人工智能赋能中学生物学教学的实践路径、挑战与未来展望

 

闫白洋　张金鑫

摘要:系统探讨人工智能技术在中学生物学教学中的深度融合路径与实践应用。从智能问答、实验教学、情境创设、教学评价及资源开发五个维度，阐述了AI在实现个性化学习、重构实验范式、促进核心素养发展、推动评价转型与赋能教师发展等方面的具体策略与成效。同时，分析了当前面临的技术可靠性、教师角色转型与数据安全等现实挑战，并从技术融合、教师发展、政策支持与伦理治理等角度提出未来发展建议。本文旨在为构建人机协同的生物学教学新生态提供理论参考与实践指引，助力教育智能化转型。

随着《国务院关于印发“十四五”数字经济发展规划的通知》和《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等国家战略的深入推进，教育与人工智能的深度融合已成为必然趋势。生物学作为一门研究生命现象与活动规律的自然科学，具有概念抽象、实验性强、与社会议题联系紧密的鲜明学科特点。传统中学生物学教学在促进学生理解微观生命过程、掌握科学探究方法、培养社会责任感等方面，常面临教学资源有限、实验条件约束、个性化指导不足等现实瓶颈。

生成式人工智能(如通义千问、DeepSeek、豆包等)的迅猛发展，为解决上述痛点提供了革命性工具与全新范式。它不再仅仅是信息展示的工具，而是演进为能够参与教学设计、赋能学习过程、重构课堂生态的“关键要素”。本文旨在系统梳理AI赋能中学生物学教学的实践路径，评估其应用成效，反思现实挑战，并展望未来发展，以期为一线教师理解、探索与实践“人工智能+生物学教学”提供参考。

1 人工智能赋能中学生物学教学的主要实践路径

人工智能技术在生物学教学中的应用，正从分散、孤立的工具性使用，走向系统化、生态化的深度融合。其应用贯穿于“备课—教学—实验—评价—拓展”的全链条，深刻改变了教与学的方式。基于当前实践，人工智能赋能中学生物学教学的路径主要有以下五个方面。

1.1 智能问答与个性化学习支持：构建适应性学习系统

“因材施教”的教育理想在传统班级授课制下难以实现，AI智能问答平台通过自然语言交互，能够充当一位不知疲倦的“个人学业导师”,为学生提供全天候、个性化的学习支持。其价值体现在两个层面：一是生物学知识的即时性补偿与拓展。例如，当学生提出“光反应与暗反应如何衔接”的疑问时，AI不仅能清晰阐述两个阶段的物质与能量联系，还能主动拓展至C₃、 C₄植物的差异，有效弥补课堂学习的瞬时盲区。二是基于对话的连续性学习支持。AI能够根据学生的前序问题，判断其知识背景与理解水平，动态调整回答的深度与广度。例如，当学生连续追问“为什么癌细胞会无限增殖”“原癌基因和抑癌基因有什么区别”“PD-1抑制剂为什么能治疗癌症”时，AI能够识别出学生正在构建“基因突变—细胞行为—免疫治疗”的知识链，从而在回答中贯穿逻辑主线，提供体系化解释，而非零散的信息堆砌。在此过程中，教师的角色从知识的唯一权威传授者，转变为学习路径的设计者与AI学习过程的引导者，指导学生如何向AI提问，并对其生成内容进行批判性甄别，从而实现“人智协同”的个性化学习。三是人工智能技术的自适应学习系统通过多模态数据采集与分析，通过分析学生的学习行为数据、对话记录、作业完成情况等多维度信息，构建精准的学习者画像，据此动态调整学习内容的难度、呈现方式和推进节奏，确保每位学生都能在“最近发展区”内获得适宜的学习体验。例如，上海市张治团队构建的生物学智适应学习系统，通过对教学资源的智能化重组赋能教育教学，探索了传统课堂融合智能技术的嵌入式、诊断补偿式等教学模式，实现大规模的因材施教^[1]。

