一、研究背景与意义

（一）研究背景

在全球文化交融与数字化转型并行的时代背景下，本土文化传承面临前所未有的机遇与挑战。当前基础教育课程体系中，本土文化教育存在内容碎片化、形式单一化、体验浅表化等问题，难以激发青少年的文化认同与创新意识。人工智能技术的迅猛发展为文化教育创新提供了全新可能，ChatGPT、虚拟现实、生成式AI等技术的教育应用正在重塑教学形态。然而，AI技术与本土文化教育的融合仍处于探索阶段，多学科协同育人的实践路径尚未明晰，亟需开展系统性研究以构建具有中国特色的文化育人新模式。

（二）研究意义

从理论层面看，本研究将构建"技术赋能-文化传承-素养培育"三位一体的教学理论框架，丰富文化教育数字化转型的理论内涵。从实践层面看，研究成果将为中小学教师提供AI支持下的本土文化教学工具箱，创新跨学科教学实践，培养学生的文化自信与创新能力，对落实立德树人根本任务具有重要价值。

二、研究现状与文献综述

（一）国内外研究现状

国际上，联合国教科文组织将AI赋能文化遗产教育列为重点方向，欧美国家已开展"数字人文"教育实践。国内"文化进校园"工程持续推进，但AI技术主要应用于单一学科场景，多学科融合的文化育人模式尚未成型。随着《中华优秀传统文化进中小学课程教材指南》的实施，技术与文化教育的融合研究亟待深化。

（二）文献综述

现有研究存在三个关键局限：一是技术应用与文化内涵割裂；二是学科壁垒阻碍深度融合；三是评价体系不完善。这些问题的解决需要教育技术学、文化学与学科教学论的跨学科协作。

三、研究目标与内容

（一）研究目标 

1. 构建AI赋能的本土文化多学科教学融合模型：本研究旨在探索人工智能技术与本土文化教育的深度融合路径，构建一个系统化、可操作的多学科教学融合模型。该模型将着重解决传统文化教学与现代技术应用的衔接问题，通过对AI技术在教育场景中的适应性改造，实现本土文化元素在多学科教学中的有机渗透。

2. 开发基于地域特色的文化数字化教学资源：本研究将重点开发具有鲜明地域特色的数字化文化教学资源库，通过AI技术对本土文化资源进行深度挖掘、系统整理和创造性转化。资源开发将遵循教育性、科学性、趣味性原则，注重保持文化原真性的同时，赋予其现代教育价值。资源类型将涵盖虚拟仿真、互动体验、智能评测等多种形式，满足不同学科、不同学段的教学需求，为文化传承创新提供丰富的数字化载体。

3. 创新跨学科主题学习实施路径：本研究致力于突破传统学科界限，探索基于本土文化的跨学科主题学习新路径。研究将设计一系列以文化传承为核心的主题学习项目，通过问题驱动、任务导向的方式，引导学生运用多学科知识解决文化传承中的实际问题。

4. 形成可推广的文化育人实践范式：本研究最终目标是形成一套可复制、可推广的文化育人实践范式。该范式将系统整合AI技术应用、文化资源开发、教学实施策略和评价反馈机制等关键要素，为学校开展文化育人提供完整的解决方案。

（二）研究内容

1. AI技术与文化教育的融合机制研究：深入分析AI技术在文化识别、内容生成、交互体验等方面的教育应用潜力，探索技术与文化教育的融合点。研究将重点关注自然语言处理、计算机视觉、机器学习等技术在文化教学中的应用场景和实现路径，构建技术赋能文化教育的理论框架。

2. 地域文化资源的数字化转化研究：系统梳理地域文化资源的教育价值，研究文化元素的数字化表征方法和教学转化策略。内容包括文化符号的提取与编码、传统技艺的虚拟仿真、文化场景的沉浸式还原等，形成文化资源数字化开发的标准流程和质量规范。

3. 跨学科文化主题课程设计研究：基于国家课程标准和学科核心素养，设计以文化传承为主题的跨学科课程方案。研究将探索文化主题与不同学科知识的连接方式，开发项目式、问题式、探究式等多元学习活动，构建文化主题引领的课程整合模式。

4. 文化育人实践模式的验证与优化：通过教学实验和行动研究，验证文化育人实践模式的有效性。研究将建立动态反馈机制，收集教师和学生的使用体验，持续优化教学策略和资源设计，形成具有普适性的文化育人实施指南。

四、研究方法与技术路线

（一）研究方法 

1. 设计研究法：本研究将采用设计研究法，以“理论建构—模型设计—实践验证—优化迭代”为循环路径，系统构建AI赋能的本土文化多学科教学融合模型。研究团队将首先梳理文化传承、学科教学与AI技术的内在关联，形成初步理论框架；随后设计包含目标体系、内容结构、实施策略、评价机制等要素的教学模型；通过多轮教学实践验证模型可行性，根据反馈数据持续调整优化，最终形成具有科学性和可操作性的教学模型。

