一、引言
在数字化时代的浪潮下，教育领域正经历着深刻的变革。教育数字化转型已成为全球教育发展的重要趋势，我国也将其提升至国家战略高度，致力于构建高质量教育体系，以推动教育强国建设。这一转型不仅是技术的革新，更是教育理念、教学模式和人才培养方式的全面重塑。
与此同时，“新工科”“新文科” 等建设蓬勃兴起，旨在打破传统学科壁垒，促进学科之间的交叉融合。这种跨学科融合对创新型人才的培养具有不可忽视的重要性。创新型人才需要具备跨学科的知识体系和综合运用多学科知识解决复杂问题的能力，而跨学科融合正是培养这类人才的关键路径。
教师作为教育教学的核心主体，在跨学科融合背景下，其数字化课程开发能力变得尤为重要。数字化课程开发能力不仅体现了教师对数字技术的掌握和应用水平，更反映了教师在课程设计、资源整合、教学方法创新等方面的综合素养。具备良好数字化课程开发能力的教师，能够充分利用数字技术的优势，整合多学科资源，设计出更加丰富多样、生动有趣且富有挑战性的课程，激发学生的学习兴趣和创新思维，有效提升教学质量，为培养适应时代需求的创新型人才奠定坚实基础。
然而，当前教师在跨学科融合背景下的数字化课程开发能力仍面临诸多困境。一方面，跨学科融合要求教师具备广泛的多学科知识储备和整合能力，能够打破学科界限，将不同学科的知识有机融合在课程中。但现实中，教师往往受限于自身的学科背景和专业知识结构，难以实现多学科知识的有效整合。另一方面，数字化时代对教师的数字技术应用能力提出了更高要求，教师需要熟练掌握各种数字化工具和平台，能够运用数字技术进行课程设计、教学资源开发和教学评价等。但部分教师在数字技术应用方面存在不足，缺乏相关的培训和实践经验，导致在数字化课程开发过程中遇到诸多困难。因此，深入分析这些困境并探索有效的突破策略具有重要的现实意义，这不仅有助于提升教师的专业素养和教学能力，也对推动教育数字化转型和跨学科人才培养具有积极的促进作用。
二、跨学科融合对教师数字化课程开发能力的核心要求
（一）跨学科知识整合能力
跨学科融合的课程要求教师具备打破学科壁垒的能力，将原本碎片化的知识转化为结构化、情境化的学习内容，以帮助学生建立起系统且全面的知识体系。在 “人工智能 + 教育” 课程的开发中，教师需要融合计算机科学、教育学、心理学等多学科理论。计算机科学提供人工智能的技术基础，包括算法、编程等知识；教育学指导教学方法的设计与实施，以确保知识能够有效地传授给学生；心理学则关注学生的认知规律和学习动机，帮助教师更好地引导学生学习。教师需要将这些来自不同学科的理论知识进行整合，形成一个跨领域的知识图谱。通过知识图谱，教师可以清晰地梳理出各个知识点之间的关联，为课程内容的设计提供逻辑框架，使学生在学习过程中能够从多个学科角度理解人工智能在教育中的应用，培养学生的综合思维能力。
（二）数字化技术应用能力
在数字化时代，教师必须熟练掌握各种数字化技术，以实现教学内容的数字化呈现，提升教学的效果和质量。在线课程平台是开展数字化教学的重要载体，教师需要熟悉其操作流程，能够在平台上发布课程资料、组织教学活动、与学生进行互动交流等。虚拟仿真工具则为学生提供了虚拟的实验环境，打破了时间和空间的限制。在物理、化学等实验学科中，利用虚拟仿真工具，学生可以进行各种实验操作，观察实验现象，加深对理论知识的理解。AI 辅助设计技术能够帮助教师更高效地设计教学内容，例如利用 AI 生成教学课件、设计教学案例等。此外，学习分析技术也是教师需要掌握的重要技术之一。通过学习分析技术，教师可以追踪学生的跨学科学习轨迹，收集学生在学习过程中的各种数据，如学习时间、学习进度、作业完成情况、测试成绩等。对这些数据进行分析，教师可以了解学生的学习状况，发现学生在学习过程中存在的问题和困难，从而为学生提供个性化的学习指导和支持，提高教学的针对性和有效性。
（三）项目化课程设计能力
