【推荐理由】高中语文课程的综合性、实践性特征，决定了高中语文跨学科教学的必然需求。如何操作？是一个值得研究的问题。
跨学科知识建构：内涵特征、概念模型和实践原则
摘 要
【摘要】知识建构作为一种高阶认知活动，对学习者创新能力发展具有重要作用。当前，知识建构的应用场景已由单一学科知识习得转化为跨学科知识整合。然而，传统知识建构理论主要应对单一学科知识整合问题，缺少对跨学科场景知识建构的理论探索，难以应对当前跨学科复杂问题解决的新型知识生产方式和教育实践的急切育人诉求。鉴于此，本研究在分析知识建构理论现存问题及挑战的基础上，首先解析跨学科知识建构的内涵特征；并从情境认知理论和社会调节理论等角度出发，构建跨学科知识建构的多层概念模型；同时结合当前教育发展变革诉求，提出跨学科知识建构的四项实践原则，以期为跨学科实践活动提供参考，进而助力跨学科创新人才的培养。
【关键词】跨学科学习; 知识建构; 知识创造; 学习共同体
01
引言
数字技术的高速发展与应用带动了创新型知识社会形态的嬗变，具有复合知识结构的跨学科创新人才培养需求日益增长。学生协作探究、自主学习、创新思维等高阶学习能力的培养成为当前教育改革的重要目标。跨学科学习倡导以多层理解为基础的知识论和以创新创造为导向的方法论，有助于学生结合已有知识和经验，在整合多学科知识体系中形成深度理解，因而被视为培养高阶学习能力的重要途径（伍红林 & 田莉莉, 2023）。为充分发挥多学科融合教学的协同育人价值，我国积极推进设立跨学科主题学习活动，倡导加强学科间主题关联，带动课程综合化实施。
跨学科学习需要跨越传统的学科边界和学习组织边界，这对学习者知识建构过程提出重要挑战。跨学科学习过程急需理论模型指引，以支持和促进意义达成的深入建构，并提升知识建构的应用层次。然而，已有的个体知识建构和协作知识建构模型更多强调学生在相关知识领域下的知识建构过程，较少关注在更广域知识体系下知识建构的内在机制，因而无法有效应对当前跨学科学习的实践诉求。
鉴于此，本研究针对跨学科学习和知识建构存在的现有问题和挑战，以知识建构、跨学科学习、知识创造、社会调节等前沿理论为基础，凝练跨学科知识建构的关键特征，构建跨学科知识建构的概念模型，刻画跨学科知识建构的发生机制，提出跨学科知识建构的实施策略，为优化跨学科知识建构的教与学提供理论思考和科学建议，助力跨学科创新人才的培养。
02
跨学科知识建构的理论缘起
知识建构基于社会建构主义，是学习者在某特定学习社区中互相协作、共同参与学习任务或问题解决等活动，并在集体知识的形成过程中获取新知识和实现创造性思维转变的过程（赵建华, 2007）。知识建构以学习者为中心，具有持续改进观点、协同共建的特点，能帮助学习者综合运用多领域知识发展高阶能力。然而，传统知识建构更多探索单一学科下的建构路径和知识运行机制，较少关注跨学科场景下知识框架冲突、调节反馈学习等新的要素特征，这一局限促进了跨学科知识建构领域的产生。
（一）知识建构的研究现状
知识建构主要包括创造多元观点、深入探究观点、不断完善观点和总结反思改进等十二项教学原则，用以支持学习者的协作讨论和观点建构，以及对学习过程和结果的持续反思和改进。知识建构强调打破原有课程和年级设置的割裂性和局限性，以基于问题解决的学习专题形式进行知识的深层次建构，当前已在K-12和全球高等教育的不同学科中得以实施（Chen & Hong, 2016）。