2. 行动研究法：行动研究法将贯穿项目实施全过程。研究团队将联合一线教师组成实践共同体，以“问题诊断—方案设计—行动实施—效果评估—反思改进”为闭环，开展持续性教学改进。针对文化资源与学科知识融合度不足、技术应用场景单一等现实问题，设计针对性解决方案并在课堂中实施；通过课堂观察、教师访谈、学生作品分析等方式收集反馈信息；组织团队成员开展批判性反思，提炼经验教训并调整后续行动策略。

3. 学习分析：为精准把握学生学习过程，研究将引入学习分析技术，构建学生数字化学习档案。通过智能教学平台记录学生在虚拟仿真实验、互动资源使用、跨学科项目完成等环节的行为数据，包括学习时长、操作路径、问题解决策略、协作互动模式等；运用数据挖掘和语义分析技术，识别学生学习模式、认知特点和发展需求；基于分析结果为教师提供个性化教学建议，为资源优化和策略调整提供科学依据。

（二）技术路线

1. 基础研究阶段：本阶段重点开展文化资源的前端处理工作。研究团队将系统梳理地域文化资源谱系，建立涵盖物质文化遗产、非物质文化遗产、红色文化资源的分类框架；运用三维扫描、动作捕捉、全息投影等技术对典型文化载体进行数字化建模，形成高精度数字资源库；开发文化元素智能提取算法，实现符号、技艺、故事等文化特征的自动化标注；构建文化资源知识图谱，揭示文化要素间的关联关系，为后续资源整合与教学应用奠定基础。

2. 工具开发阶段：基于前期研究成果，开发集成资源管理、教学设计、学习分析、互动交流等功能的智能教学平台。资源管理模块实现文化资源的分类存储、智能检索和动态更新；教学设计模块提供跨学科课程模板、活动生成工具和策略推荐引擎；学习分析模块集成多模态数据采集、学习行为建模和认知诊断功能；互动交流模块支持虚拟仿真实验、远程协作学习和成果展示分享。

3. 实践验证阶段：选择具有代表性的学校和班级开展教学实验，验证研究成果的实践效能。实验设计采用准实验研究范式，设置实验组和对照组，分别采用融合模型和传统模式开展教学；实验周期覆盖一个完整学段，涵盖不同文化主题和学科领域；通过课堂观察、作品分析、能力测评等方式收集多维度数据；运用协方差分析、质性编码等方法评估学生在文化理解、学科能力、创新思维等方面的发展差异。根据实验结果优化教学模型和系统功能，形成改进方案。

4. 成果凝练阶段：在实践验证基础上，系统梳理研究成果，形成可推广的标准化实施方案。方案包括文化资源建设标准、智能系统使用指南、跨学科课程实施规范、教学评价量表等系列文档；开发教师培训资源包，包含理论课程、案例集、操作手册和微课视频；建立区域教研共同体，制定常态化交流机制和成果共享规则；通过现场会、工作坊、在线平台等渠道开展推广应用，持续收集用户反馈，建立成果迭代更新机制，确保研究成果的可持续生命力。

五、研究计划与进度安排

（一）第一阶段（第1-4个月）：完成理论构建与资源开发

本阶段将重点开展理论基础研究和文化资源数字化建设工作。研究团队将系统梳理国内外文化传承教育、跨学科教学和技术赋能教育的相关理论文献，构建AI赋能本土文化教育的理论框架。同时，组织文化学者、教育专家和技术人员共同开展文化资源的普查、筛选和数字化处理工作，建立标准化的文化资源元数据库。具体工作包括：制定文化资源分类体系与编码标准，开发文化元素智能识别算法，完成首批核心文化资源的数字化建模与标注，为后续教学应用奠定资源基础。

（二）第二阶段（第5-11个月）：开展系统研发与教学实验

本阶段将集中进行智能教学系统的开发与教学实践验证工作。技术团队基于前期理论框架和资源基础，研发包含文化资源管理、智能教学设计、学习行为分析等核心功能的支持平台，并通过多轮原型测试不断完善系统性能。与此同时，研究团队将选择实验学校开展教学实践，采用"设计-实施-反思"的行动研究循环，验证和优化跨学科文化教学模式。

（三）第三阶段（第12-15个月）：总结成果并推广应用

本阶段将对整个研究过程进行系统总结和成果提炼。研究团队将整合理论研究成果、技术开发成果和教学实践成果，形成完整的文化育人解决方案。具体工作包括：编写文化教育资源建设标准与教学实施指南，开发教师专业发展培训课程，建立成果推广的资源平台和支撑体系。