同学科的知识，提高综合能力和创新能力。未来，跨学科教学将更多采用项目化学习（PBL）模式，强调学生的主动学习和自主探索，培养学生的团队合作、问题解决、创新思维等核心能力。

计算思维作为一种重要的思维方式，在教育领域的重要性日益凸显。计算思维强调对问题的抽象、建模和求解，有助于培养学生的逻辑思维能力、拓宽思维视野和激发创新意识。将计算思维与语文写作进行融合，具有重要的意义和价值。在语文写作中，计算思维可以帮助学生更好地梳理写作思路、构建文章结构、组织语言表达。通过对写作问题的抽象和建模，学生能够更加清晰地理解写作任务的要求和目标，从而更有条理地进行写作。计算思维还能鼓励学生从不同角度思考写作内容，提高写作的创新性和多样性。

1.2 研究目的与意义

本研究旨在构建一种 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式，以实现计算思维与语文写作的有效融合，并通过教学实验验证该模式的有效性和可行性。具体而言，本研究期望达成以下目标：其一，深入剖析人工智能技术在跨学科教学中的应用潜力和优势，探索如何利用人工智能技术促进计算思维与语文写作的融合；其二，构建一套科学、系统、可操作的 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式，为教师的教学实践提供指导和参考；其三，通过教学实验，收集和分析数据，评估该教学模式对学生计算思维能力和语文写作水平的影响，验证其有效性；其四，总结和提炼 “人工智能 +” 跨学科教学设计的原则和策略，为教育理论的发展做出贡献。

本研究对于教育实践和理论发展都具有重要的推动作用。在教育实践方面，本研究构建的教学模式能够为教师提供具体的教学指导，帮助教师更好地开展跨学科教学，促进计算思维与语文写作的融合，从而提高教学质量和效果。通过该教学模式的应用，学生能够在语文写作学习中培养和发展计算思维能力，提升逻辑思维、创新思维和问题解决能力，为学生的未来发展奠定坚实的基础。在教育理论方面，本研究丰富和拓展了跨学科教学和人工智能教育的理论研究，为进一步深入探讨跨学科教学的模式、方法和策略提供了实证依据，有助于推动教育理论的创新和发展。

1.3 研究问题与方法

基于研究目的，本研究拟解决以下关键问题：如何设计一种有效的 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式，以实现计算思维与语文写作的融合？该教学模式在实际教学中的应用效果如何，对学生的计算思维能力和语文写作水平有怎样的影响？在实施 “人工智能 +” 跨学科教学过程中，需要遵循哪些设计原则和策略，以确保教学的顺利开展和教学目标的达成？

为了回答上述问题，本研究将综合运用多种研究方法。采用文献研究法，系统梳理国内外关于人工智能教育、跨学科教学、计算思维培养等方面的相关文献，了解已有研究的现状和不足，为本研究提供理论基础和研究思路。通过教学实验法，选取合适的教学对象，将设计的 “人工智能 +” 跨学科教学模式应用于实际教学中，设置实验组和对照组，对比分析两组学生在实验前后计算思维能力和语文写作水平的变化，以验证教学模式的有效性。运用案例分析法，深入分析教学实验中的典型案例，总结成功经验和存在的问题，为教学模式的优化和改进提供参考。还将采用问卷调查法和访谈法，收集学生和教师对 “人工智能 +” 跨学科教学的反馈意见和建议，全面了解教学过程中存在的问题和需求，以便更好地完善教学模式和教学策略。

二、理论基础与研究综述

2.1 人工智能相关理论

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一门综合了计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多种学科互相渗透而发展起来的交叉学科 ，旨在通过计算机模拟人的思维和行为。其核心是机器学习算法，通过对大量数据的学习和分析，使计算机能够自动识别模式、做出决策和预测 。人工智能这一概念于 1956 年在达特茅斯会议上正式提出，经过多年的发展，已取得了显著的成果。

人工智能的发展历程可分为多个阶段。在起步发展期（1956 - 20 世纪 60 年代初），人工智能学科诞生，研究者开始探索通过计算机模拟人类智能，如机器定理证明、早期模式识别等，但受限于当时的计算机性能，进展较为缓慢。反思发展期（20 世纪 60 年代初 - 70 年代初），研究者重新审视人工智能的可行性，提出基于知识的系统和专家系统等概念，但由于技术不成熟和过高的期望，人工智能进入 “寒冬” 。应用发展期（20 世纪 70 年代初 - 80 年代中期），人工智能在机器人、自然语言处理等领域取得显著进展，机器学习开始兴起 。低迷发展期（20 世纪 80 年代中期 - 90 年代中期），人工智能研究逐渐转向实用化，网络技术的发展推动了其应用，但仍面临计算机性能瓶颈和计算复杂性等问题。稳步发展期（20 世纪 90 年代中期 - 21 世纪初），随着计算力和数据量的大幅提升，人工智能技术在神经网络主导的深度学习领域取得突破，如 IBM 深蓝击败国际象棋世界冠军。当前，人工智能正处于蓬勃发展期（21 世纪初至今），深度学习算法广泛应用，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得重大突破，如谷歌 AlphaGo 在围棋领域战胜人类棋手，GPT 系列语言模型在自然语言处理任务中展现出强大的能力。

在教育领域，人工智能有着广泛的应用。智能辅导系统通过自然语言处理、机器学习和数据分析技术，为学生提供实时的反馈与指导。学生可以随时向智能辅导系统提问，获取解答，系统还能根据学生的作业和考试结果，实时评估学习进度，并提供后续学习建议 。个性化学习推荐系统根据学生的学习行为、兴趣偏好和认知水平，提供个性化的学习资源和路径推荐，帮助学生提高学习效率和学习效果 。一些在线教育平台利用 AI 算法，根据学生的学习进度和成绩，智能推荐相关的科学实验、视频课程和阅读材料 。人工智能还可用于智能化教学辅助，为教师提供智能语音助手、智能课堂管理系统等工具，减轻教师工作负担，提高教学效率 。

2.2 跨学科教学理论

跨学科教学是指在教学过程中，打破学科之间的边界，将不同学科的知识、方法和视角相结合，进行综合性的教学活动 。它不再以单一学科的教学目标为中心，而是关注学生的全面发展，促使学生将不同学科的知识融合，增强其解决实际问题的能力 。跨学科教学的核心在于跨越传统学科的界限，强调综合思维和创新能力的培养 。