为更好地研究知识建构在不同学习场景中的发生，学者对传统知识建构进行了有意义的扩展，探索出了个体知识建构、协作知识建构、社区知识建构等新模式。其中，个体知识建构强调个体学习者对知识的主动探索和构建，学习者自我发起、自我调控、自我负责的学习过程即个体的知识建构过程（马凤娟 等, 2007），一般适用于自主学习和个人研究的情境。协作知识建构强调学习者之间的协作与共享，旨在让学习者通过交流、合作和讨论，共同达成对知识的统一理解，形成相应的知识结构，这适用于团队合作和协作学习的情境。有研究者通过构建促进互动的群体感知信息设计框架，探讨了协作过程中群体感知信息的机制机理和环境工具设计，以提高协作知识建构的学习效果（王靖 & 邓雯心, 2022）。社区知识建构注重学习社区中的知识建构过程。学习者通过参与特定领域的社区活动和讨论，与其他成员共同生成和建构知识。这种知识建构模式更适用于特定领域的学习社区和专业社群，如有研究者（蒋纪平 等, 2021）探究了知识建构社区知识形成的内在机理，发现社区知识的形成经历了“共享—冲突—协商—升华”四个阶段。总体而言，这些新模式的出现凸显了知识建构的多样性和复杂性。然而，目前鲜有研究对学习者在跨学科情境下开展知识建构的认知机制进行深入探索。
（二）知识建构面临的跨学科挑战
跨学科学习具有为棘手问题提供可持续的解决方案、改进当前研究问题、促进学科领域发展、挑战当前认知与理解以及开发新技术与新方法五项优势（Pan & Katrenko, 2015, pp.2-4）。因此，开展跨学科研究和教育逐渐成为培养高质量创新人才的迫切需求（Tan et al., 2021）。然而现有的知识建构形态难以满足跨学科学习的知识整合要求，主要体现出如下局限。
1. 缺乏广域知识整合支持
传统的知识建构以纵向单一学科为基础进行知识构建和学习，往往只关注单一学科知识的整合，而忽视了其他领域的知识和观点。这种情况会导致对复杂问题的理解和解决缺乏全面视野和系统思考能力。例如，个体知识建构通常基于学习者自主的学习过程，学习者可能更倾向于选择与自己已有知识相关的信息进行构建。这种选择性地关注某一特定领域的知识，使得跨领域知识整合变得不完整或片面化。协作知识建构强调学习者个体或团队将自己的专业知识、经验和观点进行交流、分享，通过互相补充、修正，达到知识的增量，其注重的仍然是相关领域知识的整合。而广域知识整合要求学习者具备广泛的领域知识和跨学科思维能力，这在以往的知识建构模式中难以实现。
2. 难以实现多领域知识协同
原有的知识建构模式通常以个体学习者为中心，强调知识整合而非知识协同。知识整合是将不同来源、领域或形式的碎片化知识按照特定的方式组合和整理，形成新的知识结构，旨在加深个体或群体对知识的理解。知识协同是对组织群体内知识耦合过程的反映，强调提升知识协同效应，最终实现知识创新和知识增值（罗琳 等, 2017）。传统的知识建构往往强调单一学科内的知识构建，将知识看作孤立的片段，在知识传授和学习过程中缺乏系统性和整体性。严格的学科界限和划分导致了各学科领域的知识相对孤立，学习者往往只能在自己独立的学习环境中进行知识整合，难以与他人开展跨学科协作。当前学科专业性带来的领域特定性，可能导致学习者对其他学科领域的知识不够理解。同时，学科领域的精细化和碎片化、信息过载与选择困难、知识权威与评估等问题都可能限制传统知识建构的实施效果。
3. 缺乏对社会调节要素的关注
社会调节学习理论是在协作学习中的自我调节学习基础上发展而来的，强调社会互动在学习过程中的重要性（林育瑜 & 李建生, 2019）。基于这一理论，学习被视为一个社会和文化过程，个体通过与他人的合作和指导，共同建构意义和知识。传统的知识建构通常注重个体建构或协作建构，由于共享相似的基础知识和观念，学习者之间较少产生认知冲突或观点整合冲突等问题。因此，传统的知识建构模式并未纳入社会调节这一关键要素。而在跨学科学习场景中，不同学科领域的知识和观点之间往往存在较大的差异。在这种情况下，社会调节可以作为一种建构的关键支撑，引导学习者通过讨论、辩论、反思等方式进行交流与合作，从而促进知识的整合与创新。
