在全球科技競爭日益激烈的背景下，教育、科技與人才的深度融合正成為支撐國家高質量發展的重要基石。STEM教育作為一種跨學科融合的創新形態，以其融合性、實踐性與情境化的課程模式，為學生搭建解決真實問題的平臺，有效培養學生的知識應用能力、創新思維和協作精神，造就適應未來社會發展的復合型創新人才。

北京市十一學校在近十年的課程改革過程中，深刻認識到STEM教育在跨學科融合方面的獨特價值，圍繞課程資源開發、時空環境創設、校企社協同、教師能力提升及人工智能賦能五個維度系統推進STEM教育，逐步形成以學生為中心、跨學科整合、社會多方參與的STEM教育新樣態。

三層架構STEM跨學科課程

課程是育人的核心載體，STEM教育的難點之一在于跨學科課程的開發。北京市十一學校STEM課程開發秉持“源于真實、跨學科融合、項目式推進”的理念，構建多途徑、多層次的課程資源體系，著力實現學科知識、核心素養與實踐能力的深度融合。

學校STEM課程體系采用“學科基礎——外延拓展——融合實踐”三層架構：學科基礎層聚焦相關學科課程，以提升知識應用能力為目標，開發一系列高知識承載力、以單學科知識為主的學習任務，強調真實學習體驗和學科素養沉淀，多以問題式學習、項目式學習等形式開展；外延拓展層注重學科應用型課程研發，結合學校特色開發具有實踐性和開放性的STEM課程，提升學生發現和解決真實問題的能力；融合實踐層關注真實情境下的綜合問題研究，通常由學生或團隊自主提出，重在綜合應用多學科知識和方法設計研究方案并開展實踐，教師提供個性化支持。

（一）以學科基礎為起點，鏈接社會生活和真實情境

學科課程里有不少內容源于生活、身邊的自然現象或社會問題，基于真實情境設計學習任務，易于激發學生探究興趣。例如，為落實地理學科“綜合思維”“地理實踐力”等核心素養培養目標，學校初中地理教師結合2023年北京門頭溝區特大暴雨災害后的重建議題，引導學生開展以“災后重建的科學決策”為核心的STEM項目。教師設計“洪澇災害成因分析”“聚落選址合理性評估”“災后重建建議”三項任務，學生通過實地測量永定河水位與流速，觀察山體巖石巖性與地形坡度，記錄房屋損毀及耕地破壞情況，并與村民訪談了解受災經歷、收集經濟數據，最終形成包含“避災安置點選址”“生態護坡設計”的可視化考察報告。該項目既深化了學生對課本知識的理解，更培養了學生數據分析與問題解決能力。學生在解決真實問題的過程中，興趣得以激發，能力得到鍛煉，素養逐步沉淀，為其持續探索和改造世界筑牢基礎。

（二）開發應用拓展型課程，注重工程思維培養

STEM教育不是簡單的學科拼盤，而是各個學科的深度融合。當前中學課程相對獨立，多聚焦單學科知識，學生在真實情境下解決不良結構問題的能力仍有欠缺。學校在單學科課程基礎上拓展開設22門科學與工程領域的應用型課程。如《數學建模與實踐》課程從數學學科出發，結合真實情境講授建模方法與問題解決思路，助力學生實現從理論知識“學以致用”到科學思維的升華。該課程已積累百余項真實問題解決案例，學生通過數學建模設計出中醫領域的AI解決方案等成果。

工程是STEM教育的“催化劑”，能將科學、技術、數學知識應用于實際問題解決中。學校注重在課程實施中培養學生工程思維，通過項目案例讓學生體驗“定義問題——調查研究——方案設計——原型制作——測試優化”的工程設計流程，提升學生系統思維與問題解決能力。高二學生基于校園真實需求，以典型工程思維方式完成棍網球發球機研發。通過拍攝多組球員發球慢動作視頻獲取數據，運用數學課所學的曲線擬合知識將拋球軌跡轉化為數學模型，形成初步方案，在測試中發現發球機射速不足后，又結合物理課學習的功率計算方法確定所需電機功率，完成發球機的設計與交付。