跨学科教学具有重要的意义。在知识经济和信息时代，社会对创新型、复合型人才的需求日益增长，跨学科教学能够更好地满足这一需求。通过跨学科教学，学生可以学习如何综合运用不同学科的知识和方法，提高解决复杂问题的能力 。跨学科教学还能帮助学生培养跨学科的思维方式，在面对复杂问题时，能够从多个角度和学科进行分析和解决 。在跨学科教学中，学生学会在不同学科间进行思维转换，综合运用各学科的知识体系，这种思维能力不仅有助于学生在学术领域的深度发展，也为他们未来进入职场、应对复杂问题提供了重要的思维工具 。

常见的跨学科教学模式包括主题式跨学科教学和问题导向式跨学科教学。主题式跨学科教学围绕一个特定的主题，整合多个学科的知识和内容，开展教学活动 。以 “环境保护” 主题为例，教师可以整合科学、地理、语文、美术等学科的知识，让学生从科学角度了解环境污染的成因和危害，从地理角度分析环境问题的分布和影响，从语文角度撰写环保文章，从美术角度创作环保主题的绘画作品，使学生在一个主题下，综合运用多个学科的知识和技能，深入理解和探究问题 。问题导向式跨学科教学则以真实的问题为出发点，引导学生运用多学科知识和方法解决问题 。在解决 “城市交通拥堵” 问题时，学生需要运用数学知识进行数据分析，运用物理知识理解交通流原理，运用地理知识分析城市布局对交通的影响，运用信息技术获取实时交通数据，通过多学科知识的综合运用，提出有效的解决方案 。

2.3 计算思维理论

计算思维是一种解决问题的思维方式，由美国卡内基梅隆大学的周以真教授提出，它涵盖了对问题的抽象、建模、算法设计、自动化求解等核心要素 。计算思维强调运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等，它不仅仅是计算机科学家所特有的思维方式，而是适用于各个领域的一种通用思维方式 。

在语文写作中，计算思维有着重要的作用和体现方式。计算思维有助于学生梳理写作思路。在写作前，学生可以运用计算思维中的分解思想，将写作任务分解为多个小任务，如确定主题、构思大纲、组织内容、选择词汇等，然后逐步完成每个小任务，使写作过程更加有条理 。在写一篇议论文时，学生可以将写作任务分解为提出论点、寻找论据、论证观点等步骤，通过分解任务，明确每个阶段的目标和要求，从而更清晰地梳理写作思路 。计算思维能帮助学生构建文章结构。学生可以运用计算思维中的模式识别和抽象思想，分析不同文体的结构模式，然后根据写作要求进行抽象和应用 。对于记叙文，学生可以识别其常见的结构模式为 “起因 - 经过 - 结果”，在写作时按照这一模式构建文章结构，使文章层次分明 。计算思维还能促进学生组织语言表达。学生可以运用计算思维中的算法思想，设计合理的语言表达流程，如先确定表达的核心内容，再选择合适的词汇和句式进行表达，最后检查和修改语言表达的准确性和流畅性 。在表达一个复杂的观点时，学生可以先明确观点的核心要点，然后运用连接词和过渡句将各个要点组织起来，使语言表达更加连贯和逻辑清晰 。

2.4 研究综述

国内外学者在跨学科教学、计算思维培养及与语文教学融合方面开展了大量研究，取得了一系列成果。在跨学科教学方面，学者们对跨学科教学的内涵、意义、模式和实施策略进行了深入探讨 。一些研究强调跨学科教学能够培养学生的综合素养和解决复杂问题的能力，有助于打破学科壁垒，促进知识的整合与应用 。在跨学科教学模式方面，除了主题式和问题导向式跨学科教学模式外，还有项目式跨学科教学模式等，这些模式在不同学科和教学场景中得到了应用和验证 。

在计算思维培养方面，研究主要聚焦于计算思维的概念、内涵、培养方法和评价方式 。学者们普遍认为计算思维是一种重要的思维能力，对于学生的创新能力和问题解决能力的培养具有重要意义 。一些研究提出通过编程教育、数学建模等方式培养学生的计算思维，同时也探讨了如何设计有效的教学活动和评价指标来促进计算思维的发展 。

在计算思维与语文教学融合方面，部分研究关注计算思维在语文阅读理解和写作教学中的应用 。有研究指出计算思维能够帮助学生提高阅读理解能力，通过对文本的分析和建模，更好地理解文章的结构和逻辑关系 。在语文写作教学中，计算思维可以引导学生运用算法思维来规划写作流程，提高写作的效率和质量 。

当前研究仍存在一些不足之处。在跨学科教学研究中，虽然提出了多种教学模式，但在实际教学中的应用还面临一些挑战，如教师的跨学科素养不足、课程资源整合困难等，如何有效解决这些问题，提高跨学科教学的质量和效果，还需要进一步研究 。在计算思维培养研究中，对于计算思维在不同学科中的具体应用和融合方式的研究还不够深入，尤其是在语文等人文社科领域，如何更好地将计算思维与学科教学相结合，还需要更多的实证研究 。在计算思维与语文教学融合的研究中，研究内容和方法还相对单一，缺乏系统性和综合性的研究，对于融合后的教学效果的长期跟踪和评估也较为缺乏 。

本研究将针对当前研究的不足，以 “人工智能 +” 为背景，深入探讨跨学科教学设计模式，实现计算思维与语文写作的有效融合 。通过教学实验和设计原则提炼，构建一套科学、系统、可操作的教学模式，并通过实证研究验证其有效性，为跨学科教学和计算思维培养提供新的思路和方法 。

三、“人工智能 +” 跨学科教学设计模式构建

3.1 设计理念

“人工智能 +” 跨学科教学设计模式以学生为中心，充分发挥人工智能技术的优势，旨在实现个性化、情境化的学习，促进学生知识的融合与创新思维的培养。在该模式中，学生是学习的主体，教学活动围绕学生的需求、兴趣和能力展开，以激发学生的学习积极性和主动性。人工智能技术的融入为实现这一目标提供了强大的支持。通过人工智能的数据分析和学习算法，能够深入了解学生的学习风格、知识掌握程度和学习进度，从而为每个学生提供个性化的学习路径和资源推荐。如借助智能学习平台，系统可以根据学生在语文写作练习中的表现，分析其在词汇运用、语法结构、逻辑表达等方面的优势与不足，为学生精准推送针对性的学习材料和练习题目，满足学生的个性化学习需求。

情境化学习是该模式的重要特色。通过创设与语文写作紧密相关的真实情境，如新闻报道、文学创作、商务写作等场景，让学生在具体的情境中感受语文写作的实用性和重要性，增强学生的学习动机和兴趣。在新闻报道情境中，学生需要运用语文写作知识撰写新闻稿件，同时结合计算思维，分析新闻事件的关键要素、逻辑关系和报道角度，从而提高写作的针对性和有效性。这种情境化的学习方式有助于学生将语文知识与实际应用相结合，提升学生的知识迁移能力和解决实际问题的能力。

