人工智能赋能高职院校生物信息教学的探索与实践

一、引言

近年来，人工智能技术在图像识别、自然语言处理、大数据分析等多个领域取得突破性进展，并逐渐渗透到教育教学场景中。教育部多次强调要推动 AI与教育的深度融合，以实现“智慧教育”和“因材施教”的新模式。对于高职院校而言，如何利用 AI 技术提升教学质量和人才培养水平，已成为教育改革的重要命题。

生物信息学作为一门典型的交叉学科，兼具生物学、计算机科学与数学的特点，其教学目标不仅是传授学生对基因组学、转录组学、蛋白质组学等前沿知识的理解，更要培养学生利用数据挖掘和算法工具解决实际问题的能力。然而，传统教学模式存在以下困境：一是理论知识更新快，教材与课程内容难以紧跟前沿；二是数据体量庞大，人工分析存在局限；三是学生基础参差不齐，教学难以兼顾个性化。

因此，探索人工智能技术在高职院校生物信息教学中的应用路径，既是推动学科教学改革的必然选择，也是提升人才培养质量的重要举措。

二、人工智能与生物信息教学的契合点

（一）数据驱动的天然匹配

生物信息学研究高度依赖大规模组学数据与复杂计算模型，而 AI 的核心优势正是大数据处理与模式识别能力，二者天然契合。

（二）跨学科的知识整合

AI 技术本身融合了数学、统计学、计算机科学，与生物信息学的跨学科特性高度一致，有助于培养学生的综合思维。

（三）个性化学习需求

生物信息课程内容复杂，学生差异大，AI 能够通过学习行为数据分析实现个性化推荐和差异化指导。

（四）实践性与创新性

AI 支持虚拟实验平台和模拟训练，可弥补传统实验条件不足，提升学生的实践与科研创新能力。

三、人工智能在高职院校生物信息教学中的作用分析

（一）智能化教学资源建设

AI 能够对复杂的生物信息学知识点进行结构化处理，形成动态知识图谱，帮助学生在碎片化学习中构建系统框架。例如，基于自然语言处理的智能教材可实现课程内容的自动更新与多维链接，让学生在学习基因组测序技术时，可以同时获取与其相关的算法、案例和文献。

此外，AI 还可以将海量的公共数据库（如 NCBI、TCGA、1000 Genomes）与课程资源对接，形成“云端实验室”，让学生在课堂内外都能接触到真实数据，提升学习的真实性和前沿性。

（二）个性化学习路径设计

传统课堂常以统一进度推进，难以照顾学生差异。AI 通过对学习行为数据（如作业完成时间、实验操作正确率、代码编写规范性）的分析，可以智能判断学生的学习薄弱环节，并动态生成个性化学习路径。例如，对于掌握 Python编程较弱的学生，系统可推送更多与数据清洗和可视化相关的案例练习；而对于有较好算法基础的学生，则可推荐机器学习在基因数据中的应用项目。

这种“因材施教”模式不仅能减轻教师的重复性工作，还能有效提升学生的学习兴趣和自主学习能力。

（三）数据驱动的实验教学

生物信息教学的核心是培养学生处理与解析大数据的能力。传统实验往往局限于样本量小、场景单一，难以满足真实科研需求。AI 驱动的虚拟实验平台可以基于模拟算法生成多样化的实验场景，例如，学生可以在平台上模拟全基因组关联分析（GWAS），并通过 AI 辅助进行数据质量控制、群体分层分析和关联结果解释。

同时，AI 还能实现对学生实验过程的实时监控与反馈。例如，当学生在PLINK 数据处理或 Python 脚本运行中出现错误，系统可自动诊断问题并给出改进建议，大大提升实验效率。

四、教学改革的实践路径与案例

（一）智能教学平台的构建

高职院校可依托AI 技术建设“生物信息智能学习平台”。平台包括：

1. 课程知识图谱模块：将教学大纲与知识点以图谱形式呈现；

2. 智能推荐系统：根据学生学习数据动态推送资源；

3. 实验仿真模块：支持基因测序、差异表达分析等虚拟实验；

4. 在线评价与反馈系统：通过AI 实现学习行为分析与能力评估。

通过该平台，学生能够实现“课前预习—课中互动—课后提升”的完整学习链条，教师则能更精准地掌握学生学习状态。

（二）基于AI 的生物信息实训课程

在课程改革实践中，可引入 AI 驱动的项目式学习。例如，以“早期结直肠癌遗传数据分析”为案例，学生利用 Python 与 AI 工具完成数据导入、质量控制、差异分析与结果可视化。系统可根据学生提交的代码与结果自动打分，并生成个性化改进建议。这种项目驱动的实训模式不仅提升了学生的技术水平，还强化了他们解决实际问题的能力。

（三）教学评价体系的智能化

传统评价多依赖笔试和教师主观打分，难以全面反映学生的能力。AI 评价体系可以整合学生的课堂表现、实验数据、代码规范性、学习进度等多维度指标，形成动态化的综合评价。这样既能避免单一分数的片面性，也能为学生个性化成长提供参考依据。

五、挑战与对策

（一）技术门槛与成本问题

AI 平台的建设需要较高的技术与资金投入。对策是依托校企合作，引入成熟的教育技术企业共同开发，降低风险与成本。

（二）师资力量不足

教师往往缺乏 AI 与生物信息融合教学经验。应加强教师培训，推动“双师型”队伍建设，鼓励教师参与产学研项目。

（三）数据隐私与伦理问题

生物信息数据涉及隐私，使用 AI 进行分析需严格遵守伦理规范。建议建立数据使用审批机制和隐私保护措施。

（四）学生依赖性问题

AI 辅助学习可能导致学生过度依赖。教师应合理设计任务，引导学生在AI 支持下形成自主思考与批判性能力。

六、结语

人工智能赋能高职院校生物信息教学，不仅能够提升教学效率与质量，还能促进个性化学习和跨学科能力培养。通过建设智能化教学平台、推动项目化实训和优化评价体系，高职院校可以更好地适应新兴产业对复合型人才的需求。尽管在技术、师资和伦理等方面仍存在挑战，但通过政策支持、校企合作和教师发展，这些问题均可逐步解决。未来，AI 将在高职教育领域发挥更大作用，推动生物信息学教学向智能化、创新化方向发展。

参考文献：

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作者简介：姓名：窦鸣乐，出生年月：1990.04，性别：男，民族：汉，籍贯：陕西榆林，最高学历：博士，职位：专任教师，职称：讲师，研究方向：生物信息学与功能基因组学，单位：。