（三）捕捉學生好奇點興趣點，形成生成性STEM綜合課程

學生在日常學習和生活中的觀察、思考、好奇是寶貴的課程資源。學校鼓勵教師敏銳捕捉學生的興趣點和問題發現，助力學生孵化有價值的探索項目。這些由學生發起并主導完成的創新項目涵蓋環保技術、生物檢測、具身智能等領域，體現了學生在真實問題解決中的主體性和創造性。

創設支持性STEM教育時空環境

STEM學習強調動手實踐與協作探究，對學習環境提出更高要求。學校致力于為學生提供打破時空限制、資源觸手可及、支持多樣態學習的研究環境。

（一）給予學生更多自主時間

STEM項目實施需要學生擁有充足的自主時間。學校控制日常及假期作業量，為學生提供基于興趣開展探索的土壤。白天除1—2節自習課外，每天下午4∶15后均為學生自主安排時間。學校在學期中設置1—2周“小學段”，其間不安排常規課程，鼓勵學生自主選題或從課題庫中選擇方向開展研究性學習，集中時間投入綜合性項目研究。

（二）提供豐富的空間資源支持

開展STEM項目研究常常需要進行小組研討、實驗、制作和數據處理，為此必須提供相應的空間和資源支持。學校重構科創中心與理化生高端實驗室，建設創意萬物造FABLAB工坊，配備3D打印機、激光切割機、精密儀器、開源硬件等各類設施設備。這些學習空間不僅用于課內教學，也在課后向學生開放，每間實驗室配備1—2名專業教師提供指導，成為學生創意孵化和項目實踐的夢工廠。學校網絡平臺長期開放“學生學術研究項目”申請，學生提出想法和需求后，學校對接需求和資源，投入經費為學生的研究提供支持。

（三）建立激勵機制與展示平臺

學校對參與STEM課程研發的教師和有突出學習成果的學生給予認可和獎勵。鼓勵不同學科教師打破專業壁壘進行跨學科教研，并通過案例征集獎勵優秀STEM課程案例，及時沉淀與分享經驗。在校內搭建研學挑戰賽等平臺，鼓勵學生深度探索自己的興趣點，并通過STEM研究性學習形成論文或項目成果，在項目實施過程中提升創新思維、科研能力、學術毅力、時間管理能力等。優秀項目還會被推薦參加“丘成桐中學科學獎”“全國青少年科技創新大賽”等高水平競賽活動，持續激發學生的研究熱情。

打造協同化校企社共研共育機制

借助社會資源豐富課程內容和場景是STEM教育的重要路徑。學校所處的海淀區高校科研機構林立、高科技企業云集，而且自然與歷史資源豐富，是合作開展STEM教育的寶貴資源。

（一）聯合校外資源研發項目課程

學校在課程研究院設置資源協調中心，聯合校外各類資源豐富課程供給，與高校、高新技術企業、博物館、科技館、動植物園等單位合作開發基于真實情境的STEM課程，與中國科學院多個院所合作開發考察和研究項目，通過互動展覽、工作坊等形式，為學生提供豐富的學習體驗。為響應國家在關鍵領域的人才需求，學校主動對接北京航空航天大學集成電路科學與工程學院，推動高校專家與學校教師共同主導“芯片技術”STEM主題課程開發。依據中學生認知規律，雙方聯合開設“芯片加工技術入門”“芯片制造基本工藝實踐”“人工智能芯片設計與應用驗證”三門進階課程，將“大學實驗室級”芯片設計課題轉化為中學生可實踐的項目，為學生搭建接觸前沿科技的橋梁，促使學生樹立投身關鍵領域的發展志向。