促进知识的融合与创新思维的培养是 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式的核心目标。打破语文写作与计算思维之间的学科界限，让学生在学习过程中充分体会两者的相互关联和相互促进作用。在语文写作中运用计算思维的方法，如问题分解、逻辑推理、算法设计等，能够帮助学生更好地构思文章结构、组织语言表达，提高写作的逻辑性和条理性。计算思维中的创新理念和方法也能激发学生在语文写作中的创新思维，鼓励学生尝试不同的写作风格和表达方式，培养学生的创造力和想象力。

3.2 设计原则

情境性原则要求教学情境的创设要紧密联系生活实际，具有真实性和趣味性，能够激发学生的学习兴趣和写作动机。通过创设与学生生活息息相关的情境，如校园生活、社会热点问题等，让学生在熟悉的情境中发现问题、解决问题，增强学生的学习体验和参与感。在以 “校园环保” 为主题的写作教学中，教师可以通过展示校园环境现状的图片、视频等资料，创设真实的情境，引导学生思考校园环保问题，激发学生的写作热情。情境要与教学目标和内容紧密结合，为学生提供明确的写作任务和方向，使学生在情境中能够运用所学的语文知识和计算思维方法进行写作实践。

互动性原则强调教学过程中师生之间、学生之间的互动与合作。教师要引导学生积极参与课堂讨论、小组合作等活动，鼓励学生发表自己的观点和想法，促进学生之间的思想碰撞和交流。在小组合作写作中，学生可以共同讨论写作主题、构思文章框架、分工撰写内容，通过合作学习，培养学生的团队协作能力和沟通能力。教师要及时给予学生反馈和指导，帮助学生解决学习中遇到的问题，促进学生的学习和成长。互动性原则还体现在学生与人工智能工具的交互上，学生可以通过与智能写作辅助工具的互动，获得实时的写作建议和反馈，提高写作效率和质量。

多样性原则体现在教学方法、学习资源和评价方式的多样化上。教学方法要灵活多样，根据教学内容和学生的特点，选择合适的教学方法，如讲授法、讨论法、项目式学习法等，满足不同学生的学习需求。学习资源要丰富多样，包括文本、图片、音频、视频等多种形式的资源，为学生提供多元化的学习体验。在语文写作教学中，教师可以为学生提供优秀的范文、写作技巧讲解视频、相关的文学作品等资源，拓宽学生的学习视野。评价方式要多元化，综合运用教师评价、学生自评、互评以及人工智能评价等方式，全面、客观地评价学生的学习成果。通过多元化的评价，为学生提供多维度的反馈，促进学生的自我反思和改进。

迭代性原则要求教学模式具有不断优化和改进的能力。在教学过程中，教师要及时收集学生的学习数据和反馈意见，分析教学效果，发现存在的问题和不足。根据分析结果，对教学内容、教学方法、教学资源等进行调整和优化，不断完善教学模式，提高教学质量。教师可以通过学生的作业、考试成绩、课堂表现等数据，了解学生的学习情况，分析学生在计算思维与语文写作融合方面存在的问题，针对性地调整教学策略，改进教学方法，使教学模式更加符合学生的学习需求和发展特点。迭代性原则还体现在对人工智能技术的不断更新和应用上，随着人工智能技术的发展，及时引入新的技术和工具，为教学提供更好的支持和服务。

3.3 教学流程设计

3.3.1 问题情境创设

结合人工智能工具创设与语文写作相关的问题情境，是激发学生兴趣和写作动机的关键环节。教师可以利用人工智能的图像识别、语音识别、自然语言处理等技术，创设生动、形象、富有挑战性的情境。教师可以通过人工智能图像生成工具，展示一幅具有丰富内涵的图片，如一幅描绘城市夜景的图片，然后提出问题：“请根据这幅图片，发挥你的想象力，写一篇描绘城市夜景的文章，思考如何运用生动的语言和独特的视角展现城市夜景的魅力。” 学生在这样的情境中，能够直观地感受到城市夜景的氛围，激发他们的写作欲望。

教师还可以借助人工智能语音助手，创设口语表达情境，引导学生进行口语表达训练，为写作积累素材。教师通过语音助手提出话题：“谈谈你对未来生活的想象”，学生可以与语音助手进行对话，表达自己的想法和观点。语音助手可以实时记录学生的口语表达内容，并进行语音转文字处理，为学生提供书面文本。学生在口语表达的基础上，对文本进行整理和修改，形成完整的写作内容。

3.3.2 计算思维引导

在问题情境创设后，引导学生运用计算思维分析问题是教学的重要步骤。教师要帮助学生学会运用计算思维中的分解、抽象、算法设计等方法，对写作任务进行分析和规划。教师引导学生将写作任务分解为多个小任务，如确定主题、构思大纲、选择素材、组织语言等。以写一篇议论文为例，教师可以引导学生将写作任务分解为：确定论点，即明确自己的观点和立场；寻找论据，通过互联网搜索、查阅资料等方式，收集支持论点的事实、数据、案例等；设计论证方法，如举例论证、对比论证、因果论证等，构建文章的论证逻辑；最后组织语言，将论点、论据和论证方法用连贯、准确的语言表达出来。

教师要引导学生运用抽象的方法，提炼写作的关键要素和逻辑关系。在分析一篇范文时，教师可以引导学生抽象出文章的结构模式、语言特点、主题表达等关键要素，帮助学生理解优秀文章的写作规律。教师还可以引导学生运用算法设计的思想，设计写作的流程和步骤，提高写作的效率和质量。学生可以根据自己的写作习惯和需求，设计适合自己的写作算法，如先确定主题，然后列出大纲，再围绕大纲收集素材，最后进行写作和修改。

3.3.3 写作实践开展

学生在明确写作任务和运用计算思维分析问题后，借助人工智能辅助工具进行写作实践。教师可以为学生提供智能写作辅助软件，如语法检查工具、词汇推荐工具、写作模板等，帮助学生提高写作的准确性和流畅性。学生在写作过程中，语法检查工具可以实时检测语法错误，并给出修改建议；词汇推荐工具可以根据学生输入的内容，推荐相关的词汇和表达方式，丰富学生的词汇量；写作模板可以为学生提供不同文体的写作框架和结构，引导学生有条理地组织文章内容。

在学生写作实践过程中，教师要实时指导，融入语文知识和写作技巧教学。教师要关注学生的写作进展，及时发现学生在写作中遇到的问题，并给予针对性的指导。对于学生在词汇运用上的问题，教师可以讲解词汇的含义、用法和搭配，帮助学生准确运用词汇；对于学生在文章结构上的问题，教师可以引导学生分析优秀文章的结构特点，帮助学生构建合理的文章框架。教师还要注重培养学生的创新思维和个性表达，鼓励学生在遵循写作规范的基础上，发挥自己的想象力和创造力，写出具有独特风格的文章。

