精研细磨促成长 数智课堂破茧出——房华老师跨学科公开课磨课纪实

一堂精彩的跨学科示范课堂，离不开反复研磨、迭代优化的备课过程。在成都市双流区立格实验学校“人人献课”公开课正式展示之前，信息科技教师房华围绕《数智融合：黑盒训练下的智能数学预测——基于一次函数的“阅读量指数”预测与AI初探》一课，开展多轮集体磨课研讨，教研组群策群力，从学情、环节、重难点、课堂生成等多个维度反复推敲，为最终精彩的课堂呈现筑牢根基。

本课属于数学与人工智能融合的跨学科项目式研究课，授课对象为初二、初三学生，既要落实一次函数、待定系数法、误差分析等数学核心知识，又要把机器学习、特征工程、平均绝对误差MAE等人工智能概念转化为初中生能够理解、动手实践的学习内容，课程设计难度大，对课堂节奏、任务设置、问题链设计都提出极高要求。

初次试教后，教研组便发现多处现实教学难题。最初教学设计中，反推黑盒环节流程偏长，容易挤占后续AI演示与总结升华的时间；部分学生容易走“捷径”，试图直接查找样本数据代替数学建模，偏离课程探究主线；面对真实波动数据集，学生容易把模型误差理解为计算出错；同时，如何引导学生自主完成“纸质阅读+电子阅读”的特征派生，实现从单点误差到整体MAE评价的思维跃迁，都是课堂上实实在在的教学障碍。此外，手工计算环节如若不加控制，学生极易陷入繁杂算术，冲淡对算法思想的理解；AI黑盒概念的讲解，既要让学生读懂底层数学逻辑，又要避免形成“AI可以被完全解释”的片面认知，尺度把握十分关键。

每一轮磨课结束，房华老师结合课堂实录、学生任务单反馈，与教研组教师开展深度研讨。大家立足学情，逐条梳理问题，共同优化教学支架：把反推黑盒环节严格控制在规定时长，把探究任务拆解为“排干扰→试单列→想合并→描点→求式”五个阶梯化小任务；在导入环节增加关键追问，提前堵住查表替代建模的思维捷径；完善印制好坐标轴的学案与课堂操作任务单，降低学生绘图负担；明确规定手算调参仅做一次体验就及时叫停，避免学生深陷算术泥潭。

针对本课两大难点——特征派生与平均误差的生成，磨课团队反复打磨问题链，不直接抛出结论，而是依靠层层设问引导学生自主思考：从“只用纸质阅读时长够不够？”引发学生思考数据合并；通过展示不同学生截然不同的预测结果，制造认知冲突，倒逼学生意识到单点评价模型的局限性，自然而然生成整体误差评价的思路。对于Orange软件演示环节，团队统一教学重心，把焦点锁定在“机器完成海量迭代调参”，规避复杂软件操作，同时预设软件故障应急方案，把突发状况转化为AI理性思辨的课堂资源。

从教学情境创设、问题链打磨、任务单迭代，到时间分配、生成性问题应对、板书设计、课堂金句提炼，经过多轮试教、复盘、修改，教学设计不断迭代完善。课堂确立起“黑盒结果→反推数学规律→量化评价→理解机器如何学习”完整教学主线，落实“现实问题数学化→数学模型算法化→算法结果应用化”跨学科闭环，兼顾数学学科建模运算目标和信息科技计算思维、数据素养培养目标。

磨课的过程，既是一节课不断完善的过程，也是教师深度研读课标、研究学情、探索跨学科融合教学的成长过程。房华老师在一次次打磨中，不断更新教学理念，厘清跨学科课堂不是简单学科拼接，而是真实情境下思维的贯通。教研组教师也在思维碰撞中，加深对项目式、跨学科课堂的理解。

精雕细琢方得良课，集思广益共促教研。本次磨课研讨，充分展现立格实验学校以研促教的教研氛围。未来学校将继续依托集体备课、磨课研讨等教研载体，鼓励教师大胆创新课堂形式，深耕核心素养课堂，持续推动跨学科教学研究走深走实。