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大语言模型支持的教师跨学科教学能力提升策略探析

跨学科教学成为基础教育领域的发展趋势，这对教师的跨学科教学能力提出了全新要求。当前，我国教师的跨学科教学能力整体处于初步探索阶段，亟需获得有效支持。文章提出将大语言模型作为教师跨学科教学能力发展的重要技术工具，分析大语言模型的技术特征，即知识的深度与广度、思维模式的多样化、高效便捷的交互体验、情境化的学习环境。基于大语言模型的技术特征，从构建教师跨学科知识图谱、优化教师跨学科思维方式、重塑教师跨学科教学设计流程、提供沉浸式跨学科学习体验四个维度，提出大语言模型支持的教师跨学科教学能力提升策略，以期为教师专业发展提供新路径。

一、引言

随着大数据、人工智能等新兴技术的不断发展，人类生活呈现出知识融合化、经济全球化、技术一体化的态势。在此背景下，传统教育范式难以满足未来社会对人才培养的需求，教育改革势在必行。在基础教育领域，教育部等十八部门于2022年4月联合印发的《关于加强新时代中小学科学教育工作的意见》提出：“实施跨学科主题教学，鼓励学生进行多样化探究。”这标志着跨学科教学已成为当前及未来我国基础教育领域的重要发展趋势。跨学科教学旨在培养学生运用多学科知识解决实际问题的能力，需要教师具备跨学科教学的相关知识、思维与技能。然而，我国教师的跨学科教学能力整体处于初步探索阶段，难以应对跨学科教学提出的全新要求。如何有效提升教师的跨学科教学能力，成为教育领域亟待解决的重要课题。

近年来，以ChatGPT、文心一言、讯飞星火、通义千问、豆包等为代表的大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）迅速席卷全球，为人工智能技术的发展与应用开辟了新的路径。大语言模型在对话交互、知识问答、文本生成与创作等自然语言处理任务中表现出色，彰显出强大的应用潜力。教育领域同样可以从大语言模型的技术特征中寻找跨学科教学能力提升的有效路径。

二、大语言模型的技术特征

大语言模型通过训练大量文本数据，在特定任务的文本生成中表现优异，能够根据用户需求进行创作。目前，大语言模型已成为人工智能领域的研究热点，并引发教育领域的广泛关注。与传统语言模型相比，大语言模型具备以下显著的技术特征。

（一）知识的深度与广度

知识图谱是由节点（实体）和边（关系）构成的复杂网络，可以全面展示某一主题的相关知识点及其之间的联系。作为新一代语言模型，大语言模型能够接收并理解用户的自然语言输入，根据上下文生成自然流畅的语言反馈。为了提升自然语言处理的精准度，大语言模型在训练过程中会对海量文本数据进行深度学习，构建覆盖多学科领域的通用知识图谱。借助深度学习的优势，大语言模型可以自动学习并识别文本数据中的知识实体与关系，并根据输入文本在知识图谱中有哪些信誉好的足球投注网站相关的知识节点，为用户提供更具深度的知识内容。

例如，在回答用户提出的某一学术问题时，大语言模型能够在通用知识图谱中检索相关主题的知识点，包括定义、理论、应用、发展历程等，进而形成具有完整逻辑的知识内容。除了知识深度，大语言模型还具备丰富的知识广度。目前，主流的大语言模型使用的训练数据包含网页文本、学术文献、百科全书等多种类型，能够覆盖文学、艺术、历史、哲学、数学、物理、化学、生物等众多学科领域。这使大语言模型具备广泛的知识内容，能够根据用户需求提供多学科的知识内容。因此，在知识层面，大语言模型表现出显著的知识深度与广度，这为教师的跨学科知识学习提供了便利条件。

（二）思维模式的多样化

思维是人类认识世界和改造世界的高级活动，包括感觉、知觉、记忆、想象、推理等一系列复杂的认知过程。从类型上看，人类的思维模式可以分为多种类型，如抽象思维、形象思维、聚合思维、发散思维、批判性思维、创造性思维等。不同类型的思维模式能够引导人类从不同的角度思考问题，从而获得不同的认识结果。人类的思维模式与大脑的神经元结构密切相关。研究表明，人类大脑具有极高的可塑性，可以通过持续训练提升特定思维模式的运用能力。与人类大脑类似，大语言模型同样具备多种思维模式，这是由其内部算法结构与神经网络所决定的。大语言模型内部包含数量庞大的神经网络单元，不同神经网络单元负责处理不同的任务，从而生成不同类型的文本内容。

例如，在文本生成任务中，大语言模型使用“注意力机制”和“自注意力机制”计算输入文本中每个单词之间的关系，生成具有逻辑性的文本内容，这体现的是聚合思维；在图像描述任务中，大语言模型能够根据输入图像的特征，生成对应的文本描述，这体现的是形象思维；在编程任务中，大语言模型能够编写不同编程语言的代码，并修复代码中的错误，这体现的是抽象思维。由于大语言模型使用的训练数据来自不同的领域与学科，且经过大规模的深度学习，其内部的神经网络单元已经形成了多样化的思维模式，能够根据不同的任务需求调用不同的思维模式。这为教师提供多样化