为进一步挖掘大模型的潜能，可以利用具备多智能体开发功能的平台，搭建若干个承担不同任务角色的智能体，根据需求分别接入Deep Seek或其他大语言模型，并通过“思维链”将各智能体链接协作，构建一个完整的跨学科教学设计智能支持系统，打造精准而高效的教学方案，为课堂注入新活力，推动教学质量提升。

　　具体而言，该系统包括五个智能体。主题设计智能体负责与教师互动，明确教师教学需求、学生情况及教学重难点，利用大语言模型语义理解能力，自动生成适合跨学科教学的主题方案。概念群智能体在主题方案基础上，自动调用预存知识库，快速抽取整合各学科核心大概念，帮助教师梳理学科间的知识联系，构建跨学科知识结构体系。目标团智能体则依据确定的主题与概念结构，结合课程标准要求和学生核心素养内容，生成明确具体、可操作的教学目标。任务群智能体基于上述目标及知识结构，综合学生的认知特点，设计丰富多样的学习任务和活动。最后，证据集智能体依据前述设计内容，构建可观察、可分析的评价“证据点”，帮助教师精准把握学生学习表现，及时调整教学策略，真正实现因材施教。

　　（作者单位系广西师范大学教育区块链与智能技术教育部重点实验室）