以真实问题为导向的项目化课程设计是跨学科融合背景下教师数字化课程开发能力的重要体现。教师需要设计出 “学科交叉 + 实践导向” 的课程项目，让学生在解决实际问题的过程中，综合运用多学科知识，培养解决复杂问题的能力。在 “碳中和背景下的能源系统优化” 项目中，涉及到物理学中的能量转换原理、经济学中的成本效益分析以及环境科学中的碳排放与环境保护等知识。教师在设计课程项目时，需要将这些不同学科的知识有机地融入到项目中，引导学生从多个学科角度去分析和解决问题。学生在项目实施过程中，需要组建团队，分工合作，共同完成项目任务。通过这样的项目化学习，学生不仅能够掌握多学科知识，还能锻炼团队协作能力、沟通能力和问题解决能力，培养创新思维和实践能力，为未来的职业发展和社会生活做好准备。
三、教师数字化课程开发能力的现实困境
（一）学科壁垒与知识整合困境
在传统的学科教育体系下，教师的知识结构往往较为单一。教师们在长期的专业学习和教学实践中，形成了相对固定的学科思维模式和知识框架，这使得他们在跨学科融合的背景下，难以迅速识别不同学科间的内在逻辑关联。以文科教师为例，在涉及到需要运用数据建模能力的课程内容时，由于缺乏相关的数学和计算机科学知识，往往感到力不从心。数据建模需要对数据进行收集、整理、分析和构建模型，以解决实际问题，这对于文科教师来说是一个较大的挑战。同样，理科教师在面对教育心理学理论时，也可能存在掌握不足的情况。教育心理学研究学生的学习心理和行为规律，对于教师设计有效的教学方法和策略具有重要指导意义。但理科教师由于学科背景的限制，可能对教育心理学的理论和方法了解不够深入，无法将其充分应用到教学中，从而影响教学效果。
部分教师在尝试进行跨学科课程开发时，仅仅是简单地罗列多学科的知识点，没有对这些知识点进行深入的分析和整合，未能形成一个有机融合的知识体系。在一门融合科学、技术、工程和数学（STEM）的课程中，教师可能只是分别介绍科学原理、技术应用、工程设计和数学计算等方面的内容，而没有引导学生发现这些学科之间的相互联系和协同作用。这样的课程设计导致学生在学习过程中，难以建立起跨学科的思维方式，无法将不同学科的知识融会贯通，综合运用多学科知识解决实际问题的能力也难以得到有效培养。这种碎片化拼接的课程内容，不仅无法发挥跨学科融合的优势，反而可能增加学生的学习负担，使学生感到困惑和迷茫。
（二）技术整合与教学创新困境
虽然教师们普遍掌握了 PPT、短视频等基础数字化工具，但在面对 AI 课程设计平台、智能测评系统等深度技术时，应用能力明显不足。AI 课程设计平台可以利用人工智能技术，根据学生的学习情况和特点，为教师提供个性化的课程设计建议，帮助教师优化课程内容和教学方法。智能测评系统则能够实时收集学生的学习数据，通过数据分析对学生的学习效果进行精准评估，并为教师提供详细的评估报告和改进建议。然而，由于部分教师对这些深度技术的原理和操作方法缺乏了解，无法充分发挥它们的优势，难以实现 “技术 + 学科” 的深度融合。这使得数字化技术在教学中的应用仅仅停留在表面，无法真正推动教学模式的创新和教学质量的提升。
跨学科课程常常需要采用混合式教学模式，将线上学习与线下实践相结合。然而，在实际的课程设计中，教师们容易出现偏向一方的问题。有些教师过于依赖线上资源，在课程设计中只是简单地堆砌大量的线上视频、文档等学习资料，而忽视了线下实践环节的重要性。这样的课程设计导致学生缺乏实际操作和体验的机会，难以将所学知识转化为实际能力。而另一些教师则仍然倾向于传统的线下讲授方式，在课程中没有充分利用线上资源和工具，无法发挥混合式教学的优势。教师在设计课程时，没有考虑到线上探究与线下实践之间的有机联系，缺乏对 “线上探究 — 线下实践” 闭环的系统规划，导致学生在学习过程中，线上和线下学习环节脱节，无法形成完整的学习体验，影响学习效果。
（三）支持体系与专业发展困境
当前，学校的教研活动大多是以学科为单位进行组织的，缺乏专门的跨学科协作平台。这使得教师在进行跨学科课程开发时，难以与其他学科的教师进行有效的交流和合作，无法获取多元的建议和支持。在开发一门跨学科课程时，涉及到多个学科的知识和教学方法，需要不同学科的教师共同参与和协作。但由于缺乏跨学科教研机制，教师们往往只能在自己熟悉的学科领域内进行思考和探索，难以从其他学科的角度获得启发和帮助。这种学科孤立的教研环境，限制了教师的视野和思维，不利于跨学科课程的开发和创新。