1.2 实验教学与科学探究的数字化赋能：重构科学实践范式

实验教学是生物学教学的基石，但有些实验高风险、高成本、长周期等因素制约了其深度与广度。AI技术通过模拟仿真与数据分析，正为实验教学带来深度变革。主要表现在：一是虚拟实验仿真，突破时空限制。利用生成式AI开发交互式网页资源，可以模拟那些在现实课堂中难以完成的实验。例如，通过模拟“自然选择对桦尺蛾种群基因频率的影响”,学生可以在几分钟内观察到需要数代更替才能显现的进化结果；通过重现“恩格尔曼实验”等科学史经典研究，学生能沉浸式体验科学发现的过程。这些资源将静态知识转化为可操作、可探索的体验，有效降低了学生的认知负荷。二是赋能真实实验，聚焦科学思维。在真实实验的数据处理环节，AI能将学生从繁琐计算中解放出来，聚焦于科学探究的本质。例如，在“探究抗生素对细菌的选择作用”实验中，学生手动测量不规则抑菌圈直径并计算方差，耗时且易错。在教师指导下，利用生成式人工智能生成Python脚本代码，可实现抑菌圈图像的自动识别、批量测量与统计分析，快速获得支持“选择假说”的可靠数据。这一过程不仅提升了效率，更让学生亲历了“计算思维”与生物学研究的融合。三是优化实验设计，激发创新意识。AI能够辅助师生对经典实验进行创新改进。例如，有教师利用生成式人工智能优化“探究温度对酶活性影响”的实验方案，AI提供了从材料选择(如云南小黄姜汁、水牛奶)、用量控制到凝固判断标准的详尽细节，显著降低了实验的失败率。面对“设计实验证明光合作用产生氧气”等开放性命题，AI能提供多种思路供学生比较、批判与选择，有效锻炼了学生的实验设计能力。

1.3 情境化教学与核心素养培养：创设真实性学习环境

核心素养的培育离不开真实情境的创设。AI凭借强大的信息整合与内容生成能力，成为创设真实性学习环境的利器。一是AI通过构建“三维一体”的真实性学习情境，系统性地驱动生物学核心素养的落地。在认知维度，AI依托动态可视化与交互模拟，将抽象概念(如中心法则)转化为可探索的微观世界，助力学生建构系统化的生命观念。在思维维度，AI不仅支撑完整的参与假设提出、实验设计、数据分析和结论推导等科学探究流程，更能模拟科学争论场景，引导学生在批判与论证中锤炼科学思维。在价值维度，AI通过生成SSI议题的多角度信息包，创设结构化角色扮演与辩论活动，使学生在权衡科学、伦理与社会的复杂决策中，内化社会责任。二是构建概念建构的交互情境，根据建构主义原理，学生通过交互式、沉浸式情境探究，归纳概括、推理演绎形成学科概念，并进行迁移应用。例如，在“物质跨膜运输方式”的教学中，利用AI生成的交互网页提供了H₂O、 O₂、 CO₂、氨基酸、葡萄糖、K⁺等多种物质，学生通过自主“拖拽”操作，观察不同物质的跨膜过程，并基于事实证据自主归纳出自由扩散、协助扩散与主动运输的概念，深刻理解了“结构与功能相适应”的生命观念。三是模拟智能体互动、提升问题解决能力，通过与智能体的对话充分体现了个性化，不同学生问的问题不同，智能体的回复也有差异，更能驱动学生主动地投入对问题的解决。例如，在“内环境稳态”单元复习中，教师可利用AI设计模拟病人的智能体。学生通过与该智能体对话来“问诊”,了解病情、分析病因并提出治疗方案。由于不同学生的提问路径各异，智能体生成的反馈也具有高度个性化，营造了高度真实的诊断情境，有效培养了学生综合应用知识解决实际问题的能力。

1.4 教学评价与考试命题的智能化转型：实现数据驱动决策

人工智能正在推动教育评价体系发生深刻变革，实现从经验驱动到数据驱动、从统一测试到个性评估、从关注结果到注重过程的系统转型，构建起“教学评一体化”的闭环体系。一是过程性评价的微观洞察。AI智能诊断系统可通过分析课堂视频，自动生成S-T图(师生行为图)、Rt-Ch图(课堂互动图),量化师生行为比例与互动频率，为教师进行客观的教学反思与改进提供了以往难以获取的数据支持。二是学生学习过程的个性化评价。在“搭建DNA结构模型”中，开发了融合智能评价的建模交互网页，学生搭建完成提交后，系统会自动评分，并且提出修改建议，学生根据修改建议进行修改直到完善为止，所有数据均可以在教师平台中呈现，体现了学生建模能力的过程性评价和个性化成长。三是考试命题的效率提升。AI可作为教师的智能命题助手，在全流程中辅助生成试题情境、挖掘潜在考点、润色题干文本。尽管AI直接生成的试题仍需教师进行专业深化与打磨，但其极大地提升了命题效率，并提供了丰富的灵感来源。四是主观题批阅的个性化反馈。通过手写识别、自然语言处理等技术，AI能够对主观题进行批量批阅，并在减少教师工作量的同时，提供个性化的反馈建议，为未来主观题智能化批阅模式的发展提供了借鉴。AI系统可以支持多模态评价，能够分析文本回答、图表绘制、实验操作、口头报告等学习成果，实现对复杂能力的全面评估。适应性测试技术可提高教育评价的效率和精度，系统能够根据学生的能力水平动态调整测试题目的难度，从而以更少的题目数量实现更精准的能力估计。AI技术也支持学生的自我评价和同伴评价，通过提供评价标准和示例，引导学生进行更加客观、有效的自我反思和同伴互评，促进元认知能力的发展和学习共同体的形成。

