4 浏览摘要：在教育数字化战略与核心素养导向的双重驱动下，人工智能教育与学科教学深度融合已成为中小学课程改革的重要命题。然而，当前一线实践普遍存在“工具替换多、教学重构少”“项目展示多、学习证据少”“资源供给强、评价跟进弱”等问题，亟须提出可操作的融合路径。本研究以“能力导向—场景牵引—数据赋能—评价驱动”为主线，综合运用文献分析、问卷调查、课堂观察、访谈与案例研究等方法，构建涵盖目标、内容、活动、资源、评价与治理六维度的融合度测评框架，并以结构方程与多层线性模型检验政策环境、学校支持、教师TPACK、平台与资源、评价机制对融合成效的作用路径。研究发现：（1）教师技术—学科—教学知识的整合水平与教学设计质量是影响融合深度的核心变量；（2）学校层面的组织支持与数据基础设施通过“教研共同体—项目制推进—学习分析”链条形成显著中介效应；（3）学段与学科呈现差异化特征：数学与科学更易实现“任务重构—知识建模—证据评价”的进阶，语文与历史类学科在伦理规范与学术诚信方面具有更高敏感度；（4）形成性评价与电子学档能有效将“学—教—评—证”闭环，显著提升学生的问题解决、数据素养与跨学科迁移能力。基于上述证据，论文提出“三区三环四阶”融合路径：在宏观层面以标准—资源—评价三区域协同提供政策与生态支撑；在中观层面以治理—平台—教研三环联动保障实施；在微观课堂以“情境创设—数据取证—建模表达—表现性评价”四阶推进从替换、增效到重构与共创的进阶应用，并配套伦理合规与安全风控机制。研究旨在为中小学人工智能教育与学科融合提供可推广、可评价、可迭代的实践框架。
关键词：中小学；人工智能教育；学科融合；TPACK；SAMR；项目化学习；学习分析；评价改革
目录与提纲框架
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 国家战略与政策导向：教育数字化行动与课程标准升级的要求
1.1.2 学科核心素养与智能时代关键能力的培育需求
1.1.3 学校实践困境与“教—学—评”一体化的重构压力
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义：补足AI教育与学科融合的路径机理研究
1.2.2 实践意义：为学校变革提供可落地的操作方案与评价工具
1.3 国内外研究综述
1.3.1 AI教育与课程整合研究进展
1.3.2 跨学科/STEM/STEAM与项目化学习的融合经验
1.3.3 学习分析与数字化评价的应用现状
1.3.4 述评与研究空白：从“工具替换”向“教学重构”的证据不足
1.4 核心概念界定
1.4.1 人工智能教育（含生成式AI、人机协作学习）
1.4.2 学科融合（跨学科、整合型课程与主题学习）
1.4.3 教师TPACK与数据素养
1.4.4 学习证据与电子学档
1.5 研究问题与技术路线
1.5.1 研究问题与假设
1.5.2 总体思路与技术路线图（“诊断—建模—验证—应用—迭代”）
1.6 研究方法与数据来源
1.6.1 文献分析、问卷调查与课堂观察
1.6.2 深度访谈与案例研究、设计型研究（DBR）
1.6.3 数据分析方法与伦理合规
1.7 创新点与可能不足
1.7.1 “六维度融合度”测评框架与指标体系
1.7.2 “三区三环四阶”路径模型与验证
1.7.3 局限与改进方向
第二章 理论基础
2.1 建构主义与情境学习理论：真实任务与意义建构
2.2 TPACK框架：技术—学科—教学知识的整合逻辑
2.3 SAMR模型：从替换到重构的应用进阶
2.4 技术接受与使用理论（TAM/UTAUT）：教师与学生的采纳机理
2.5 学科核心素养与跨学科教育理论：问题驱动与迁移
2.6 教育生态与复杂系统视角：学校变革的系统协同
第三章 研究设计