现有的教师培训内容往往侧重于单一的技术操作，如 PPT 制作技巧、视频编辑方法等，而缺乏对 “跨学科课程设计 + 数字化工具应用 + 学习评价” 的系统化培训。这导致教师在参加培训后，虽然掌握了一些技术操作技能，但在实际的跨学科课程开发和教学实践中，仍然面临诸多困难。教师可能知道如何使用某种数字化工具，但不知道如何将其与跨学科课程内容有机结合，也不知道如何运用这些工具进行有效的学习评价。这种培训内容的针对性不足，使得教师在实践中感到 “知易行难”，无法将培训所学转化为实际的教学能力，影响了教师数字化课程开发能力的提升和教学质量的改进。
四、突破策略：构建 “三维协同” 能力提升体系
（一）知识维度：建立跨学科课程开发共同体
跨学科课程开发需要整合多学科知识，打破学科壁垒，因此建立跨学科课程开发共同体至关重要。学校和教育机构应积极联合不同学科的教师、企业工程师以及教育技术专家，共同参与到跨学科课程的开发中。通过组建学科交叉工作坊，为教师提供一个交流与合作的平台，促进多学科知识的碰撞与融合。在工作坊中，教师们可以通过案例研讨、项目协作等方式，共同拆解跨学科课程的知识逻辑。例如，在开发 “区块链技术与金融创新” 课程时，组织计算机教师与金融教师协同设计技术应用与商业模式创新模块。计算机教师可以凭借其在区块链技术方面的专业知识，为课程提供技术层面的支持，包括区块链的原理、技术架构、加密算法等内容；金融教师则可以从金融领域的角度出发，探讨区块链技术在金融行业中的应用，如数字货币、智能合约、跨境支付等商业模式创新。通过这种协同设计的方式，能够将不同学科的知识有机地结合起来，使课程内容更加丰富和全面。
利用数字化知识图谱工具，如 MindManager、XMind 等，能够可视化呈现跨学科知识点的关联，帮助教师更好地识别核心概念与交叉领域，从而避免课程内容的零散化。教师可以将跨学科课程中的各个知识点以图谱的形式展示出来，通过节点和连线的方式清晰地呈现知识点之间的逻辑关系。在构建 “人工智能与医疗健康” 课程的知识图谱时，将人工智能的机器学习、深度学习算法等知识点与医疗健康领域的疾病诊断、药物研发、医疗影像分析等应用场景进行关联。这样，教师在课程开发过程中能够一目了然地看到各个知识点之间的联系，更好地把握课程的整体结构和逻辑框架，确保课程内容的系统性和连贯性。同时，知识图谱还可以作为学生学习的辅助工具，帮助学生建立起跨学科的知识体系，提高学习效果。
（二）技术维度：推动 “AI 赋能” 的课程开发模式
生成式 AI，如 ChatGPT、MidJourney 等，为跨学科课程开发提供了强大的支持，能够帮助教师生成跨学科课程大纲、案例素材和互动习题，大大降低了教师素材收集的成本和时间。教师只需输入 “生态保护与大数据分析” 这样的主题，AI 就可以自动生成包含环境数据采集、模型构建、政策分析等内容的课程框架。在生成课程大纲时，AI 可以根据教师输入的主题和要求，结合大量的教育资源和知识，快速生成一个具有逻辑性和系统性的大纲，为教师提供课程设计的思路和方向。对于案例素材的生成，AI 可以从海量的实际案例中筛选和整理出与课程主题相关的案例，并根据教学目标和学生的特点进行适当的改编和优化，使案例更加生动、有趣且具有启发性。在互动习题的生成方面，AI 可以根据课程内容和知识点，设计出各种形式的互动习题，如选择题、填空题、简答题、讨论题等，以满足不同教学环节和学生学习需求，激发学生的学习兴趣和参与度。
虚拟仿真技术为跨学科场景的创设提供了可能，利用 Unity、LabVIEW 等平台开发跨学科虚拟实验，能够让学生在虚拟环境中进行跨学科协作，提高学生的实践能力和问题解决能力。以 “新能源汽车动力系统设计” 实验为例，该实验融合了机械工程、电气工程、控制科学等多学科知识。在虚拟实验中，学生可以通过操作虚拟设备和工具，模拟新能源汽车动力系统的设计过程，包括电机选型、电池管理系统设计、控制系统开发等环节。学生需要运用机械工程知识设计动力系统的机械结构，运用电气工程知识进行电路设计和电机控制，运用控制科学知识实现对动力系统的优化控制。通过这样的虚拟实验，学生能够在一个虚拟的跨学科环境中，综合运用多学科知识，解决实际问题，培养团队协作能力和创新思维，同时也避免了实际实验中可能存在的安全风险和成本限制。