1.5 教师备课与教学资源开发的创新：赋能教育设计者

人工智能正在成为教师的“超级备课助理”,从根本上变革资源开发与教案设计的模式，推动教师从知识传授者向学习设计者转型。一是教学资源的智能生成。生成式人工智能能够根据教师的指令，快速生成结构清晰、内容丰富的知识框架、概念解析和教学案例，甚至能自动生成不同难度层次的练习题与答案解析。这极大地节省了教师前期准备资料的时间，使其能将重心置于教学逻辑的梳理与课堂活动的精巧设计上。二是多媒体与交互式教学资源的低门槛开发，动态、可视化的资源对于理解抽象的生物学过程至关重要。例如，可以利用AI工具快速生成教学视频脚本、自动配音甚至初步生成动画，大幅降低了视频资源开发的技术门槛与时间成本。更为重要的是，对于“减数分裂”中染色体的行为、“免疫应答”的动态过程等难点，教师可借助AI辅助编程，开发交互式网页资源。“性状分离比模拟实验”交互式网页即为一例，学生可通过自主拖拽、参数调整和反复验证，在主动探究中建构概念，将课本静态知识转化为动态、可操作的认知体验。三是数据驱动的差异化教学设计。面对班级内学生知识基础与认知水平的差异，实施差异化教学是巨大挑战。AI能够成为教师的得力助手，通过对虚拟班级学情的分析，快速生成针对不同学生群体的学习任务单、拓展阅读材料与分层评价工具。这使得“一班一案”乃至“一生一策”的个性化教学设计与准备成为可能，为践行“因材施教”理念提供了强大的技术支撑。

2 人工智能赋能中学生物学教学面临的挑战与问题

人工智能在中学生物学教学中的应用虽然展现出巨大潜力，但其深入发展仍面临技术可靠性、教师角色转型与数据隐私等多重挑战。系统分析这些挑战，对于推动“人工智能+教育”的健康发展具有重要意义。

2.1 技术可靠性与专业准确性的局限

生成式人工智能的专业知识更新可能滞后是首要问题，由于AI大模型的训练数据往往存在时间滞后性，难以及时反映如基因编辑等前沿领域的最新进展，可能导致学生获得过时信息。AI系统对语境的理解往往表面化，难以准确把握特定情境下的概念内涵，导致提供的解释或案例与具体学习情境不匹配。多模态处理能力的局限也使其在解读如显微镜图像等复杂生物信息时表现不佳。

2.2 教师角色转型与专业发展的挑战

人工智能在中学生物学教学中的应用对教师角色和专业发展提出了新的要求。数字素养不足是普遍障碍，许多教师缺乏有效使用AI工具的技术操作、数据解读和人智协作能力。教学理念从知识传授者向学习设计者的角色转变是另一个挑战。教师还面临人智协作教学设计能力的提升需求，包括如何平衡人智分工、设计人智协同的学习活动、评估教学效果等新技能。实际应用中，教师初期工作负担可能不降反增，如果缺乏足够的培训和支持，这种负担很可能削弱教师应用人工智能的积极性。

2.3 数据隐私与信息安全的风险

随着人工智能在教育中的深入应用，数据隐私和信息安全问题日益凸显。学习行为数据(如答题记录、对话内容等)的采集与使用存在隐私泄露风险；生物学教学可能涉及基因型、家族遗传史等高度敏感的生物信息，这些数据的保护需要更严格的标准；数据所有权与使用权限的界定不清，可能导致数据被不当使用或商业化滥用。

3 未来发展趋势与建议

人工智能技术在生物学教学中的发展将呈现技术深度融合、教师角色转型、伦理规范健全等综合发展趋势：一是技术层面发展多模态交互、沉浸式的学习环境，尤其是交互资源的生成性，推动自适应学习系统向更精准、更具预测性的方向演进。二是系统构建教师培训体系，重点提升其AI工具应用、人机协同教学设计、数据解读与数字伦理素养。同时，建立教师专业学习共同体，促进优秀实践共享。三是增强算法透明度与可解释性，建立严格的数据隐私保护机制和算法偏见审计制度，始终坚持技术应用的人本主义价值导向。

人工智能与生物学教学的融合，正催生一场深刻的范式变革。在这场变革中，AI是强大的认知工具与协作者，负责处理规模化、标准化的智力劳动;而教师则是不可替代的学习设计者、情感引导者与价值塑造者。走向人机协同的生物学教学新生态，要求我们以开放而审慎的态度，不断探索与实践，既要积极拥抱技术带来的机遇，又要清醒应对其伴随的挑战。唯有如此，才能最终构建出一个更加智能化、个性化、人性化的生物学教学体系，更好地促进每一位学生科学素养与全面人格的蓬勃发展。

来源：闫白洋,张金鑫.人工智能赋能中学生物学教学的实践路径、挑战与未来展望[J].生物学教学,2026,51(04):34-37.