通过上述讨论可知，知识建构模式在培养学习者创新能力方面具有巨大潜力，但往往需要在跨学科协作背景下才会有更好的效果。尽管已有研究对传统知识建构形式进行了创新，但在知识内容层面仍聚焦于整合而非协同，在元认知层面仍关注协商和监控而非调节。因此，面对跨学科学习场景展现的新问题，探索和构建跨学科学习背景下的知识建构模型有助于推动知识建构理论不断发展，指导学习者的跨学科知识建构与高阶思维的发展。
03
跨学科知识建构的关键特征
跨学科知识建构是指汇聚多学科知识，基于知识建构的基本理论和原则进行学科之间的知识整合和新知识的生成，打破学科知识间的壁垒，促进更深层次的建构。由于时代和教育发展的需要，知识建构的应用场景由单一学科知识习得转化为跨学科知识整合，然而目前缺乏有关跨学科情境下知识建构的研究，本研究基于现代跨学科知识建构的发展需要，针对上述传统知识建构的局限，提出跨学科知识建构应具备的关键特征。
（一）广域跨学科知识整合
跨学科知识整合的两种基本模式为相关课程模式和广域课程模式。相关课程模式更加强调独立分科知识组织形式，仅在教学内容和课时安排上将不同的学科知识彼此联系起来；广域课程模式则强调取消学科界限，整合所有学科内容至新的学习领域（余胜泉 & 胡翔, 2015）。跨学科知识建构强调引导学生深层次的知识建构，而不是低阶的知识重组，这就意味着在知识组织整合体系上要联系得更加有机紧密，即在跨学科知识本体上呈现出广域知识整合的特点，这更加契合第二种跨学科知识整合模式。
当不同学科领域的知识被整合到一个新的课程结构中时，原有的课程固有结构会淡化，为了保留原始学科的一些特性同时制定明确的组织程序，赫施巴赫（Herschbach, D. R.）提出通过活动的形式来助力实现一致的组织框架（Herschbach, 2011），基于此，广域跨学科知识整合的主要组织形式应从围绕学习领域的结构化组织教学转变为专注于指导学生综合运用和建构知识的一系列活动。由此可见，广域跨学科知识整合的特性非常契合2022年版新课标倡导的跨学科主题活动。
（二）跨学科知识框架转换
跨学科知识体系具备广域的特征，整合了来自多个学科的知识，但不同学科之间的知识可能存在学科间知识框架转换的相似联系。如一名学生在化学课上学到了解释渗透作用的典型U形管场景所需的知识，即U形管底部的选择性渗透膜分开两侧具有不同溶质浓度的两种溶液。接下来当要求学生解释植物细胞中渗透的原理和过程时，学生也许能够运用从化学课上学到的U形管知识来识别类似的系统组件（Sung et al., 2015）。完成类似学科之间知识框架转换，也是跨学科知识建构关键特征的重要体现。
跨学科知识框架转换是指将不同学科领域的知识结构或概念框架进行转换、整合或重新构建，以适应跨学科研究或解决复杂问题的需要。这种转换旨在克服学科领域之间的差异和限制，以创建一个更加综合的知识体系，从而更好地理解和解决复杂问题。其基本流程包括在集成多元知识体系的基础上，对不同学科之间类似的术语或者功能进行翻译解释，并将一种学科领域的知识、概念、方法等转移到另一种学科领域下的现象或解决问题的过程中，最终产生新知识或者制造出新产品（Shen et al., 2015），即生成人工制品。
（三）反馈调节促进有效对话