（三）制度维度：完善跨学科课程开发支持体系
学校应建立跨学科课程认证与激励机制，设立专项基金，对跨学科数字化课程开发给予经费支持，为教师提供必要的资源保障，鼓励教师积极参与跨学科课程开发。将跨学科课程成果纳入教师职称评审体系，作为教师职称晋升、绩效考核的重要指标之一，从制度层面激发教师参与跨学科课程开发的积极性和主动性。对于在跨学科课程开发中取得突出成果的教师，学校可以给予一定的物质奖励和精神表彰，如颁发荣誉证书、奖金、晋升机会等，以激励更多的教师投身于跨学科课程开发工作。
开发 “阶梯式” 能力培训体系，根据教师的不同需求和能力水平，设计 “基础技术操作 — 跨学科课程设计 — 数据驱动教学评价” 三级培训模块，结合工作坊、微认证、实践共同体等形式，满足不同教师的能力提升需求。在初级培训阶段，聚焦在线课程平台使用、基础数字化工具操作等内容，帮助教师掌握基本的数字化教学技能，使教师能够熟练运用在线课程平台进行课程发布、教学资源管理、学生互动等操作，掌握 PPT 制作、视频编辑等基础数字化工具的使用方法。中级培训则侧重于跨学科课程设计，通过案例分析、小组讨论、实践操作等方式，引导教师学习跨学科课程设计的理念、方法和技巧，帮助教师掌握跨学科知识整合、课程目标设定、教学内容组织等方面的能力。高级培训则着重于 AI 驱动的个性化课程设计，介绍最新的人工智能技术在课程设计中的应用，如智能教学系统、学习分析技术等，培养教师运用人工智能技术进行课程设计和教学评价的能力，使教师能够根据学生的学习数据和特点，设计出个性化的教学方案，实现精准教学。通过这样的 “阶梯式” 能力培训体系，能够逐步提升教师的数字化课程开发能力，适应跨学科融合背景下的教学需求。
五、实践路径：以 “人工智能 + X” 课程开发为例
（一）需求分析阶段
在需求分析阶段，充分利用数字化工具能够更全面、准确地收集和分析需求信息。通过问卷星、学习通等平台发布问卷，广泛收集学生对课程内容的兴趣点以及行业对相关人才技能的要求。问卷内容涵盖学生对人工智能在不同领域应用的了解程度、期望学习的具体技术以及未来职业规划等方面。同时，深入调研行业需求，分析人工智能在教育、医疗、工业等领域的实际应用场景和发展趋势，明确 “AI 在教育 / 医疗 / 工业中的应用” 等跨学科主题。例如，在教育领域，了解人工智能在个性化学习、智能教学辅助工具、教育数据分析等方面的应用需求；在医疗领域，关注人工智能在疾病诊断、医学影像分析、药物研发等方面的应用情况。通过对这些需求信息的分析，确定课程目标为培养学生具备 “技术理解 + 领域应用” 的复合能力，使学生不仅掌握人工智能的核心技术，还能将其灵活应用于特定领域，解决实际问题。
（二）课程设计阶段
在课程设计阶段，利用 Canva 等在线设计工具，能够高效地设计跨学科课程思维导图。思维导图以直观的方式呈现课程的整体结构和知识脉络，将课程划分为 “AI 基础理论”“行业应用案例”“项目实践” 三大模块。在 “AI 基础理论” 模块，融入数学中的算法原理、统计学知识，以及计算机科学中的编程语言、数据结构等内容，为学生打下坚实的理论基础。在 “行业应用案例” 模块，根据不同的跨学科主题，引入管理学、教育学、医学等多学科知识。在 “AI 在医疗中的应用” 案例中，介绍医疗行业的管理模式、医疗数据的管理与分析，以及人工智能技术在医疗诊断、疾病预测等方面的应用案例，让学生了解不同学科知识在实际应用中的相互作用。在 “项目实践” 模块，设计真实的项目场景，让学生在实践中综合运用多学科知识，培养解决实际问题的能力。
借助 Articulate 360 等专业的课件开发工具，开发交互式课件，提升课程的趣味性和互动性。在课件中嵌入虚拟对话场景，如模拟 AI 教育机器人与学生互动，让学生在虚拟环境中体验人工智能的应用，增强学生的学习体验。在讲解 AI 算法时，通过动画演示、交互式操作等方式，帮助学生更好地理解复杂的算法原理。同时，利用 Articulate 360 的互动功能，设计各种类型的练习题、测验和讨论话题，引导学生积极参与学习，及时反馈学习效果，促进学生对知识的掌握和应用。