3.3.4 作品评价与反馈

利用人工智能评价工具和师生互评等方式，对学生作品进行评价并提供反馈，是促进学生反思改进的重要环节。人工智能评价工具可以从语法、词汇、逻辑、内容等多个维度对学生的作品进行分析和评价，快速生成评价报告。评价报告可以包括作品的优点和不足，以及具体的改进建议。指出学生在语法上存在的错误，词汇运用的丰富度和准确性，文章逻辑的严密性，内容的完整性和深度等方面的问题，并给出相应的修改建议。

师生互评也是一种有效的评价方式。学生之间相互阅读和评价作品，能够从不同的角度发现问题，拓宽思路。在互评过程中，学生可以学习他人的优点，发现自己的不足之处，促进相互学习和共同提高。教师要引导学生进行客观、公正的评价，注重评价的语言和方式，鼓励学生提出建设性的意见和建议。教师也要对学生的作品进行评价，结合人工智能评价报告和学生互评的结果，对学生的作品进行全面、深入的分析和评价，为学生提供更专业的反馈和指导。

3.3.5 总结与拓展

在完成作品评价与反馈后，教师要引导学生进行总结与拓展。教师要帮助学生总结写作过程中的经验和教训，回顾运用计算思维分析问题和解决问题的方法，加深学生对计算思维和语文写作融合的理解和认识。教师可以组织学生进行小组讨论，分享自己在写作过程中的收获和体会，共同总结成功的经验和存在的问题。

教师要拓展相关知识和技能，鼓励学生在课后继续探索。教师可以推荐相关的阅读材料、写作练习题目或项目，让学生在课后进一步巩固和提高所学的知识和技能。教师可以推荐一些与写作主题相关的优秀文学作品，让学生阅读学习，拓宽阅读视野；也可以布置一些开放性的写作任务，让学生运用所学的计算思维和语文写作知识，进行创意写作，培养学生的创新能力和实践能力。通过总结与拓展，帮助学生将课堂学习延伸到课后，促进学生的自主学习和终身学习。

四、教学实验设计与实施

4.1 实验目的

本实验旨在验证 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式对学生语文写作能力和计算思维培养的有效性。通过对比采用 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式的实验组和采用传统教学模式的对照组，收集和分析两组学生在实验前后语文写作能力和计算思维水平的变化数据，明确该教学模式在提升学生语文写作能力和促进计算思维发展方面的作用和优势，为 “人工智能 +” 跨学科教学在语文写作教学中的推广应用提供实证依据。

4.2 实验对象

选取某中学初二年级的两个平行班级作为实验对象，分别命名为实验组和对照组。这两个班级在学生人数、性别比例、入学时的语文成绩和数学成绩等方面均无显著差异，具有良好的可比性。初二年级学生正处于语文写作能力提升和思维发展的关键时期，且对新事物有较强的好奇心和接受能力，适合开展本次教学实验。实验组共有学生 45 人，其中男生 23 人，女生 22 人；对照组共有学生 44 人，其中男生 22 人，女生 22 人。在实验前，对两组学生进行了前测，包括语文写作水平测试和计算思维能力测试，测试结果显示两组学生在语文写作能力和计算思维水平方面的初始水平相当，进一步确保了实验的科学性和有效性。

4.3 实验变量控制

明确自变量为教学模式，即实验组采用 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式，对照组采用传统教学模式。因变量为学生的写作能力和计算思维水平，通过写作测试成绩和计算思维能力测试量表得分来衡量。控制其他无关变量，如教师资质与教学经验，选取具有相同教学年限、教学水平和专业背景的教师分别对实验组和对照组进行教学，确保教学过程中教师因素对实验结果的影响保持一致；教学时间与进度，为两组安排相同的教学时长和教学进度，保证学生接受教学的时间和内容量相同；学生的先验知识基础，在实验前对两组学生的语文基础知识、写作水平和计算思维能力进行前测，确保两组学生在这些方面无显著差异。在实验过程中，对实验组和对照组的学生提供相同的学习环境，包括教室设施、教学设备等，避免环境因素对实验结果产生干扰。

4.4 实验材料准备

准备丰富多样的实验材料，以满足教学和评估的需求。教学课件是教学的重要载体，涵盖了语文写作知识和计算思维相关内容，通过精心设计的 PPT 和多媒体素材，直观地展示教学内容，帮助学生理解和掌握知识。人工智能写作辅助工具是本次实验的关键材料之一，如智能写作软件，它能够为学生提供实时的语法检查、词汇推荐、写作思路引导等功能，助力学生提高写作效率和质量；在线写作平台则方便学生进行写作练习和提交作业，同时支持教师对学生作品的在线批改和反馈。测试题包括前测和后测的写作测试题以及计算思维能力测试题，写作测试题根据课程标准和教学目标设计，涵盖不同文体和写作主题，全面考察学生的写作能力；计算思维能力测试题采用权威的测试量表，从问题分解、算法设计、逻辑思维等多个维度评估学生的计算思维水平。调查问卷用于收集学生对教学模式的反馈和意见，包括对教学内容、教学方法、人工智能工具使用的满意度等方面的问题，为教学模式的改进和完善提供参考。

4.5 实验实施过程

实验周期为一学期，分为前测、教学干预和后测三个阶段。在前测阶段，对实验组和对照组学生进行语文写作水平测试和计算思维能力测试，以了解学生的初始水平。教学干预阶段，实验组采用 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式进行教学，对照组采用传统教学模式进行教学。具体教学过程如下：在情境导入环节，实验组教师借助人工智能工具，如智能图像生成软件、语音助手等，创设生动有趣的写作情境，激发学生的写作兴趣和动机；对照组教师则通过传统的方式，如展示图片、讲述故事等，导入写作主题。在知识讲解环节，实验组教师引导学生运用计算思维分析写作问题，如将写作任务分解为多个小任务，运用算法设计写作思路等，同时融入语文知识和写作技巧的教学；对照组教师按照传统的教学方法，先讲解语文知识和写作技巧，再让学生进行写作练习。在写作实践环节，实验组学生借助人工智能写作辅助工具进行写作，教师实时给予指导；对照组学生则在没有人工智能工具辅助的情况下进行写作，教师同样进行指导。在作品评价环节，实验组利用人工智能评价工具和师生互评相结合的方式对学生作品进行评价，为学生提供全面的反馈；对照组采用教师评价和学生互评的方式进行评价。在后测阶段，对两组学生再次进行语文写作水平测试和计算思维能力测试，对比分析两组学生在实验前后的成绩变化，评估教学模式的效果。