跨学科知识建构仍然具备知识建构的围绕观点讨论升华持续改进、多元对话促进建构等基本原则，但由于知识属性更加多元，跨学科知识建构共同体可能涉及关于学科边界的内容探讨或者对于学科知识的不同见解，这使共同体成员需要不断地进行反馈调节，而在反馈调节的过程中可能会促进有效对话的产生。例如，汗拉里（Khanlari, A.）等通过测量学习者对涉及多领域概念的跨学科边界问题的探究情况，发现学习者进行了创造性的跨学科思考，从事知识建构的学习者可以扩展学科知识边界，并贡献有助于社区知识生成的话语线索（Khanlari et al., 2019）。
在反馈调节中产生的认知冲突，需要个体学习者与跨学科共同体通过对话不断地进行沟通协商。由于跨学科知识建构扩大了教师、学习者以及专家团队参与协作和对话的范围，跨学科组织成员间存在的差异会促使他们反思，并在多视角的背景下相互学习和强化认识。通过教师的引导和支持，小组成员间可以产生协同效应，通过建设性的争论获得更好的问题决策（Johnson et al., 2007）。跨学科团队所提供的多样化观点正是进行知识创造的优势所在，通过探讨与主题任务相关的学科知识，借助语境知识、背景知识等与主题任务非直接相关的知识进行解释，可促进团队的沟通理解和共识达成，进而促进知识创造（王馨, 2014）。
04
跨学科知识建构的概念模型
（一）理论依据
国内外研究者关于知识建构已提出许多模型，从自主发展到协同建构，从线上发展到混合建构，衍生出涉及多领域的知识建构模型。其中，由斯托尔（Stahl, G.）提出的包含个体知识理解和社会性知识建构的双循环知识建构过程模型（Stahl, 2000）以及万海鹏等（2021）提出的连接式知识建构模型，对知识建构的基础规律有较强的概括性，并且影响深远。
双循环知识建构过程模型以社会认识论为理论基础，构建了以个人预先理解、问题冲突的产生、个人信念、内涵解释、个体解释和接受成为个体认知组成6个阶段的个体理解过程，以及由用语言描述问题、个体陈述观点、群体其他人陈述观点、探讨解决方案等12个阶段组成的社会性知识建构过程。由于跨学科知识建构不仅仅在个体学习者之间进行，而且群体中也往往会有来自不同学科领域的学习者，因而从个体与群体协同的视角构建的该模型，能为跨学科学习共同体的交互协同提供可借鉴的概念思路。
连接式知识建构模型的构建基础是知识社区中的知识本体、情境本体和学习资源，模型注重三个构建基础之间的语意关联，如知识与知识之间的知识连接、知识与学习者之间的认知连接，以及学习者与学习者之间的社会连接，所有这些连接最终指向社会知识网络的生成。跨学科知识建构中的知识，狭义上仅仅指多元学科的知识，但实际上还包括原则性的公共知识和特定背景下的情境知识。不同学习者在相应的知识建构环节综合运用相应类型的知识，在与其他学习者的交互中，达成知识连接、认知连接以及社会连接，有助于跨学科知识建构。
因此，本研究借鉴连接式知识建构模型的基本理论框架，吸纳其知识本体、情境本体等要素和多元连接的关系，同时借鉴双循环知识建构过程模型，强调个体与群体之间的协同，以及跨学科学习的关键特征，构建多层次、多维度的跨学科知识建构模型。
（二）模型构建
本研究在分析现有知识建构和跨学科学习模型的基础上，将二者交融，整合构建了多维度、多层次的跨学科知识建构模型。该模型以跨学科知识作为底层基础支撑，以多元学习者为核心建构主体，基于社会调节支持协商流程（如图1所示）。以该模型为基础，一方面，可以对具有跨学科背景的学习者的知识建构过程进行深入分析；另一方面，能够帮助教育工作者明确跨学科共同体开展交互建构的主要流程。
图1 跨学科知识建构模型
1. 底层知识支撑层