（三）实施与评价阶段
采用 “线上慕课自学 + 线下工作坊研讨 + 企业项目实战” 的混合模式，充分发挥线上线下教学的优势。线上利用慕课平台，提供丰富的教学资源，让学生根据自己的学习进度和需求进行自主学习。线下通过工作坊研讨，组织学生进行小组讨论、案例分析和项目汇报，促进学生之间的交流与合作，培养学生的团队协作能力和沟通能力。同时，与企业合作，开展项目实战，让学生在真实的工作环境中应用所学知识，提高学生的实践能力和职业素养。
利用学习分析技术，如学习通的数据分析功能、智慧树的学情分析工具等，追踪学生的跨学科知识掌握情况。通过分析学生在学习过程中产生的各种数据，如学习时间、学习进度、作业完成情况、测试成绩等，了解学生的学习状况和存在的问题，为教师提供教学决策依据。教师可以根据学生的学习数据，调整教学策略，为学生提供个性化的学习指导，帮助学生更好地掌握知识。
通过多元评价体系，综合评估学生的学习效果。评价内容包括学科测试成绩，考查学生对各学科理论知识的掌握程度；项目报告，评估学生在项目实践中的表现，包括问题分析、解决方案设计、成果展示等方面的能力；团队协作评分，评价学生在小组合作中的参与度、贡献度以及团队协作能力。通过这种多元评价方式，全面、客观地评价学生的学习成果，激励学生积极参与学习，提高学习质量。
六、结论与展望
在数字化时代，跨学科融合已成为教育发展的重要趋势，对教师的数字化课程开发能力提出了前所未有的要求。通过对教师数字化课程开发能力的核心要求、现实困境及突破策略的深入探讨，我们明确了提升教师这一能力的重要性和紧迫性。
跨学科知识整合能力、数字化技术应用能力和项目化课程设计能力是教师在跨学科融合背景下必备的核心能力。然而，当前教师在数字化课程开发过程中面临着诸多困境，如学科壁垒导致的知识整合困难、技术应用能力不足引发的教学创新困境以及支持体系不完善带来的专业发展受限等问题。这些困境不仅制约了教师的专业成长，也影响了跨学科课程的质量和教学效果。
为突破这些困境，我们构建了 “三维协同” 能力提升体系。在知识维度，通过建立跨学科课程开发共同体，促进多学科知识的交流与融合，利用数字化知识图谱工具清晰呈现知识关联，为课程开发提供坚实的知识基础。在技术维度，积极推动 “AI 赋能” 的课程开发模式，借助生成式 AI 和虚拟仿真技术，丰富课程内容和教学形式，提升课程的趣味性和实践性。在制度维度，完善跨学科课程开发支持体系，从认证激励机制和培训体系两方面入手，激发教师的积极性和创造力，为教师的能力提升提供保障。
以 “人工智能 + X” 课程开发为例，我们详细阐述了在需求分析、课程设计、实施与评价阶段的具体实践路径。通过利用数字化工具进行需求调研，设计跨学科思维导图和交互式课件，采用混合式教学模式并运用学习分析技术进行多元评价，有效提升了课程的质量和教学效果，为培养学生的复合能力提供了有益的实践经验。
未来，随着技术的不断发展和教育改革的深入推进，跨学科融合将呈现出更加多元化和深入化的发展趋势。教师应紧跟时代步伐，不断提升自身的数字化课程开发能力。一方面，积极探索 “元宇宙 + 跨学科课程” 的融合模式，利用元宇宙的沉浸式、互动性和无限扩展性等特点，为学生创造更加真实、丰富的学习情境，激发学生的学习兴趣和创新思维。另一方面，深入研究 “区块链课程资源共享”，借助区块链的去中心化、不可篡改和安全共享等特性，打破课程资源共享的壁垒，实现优质资源的广泛传播和高效利用，促进教育公平的实现。
教师数字化课程开发能力的提升是一个长期而系统的工程，需要教师自身的不断努力，也需要学校、教育机构和社会的共同支持。只有通过知识、技术、制度的协同创新，才能推动教师从传统的 “单一学科传授者” 向适应时代需求的 “跨学科课程设计师” 转型，为培养适应数字时代的创新人才奠定坚实基础，助力我国教育事业在数字化浪潮中实现高质量发展。