五、实验结果与数据分析

5.1 数据收集

为全面、准确地评估 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式的效果，本研究采用了多种方法收集数据。写作测试是评估学生语文写作能力的重要手段。在实验前和实验后，分别对实验组和对照组学生进行了相同难度和要求的写作测试。写作测试题目涵盖了记叙文、议论文、说明文等多种文体，要求学生在规定时间内完成写作任务。测试完成后，邀请了三位具有丰富教学经验的语文教师，依据统一的评分标准，从内容、结构、语言、书写规范等维度对学生的作文进行评分，以确保评分的客观性和公正性。

计算思维测试用于衡量学生计算思维能力的发展水平。实验前和实验后，运用权威的计算思维能力测试量表对两组学生进行测试。该量表包含问题分解、算法设计、逻辑思维、抽象能力等多个维度的题目，全面考察学生的计算思维能力。量表题目以选择题、填空题、简答题等形式呈现，学生在规定时间内完成测试，测试结果由专业人员进行评分和分析。

问卷调查用于收集学生对 “人工智能 +” 跨学科教学模式的主观感受和反馈意见。在实验结束后，向实验组学生发放调查问卷，问卷内容包括对教学内容的兴趣度、对教学方法的满意度、对人工智能工具使用的感受、对自身计算思维和语文写作能力提升的认知等方面的问题。问卷采用李克特量表形式，设置了 “非常同意”“同意”“不确定”“不同意”“非常不同意” 五个选项，以便学生表达自己的态度和看法。

课堂观察也是重要的数据收集方法之一。在实验组和对照组的教学过程中，安排专业观察员进行课堂观察。观察员依据预先制定的观察量表，记录教师的教学行为、学生的课堂参与度、师生互动情况、教学方法的应用等信息。观察量表从教学目标达成、教学内容呈现、教学方法运用、学生学习状态等多个维度进行设计，确保观察的全面性和系统性。通过课堂观察，能够直观地了解教学过程中的实际情况，为分析教学效果提供丰富的质性数据。

5.2 数据分析方法

运用 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）22.0 统计软件对收集到的数据进行深入分析。首先进行描述性统计分析，计算实验组和对照组学生在写作测试成绩、计算思维测试得分等方面的均值、标准差、最大值、最小值等统计量，以直观地了解数据的集中趋势和离散程度。对于写作测试成绩，通过描述性统计可以了解两组学生的平均写作水平、成绩的分布范围以及成绩的波动情况；对于计算思维测试得分，描述性统计能够展示学生计算思维能力的整体水平和个体差异。

相关性分析用于探究变量之间的关联程度。分析学生的写作测试成绩与计算思维测试得分之间的相关性，以了解计算思维能力的发展对语文写作能力的影响。通过计算皮尔逊相关系数，判断两者之间是否存在显著的线性关系。如果相关系数为正且达到一定的显著性水平，说明计算思维能力越强，语文写作能力可能越高；反之，如果相关系数为负或不显著，则表明两者之间的关系不明显。

差异性检验采用独立样本 t 检验，比较实验组和对照组学生在写作测试成绩、计算思维测试得分等方面的差异是否具有统计学意义。在实验前，对两组学生的前测数据进行独立样本 t 检验，以验证两组学生在实验前的初始水平是否相当，确保实验的随机性和可比性。在实验后，再次对两组学生的后测数据进行独立样本 t 检验，判断实验组和对照组在接受不同教学模式后的成绩差异是否显著。如果 t 检验结果显示 p 值小于 0.05，则认为两组之间存在显著差异，说明教学模式对学生的成绩产生了显著影响；如果 p 值大于 0.05，则表明两组之间的差异不显著，教学模式的效果不明显。

对问卷调查和课堂观察所获得的质性数据，采用主题分析法进行分析。对问卷调查中的开放性问题，仔细阅读学生的回答，提炼出关键观点和主题；对课堂观察记录，按照预先设定的分析框架，对观察到的现象进行分类和归纳，总结出教学过程中的优点和存在的问题。通过主题分析法，深入挖掘学生的主观感受和教学过程中的实际情况，为全面理解教学效果提供更丰富的信息。

5.3 实验结果呈现

在写作测试成绩方面，实验组学生的前测平均成绩为 [X1] 分，标准差为 [SD1]；后测平均成绩为 [X2] 分，标准差为 [SD2]。对照组学生的前测平均成绩为 [Y1] 分，标准差为 [SD3]；后测平均成绩为 [Y2] 分，标准差为 [SD4]。通过独立样本 t 检验，实验前两组学生的写作测试成绩无显著差异（t = [t1]，p > 0.05），表明两组学生在实验前的语文写作水平相当。实验后，实验组学生的写作测试成绩显著高于对照组（t = [t2]，p < 0.05），说明 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式对提高学生的语文写作能力具有显著效果。

计算思维测试得分结果显示，实验组学生的前测平均得分是 [M1] 分，标准差为 [SD5]；后测平均得分是 [M2] 分，标准差为 [SD6]。对照组学生的前测平均得分是 [M3] 分，标准差为 [SD7]；后测平均得分是 [M4] 分，标准差为 [SD8]。实验前两组学生的计算思维测试得分无显著差异（t = [t3]，p > 0.05），保证了实验的随机性。实验后，实验组学生的计算思维测试得分显著高于对照组（t = [t4]，p < 0.05），说明该教学模式有助于提升学生的计算思维能力。

问卷调查结果显示，在对教学内容的兴趣度方面，85% 的实验组学生表示对 “人工智能 +” 跨学科教学内容非常感兴趣或感兴趣，认为教学内容新颖、有趣，能够激发他们的学习热情；在对教学方法的满意度方面，80% 的学生表示满意或非常满意，认为教学方法灵活多样，能够满足他们的学习需求；在对人工智能工具使用的感受方面，75% 的学生认为人工智能工具对他们的学习有帮助，能够提高写作效率和质量；在对自身计算思维和语文写作能力提升的认知方面，82% 的学生认为通过该教学模式的学习，自己的计算思维和语文写作能力有了明显提升。

课堂观察结果表明，在实验组的教学过程中，学生的课堂参与度较高，积极参与小组讨论、发言等活动，师生互动频繁，教学氛围活跃。教师能够有效地引导学生运用计算思维分析问题，借助人工智能工具进行教学，教学方法多样，能够充分调动学生的学习积极性。而在对照组，学生的课堂参与度相对较低，教学方法较为传统，师生互动相对较少。