参考连接式知识建构模型以知识本体为基础的思路，跨学科知识建构模型的基础也围绕知识主体展开。在知识建构过程中，知识既是开展的条件也可能是建构后的产物。跨学科知识建构的知识不仅局限于单一的学科知识，还包括与社会背景相关的公共知识。也就是说，需要更多的知识储备方能支撑跨学科知识建构。因此，本研究提出的跨学科知识建构模型的底层是由公共知识、学科知识和情境知识构成的知识支撑层。同时，由于跨学科的特性，此处的学科知识和情境知识并不单一，往往是由多个学科和多元情境知识共同构成的。也就是说，跨学科知识建构是在促进学科整合的基础上开展的，所涉及的知识需要打破传统的学科壁垒，以创设多元化的认知情境。值得注意的是，跨学科知识建构所涉及的学科知识要依据学科的基本概念、基本规律和基本原理形成内在联系，由学科大概念群拓展到跨学科大概念群甚至超学科大概念群。
2. 多元交互建构层
在多元交互建构层，依据斯托尔（Stahl, 2000）提出的包含个体知识理解和社会性知识建构的双循环知识建构过程模型，本模型将个体学习者与学习共同体进行联结，强调个体与学习共同体的双向深层次建构。多元交互建构层主要由三个认知过程圈组成。首先，在个体学习者预先理解圈中，学习者要根据认知情境中的实际问题，对涉及的知识进行“概念理解”及“问题探究”，基于自身原有经验和对问题的初步解释，接收知识并更新对概念的理解。其次，在跨学科共同体的认知圈中，学习者在个体认知基础上参与跨学科协作，在个体学习者积极的认知过程中，可能会产生与来自不同学科的其他学习者不一致的理解，即与跨学科共同体产生认知冲突。最后，通过沟通协商、自我调节等流程，跨学科共同体的知识互动过程将对个体学习者产生多元协同反馈，这不仅能帮助学习者形成并完善个体认知，同时有助于共同体在不断的协商过程中完成知识协同。此外，跨学科学习和知识建构均强调认知制品的产生，无论是概念认知制品还是物理认知制品。学习共同体内的想法不断迭代改进达成一致后，会优化产品，这反过来又会促进最初个体学习者的概念理解。这一从认知接收到认知循环的发展过程，将不断激发良性的协同认知冲突，更好地帮助学习者建构知识和发展跨界能力，即完成从个体到跨学科共同体的认知循环圈。
3. 社会调节反馈层
跨学科知识建构需要个体与学习共同体不断沟通协商，强调对话（乃至有效对话）的产生，但由于跨学科知识建构的学科多元性和过程中的决策多样性，沟通协商过程可能会存在一定的障碍。因此，学习者之间的交互建构需要有一定的社会调节反馈做保证，包括学科规范、认知调节和共同决策。学科规范是条件。跨学科知识建构涉及多个学科领域的整合，每个学科都有其独特的规范和标准，这就需要通过社会调节理论帮助学生和研究者理解并遵守不同学科的规范，以确保知识建构的质量和可信度。认知调节是过程。它涉及个体如何管理和调整自己的认知过程，以适应不同学科领域的知识和方法。学习者需要理解并遵守不同的学科规范，并有效地切换和整合不同学科的概念、术语和方法，以建立跨学科的理解。共同决策是结果。在建立个人认知的基础上，共同体成员通常需要共同决策关于项目方向和目标的问题。社会调节理论可以帮助共同体成员理解决策过程中的社会动态和决策因素。这种协作性决策过程有助于充分利用多学科领域的知识和资源，以更有效地解决复杂的跨学科挑战。因此，模型顶层为社会调节反馈层，调整反馈跨学科知识建构全流程。
05
跨学科知识建构的实施原则
（一）从单一学科建构到跨学科建构
跨学科学习的核心特征在于超越按照单一学科逻辑组织学习内容，促进知识建构的跨学科设计应贯穿于学习过程的始终（张玉华, 2022）。跨学科知识建构中的知识涉及公共知识、情境知识和学科知识等多个方面。实现跨学科知识建构，需要打破僵硬的单一学科知识建构和边界划定，同时要避免“大杂烩式”的跨学科拼盘，应依据学科的基本特性和基本规律等形成具备内在联系的教学框架，从单一学科大概念群演变至跨学科知识概念群（詹泽慧 等, 2023），即学习者应构建对复杂学科问题的团队讨论与协商机制（姜强 等, 2020），而非依赖于对单一学科问题的自主建构。
