核心素养背景中高中生物借助AI 设计多层作业促进高阶思维的实践困境与策略

近些年来，AI 技术慢慢地渗透到课堂教学当中，在生物学科里，给作业设计提供了多样的手段，不过在实际的实践过程中还是存在不少困境：有部分教师对 AI 应用的理解不够深刻，作业设计仅仅停留在形式上，学生之间在操作以及理解方面存在差异，这对 AI 支持下的高阶思维训练产生了影响，而且评价体系还不完善，没办法充分发挥 AI 的优势。这些问题迫切需要展开研究并加以改进[1]。

一、核心素养、AI 与高中生物多层作业概述

生物核心素养主要包括四个维度：生命观念、科学思维、科学探究与社会责任。生命观念要求学生树立对生命现象与本质的整体理解；科学思维强调在学习过程中形成逻辑推理与模型建构能力；科学探究则培养学生提出问题、设计实验、分析数据的能力；社会责任关注学生对生命科学与社会现实的联系，激发他们的责任感与价值观。四个维度共同推动学生形成全面发展的科学素养。

人工智能兴起为教育带来了新的动力，AI 可借助大数据分析、智能推送以及即时反馈，达成作业内容的个性化与动态化，它在学习数据处理、学习路径推荐以及多维度评价方面有优势，可切实弥补传统作业存在的不足，在生物学教学里，AI 可以辅助学生开展复杂数据的分析与模拟，以此提升科学剖析的效率以及深度。

多层作业属于差异化教学的关键手段，注重依据学生的学习水平和兴趣，设计基础性、拓展性以及剖析性等不同层次的任务，它能契合学生对知识掌握的基本要求，又能为高水平学生提供更深层次的挑战，把多层作业与核心素养目标相结合，并在AI 技术的支持下加以实施，可引导学生主动学习、分层提升，推动高中生物教学质量以及学生综合能力的全面进步。

二、高中生物作业设计现状及高阶思维培养困境

（一）作业目标定位模糊

当下高中生物作业在目标设定方面大多时候只是停留在知识点记忆以及概念掌握层面，缺少对于核心素养以及高阶思维的系统指引，不同层次学生的学习需求没有得到有效的区分，致使作业层次不够清晰，很难激发学生进行主动剖析以及深度思考 [2]。

（二）作业形式相对单一

现有生物作业以课后习题和实验报告为主，形式较为单调，缺少跨情境、跨学科的综合设计。学生在完成过程中更多是机械性练习，缺乏对真实问题的探究体验，从而限制了思维迁移能力与创新能力的培养。

（三）作业反馈效能不足

教师批改作业多以对错判定为主，反馈缺乏针对性与时效性，学生难以及时发现思维过程中的问题。缺少系统性的分析与反思指导，使得高阶思维训练流于表面，学生在逻辑推理、数据处理和批判性思维上的提升受到限制。

三、核心素养背景下借助AI 设计高中生物多层作业促进高阶思维的策略

（一）基于AI 分析确定多层作业目标

借助 AI 技术，可以对学生的学习数据进行分析，识别不同层次学生的知识掌握情况和思维特点，从而为多层次作业目标的设定提供依据。作业目标应涵盖记忆理解、分析推理、应用创新等不同层次，既要保证知识落实，又要促进学生在科学思维和探究能力上的提升。

例如，在教学“细胞膜的结构和功能”时，教师可以利用 AI 平台对课堂练习和测试结果进行数据分析，发现部分学生在结构识记上存在遗漏，而另一些学生在功能联系与推理方面存在不足。基于这些差异，教师可设计分层作业：基础层要求学生利用图像标注细胞膜成分；进阶层要求学生解释膜的选择透过性与细胞内稳态的关系；拓展层则引导学生思考病毒入侵与膜结构变化的联系。通过 AI 分析确定目标，作业能更精准地满足不同层次学生的需求，有助于提升整体学习效果。

（二）运用AI 技术丰富多层作业形式

AI 技术融入后，传统纸笔作业可拓展成实验模拟、互动探究以及虚拟场景等多种维度的形式，为学生带来更为丰富的学习体验，借助多层作业形式的设计，能契合学生的个性化需求，又能促使他们在解决实际问题时提升科学剖析与创新能力。

例如在“酶的特性”教学中，教师可借助 AI 实验模拟平台，让学生于虚拟环境里操控温度、pH、底物浓度等变量，观察酶活性的变化情况。基础层作业要求学生记录实验数据并绘制曲线，进阶层作业引导学生解释不同变量对酶作用效率的原理，拓展层作业则要求学生依据模拟结果，提出优化工业酶应用的合理设想，凭借 AI 平台的动态交互，学生能直观理解酶的特性，还可以在虚拟剖析中锻炼科学思维与问题解决能力，突破传统作业的限制。

（三）依靠AI 反馈评价强化高阶思维训练

有效的反馈对于推动学生反思以及高阶思维发展而言十分关键，AI 技术可在作业完成之后给出即时且多维度的反馈，这种反馈会呈现答案的对错情况，还可对学生的思维过程展开分析，帮助他们找到问题的根源所在。借助这样的反馈机制，学生可在自我反思以及自我调整的过程中持续优化思维方式，提升逻辑推理能力、批判性思维能力以及应用创新能力。

例如在教授“光合作用的原理和应用”这一内容时，教师可以设计分层作业并上传至 AI 平台，当基础层学生完成光合作用方程式配平以及反应条件描述后，AI 会立刻反馈常见的错误，而当进阶层学生对实验数据进行分析时，AI系统会指出数据解读过程中的逻辑漏洞，当拓展层学生提出农业生产优化建议后，AI 会提供案例对比以及改进方向。教师依据 AI 的分析结果引导学生展开小组讨论以及反思，使得反馈成为推动深度学习的关键环节，如此一来，AI 评价提高了作业的针对性，还促使学生在实践中养成科学思维习惯。

结语

综上所述，在核心素养的大背景之下，凭借借助 AI 技术来设计高中生物的多层作业，这是推动学生高阶思维发展的一种有效办法，借助这种方式，可突破传统作业设计存在的局限，提供有多元化、个性化以及剖析性特点的学习任务，而且还可凭借智能分析与反馈来提升学生的自主学习以及深度思维能力。当然在实际的实践过程当中，依然会面临一些挑战，比如教师的应用水平、资源整合以及课堂时间安排等方面，在未来，需要持续不断地优化作业设计以及评价机制，促使AI 技术在生物教学里可为学生核心素养的全面发展提供服务。

参考文献：

[1] 胡佐明 , 肖安庆 ." 双减 " 背景下高中生物作业设计的理论基础与路径[J]. 中国现代教育装备 , 2023(12):46-49.

[2] 吴燕兰 . 核心素养理念下的高中生物作业设计优化路径研究 [J]. 课程教育研究 , 2024(6).