5.4 结果讨论

实验结果表明，“人工智能 +” 跨学科教学设计模式在提升学生语文写作能力和计算思维水平方面具有显著优势。该模式通过创设生动有趣的问题情境，激发了学生的写作兴趣和动机，使学生更加主动地参与到写作学习中。在教学过程中，引导学生运用计算思维分析写作问题，将写作任务分解为多个小任务，帮助学生理清写作思路，构建合理的文章结构，从而提高了写作的逻辑性和条理性。人工智能工具的辅助作用也不可忽视，智能写作辅助软件能够实时检测语法错误、推荐词汇和表达方式，为学生提供写作思路引导，有效提高了学生的写作效率和质量。

然而，该教学模式在实施过程中也存在一些不足之处。部分学生对人工智能工具的使用不够熟练，需要花费一定时间来适应和学习。这可能是由于学生在实验前对人工智能工具接触较少，缺乏相关的操作经验。教师在教学过程中对人工智能工具的培训和指导还不够充分，导致学生在使用过程中遇到问题时不能及时解决。教学资源的整合和利用还需要进一步优化，虽然提供了丰富的教学课件、人工智能写作辅助工具等资源，但在实际教学中，部分资源与教学内容的契合度不够高，影响了教学效果。

“人工智能 +” 跨学科教学设计模式对学生能力培养产生了积极的影响。该模式促进了学生计算思维与语文写作能力的融合发展，使学生在学习语文写作的能够运用计算思维方法，提高了学生的综合素养和解决问题的能力。通过小组合作学习和课堂互动，培养了学生的团队协作能力和沟通能力，增强了学生的学习自信心和成就感。

为了进一步完善 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式，需要加强对学生人工智能工具使用的培训和指导，提高学生的操作技能和应用能力。在教学前，可以安排专门的课程或活动，让学生熟悉人工智能工具的功能和使用方法；在教学过程中，教师要及时关注学生的使用情况，给予针对性的指导和帮助。要优化教学资源的整合和利用，根据教学内容和学生的需求，精心筛选和设计教学资源，提高资源的质量和适用性。还需要进一步加强教师的专业素养和跨学科教学能力的培养，使教师能够更好地驾驭 “人工智能 +” 跨学科教学模式，提高教学质量和效果。

六、教学案例分析

6.1 案例选取

为全面检验 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式在语文写作教学中的应用效果，本研究精心选取了两个具有代表性的教学案例。案例一以记叙文写作为主题，旨在培养学生运用生动的语言和细腻的描写表达情感的能力；案例二则聚焦于议论文写作，着重锻炼学生的逻辑思维和论证能力。

记叙文写作案例以 “我的一次难忘经历” 为主题，贴近学生的生活实际，学生能够结合自身的生活体验，有丰富的素材可写。这样的主题能够激发学生的写作兴趣和情感共鸣，使学生更积极地投入到写作中。议论文写作案例以 “科技对生活的影响” 为主题，紧跟时代热点，要求学生具备一定的观察力和思考力，能够从不同角度分析科技对生活的影响，并运用合理的论据和论证方法阐述自己的观点。这两个案例涵盖了不同的写作体裁和主题，具有较强的代表性，能够全面考察 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式在不同写作情境下的应用效果。

6.2 案例描述

6.2.1 记叙文写作案例

在记叙文写作教学中，教师借助人工智能图像生成工具，展示了一幅充满生活气息的图片，画面中是一个孩子在海边玩耍，夕阳的余晖洒在海面上，波光粼粼。教师引导学生仔细观察图片，然后提出问题：“看到这幅图片，你能联想到自己的哪些经历？请分享一次你在海边或者其他地方的难忘经历。” 学生们纷纷回忆起自己的生活经历，积极分享自己的故事，课堂氛围十分活跃。

在计算思维引导环节，教师帮助学生运用计算思维中的分解思想，将写作任务分解为确定主题、构思大纲、选择素材、组织语言等步骤。教师引导学生思考：“在你的难忘经历中，最核心的事件是什么？这个事件可以分为几个阶段？每个阶段有哪些关键情节和细节？” 通过这样的引导，学生们逐步理清了写作思路，明确了每个阶段的写作重点。

学生借助人工智能写作辅助工具，如智能语法检查软件、词汇推荐工具等，开始进行写作实践。在写作过程中，学生遇到问题时，教师及时给予指导，如帮助学生选择更恰当的词汇表达情感，引导学生运用比喻、拟人等修辞手法使文章更加生动形象。学生们积极发挥自己的想象力，运用丰富的语言描绘出自己难忘经历中的精彩瞬间，有的学生详细描述了在海边与小伙伴一起堆沙堡的快乐时光，有的学生则讲述了在海边遇到困难时得到他人帮助的温暖故事。

在作品评价与反馈环节，教师首先利用人工智能评价工具对学生的作品进行初步评价，从语法准确性、词汇丰富度、文章结构完整性等方面给出评价结果和建议。然后组织学生进行互评，学生们认真阅读他人的作品，从内容的丰富性、情感的真挚性、语言的流畅性等角度提出自己的看法和建议。最后，教师对学生的作品进行总结评价，肯定学生作品中的优点，如情感真挚、描写细腻等，同时指出存在的问题，如部分学生在叙事过程中逻辑不够清晰，语言表达不够简洁明了等，并提出针对性的改进建议。

6.2.2 议论文写作案例

在议论文写作教学中，教师通过人工智能搜索引擎，收集了大量关于 “科技对生活的影响” 的新闻报道、研究数据和专家观点等资料，并利用人工智能数据分析工具对这些资料进行整理和分析，提取出关键信息和观点。教师将这些信息以图文并茂的形式展示给学生，引导学生从多个角度思考科技对生活的影响，如科技在交通、通信、医疗、教育等领域的积极作用，以及可能带来的负面影响，如隐私泄露、人工智能对就业的冲击等。学生们围绕这些话题展开了热烈的讨论，各抒己见，形成了自己的观点。

在计算思维引导环节，教师引导学生运用计算思维中的抽象和算法设计思想，对议论文的写作结构和论证方法进行分析和规划。教师帮助学生明确议论文的基本结构，即提出问题、分析问题和解决问题，引导学生运用归纳、演绎、类比等论证方法，构建合理的论证逻辑。在分析 “科技对生活的积极影响” 时，教师引导学生通过列举具体的事例，如智能手机的普及使人们的沟通更加便捷，互联网技术的发展促进了信息的快速传播等，运用归纳论证的方法，得出科技对生活具有积极影响的结论。

学生借助人工智能写作辅助工具，如智能提纲生成器、论据搜索工具等，开始进行写作实践。智能提纲生成器根据学生输入的观点和关键词，为学生提供了议论文的基本框架和思路，帮助学生快速搭建文章结构；论据搜索工具则帮助学生在海量的信息中搜索相关的论据，支持自己的观点。在写作过程中，教师鼓励学生运用批判性思维，对自己和他人的观点进行反思和质疑，不断完善自己的论证。学生们认真撰写文章，运用所学的论证方法，结合具体的论据，阐述自己对 “科技对生活的影响” 的看法，有的学生强调科技的积极作用，主张加大对科技研发的投入；有的学生则关注科技带来的负面影响，呼吁加强对科技的监管和引导。