例如，在跨学科研究中，可使用概念群将相关的公共知识、情境知识和学科知识进行分类。以“生态系统稳定性”的相关研究为例（张毅超, 2023），可以将生态学的基本概念（如生态位、食物链等）作为一个概念群；将针对特定情境下的生态问题提出的案例研究或实地观察归纳为另一个概念群；同时，根据不同学科领域（如生物学、地理学等）的理论和方法，将相应的学科知识也组织为一个概念群。这样，学习者可以更好地理解生态系统研究中的知识内容和相互关系，从而更全面地掌握生态学的核心概念和方法。通过概念群的方式，学习者可以更容易地辨别不同概念之间的联系和差异，建立知识网络，进而促进综合思考和跨学科整合，实现从单一学科建构到跨学科知识建构的转变。
（二）从单向传递到多元反馈
传统“教师讲解—学生接受”的知识单向传递过程，容易导致学习者对新知识的重复建构，不利于良性认知冲突的产生和学习效率的提升（韩立福, 2012）。在学科交叉融合的大背景下，要充分发挥跨学科知识建构的整体性价值，需要构建信息的多元反馈与有机调控机制，包括学习者之间的人际多元和学科间的多元化。一方面，无论是相同学科之间的师生或生生交互，还是不同学科之间的对话交流，都可以弥补学生自主构建知识的不足。有研究表明，教师及社会参与会进一步促进学习共同体的知识建构，通过适时引导能够促进学生认知层次及学习成效的提高（刘智 等, 2023）。另一方面，不仅要为学习者提供表达自我想法的单向传输机会，还要通过跨学科团队的多向互动过程，充分保证多种学科间信息的开放融合与共享，以促进学习者基于分析、比较、归纳和整合的高层次认知。
同时，随着智能教育人机双向反馈体系的构建，在遵守“学习者中心”基本原则的同时，应发挥智能教育平台优势，展现技术平台与表现方式的多元化。如依托人工智能的自适应技术以及借助学习分析和自然语言理解等分析方法，动态更新学习模型，精准刻画学习者画像，进而提供个性化路径等反馈信息（董艳 等, 2021），帮助学习者及时了解个人和集体的学习情况，及时开展反思。
（三）从认知接收到认知循环
跨学科知识建构是一个动态的、交互式的过程，通过不断地接收知识和再思考，在多元反馈和调整中不断深化学习者的认知和理解。与传统知识建构相比，跨学科知识建构更强调学习者开展多学科协作，即学习者在自主学习和组内学习的基础上完成认知接收，并在此基础上进行组间分享和讨论，通过成员间的多次协商实现认知发展，形成知识的多元分享和传递，增强知识的多轮循环（王洋 & 沈书生, 2023）。
因此，要在跨学科知识建构中实现从认知接收到认知循环，应注重学习者间的跨学科讨论和合作以及反思与调整。对话在知识建构中具有重要作用，通常具备创造性的功能。探索性对话、解释性对话和协作辩论等不同对话途径均有助于调节认知，进而改进观点（Scardamalia & Bereiter, 2022）。跨学科知识建构鼓励学习者首先进行个体知识理解，然后通过公开发表观点和疑惑进行跨学科讨论和合作，在小组或团队中共同探讨问题，并分享来自不同学科的视角和知识。这种交流和合作可以促进学习者之间的知识互动和认知协商，从而推动知识建构。基于协商结果，学习者需要经常反思他们所学习的知识和概念，并将其应用到具体情境中。同时，跨学科知识建构要给予学习者充分的自主性和灵活性，让他们能够不断调整和改进自己的认知模式和学习策略。这种反思和调整的过程可以促进从认知接收到认知循环的转变。
（四）从个体学习到多元共同体参与
