生成式人工智能可根据自然语言对话界面中的提示自动生成新的内容，在文本问答、代码生成、图像生成、视频生成等方面具有出色表现。《义务教育化学课程标准（2022年版）》在“化学与社会·跨学科实践”学习主题，以“化学与可持续发展”大概念统领，设计了10个跨学科实践活动。笔者以此为例说明，在跨学科主题教学中，如何发挥生成式人工智能的作用。

　　优化信息获取

　　加速知识整合

　　“化学与社会·跨学科实践”主题教学要求通过实践活动，初步形成化学、技术、工程融合解决跨学科问题的思路和方法。生成式人工智能工具可以通过对知识的获取、辨识、整合、推送等方式，打破因知识分化而形成的领域壁垒与学科藩篱，为学生提供跨学科的学习支持。

　　知识的获取：生成式人工智能可以帮助学生快速找到相关资料。例如调查关于能源与可持续发展的议题，提出“我国家用燃料的变迁历程”“燃料更替的原因是什么”等问题，生成式人工智能会依托海量数据，提供详尽解答，并用简单易懂的语言诠释复杂概念，帮助学生形成宏观和微观视角的理解。教师则需要帮助学生精准定位提示词，以引导人工智能生成符合预期的内容。

　　知识的辨识：学生可能会看到关于能源利用的负面新闻或片面信息，在这种情况下，可以使用人工智能辩证认识这些信息。

　　知识的整合：学生在学习过程中需要查阅大量资料。生成式人工智能可以整合从不同源头获取的信息，找出关键点，将分散的知识点连接起来，形成完整的知识体系。

　　知识的破壁：面对一个复杂的学习主题，学生需要强化学科理解，拓宽跨学科理解。生成式人工智能可以作为辅助工具，帮助学生在物理、化学、技术与工程、政策等领域获取信息，从而拓宽化学学科的边界，获得全面的理解。

　　模拟领域专家

　　开展多轮对话

　　生成式人工智能具备上下文感知和多轮对话记忆，能提供连贯、一致的对话体验。它通过模拟教师或学科专家，与学生开展“不厌其烦”的多轮对话学习，促进学生的深度思考、认知加工，加速跨学科知识融合。同时，在人机对话中培养学生的逻辑思维和批判性思维能力，能为高效团队合作提供支撑，赋能跨学科主题学习。

　　自动评价反馈

　　提供个性体验

　　学生可以通过生成式人工智能获得及时的反馈和更具个性化的学习体验。生成式人工智能具备强大的计算和逻辑推理分析能力，可作为自动评价反馈工具，帮助学生理解所犯的错误并提供改正建议。在小组项目式学习中引入生成式人工智能，可以辅助学习、优化进度，促进团队协作。这一方面可减轻教师评价反馈的负担，另一方面可帮助教师更深入了解学生的学习状态，从而提供更有效的指导。

　　创新教学资源

　　驱动成果生成

　　由于实验条件限制，有些化学实验难以在课堂上实际操作，生成式人工智能可以模拟这些实验，如模拟爆炸实验。学生可以通过模拟实验，了解实验步骤和注意事项，避免操作危险。生成式人工智能不但可以供应丰富的教学资源，还展现出强大的生成和创作能力。例如跨学科主题学习要求“制作燃器具的说明书并为其代言”，学生可基于调查和资料检索、信息提取加工方法，了解理论知识和解决思路，利用生成式人工智能进行文本、图像和视频的创新生成，辅助开展跨学科学习。

　　（作者单位：吉林省教育学院）