AI+X跨学科课程建设与教学实践应以国家信息科技（技术）课程标准为出发点，信息科技（技术）的学科核心素养是教学的基础与核心，在跨学科创新中培养高阶能力和智能素养。2022年新发布的国家义务教育课程方案文件中，明确提出了跨学科主题学习，并规定每个学科都要拿出不少于课程10%的课时用于跨学科主题学习的教学。在高中阶段的教育教学中，国家也非常重视和鼓励跨学科创新教学，强调结合真实情境、面向真实问题的解决。因此，跨学科主题学习是人工智能跨学科重要的生长点和适合的发展环境。学校和教师在教学中可以用人工智能跨学科教学来积极落实新课标的教育方案和创新理念。
1. 选题应与时俱进，聚焦高阶能力培养
人工智能发展日新月异，跨学科教学需要多学科不断碰撞出新的火花，因此，AI+X的跨学科教学需要教师终身学习。AI+X跨学科的教学主题选取应与时俱进，结合前沿热点，以激发学生的学习热情。信息技术教师在平时生活中可以积极关注与AI相关的新闻报道、热点事件，尤其是前沿的科技突破。以这些“新”事物做突破口，学生的学习就具有了鲜活的背景和强烈的共情。教学主题可以是引导学生解密新闻背后的科技原理，可以是引领学生探究科技发展的趋势和规律，可以是启发学生思考科技与人类、社会之间的联系等。热点事件是引子，找到其中跨学科的创新点才是关键。
跨学科教学的出发点是面向真实世界的真实问题。在现实世界中解决问题，“专家思维”（专家思维内部的两个要素是批判性思维和创新能力）和“复杂交往”这两大类素养就像鸟之两翼、车之两轮，缺一不可。这些也是目前人工智能难以具备的素养和高阶能力。因此，中小学人工智能跨学科教育应该以激发和培养学生的创新能力和合作交往能力为目标。
AI+X选题需要广阔的视角和更高的站位，通过跨学科教学培养学生的探究能力、思考能力、交流能力、勇于面对挑战的能力，让学生了解人工智能的底层逻辑和实践应用，辩证思考技术的发展，并激发学生积极主动运用智能技术，成为终身学习者。信息技术教师应该认识到人工智能领域的创新思想与方法可以成为AI+X创新教学的内容。可以通过关注生活中的新闻及热点事件、科技发展与前沿突破或者追寻经典科技创新的原始创新源头等方式，积极寻找合适的跨学科学习主题。
2.博采众长、积少成多，从课例到课程
中小学人工智能跨学科教学的开展，很多时候是从无到有、从0到1的突破，这样的突破往往就是源于一个跨学科课例的设计、一节跨学科课的教学。最开始的一个课例，不需要“高大上”，重要的是勇于尝试，深入反思，积极改进。按照教师实施的难易程度，可以大致分为几种方式：
（1）已有教学资源，包括教学设计、教学课件等，教师直接实施；（2）已有教学资源，教师根据自己学校和学生的学情，进行修改或二次开发，然后实施；（3）有跨学科学习主题和教学要求、指导，没有直接可用的教学资源，教师自行设计课例并实施；（4）教师自行提出跨学科学习主题，以自己学科为轴，外延其他学科进行创新教学设计并实施；（5）教师与其他学科教师共同研讨，提出跨学科学习主题，共同设计教学并共同授课。
中小学人工智能跨学科教学的可持续发展，需要建设一支跨学科的教师队伍。一方面，这支队伍中的教师有合作开发跨学科课程的创新热情和行动力；另一方面，这些教师也能够独当一面，积极将跨学科创新教学融入自己学科的常规课堂。AI+X跨学科课程教研方式灵活，可以在传统的教研组会上邀请信息技术教师介绍人工智能相关内容，大家一起讨论如何结合自己的学科内容找到跨学科交叉点；还可以是信息技术教师主动寻找其他学科教师，针对AI的前沿发展或者经典创新来开发教学案例。
越来越多的学术界和产业界专家，包括各行各业的爱好者、终身学习者开始做AI科普和教育的资源。信息技术教师可以广泛学习，博采众长。首先，可以找到完善的、可使用的课程资源，直接用来上课；其次，找到好的参考资料，自己做二次开发；再次，可以在开源的教育平台上做资源整合，将自己开发的课也发布到平台上，促进开源生态的发展；最后，可以自主研发，做好每一节课，积少成多，慢慢整合形成自己的课程，再慢慢地从一门课程到多门课积累，形成课程群。
AI+X跨学科创新教学的实践案例
AI+生物：从进化论到遗传算法。机器学习经典算法——遗传算法，就是达尔文进化论的数字化建模。围绕这个典型的跨学科创新，教师在课堂上带着学生亲历这样的创新思维过程。进化论是生物学中的必修内容，遗传算法是高中信息技术人工智能初步选择性必修的内容，选题落在课标的交叉点上。
AI+数理：智能去雾。选题灵感来源于国际AI顶级会议CVPR2009年的最佳论文，其核心部分只需要初等数学基础，体现了原始创新的大道至简。教学中对真实问题的解决进行了跨学科解构，既有数学的抽象建模，也有物理的成像模型构建，有算法设计、程序实现等，目标是让学生探究前沿研究，体会AI的跨学科原始创新之美。
AI+制药研发：以格列卫的发现为例。这次可对如何运用人工智能来设计药物的问题进行抽象简化和分解建模，引导学生设计AI算法并自动化求解，让学生亲历前沿科技的真实问题解决过程。
AI+脑科学：“神奇明信片——眼见为实”通过让学生探究远看近看不同的混合图像，引导学生理解人工智能的脑科学基础。人工智能的视觉正是模仿了人的视觉系统，从像素到简单的边缘检测，再到更高层的物体识别与理解。混合图像的基本原理也是利用了这一点。实践中，学生还可以动手创作自己的混合图像。
AI+人文：情感分析应用。从当时的“热点事件”出发，学生做数据挖掘，抓取近一个月不同类型的媒介（如新闻、微博、论坛、微信等）报道，用自然语言理解的算法自动分析这些媒体报道的情感值，让学生通过实践来探究不同类型媒体的观点有什么不同，与自己个人的观点又有何不同，进而思考人工智能对我们认识事物的帮助在哪里、阻碍在哪里，如何借助大数据培养自己的批判思维。
结 语
信息技术教师应该坚持终身学习、交叉创新的教育理念，同心协力，开源共创，勇于突破，“从0到1”，从一个跨学科课例开始，一点一点积累；再博采众长、积少成多，从课例开发开始逐步完成课程的建设。信息技术教师可以联手其他学科教师共同备课、授课，“从1到2”，联手其他学科教师共同呈现交叉创新的魅力，聚焦人工智能跨学科的教与学，在教学研讨中积极寻找合适的跨学科学习主题；再运用计算思维作为教学设计的抓手，基于深度学习的框架作为理论基础，打造出自己的AI+X跨学科特色教学。
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