当人工智能遇上教育大数据，研究者们开发出一种科学“测量仪”，能精准评估不同学科之间的化学反应。这项研究通过分析韩国高校课程体系，揭示了工程学为何成为跨学科教育的核心枢纽。
传统教育设计常面临一个困境：都知道跨学科重要，但说不清到底多重要。就像调配鸡尾酒时，只知道混合饮品更好喝，却无法精确测量每种成分的协同效应。韩国研究团队利用自然语言处理技术（NLP）和大语言模型（LLM），将海量课程描述转化为可计算的数据，首次为跨学科协同效应建立了量化指标体系——课程协同分数（curriculum synergy score）。
研究团队处理的数据量相当于解析数十万份课程大纲。他们采用类似“知识图谱”的技术，将物理学、化学等基础学科与各类工程学专业的关键概念提取出来，构建出学科间的关联网络。这种方法的精妙之处在于：不是简单统计课程名称，而是通过AI深度理解课程内容的知识结构。例如，当机械工程与材料科学的课程都涉及“晶体结构”时，系统会识别这种概念重叠并计算关联强度。
数据分析揭示出一个有趣现象：工程类专业展现出最强的“连接器”特性。以电子工程为例，它与计算机科学、物理学、数学的协同分数普遍较高，形成密集的知识交叉网络。相比之下，基础自然科学更多处于网络边缘，像树根为枝叶输送养分般提供基础理论支撑。这解释了为什么现代跨学科项目常以工程问题为导向，嫁接不同领域的知识枝条。
为确保量化模型的可靠性，研究者设计了双重检验机制：先用教育学理论预测某些学科组合的协同潜力（如生物+化学），再用实际课程数据验证。信息论的度量方法则像“知识卡路里检测仪”，计算出不同课程组合的信息熵和互信息量。结果发现，学科间的“亲缘关系”越近（如同属工程领域），课程协同分数越高，这与现实中学生更容易掌握关联性强的跨专业课程相吻合。
这项研究最突破性的价值在于，它将传统依赖经验的课程设计转化为数据驱动的科学决策。高校管理者现在可以像查看气象云图那样，直观了解哪些学科组合能产生1+1>2的效果。不过研究者也强调，量化工具并非要替代教育专家的判断，而是提供补充视角——就像GPS导航仪不会取代司机，但能优化路线选择。