跨学科知识建构具备以学习者为中心的显著特征，强调形成学习共同体，发展集体知识。个体知识通过达成原则性共识发展成集体知识，学习共同体在促进集体知识增长的同时也有助于支持个体知识的增长（谢幼如 等, 2008）。因此跨学科知识建构不应仅专注于单一个体发展，还应考虑知识建构的社会性特点。
学习共同体的构成主要是全体学习者和授课教师，而目前双师课堂等互联网+教学模式的出现，也为学习共同体赋予了不同的含义。在课堂学习之外，除了学习者和教师这两个基础构成，学习共同体还可能包含学科专家、家长、领导等社会成员，他们可为团队提供较为成熟的经验性知识。例如，在基于江阴长泾老街的跨学科研学旅行活动中，除了学习者和地理等任课教师之外，还有长泾镇旅游资源办公室的主任和当地的居民爷爷参与其中。主任在长泾老街的发展历史和弄堂的发展现状等方面给予学生丰富的指导；居民爷爷则为学习者讲述弄堂名称的由来和历史变迁，并带领学习者实地体验（张蕾 & 陈晓, 2019）。随着跨学科活动的展开，任何人都可能以特定角色与其他成员交流，交往的普遍性和无限性有助于每个个体最广泛地参与到社会活动中，从而形成具备共同目标和共同倾向的共同体（冯锐 & 金婧, 2007），以及成熟的知识建构和知识创造组织。此种多元主体协同育人形式也是政策号召的体现，“双减”政策倡导家校社协同育人共同体建设，以期达成全员、全程、全方位育人（周洪宇 & 齐彦磊, 2022）。
06
研究展望
跨学科知识建构环境的生成有利于学习者参与持续的对话与反思，进而帮助学习者在掌握跨学科基本知识和技能的过程中开展创造性学习。同时，以学习者为中心的跨学科知识建构过程，仍需要教育工作者提供多方面的策略引导或开发相关技术工具作为支持，以促进学习者主动建构知识和生成创新能力。
（一）完善引领知识创造的跨学科知识建构模型
传统的接收知识已不能满足当今世界的创新需求，实现从知识转移到知识创造的转向才是助力可持续发展和深度学习的保障（姜强 等, 2020）。在跨学科知识建构中，跨学科团队通过不断扩大知识边界和组织边界，可以生成更为丰富全面的知识体系和善于协作、勇于创新的学习文化，这将有利于创造新知识以解决复杂的实际问题。
作为学习科学领域的核心问题之一，知识建构强调学习者在问题解决过程中共同承担集体认知责任，以建构和改进知识，为实施知识创造提供条件保障。制造认知冲突是从知识建构向知识创造转移的先前条件，通过激发问题引领参与者讨论、反思，开展知识建构活动，为进一步的知识创造奠定基础（李海峰 & 王炜, 2019）。然而，“如何引领”以及“何时引领”认知冲突仍是目前需要考虑的问题。同时，知识创造往往与深度学习紧密联系，深度学习追求知识创生和真实问题解决，注重学习者高度投入，以高阶思维为主要认知过程内化知识，在共同体协作互动基础上，促进人工认知制品的开发和创造。
因此，在未来的研究中，研究者可以基于实证研究数据，记录跨学科知识建构过程中共同体的知识发展水平和发展状态，基于此，分析如何引领深层次知识建构和知识创造，深入探究跨学科知识建构发生的内在机制和学习迁移效果，不断完善和引领知识创造的“学习者—教师—专家—社会人士”多元混合主体跨学科知识建构模型，以满足社会的教育需求。
（二）探索智能技术赋能的跨学科知识建构环境
在技术快速发展和时代变革下，人工智能赋能的教育数字化转型成为必然之路。新技术与新方法的有效应用可以促进跨学科知识领域的协作和整合，并为构建跨学科知识建构的良好生态环境提供更多可能。