（二）依托“國優計劃”實現共贏共創

教育部“國優計劃”旨在重點為中小學培養一批研究生層次高素質科學類課程教師，加強基礎教育階段創新型學生培養。學校為“國優計劃”優秀學生提供實習機會，這些學生具有理工科學科背景，廣泛接觸科技前沿，具備研究和工程實踐基礎，通過發揮他們視野新、束縛少、積極性高、能鏈接高校資源的優勢，在校內教師指導和共同參與下，開發適合中學生的跨學科綜合課程。

提升教師跨學科研發意識和能力

教師是課程研發的關鍵力量。實施STEM教育的教師應具備跨學科意識，能夠從本學科出發，主動對接國內國際優秀STEM項目，延伸出融合性的項目主題。

學校成立跨學科項目組，系統梳理全球優質STEM資源，借鑒芬蘭“現象教學”任務設計策略與美國“項目引路”（PLTW）等工程類項目的實施邏輯，為項目組教師提供方法論支持。教師在此基礎上不斷尋找學科融合的制高點，開發一系列典型課例。如化學與物理教師以“碳中和”為背景，引導學生綜合運用化學知識（二氧化碳捕集與轉化）、物理原理（氣體流速與壓力控制）及工程思維（設備設計與優化），設計制作簡易制氧機并提出碳減排方案。生物與技術教師聯合打造“血氧儀開發與應用”項目，構建“知識學習—需求調研—產品制作—真實推廣”的完整鏈條，學生不僅需要探究人體血液循環與氧氣運輸機制，還要運用物理光學知識動手焊接電路、編寫程序，完成血氧儀的設計與調試，并面向真實用戶進行推廣和提供健康建議。

在項目組基礎上，學校組建了由數學、物理、生物、化學、技術等學科教師共同參與的STEM教研組。教研組在課程模式建立、項目主題選擇、課例內容開發等環節開展跨學科集體教研，探索形成“主題驅動—尋找整合點—協作備課”的跨學科教研方式，持續推動跨學科課程研發與實施。

為支持教師成長，學校依托每月一場的“學術之夜”等平臺定期開展跨學科案例和研究成果分享，邀請專家進校指導，并鼓勵教師參與國內外的STEM會議及線上研修拓展視野，提升將真實問題轉化為課程項目的能力，形成“實踐—反思—分享—再實踐”的教師成長良性循環。

以人工智能賦能STEM教育新可能

人工智能，特別是“AI for Science”（AI4S），正在改變科學研究的范式。學校積極探索以真實問題為起點、以數據驅動為核心、以跨學科融合為路徑的STEM項目設計與實施，用人工智能為STEM教育注入新的發展動力。

在推進機制上，學校遴選數學、物理、化學、生物學等學科的15名青年教師成立AI4S項目組，開展Python編程、機器學習算法與人工智能原理培訓，提升教師在AI4S背景下跨學科課程設計與實施能力。目前，項目組教師已開發多個融合學科內容與AI方法的STEM課程案例。例如鳥類鳴聲識別，結合校園鳥類觀測，采集烏鵲、畫眉等鳴聲數據，訓練音頻分類模型，體驗從信號處理、特征提取到模型優化的AI應用流程；化學動力學模擬，基于實際科研數據構建機器學習模型，預測不同初始條件下的反應路徑與產物分布，幫助學生理解復雜化學反應的可預測性。這些實踐將AI技術融入科學探究過程，推動學生學習方式從傳統的“機理驅動”向“數據與機理融合”轉變，從被動解題走向主動建構，初步實現AI4S的進階探索。

在數智時代背景下，STEM教育不僅是課程形態的創新，更是育人方式的重構。未來，學校將繼續推動STEM教育從“項目化”走向“生態化”，進一步強化資源整合與機制創新，深化人工智能與STEM課程的融合，構建更加適應未來人才成長需求的教育樣態，助力新時代創新人才的培育與國家戰略科技力量的根基建設。

本文系中國教育學會2024年度教育科研一般規劃課題“核心素養導向的中學跨學科主題學習設計與實施研究”（202416294031B）的研究成果

（田俊 作者系北京市十一學校校長）

《人民教育》2025年第19期