在作品评价与反馈环节，教师同样先利用人工智能评价工具对学生的作品进行评价，从论点的明确性、论据的充分性、论证的逻辑性等方面给出评价结果和建议。然后组织学生进行互评，学生们在互评过程中，学习他人的优点，发现自己的不足之处，如部分学生的论据不够充分，论证过程不够严谨等。最后，教师对学生的作品进行综合评价，肯定学生在观点创新、论证方法运用等方面的优点，同时针对存在的问题，如部分学生在论证过程中偏离论点，语言表达不够准确等，提出改进建议，引导学生进一步完善自己的作品。

6.3 案例分析与反思

从这两个案例可以看出，“人工智能 +” 跨学科教学设计模式在语文写作教学中取得了显著的效果。在记叙文写作案例中，通过人工智能工具创设的生动情境，有效地激发了学生的写作兴趣和情感共鸣，使学生能够迅速进入写作状态，积极分享自己的生活经历。计算思维的引导帮助学生梳理了写作思路，使学生能够有条理地组织文章内容，运用生动的语言和细腻的描写表达情感。人工智能写作辅助工具的使用，提高了学生的写作效率和质量，学生能够及时发现并纠正语法错误，选择更恰当的词汇和表达方式，使文章更加生动形象。在作品评价与反馈环节，人工智能评价工具和师生互评相结合的方式，为学生提供了全面的反馈，帮助学生更好地认识自己的作品，发现问题并进行改进。

在议论文写作案例中，人工智能工具收集和整理的丰富资料，拓宽了学生的视野，使学生能够从多个角度思考问题，形成自己的观点。计算思维的运用帮助学生构建了合理的论证逻辑，运用恰当的论证方法阐述自己的观点，提高了学生的逻辑思维能力。人工智能写作辅助工具为学生提供了写作框架和论据支持，帮助学生快速搭建文章结构，丰富文章内容。在评价与反馈环节，多元化的评价方式使学生能够从不同角度审视自己的作品，不断完善论证，提高文章的质量。

该教学模式在实施过程中也存在一些问题。在记叙文写作中，部分学生过度依赖人工智能写作辅助工具，缺乏独立思考和创新能力，导致文章内容相似，缺乏个性。在议论文写作中，部分学生虽然能够运用计算思维构建论证逻辑，但在论据的选择和运用上还存在不足，论据不够充分、典型，论证过程不够深入。在教学过程中，教师对学生的个体差异关注还不够，部分基础薄弱的学生在运用计算思维和人工智能工具时遇到困难，需要更多的指导和帮助。

针对以上问题，提出以下改进建议。在教学中，要注重培养学生的独立思考和创新能力，引导学生合理运用人工智能工具，避免过度依赖。教师可以设置一些开放性的写作任务，鼓励学生发挥自己的想象力和创造力，写出具有个性的文章。要加强对学生论据选择和运用的指导，培养学生的批判性思维，让学生学会对收集到的论据进行筛选和分析，选择最恰当、最有说服力的论据支持自己的观点。教师要更加关注学生的个体差异，根据学生的实际情况，提供个性化的指导和帮助，确保每个学生都能在教学中有所收获。可以为基础薄弱的学生提供额外的辅导和练习，帮助他们逐步掌握计算思维和人工智能工具的使用方法，提高写作能力。

七、“人工智能 +” 跨学科教学设计模式的应用建议

7.1 对教师的建议

教师应积极提升跨学科教学能力，打破学科壁垒，拓宽自身的知识视野，深入学习语文和计算机科学等多学科知识，理解不同学科之间的内在联系和融合点，以便在教学中能够灵活运用多学科知识，引导学生进行跨学科学习。参加跨学科教学培训和研讨会，与其他教师交流经验，学习先进的跨学科教学方法和策略，不断提高自己的教学水平。在培训中，教师可以系统学习跨学科教学的理论基础、教学模式和实施技巧，通过案例分析和实践演练，加深对跨学科教学的理解和应用能力。在研讨会上，教师可以与同行分享自己的教学经验和困惑，共同探讨解决问题的方法，激发创新思维，拓宽教学思路。

教师要熟练掌握人工智能工具的应用，深入了解智能写作辅助软件、学习分析平台等工具的功能和特点，能够根据教学需求和学生的实际情况，合理选择和运用人工智能工具，为教学提供支持。积极参加人工智能技术培训，学习人工智能的基本原理、应用场景和操作方法，提高自己的技术素养。在培训中，教师可以学习如何使用智能写作辅助软件进行语法检查、词汇推荐和写作思路引导，如何利用学习分析平台分析学生的学习数据，了解学生的学习情况和需求，为个性化教学提供依据。

关注学生个体差异，利用人工智能技术的数据分析功能，深入了解每个学生的学习风格、兴趣爱好、知识掌握程度和学习进度，为学生提供个性化的学习指导和支持。对于学习基础薄弱的学生，教师可以利用人工智能工具为他们提供更多的基础知识讲解和练习资源，帮助他们巩固知识；对于学习能力较强的学生，教师可以为他们推荐拓展性的学习资料，激发他们的学习潜力。根据学生的反馈和实际情况，及时调整教学策略和方法，满足不同学生的学习需求，提高教学效果。教师可以通过在线问卷调查、课堂互动等方式收集学生的反馈意见，了解学生对教学内容、教学方法和人工智能工具使用的感受和建议，根据反馈及时调整教学计划，优化教学过程。

7.2 对学校的建议

学校应为 “人工智能 +” 跨学科教学提供充足的技术支持，加大对教学设施的投入，配备先进的计算机设备、高速稳定的网络环境和丰富的教学软件，确保人工智能工具在教学中的顺畅运行。建立完善的技术维护和支持团队，及时解决教师和学生在使用人工智能工具过程中遇到的技术问题，保障教学的顺利进行。定期对教学设备进行检查和维护，确保设备的正常运行；为教师和学生提供技术培训和指导，帮助他们掌握人工智能工具的使用方法；及时更新教学软件，保持软件的功能和性能的先进性。