3.1 融合度测评框架构建
3.1.1 维度与指标：目标、内容、活动、资源、评价、治理
3.1.2 指标权重与操作性定义
3.2 变量设定与研究假设
3.2.1 自变量：政策与资源、学校支持、教师TPACK、平台能力、评价机制
3.2.2 中介与调节：教学设计质量、教研共同体、学段/学科差异
3.2.3 因变量：学科融合深度与学习成效
3.3 工具开发与信效度检验
3.3.1 问卷与观察量表开发
3.3.2 访谈提纲与案例遴选标准
3.3.3 信度、效度与共同方法偏差控制
3.4 样本与数据
3.4.1 区域、学段、学科与城乡分布
3.4.2 数据清洗与伦理告知
3.5 分析方法
3.5.1 描述统计与差异检验
3.5.2 因子分析与结构方程模型
3.5.3 多层线性模型与质性编码
第四章 现状与问题诊断
4.1 环境与资源供给：平台、设备、数据与内容生态
4.2 教师能力与教学设计：TPACK结构与课堂任务类型
4.3 课堂实践与学习证据：项目实践、学习分析与学业表现
4.4 主要问题
4.4.1 工具替换、活动添置与目标错位
4.4.2 资源丰富而证据稀薄、评价滞后
4.4.3 伦理规则不清、数据治理不足
4.5 现状小结：差距、瓶颈与改进方向
第五章 融合路径模型的构建
5.1 基本理念与逻辑框架（能力导向与证据驱动）
5.2 “三区三环四阶”模型
5.2.1 三个支持区：标准—资源—评价
5.2.2 三个运行环：治理—平台—教研
5.2.3 四阶进路：替换—增效—重构—共创
5.3 路径机理与要素关系：政策牵引、组织保障与课堂重构
5.4 模型适配与情境化实施要点
第六章 宏观层面策略（政策与生态）
6.1 课程标准与教材开发：AI要素的学段与学科融入
6.2 考试与评价改革：过程性、表现性与数字化评价规则
6.3 资源平台与开放生态：优质算法/数据与开放课程库
6.4 伦理合规与安全治理：数据最小化、可解释性与未成年人保护
6.5 经费与保障机制：项目制支持与绩效导向
第七章 中观层面策略（学校与区域）
7.1 组织治理：校长技术领导力与跨学科教研共同体
7.2 基础设施与数据中台：算力、设备、内容与互联互通
7.3 教师专业发展：分层分岗培训、实践共同体与认证评价
7.4 校本课程与项目化：主题库建设与校地合作
7.5 质保与督导：实施监测、同行评审与改进机制
第八章 微观层面策略（课堂与任务）
8.1 教学设计模型：“情境—数据—建模—表达—评价”五步法
8.2 学科场景策略
8.2.1 语文：AIGC辅助写作与批注的学术诚信边界
8.2.2 数学：数据建模与算法思维单元
8.2.3 科学/物理：传感器实验、仿真与证据推理
8.2.4 历史/道法：资料检索与多源证据评价
8.2.5 英语与艺术：多模态表达与创作评价
8.3 学习分析与证据：电子学档、Rubric与成长报告
8.4 课堂伦理与风险防控：偏见治理、版权合规与使用边界
第九章 实证验证与案例研究
9.1 区域/学校实验设计与实施过程
9.2 典型学科案例一：跨学科数据素养项目
9.3 典型学科案例二：科学探究与仿真实验
9.4 典型学科案例三：语文深度阅读与生成表达
9.5 成效评估：学习表现、迁移能力与教师专业成长
9.6 反思与可迁移性分析
第十章 保障体系与风险防控
10.1 法律与伦理：告知同意、未成年人保护与可追溯
10.2 平台与内容安全：访问控制、审计与容灾
10.3 运行监测与应急预案：指标、阈值与改进闭环
10.4 可持续机制：生态伙伴、社区共建与开放协作
第十一章 结论与展望
11.1 主要结论：作用机理、关键抓手与实施路径
11.2 理论贡献与实践价值
11.3 研究不足与未来方向（适配不同学段/学科的精细化路径、长期追踪与因果推断）
参考文献
