AI 赋能高中生物学差异化教学评价研究

一、引言

《普通高中生物学课程标准（2017 年版2020 年修订）》强调“核心素养导向”，倡导多元化、过程性的评价方式，要求教师关注学生的科学思维、探究能力和社会责任等综合素养的发展。裴娣娜教授针对我国基础教育实际情况提出了“三层次五要素”模型，该模型的核心在于将学生差异转化为教学设计的资源。在五要素当中的“评价增值”中指出实施“过程性成长档案”，旨在记录学生在原有基础上的进步，弱化横向比较。从课程标准到教育家都一致指出在实施对学生的学习评价应关注多元化与过程性评价。

在日常教学实践中，教师自身教学工作任务繁重，且班额人数通常在50 人以上，难以针对每个学生的学习过程进行细致观察与记录，因此教学评价更多的是仍停留在纸笔形式的标准化考试。在这情况下得到存在分数相同的学生，他们在知识掌握程度、思维水平以及学习态度方面依然有显著的差异，但现有评价体系无法精准识别这些差异。学生的个性化目标与动态化评价难以实现。

随着ai 技术的进步与普及，利用ai 解决上述困难成为一个有效的途径。高中生物教师通过 ai 的对学生进行智能分析、个性化反馈，赋能日常生物学教学，从而促进学生差异化的动态评价的形成。

二、ai 赋能下的教师角色转变

ai 技术走向日常生活与工作必然会带来教育行业一次大的发展。教师作为沟通课程与学生之间桥梁，角色必然往复合型转变以适应新课标对核心素养的培养要求。

在 ai 赋能下，教师会更多介入到课程设计中，成为教学设计与课程优化者。通过Ai 智能分析教师采集到的学情数据（如错题与知识点的掌握情况），在基础数据推动下优化教学设计。例如学生在减数分裂的图像问题上错的比较多，掌握情况不理想，则教师需要针对该部分进行调整教学内容。

ai 赋能自动帮助教师批改客观题，并记录相关数据，依托数据教师能转向更高阶的思维引导。例如学生对减数分裂的过程已经掌握，那么教师可以在此基础上提出，假如在减数分裂过程中发生异常，一对同源染色没有正常分离，会出现什么结果？如何检测？此处为后面所学遗传病（“21三体综合征”）形成、遗传病的检测奠定知识基础。

ai 赋能使教师从多人一面的学习向学生的个性化学习转变。通过 ai 分析判断某同学在“伴性遗传”知识点掌握程度较弱的同学，教师可结合 ai 推荐的试题分析，进行个性化的辅导与有针对性的反馈练习。

ai 赋能下教师需成为ai 工具应用与整合者。在建立对 ai 技术充分的认知基础上合理运用适合的 ai 工具，才能更好地辅助自身的教学需求，从而达到教学的最优化。例如不同类型的学校或者班级，ai 技术最初生成的报告差异性不大，因此其适应性与准确性是存疑的。教师依旧需要根据自己所任教班级的情况对ai 生成的报告进行判断，如不符合则需要对ai 进行调整从而获得有效的评价报告。

三、ai 赋能教学过程，促进多元化与过程性评价

在建构智能体方面，网上有很多相应的课程可以学习，其次多数的教育智能体可通过现有的一些平台进行配置。教师更多应该关注生物学教学逻辑，明确要评价的什么（如学生能否区分减数第二次分裂与有丝分裂）。而构建智能体的关键在于有效数据，ai 作出快速准确的评价的基础是自身智能体所带的数据，其数据越全面，越精准其作出的报告就越高效。

智能体的建构一般通过三步法实现：标准制定→ai 训练 $$ 反馈后生成模板。此外涉及到对学生进行评价还需要搭建相应的实践工具：等级评价器（根据学科制定的标准自定义生物等级模型）、反馈生成（利用deepseek+提示词，对学生给出答案进行三级体系评价，并生成反馈）、可视化分析的bi 工具（制作学生等级演进热力图，以X 轴为章节、 Y 轴为评价等级进行绘制）

项目设计是 ai 赋能的关键。将高中生物差异化教学评价做成一个项目进行推进。其项目流程设计如下：聚焦核心的问题（遗传与进化模块、孟德尔的豌豆杂交实验、伴性遗传性） $$ 设计三级评价表（基础级、理解级、创新级）→构建高中生物教学评价智能体 $$ 小范围试点与验证 $$ 迭代与升级→推广应用 $$ 生成多元化与过程性评价报告。

教师利用课前测，收集学生的数据并将数据反馈给 ai 智能体，使得 ai能够根据学生答题的情况生成相关的评价。与常规的分数评价相比，ai 能够根据题目设计的级别与学生答题的情况，将学生的具体问题反馈更清晰，是基础级不过关还是理解级不过关，得到个性化的报告，同时根据学生出现的问题，给予相应级别的题目个性化学习，体现教学的差异性。教师聚焦同学们共性的问题作为课堂突破的重点，留出相应的时间给学习去突破ai 发现的问题与进行变式练习的训练。教师在学习进行个性自主化学习的过程巡视课堂，关注学习的学习状态（给学生的学习状态进行过程性等级评价），状态不佳的学生应介入给予相应的关怀与帮助。在完成该课堂之后，通过一份综合性的练习，其中应该包括创新级的开放性问题进行评价。例如“如何利用所学伴性遗传的知识，尽可能地多养雄蚕？除了题目所提的方法以外你还能想到其他方法吗？（个体致死问题）”学生交的作业进行处理以后交给 ai，提示 ai 对学生进行评价，该评价包含了学生在该课前后的动态变化的评价，还有每一个学生对知识的掌握情况以及能力表现方面的评价，得到的是一种多元化的评价，而非简单的一个分数。

四、结语

本文围绕 ai 技术赋能高中生物学教学评价展开了相关的研究，结果表明通过 ai 赋能能够有效提高教师效率的同时促进新课程标准当中提倡的”“核心素养导向”的评价与实际教学接轨。有效解决生物学教学评价中过分依赖考试成绩，评价方式过于单一，过程性与学生多元化评价的缺失等问题。通过智能体分析收集到的学生学习数据，动态追踪学生的学习过程给予学生相应的有针对性的个性化反馈，最终提升教学评价的科学性与准确性。

尽管 ai 技术赋能于生物学的教学与评价当中展示出巨大的潜力，但在推广应用过程中仍需要注意教师作为 ai 赋能项目的重要环节与负责人，必需加强对 ai 工具的理解与掌握。教育是体现生命关怀的一种事业。教师利用 ai 赋能产生数据与评价是手段而非目的，最终导向应该是学生更有质量的个人发展，在实施评价的过程中还需要保持对学生情感与价值观的关注。

参考文献：

1.中华人民共和国教育部.普通高中生物学课程标准（2017 年版 2020年修订）[M].北京:人民教育出版社,2020:5-6

2.裴娣娜. (2018). 为了每一个学生:中国课堂教学改革40年的实践探索.《中小学管理》(11),

作者简介：姓名:陈昆伦（1980-），性别：男，籍贯：广东南海，学历：大学本科，单位：，职务：高中生物教师，职称：高中生物一级教师，研究方向：高中生物学教育。

本文是课题“AI 赋能国家平台的高中生物学教学创新实践研究-差异化教学与项目式学习双路径探索” 的阶段性研究成果。立项号：FSDT2025X0944