为了对小学信息科技跨学科主题学习方案进行设计，我们围绕这一核心议题，深入开展了以“单元视角下小学信息科技跨学科主题学习设计与实践”为主题的理论学习。2025年6月17日，新塘小学蔡鹏飞老师主持的太仓市十四五教育微型课题《单元视角下小学信息科技跨学科主题学习设计与实践》开展了科教融合活动。
一、 提示研究主题，提出研究问题
1. 揭示研究主题：乡村小学信息科技跨学科学习所面临的主要困境
2. 提出所要解决的问题：
(1) 教材情境脱离乡村生活实际，数字化设备与教学资源匮乏，限制跨学科项目实施。
(2) 跨学科任务设计过度关注技术操作，忽视思维训练，与 “轻技术、重素养” 要求不符。
(3) 教师因学生基础薄弱和资源匮乏存在跨学科教学畏难情绪，缺乏本土化项目设计经验。
(4) 学生因生活经验局限对抽象数据和跨学科任务理解困难，跨学科知识整合能力不足。
二、 理论学习 抛砖引玉
为树立和强化课题组成员的课题研究意识，充实理论基础，提升研究水平，主持人蔡鹏飞老师带领大家开展理论学习。依据本次活动主题：单元视角下小学信息科技跨学科主题学习实践策略研究，本课题组选取了三篇契合度高并发人深思的文章进行学习，分别是：《小学信息科技跨学科主题学习设计与实施——以“碳足迹”教学为例》；《新课标视域下跨学科主题学习的设计与实施——以小学信息科技“智能植物浇水系统”项目为例》；《新课标视域下小学信息科技学科的教学思考》。
三篇论文均紧扣新课标要求，以核心素养为导向重塑小学信息科技教学理论。强调跨学科主题学习中打破学科壁垒，通过 “碳足迹”“智能植物浇水系统” 等真实主题串联多学科知识，同时以学科本位为支撑，确保信息科技学科核心地位与跨学科内容的有机融合。引入建构主义学习理论，倡导以学生为中心，通过创设真实情境推动主动探究。此外，明确课程需实现 “科” 与 “技” 并重，构建 “教 - 学 - 评” 一致的完整体系，从目标、内容到评价全面落实新课标理念。
在教学实践层面，三篇论文共同提出多元策略。教学方法上，推行混合学习、游戏化教学与体验式学习，融合线上线下资源，以趣味性和实践性提升学生学习主体性；工具应用上，重视数字化工具在数据处理、项目设计中的作用，构建智慧教育环境，突破时空限制，优化学习体验；师资建设上，强调跨学科教研与教师协同合作，通过集体备课、教学研讨整合教学资源，提升教师跨学科教学设计与实施能力，保障教学质量。
基于教学现状与理论实践成果，论文提出三方面发展建议。其一，持续深化跨学科教研，推动教师对跨学科主题学习的深度理解与创新设计；其二，优化数字化工具开发，使其更贴合教学需求，降低学习难度，提高教学效率；其三，强化教师理念更新，促使教师主动适应新课标变革，坚持以学生为本，整合多元资源，开展融合性教学，践行终身学习理念，为小学信息科技教学高质量发展提供支撑。
蔡鹏飞老师以理论文章为基点，结合课堂观察量表，深入浅出地引领理论学习，为与会老师们提供了较为清晰的思维框架。
三、 教学展示 深耕细研
精于行，研于心，教学展示让科研成果更加具象。太仓微型课题《单元视角下小学信息科技跨学科主题学习的设计与实践研究》主持人蔡鹏飞老师，执教了课题研究课《数据的图表呈现》。整堂课以跨学科教学的形式组织，首先，AI动画技术被用来创设“哪吒的太仓旅行规划”情境，将枯燥的数据可视化学习转化为帮助哪吒解决实际问题的任务。例如帮助哪吒选择低碳出行方式、分析气温变化趋势和优化旅游预算分配。这种情境化设计激发了学生的学习兴趣，使抽象的图表知识变得具象化。其次，AI工具（WPS AI功能）被深度融入教学过程，帮助学生高效完成图表生成与优化。学生通过AI一键生成条形图、折线图，利用AI优化饼图的布局，甚至借助AI生成热力图直观呈现景区人流量分布。AI工具不仅降低了操作门槛，还让学生在解决实际问题中掌握了数据可视化的方法，为老师们呈现了一堂精彩纷呈的跨学科学习课例。
四、 分组交流 高标评议
活动前，蔡老师对课堂观察指标作了细致分工。老师们进入课堂，以课堂观察量表为支点，对蔡老师的精彩课堂展开了热烈的评议。
思考：
崔和平：教学设计中 “选择合适图表呈现数据” 的难点突破，与观察量表中 C2 指标（任务设计聚焦问题解决思维）高度契合。例如，通过 “哪吒旅行碳排放量” 案例引导学生对比条形图与饼图的适用性，体现了量表对 “思维探索” 的评价导向。核心素养目标中 “数字化学习与创新” 的落实，可通过量表中 “学的表现” 维度观察，如学生是否在 AI 绘制热力图环节展现工具创新应用能力（对应量表 C1：低技术门槛工具的使用）。
马秀：教学设计中 “学生操作电子表格生成图表” 的活动，仅停留在 “按指令执行” 层面，缺乏自主选题、亮点生成。建议将 “哪吒旅行数据” 替换为学生自主收集的校园数据（如 “班级图书借阅量”），强化主观能动性（对应量表 B1：源自学生真实问题）。现有教学中小组合作仅为 “作品展示”，未形成深度讨论。
顾宇旸：教学从 “观察图表 — 生成图表 — 优化图表” 的流程，符合量表中对 “活动说明、思维引导” 的要求。例如，在折线图教学中，教师通过 “气温变化趋势” 问题链，引导学生理解数据走势与图表功能的关联，体现科学的数据分析逻辑（对应量表 C2）。
AI 工具演示环节需强化 “技术服务于思维” 的导向，当前教学设计中 “WPS AI 绘制热力图” 的演示若仅停留在操作层面，可能偏离量表 C2 指标，建议增加 “热力图颜色分布与数据密度的数学关系” 追问。
秦爽：针对 “图表选型” 难点，通过三类图表（条形图、折线图、饼图）的对比分析落实，可进一步引入乡村场景数据（如 “水稻产量月度变化”），通过真实问题提升数据解读的科学性（对应量表 B2：解决乡村生活需求）。
