AI赋能高中生物学教学:四大优化策略与实践启示

前言

随着人工智能技术的迅速发展，数字化教学正由传统的资源展示与知识传递，逐步向智能交互、个性化学习和多元评价拓展。如何使人工智能真正融入高中生物学课堂，促进学生生物学学科核心素养的发展，已成为教育教学研究的重要课题。

近期，孔雅琳等人在《创新教育研究》发表了《AI驱动的高中生物学数字化教学优化策略研究——以〈分子与细胞〉为例》一文。该研究立足高中生物学学科特点，分析了当前数字化教学中存在的主要问题，并从AI智能体辅助探究、人机协同课堂、全过程数字化学习和多元教学评价四个方面提出优化策略。

本文对该研究的核心观点及典型教学案例进行梳理，并结合高中生物学教学实际提炼相关启示，以期为广大教师探索人工智能与学科教学深度融合提供参考。

图1 AI赋能高中生物学教学的四大优化策略框架图

一、AI辅助分层探究：提升教学的针对性

高中生物学知识涉及微观结构、生命活动过程及复杂的生物学概念。不同学生在知识基础、认知能力和学习进度上存在差异，传统课堂难以充分兼顾个体学习需求。

研究提出，教师可以通过设计不同层次的提示语，引导AI智能体生成具有差异性的学习任务，为学生开展递进式探究提供支持。

【典型案例：《核酸是遗传信息的携带者》】在该节教学中，教师可以根据学生认知水平设计不同层次的AI提示语。对于基础相对薄弱的学生，可引导AI围绕核酸的基本组成生成基础性问题，例如DNA中的五碳糖是什么、核苷酸由哪些部分组成等，帮助学生巩固基本概念。对于学有余力的学生，则可以围绕DNA分子结构与遗传信息稳定传递之间的关系设置探究性情境，引导学生分析碱基互补配对原则对于遗传信息传递的重要意义，发展科学推理能力。

【教学启示】AI辅助分层教学的价值，不在于简单增加练习数量，而在于帮助教师设计与学生认知水平相适应的学习任务。教师应根据课程目标和学生学情合理设计提示语，并对AI生成内容进行科学性审核，使人工智能真正服务于学生的知识建构和科学思维发展。

二、人机协同建构模型：促进抽象知识的理解

微观结构抽象、生命过程动态变化，是高中生物学教学中的重要特点。将实体模型与数字化交互模型相结合，可以为学生理解抽象知识提供更加直观的学习支持。

研究提出，人机协同课堂应充分发挥教师引导、学生探究和数字化工具辅助的协同作用，促进学生主动建构知识。

【典型案例：《细胞膜的结构和功能》】在“构建细胞膜流动镶嵌模型”环节，研究者提出了虚实结合的教学设计思路。首先，引导学生利用实物磁片拼装细胞膜模型，初步认识磷脂分子和膜蛋白的分布特点。随后，借助AI辅助开发的数字互动页面，让学生尝试调整磷脂分子与蛋白质的排列方式，在模型操作和观察中进一步理解细胞膜的结构特点。教师可结合模型活动提出探究性问题：细胞膜中的磷脂分子处于怎样的运动状态？温度升高时，膜中磷脂分子的运动可能发生什么变化？细胞膜的结构特点与其功能之间有怎样的联系？通过实物操作、数字交互和问题引导相结合，促进学生从直观认识走向概念理解。

【教学启示】数字化模型的教学价值不仅在于使抽象结构更加直观，更在于为学生提供观察、操作、分析和解释的机会。值得注意的是，数字化模型具有一定的简化性，AI生成的模型也可能存在科学性问题。教师应依据教材和科学原理对其进行审核，避免学生将模型的表现形式等同于真实的生物学结构与过程。

三、贯通学习全过程：拓展教学的时间与空间

数字化技术的应用不应局限于课堂中的某个教学环节，而应围绕教学目标，实现课前预习、课中探究与课后巩固的有效衔接。

研究认为，对数字化教学资源进行系统整合，有助于拓展学生的学习时间和空间，为自主学习与个性化学习提供支持。

【典型案例：《核酸是遗传信息的携带者》】课前，教师提供有关核酸结构组成的微课视频和预习任务单，引导学生了解核酸的种类及基本组成，形成初步的认知框架。课中，借助生成式人工智能开展“含氮碱基自述”等角色扮演活动，引导学生辨析不同碱基的特点；结合DNA结构搭建活动，深化对核酸结构、多样性及其功能的理解。课后，教师可以结合课堂表现及学习任务完成情况，借助数字化工具整理学习反馈，设计具有针对性的巩固任务，为后续教学提供依据。

