AI 技术在生物化学教学中的应用研究

一、引言

生物化学以分子水平研究生命现象为核心，涉及蛋白质折叠、代谢通路调控等复杂机制，传统教学中“黑板 + 课件”的模式难以直观呈现微观动态过程 [1]。同时，实验课程中光谱数据处理、基因组序列比对等任务耗时长、专业性强，学生常因计算繁琐而忽视对科学思维的培养。人工智能技术的快速发展，如机器学习、计算机视觉和自然语言处理，为解决这些问题提供了创新工具[2]。例如，AlphaFold2 对蛋白质结构的精准预测、ChatGPT 在知识答疑中的应用，已展现出 AI 在科学教育领域的潜力。本文旨在探索 AI 技术与生物化学教学的深度融合，优化教学流程，提升学生的学习效果与参与度。

二、AI 技术在生物化学教学中的应用现状

2.1 国内外研究综述

国外高校已尝试将 AI 技术融入生物化学教学。例如，美国斯坦福大学开发了基于深度学习的分子模拟平台，学生可通过AI 算法预测药物与靶点蛋白的结合模式；英国剑桥大学利用虚拟现实（VR）与AI 结合，构建动态代谢通路可视化系统，帮助学生理解三羧酸循环的复杂过程。

2.2 核心技术分类

AI 技术在教学中的应用可分为三类：

- 智能仿真类：通过深度学习生成分子结构模型，模拟化学反应动力学过程，如分子动力学模拟软件 GROMACS 与 AI 算法结合，可快速预测蛋白质- 配体相互作用能。

- 数据分析类：利用机器学习算法处理实验数据，如 Python 的Scikit-learn 库可自动分析紫外 - 可见光谱数据，识别特征峰并匹配化合物数据库。

- 交互辅助类：基于自然语言处理（NLP）的智能答疑系统，如构建生物化学知识库，通过ChatGPT 接口实现学生提问的实时响应。

三、AI 技术在教学中的具体应用场景

3.1 理论教学创新

3.1.1 可视化建模辅助

传统教学中，DNA 双螺旋结构、酶 - 底物结合模型等内容依赖静态图片或动画演示，学生难以理解空间构象变化。引入AI 建模工具（如AlphaFold2、PyMOL）后，教师可引导学生通过序列输入生成蛋白质三维结构，并利用 AI 算法模拟温度、pH 值对结构稳定性的影响。例如，在讲解“血红蛋白变构效应”时，通过 AI 动态展示氧分子结合导致的亚基构象变化，配合压力传感器设备让学生通过手势操作旋转模型，使抽象概念转化为具身体验。

3.1.2 个性化学习支持

基于机器学习的学情分析系统可实时追踪学生学习行为 [3]。例如，通过在线测试平台收集答题时间、错误类型等数据，运用随机森林算法构建知识掌握度模型，精准识别学生薄弱环节（如“糖代谢通路”或“核酸化学”）。系统自动推送定制化学习资源，如针对“酶动力学”困难学生推送微视频《米氏方程推导动画解析》，并匹配同类型练习题。

3.2 实验教学优化

3.2.1 虚拟仿真实验平台

生物化学实验常涉及放射性同位素标记、高压灭菌等高危操作，或因仪器昂贵（如核磁共振仪）导致学生动手机会有限。AI 驱动的虚拟仿真平台（如“微瑞虚拟实验室”）可模拟实验全流程：学生通过拖拽操作完成移液器吸液、离心管振荡等动作，AI 实时反馈操作规范性（如“移液时未垂直握持移液器，误差率 + 5 % ”）。在“DNA 提取与琼脂糖凝胶电泳”实验中，虚拟平台可自动生成电泳图谱，学生需通过AI 图像识别算法分析条带位置，判断提取质量。

3.2.2 智能数据处理系统

传统实验中，学生需花费大量时间手动处理紫外分光光度数据（如绘制吸光度- 时间曲线、计算酶活性）。引入Python 脚本结合AI 库（如TensorFlow）后，系统可自动读取光度计输出文件，识别特征波长数据点，拟合动力学曲线并计算米氏常数（Km）和最大反应速率（Vmax）。

3.3 教学管理与评估

3.3.1 智能答疑系统

构建生物化学专用知识库，整合教材、文献及历年考题，通过ChatGPT 接口实现智能答疑。学生输入“为什么磷酸戊糖途径在红细胞中重要？”等问题时，系统自动检索知识库并生成结构化回答，同时推荐相关章节习题。

3.3.2 过程性评价改革

传统教学评价以期末笔试为主，难以全面反映学习过程。AI 通过分析课堂互动数据（如在线讨论发帖质量、虚拟实验操作流畅度）、作业提交轨迹（如草稿版本数量、修改时间分布），构建多维度评价模型。

四、未来发展与建议

4.1 技术融合方向

- 大模型深度应用：结合 ChatGPT-4 等多模态模型开发“生物化学智能导师”，支持语音交互、实验方案设计等复杂任务。例如，学生口述“设计一个分离血清蛋白的实验”，导师可自动生成层析柱选型、缓冲液配方等方案，并预测实验结果。

- 跨学科融合：推动生物化学与生物信息学、计算机科学的交叉，开设“AI 辅助药物设计”选修模块，培养学生利用AI 算法（如分子对接、虚拟筛选）解决实际问题的能力。

4.2 实施建议

- 师资培训体系：高校设立“AI+ 教学”专项培训，邀请企业工程师与教育技术专家联合授课，通过工作坊形式学习AI工具的课堂应用（如Tableau 数据可视化、ChemDraw 智能绘图）。

- 校企合作开发：与科技企业共建教学专用AI 平台，例如联合开发“生物化学实验智能评分系统”，基于计算机视觉算法评估实验操作规范性，降低教师监考负担。

- 伦理规范建设：制定《AI 教学应用数据安全指南》，明确学生数据的采集范围、存储期限及匿名化处理流程，保障隐私安全。

五、结论

AI 技术通过可视化建模、智能分析和交互创新，显著提升了生物化学教学的效率与深度 [4]。其在理论教学中化解抽象难点，在实验教学中突破资源限制，在教学管理中实现精准评估，为传统课堂注入新活力。然而，技术应用需警惕“工具理性”的过度渗透，始终以学生的科学思维培养为核心。未来，随着 AI 技术的迭代，“人机协同”教学模式将成为常态，推动生物化学教学向个性化、智能化方向发展，为培养适应科技前沿的创新型人才奠定基础。

参考文献：

［1］ 张强，牟雪姣，孙玉军，等．案例教学在高校“生物化学”课程教学中的应用探索［J］．科技风，2025（2）：134-136

［2］ 刘美仙．人工智能对教育行业的影响与挑战：个性化教育的实现［J］．福建轻纺，2025（1）：85-87

［3］ 于虹漫，杜晓翠，肖继坪，等．新农科背景下生物化学实验线上线下混合教学模式构建［J］．高教学刊，2025，11（1）：33-37

［4］ 彭静．人工智能教学背景下教师角色重塑的路径：以 AI教学课件制作为例［J］．青岛职业技术学院学报，2021，34（3）：40-45