传统的“知识论坛”技术在知识建构中被广泛使用，通过在线发表观点，引用和评论共同体其他成员的观点进行想法的升华，可使内隐的知识过程变得公开透明，共同体思想得以发展（曹俏俏 & 张宝辉, 2013）。相较于传统单一学科的知识建构，跨学科知识建构涉及的内容更为复杂，借助学习分析技术进行观点的整理和升华显得十分必要。例如，可以利用各类数字平台和工具促进各种形式的数据、观点和专业知识的共享和整合。机器学习和其他人工智能技术可以帮助识别不同学科领域之间的知识模式和关系，并提供对复杂现象的洞见。这一点通过传统的学科方法难以获得。此外，为进一步优化跨学科知识建构环节，促进学习者的深层次建构，需要分析已有的跨学科知识建构数据。如通过编码课堂言语互动，将课堂交互形式灵活展现，为优化师生、生生互动以及知识建构课堂效果提供数据支撑。
同时，由于跨学科知识的复杂性，如果学习者在跨学科知识建构中缺乏指导，可能会出现自我调节能力低下的问题。基于大数据技术挖掘学习者的学习行为特征，构建学习者的“认知—行为”网络，将知识建构过程可视化呈现，有助于深入分析跨学科知识建构中的交互行为。而通过技术增强的智能代理平台，学习者可以获得高度学习自主权，有助于监督自己的预习和反思学习过程，培养自我调节能力（Lai et al., 2018），促进基于自主学习和深度学习的评价。
（三）建立发展导向的跨学科知识建构评价机制
智慧驱动下的教育数字化变革，需要设计以知识本位向能力本位转变的教学评价机制。因此，建立发展导向的跨学科知识建构评价机制，成为实现以评促学、以评促教、以评促管的理性诉求。而对跨学科知识建构的各项成果进行科学评价是保障其持续发展的关键。一般而言，包括知识建构过程中产生的认知制品等跨学科研究成果，往往具有应用性、灵活性、协作性、开放性等显著特点，在建立跨学科知识建构成果评价机制时必须相应地考虑这些特点。
跨学科知识建构不仅需要整合不同的学科，还需要整合多样化的视角、价值观和知识形式。这意味着跨学科团队不仅应包括来自不同学科的专家，还应包括来自不同背景和社区的利益相关者。因此，在评价主体层面，除了要设计自我评价、同伴互评、教师评价等多元评价主体以外，还要充分考虑需要评估的跨学科知识建构成果所涉及的学科领域，广泛采纳多学科专家建议，并将其学科专业知识、跨学科研究评估经验、社会属性、创新精神和创造能力等都纳入考虑范围（石雪怡 & 樊秀娣, 2020）。在评价指标层面，要从我国学习者跨学科学习质量现状与特点出发，从学习者的学习动机、学习投入、学习策略与学习结果等维度收集评价信息（张辉蓉 等, 2021），不断凝练和修订评价指标。在评价标准层面，要能体现学习者在跨学科问题情境下对相应问题的知识建构程度，当不同学科的质量标准发生冲突时，重点对其应用性贡献进行合理评估。在评价结果方面，对结果等级的评价要与国际跨学科评价标准紧密结合，积极打造跨学科知识建构评价样式，不断推动教育工作者和科技企业等形成合力，以发展学习者高阶思维作为评价的最终目的。
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文章来源 | 本文发表于《中国远程教育》期刊，刊载格式为：董艳，阳思雨，周欣雨，& 郑娅峰.(2024).跨学科知识建构：内涵特征、概念模型和实践原则. 中国远程教育(7),38-48，授权转载自“中国远程教育期刊”微信公众号。
作者简介 |
董艳，北京师范大学科学教育研究院副院长、教授（北京 100875）。
阳思雨，北京师范大学教育学部硕士研究生（北京 100875）。
周欣雨，北京师范大学教育学部硕士研究生（北京 100875）。
郑娅峰，北京师范大学教育科技中心研究员（通讯作者：zhengyafeng@bnu.edu.cn 珠海 519087）。
基金项目 | 国家自然科学基金2021年度面上项目“STEM教育情境下同伴互动的脑协同机制及策略研究”（项目编号：62177011）