【教学启示】AI赋能全过程学习，并非简单地将数字化资源延伸到课前和课后，而是要围绕明确的学习目标，统筹设计不同阶段的学习任务。教师应重视各环节之间的内在联系，避免数字资源简单堆砌，使课前、课中与课后形成有机衔接的学习过程。

图2 《核酸是遗传信息的携带者》数字化学习流程图

四、构建多元评价体系：推动教学评一体化

教学评价是了解学生学习状况、改进教学策略的重要依据。传统评价方式较多关注知识掌握结果，对学生探究过程、思维表现及综合能力发展的记录有时不够充分。

研究指出，人工智能与数字化技术能够为学习过程记录、评价信息整理和教学反馈提供新的辅助工具，有助于推动教学评一体化。

【典型案例：《核酸是遗传信息的携带者》】论文围绕生物学学科核心素养，提出了《核酸是遗传信息的携带者》教学评一体化量表。该量表将情境思考、知识辨析、模型建构、AI互动和社会应用拓展等学习活动纳入评价范围，并从生命观念、科学思维、科学探究和社会责任四个维度设置相应指标。

原论文设置学生自评、小组互评和教师评价三个评价主体，三者均采用百分制。各评价环节按照相应权重参与综合达成度计算，原表采用三个评价主体得分取平均的方式进行综合。从各维度的权重分布看，生命观念占35%，科学思维占30%，科学探究占25%，社会责任占10%。这一设计体现了研究者将不同学习活动与学科核心素养评价相联系的思路。

【教学启示】该量表的启示在于，将教学目标、学习活动与评价标准进行对应设计，使评价不仅关注学生是否掌握知识，也关注其模型建构、科学推理和参与探究的表现。数字化工具可以辅助记录、汇总与分析相关评价信息，但AI给出的判断仍需要教师结合课堂观察、学习成果和学生实际表现进行审核。同时，原量表各环节的评价权重是针对特定教学内容设置的示例，其他课题应用时，应依据教学目标与学情重新设计，不宜机械套用。

图3 AI辅助教学评一体化示意图

图4 表2《核酸是遗传信息的携带者》教学评一体化量表（根据原论文整理）

五、研读思考：让AI真正服务于学科育人

通过研读该论文可以看到，人工智能赋能高中生物学教学，不应仅停留在课件制作、动画演示和习题生成层面，而应更加关注教学设计、学习方式和评价机制的优化。

第一，以教学目标为导向，避免技术应用形式化。人工智能技术应服务于生物学核心概念的理解、科学思维的培养和探究能力的发展。教师需要根据教学内容选择适切的技术手段，而不是为了使用AI而使用AI。

第二，以学生学习为中心，促进主动探究。AI可以提供分层任务、数字化模型和学习资源，但只有将其融入学生自主思考、合作交流与科学探究的过程，才能更好发挥技术的教学支持作用。

第三，以教师专业判断为保障，坚持科学性与育人性。人工智能生成的教学材料可能存在知识错误、模型失真或评价偏差。教师应发挥专业优势，严格审核相关内容，保证教学的科学性和规范性。

第四，以教学评一体化为方向，关注学习过程和发展。AI辅助评价应立足真实学习表现，注重证据收集与反馈改进，而不是单纯追求自动评分和数据呈现。

结语

人工智能的发展为高中生物学教学创新提供了新的可能。从AI辅助分层探究，到人机协同模型建构；从全过程学习支持，到多元教学评价，数字化技术正在拓展课堂教学的组织形式与实施路径。

然而，技术并不能自动转化为教学成效。只有立足课程标准、学科特点与学生真实需求，将人工智能与教师的专业判断、科学探究活动和教学评价有机结合，才能不断探索更加科学、有效的教学方式。

让技术赋能课堂，让思维在探究中发展，让学科育人回归学生的真实成长。