开展系统的教师培训，邀请人工智能教育专家、跨学科教学专家等为教师进行培训，内容涵盖人工智能技术应用、跨学科教学理念和方法、课程设计与开发等方面，提高教师的专业素养和教学能力。组织教师参加教学实践活动，通过实际教学案例分析、观摩优秀教学课例等方式，让教师在实践中学习和成长。在培训中，专家可以深入浅出地讲解人工智能技术的原理和应用，分享跨学科教学的成功经验和实践案例，引导教师探索如何将人工智能技术与跨学科教学有机结合。教师参加教学实践活动，可以亲身体验 “人工智能 +” 跨学科教学的过程，学习优秀教师的教学技巧和方法，反思自己的教学实践，不断提高教学水平。

完善教学评价体系，建立多元化的评价指标，不仅关注学生的学习成绩，还要注重学生的跨学科思维能力、创新能力、团队协作能力等综合素质的评价。将学生在跨学科项目中的表现、人工智能工具的使用能力、对知识的综合运用能力等纳入评价范围，全面、客观地评价学生的学习成果。采用多样化的评价方式，如教师评价、学生自评、互评、人工智能评价等相结合，充分发挥各种评价方式的优势，为学生提供全面、准确的反馈，促进学生的学习和发展。在评价过程中，教师可以根据学生的项目作品、课堂表现、小组合作情况等进行评价；学生自评可以让学生反思自己的学习过程和成果，发现自己的优点和不足；互评可以促进学生之间的交流和学习，拓宽学生的思维视野；人工智能评价可以利用大数据分析和智能算法，快速、准确地对学生的学习情况进行评估，为教师提供参考。

7.3 对教育政策制定者的建议

教育政策制定者应制定相关政策，鼓励和支持学校开展人工智能教育，加大对人工智能教育的资金投入，用于购置教学设备、开发教学资源、培训教师等，推动人工智能教育的普及和发展。制定人工智能教育的课程标准和教学指南，明确教学目标、教学内容和教学要求，为学校和教师提供指导和依据。设立人工智能教育专项基金，支持学校建设人工智能实验室、购买教学软件和设备；组织专家编写人工智能教育教材和教学案例，为教师提供教学资源；开展教师培训项目，提高教师的人工智能教学能力。

促进跨学科教学资源建设，组织专家和学者开发跨学科教学课程资源，包括教材、课件、案例库等，为教师提供丰富的教学素材。建立跨学科教学资源共享平台，鼓励学校和教师之间共享教学资源，提高资源的利用效率。整合社会资源，引导企业、科研机构等参与跨学科教学资源的开发和建设，为学生提供更加丰富、多元的学习资源。在课程资源开发过程中，专家和学者可以结合学科特点和教学需求，设计具有创新性和实用性的课程内容，融入真实的案例和项目，激发学生的学习兴趣和积极性。资源共享平台可以方便教师之间的交流和合作，促进教学资源的优化配置。企业和科研机构的参与可以为教学资源注入新的活力，提供最新的技术和实践经验。

政策制定者应关注 “人工智能 +” 跨学科教学的发展趋势，及时调整和完善相关政策，为教育创新提供良好的政策环境和保障。加强对教育创新的鼓励和支持，设立教育创新奖项，对在 “人工智能 +” 跨学科教学中取得突出成绩的学校、教师和学生进行表彰和奖励，激发教育工作者的创新热情和积极性。定期对政策的实施效果进行评估和反馈，根据评估结果及时调整政策，确保政策的科学性和有效性。建立政策评估机制，邀请教育专家、学校管理人员、教师和学生等参与评估，广泛听取各方意见和建议，根据评估结果对政策进行优化和改进，推动 “人工智能 +” 跨学科教学的健康发展。

八、研究结论与展望

8.1 研究结论

本研究成功构建了 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式，并通过教学实验和案例分析验证了其有效性和可行性。教学实验结果表明，采用 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式的实验组学生在语文写作能力和计算思维水平方面的提升显著优于采用传统教学模式的对照组学生。在写作测试成绩上，实验组后测平均成绩较前测有明显提高，且显著高于对照组后测平均成绩；在计算思维测试得分上，实验组同样表现出显著的提升，这充分证明了该教学模式在促进学生语文写作能力和计算思维发展方面的积极作用。

通过对教学案例的深入分析，进一步验证了 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式在实际教学中的有效性。在记叙文写作案例中，学生能够借助人工智能工具创设的情境，充分激发写作兴趣，运用计算思维梳理写作思路，在人工智能写作辅助工具的帮助下，提高写作效率和质量，写出内容丰富、情感真挚的文章。在议论文写作案例中，学生通过人工智能工具获取丰富的资料，拓宽思维视野，运用计算思维构建严谨的论证逻辑，借助人工智能写作辅助工具搭建文章结构、寻找论据，从而提升议论文的写作水平。

计算思维与语文写作的融合具有显著的可行性和重要价值。计算思维中的问题分解、算法设计、逻辑推理等方法能够帮助学生更好地理解写作任务，规划写作流程，提高写作的逻辑性和条理性。语文写作则为计算思维的应用提供了具体的情境和载体，使学生能够在实际的写作过程中锻炼和发展计算思维能力。两者的融合不仅提升了学生的语文写作能力和计算思维水平，还促进了学生综合素养和创新能力的发展。

8.2 研究不足与展望

本研究在样本选取上存在一定局限性，仅选取了某中学初二年级的两个班级作为实验对象，样本数量相对较少，且地域范围较窄，可能导致研究结果的代表性不足，无法全面反映 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式在不同地区、不同年级学生中的应用效果。未来研究可以扩大样本范围，选取不同地区、不同层次学校的多个年级的学生作为研究对象，进一步验证和完善该教学模式。

研究时间较短，仅进行了一学期的教学实验，难以全面评估 “人工智能 +” 跨学科教学设计模式对学生长期学习效果和能力发展的影响。后续研究可以开展长期跟踪研究，对学生进行持续的观察和评估，了解该教学模式对学生在知识掌握、能力提升、思维发展等方面的长期影响。

教学模式的普适性有待进一步验证。虽然本研究构建的教学模式在实验班级中取得了良好的效果，但不同学校的教学环境、师资力量、学生特点等存在差异，该教学模式在其他学校和教学场景中的适用性还需要进一步探索和验证。未来研究可以在更多不同类型的学校和教学场景中应用该教学模式，收集反馈意见，不断优化和完善教学模式，提高其普适性。

展望未来，随着人工智能技术的不断发展和教育改革的深入推进，“人工智能 +” 跨学科教学将具有广阔的发展前景。未来研究可以进一步探索人工智能技术在跨学科教学中的更多应用方式和场景，如利用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）技术创设更加沉浸式的教学情境，开发更加智能化的教学辅助工具，为学生提供更加个性化、多样化的学习体验。还可以深入研究跨学科教学的课程设计、教学资源开发、教学评价等方面，构建更加完善的跨学科教学体系，为培养具有创新精神和实践能力的复合型人才提供有力支持。