地理跨学科主题教学设计智能体的创建及应用

　　跨学科主题教学设计已成为地理教师落实《义务教育地理课程标准（2022年版）》、促进学生综合素质发展的必然选择，不过，毋庸讳言，地理教师开展跨学科主题教学设计面临着备课耗时过长、知识整合难度大[1]、不同学科思维差异大[2]、教学方法创新不足、不同学科教学团队协作困难等挑战。如何破解这些难题，成为当前实践研究的重要议题。

　　利用生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI）技术强大的学习能力[3]、认知力与语言感知力、逻辑推理能力、多模态内容生成与转换能力[4]等优势，本研究尝试开发一款地理跨学科主题教学设计智能体。这个智能体能够快速地将地理学科知识与相关学科的海量知识进行深度整合，并构建科学的知识关联框架，从而突破传统教学设计的困境，促进地理跨学科主题教学的数智化转型。

　　一、基于大模型创建地理跨学科主题教学设计智能体

　　在综合评估豆包、Coze、Wordware、Dify等智能体创建平台在智能体创作过程中的编排复杂性、插件功能的多样性，以及知识库的自定义能力等关键指标后，本研究选用Coze智能体开发平台，成功创建了“地理跨学科主题教学设计智能体”（链接为https：//www.coze.cn/s/cLwyYBedbWc）。

　　Coze是一款可视化的智能体设计工具，可以轻松创建基于大模型的AI项目，无须编写复杂代码。Coze支持上传本地文件或网站信息，可形成一个易于管理的数据知识库，允许智能体利用知识库内容回答问题，并可持久保存对话中的关键信息。本文结合地理跨学科主题教学设计智能体的开发实例，阐释基于Coze平台的智能体开发技术。

　　（一）地理跨学科主题教学设计智能体的技术需求

　　地理跨学科主题教学设计智能体旨在为中学地理教师提供专业支持，协助生成以地理学科为主、多学科协同的创新性跨学科教学设计方案。该智能体具备以下四项主要功能：第一，一键生成教学设计；第二，体现跨学科主题教学理念；第三，突出地理学科核心素养；第四，提供表现性评价量表。

　　（二）地理跨学科主题教学设计智能体的技术架构

　　未经精细设计的通用智能体仅能与使用者进行机械式对话，难以实现深度交流与针对性内容的生成，表现出缺乏“灵魂”的特征，无法真正体现智能的本质。如何为这些“空洞”的智能体赋予“灵魂”，成为智能体构建过程中的核心目标。为此，地理跨学科主题教学设计智能体从五大关键环节进行技术架构（见下页图1）。

　　第一，给智能体命名。

　　

　　名称作为智能体功能定位的首要标识，具有重要的认知锚定与功能导向作用，便于使用者直观、快速了解其功能，提高认知和应用效率。地理跨学科主题教学设计智能体这一名称，清晰传达了该智能体的功能，即支持用户开展地理跨学科主题教学设计。其中，“地理”锚定学科本体；“跨学科”指向整合维度，进行学科概念、学科思维、学习方法和价值观念的内在融合；主题是联结多学科知识、思维与方法，并指向真实问题解决和素养培养的核心议题；“教学设计”则明确应用场景，直接对接教师备课的实践需求。

　　第二，选择大语言模型。

　　大语言模型是智能体搭建的基座，不同的大语言模型在自然语言理解和生成方面的侧重点不同，规划与决策的能力也不尽相同。选择与智能体目标功能相匹配的大语言模型能有效降低人机交互的时间成本。通过对各大语言模型在语言处理、逻辑推理和对话深度等方面能力的考察，以及与搭建平台适配度的考量，本研究选择“豆包”AI大模型。该模型的核心优势在于其技术能力能够与跨学科场景深度契合，多模态处理技术能高效整合地理学科中的地图、遥感影像、气候数据等非结构化数据。此外，该模型的动态更新机制可实时对接最新的前沿知识与教育政策，确保智能体生成内容与时俱进。

　　第三，设置“技能与知识库”。

　　“技能与知识库”建设是彰显智能体功能独特性与内容生成准确性的重要环节，需要精心打造。

　　首先，“技能”配置需聚焦跨学科主题教学场景。地理跨学科主题教学设计智能体需要具备多学科知识整合与关联识别技能，能够有效应对传统跨学科主题教学设计中学科壁垒难以突破的难题；同时具备调整跨学科知识权重的能力，确保教学设计以地理学科核心素养培育为重心，保障教学设计的结构性均衡。除此之外，评估与反馈技能也尤为关键，通过运用GAI构建多维度学习成果评价量表，突破传统地理单学科评价范式，融合多学科素养，生成包含价值观念、核心知识、实践能力、成果表达等多元指标的评估量表。

　　其次，“知识库”构建包括3篇地理学科跨学科主题教学的优秀案例、3篇关于跨学科主题学习设计逻辑的学术论文、地理跨学科学习成果评价星级量表，将这些文本作为智能体能力训练的科学依据。同时，通过添加“必应搜索引擎”插件拓展智能体技能，使其能够检索海量内容、获取实时信息，有效拓展专业知识边界。这样，既保障智能体生成内容的准确性，又能基于跨学科视角生成结构化教学方案，最终实现教学设计的适应性、内容规范性及个性化反馈。