人工智能赋能高中生物教学的创新策略

引言：高中生物课堂教学中，人工智能技术的融入不仅能改变传统的教学模式，也为教师的专业发展带来了新的机遇和挑战。人工智能赋能高中生物教学，在提升教学效率、优化学习体验、培养学生核心素养等方面具有重要意义。

1. 高中生物课堂现状分析

1.1 学生课堂学习兴趣不高

高中生在学习过程中面对的是极大的生活压力和升学压力，一直都处于精神较为紧绷的状态，在面对学习的内容时大多都属于被动接受和机械记忆的状态，并没有形成自己的学习热情，而热情是一切学习的基础弱，一个人没有学习热情则相当于一个人没有了灵魂，学生由于对生物学科缺乏良好的学习兴趣，直接导致学生的学习质量并不能得到有效的提升，而生物在高中生的学习中始终处于较为低迷的状态，并不能优化自己的学习方式，在面对问题时也不能积极的向问题作出回应，直接导致教学的整体质量受到影响。很多学生学习兴趣不高，这种状况来源的根本一是学生觉得自己未来的职业根本用不上生物，觉得学不学都一样；二是课程一些理论知识较难记住，甚至在课堂上根本听不懂。所以课堂上就形成了老师卖力讲课，一学习比较枯燥，个班级就少数学生跟学的课堂状况。

1.2 传统教学模式影响

在教学过程中，教师所选择的教学方式依旧是传统的教学方式，并且将教师作为教学主体，通过简单的讲解来为学生进行指导，在这样的背景下，学生往往会被动接受知识，对于一些教学活动中没有解决的问题也不能及时有效地寻找到能够解决的方法啊，问题就会在这样的状况下不断积累。长此以往不仅会影响学生的学习质量，并且还会在一定程度上导致教育改革的进程无法进一步延伸，导致后续教学活动的难度增大严重时，还有可能影响到其他学科的学习。教材练习题机械性强，话题老旧，学生对话题不感兴趣，因此参与度低，互动少，导致课堂效率低，学习效果不高。

2. 人工智能赋能高中生物教学的创新策略

2.1 智能评估，精准分层

对学生展开全面且细致的生物知识测评。测评内容精心设计，不仅涵盖高中生物的基础概念，还涉及起始章节的关键知识点，像细胞的多样性和统一性、生命系统的结构层次等。在测评过程中，智能伴学系统会详细记录学生答题的每一项数据，包括答题时间、正确率以及错误类型。在考查细胞结构的题目中，系统会记录学生回答关于细胞膜、细胞器等相关问题时花费的时间，判断学生对不同知识点的熟悉程度；通过分析学生错误答案的特征，是概念混淆、记忆错误还是理解偏差，精准定位学生的知识薄弱点。通过作业活动查看学生作业情况完成数据收集后，系统运用先进的数据分析算法进行深度剖析。依据学生的知识掌握水平、答题速度以及思维能力等多维度指标，将学生精准划分为基础巩固、能力提升、拓展探究三个层次。

2.2 定制资源，个性学习

AI 智能教学能够实现对学生学习过程的实时监测和即时反馈。在学生完成作业、进行课堂练习或参与在线测试后，系统迅速对学生的答题情况进行批改和分析，不仅告知学生答案的对错，还会详细指出学生的错误原因和知识点漏洞，为学生提供针对性的改进建议。这种即时反馈机制能够帮助学生及时发现自己的问题，调整学习策略，提高学习效率。智能教学系统能够根据学生的学习进度、知识掌握程度和学习习惯等数据，为每个学生量身定制个性化的学习路径。例如，系统可以分析学生在生物练习题中的答题情况，精准判断学生对遗传规律、生态系统等不同知识点的掌握水平，对于已经熟练掌握的内容，系统会自动减少相关练习量，而对于学生薄弱的环节，则推送针对性的学习资源和强化训练题目。此外，人工智能还支持线上线下混合式教学，打破了时间和空间的限制，学生可以在课后通过在线平台与教师、同学进行互动交流，解决学习中遇到的问题，充分满足了学生自主学习的需求，提高了学习的积极性和主动性。

2.3 智能辅导，实时答疑

智能伴学系统配备了强大的智能答疑功能。学生在学习过程中遇到任何问题，无论是对教材内容的疑惑，还是作业、考试中的难题，都可以通过文字、语音等多种方式向系统提问。系统利用先进的自然语言处理技术理解学生的问题。当学生提问“光反应和暗反应是如何相互联系的”，系统能够准确识别问题的关键信息，并从庞大的知识图谱中快速检索答案。系统不仅会给出详细的文字解释，还会附上相关的动画演示，让学生更加直观地看到光反应和暗反应的联系过程。

2.4 丰富课堂教学模式

人工智能极大地丰富了生物知识的呈现形式。高中生物学科涉及众多微观结构与复杂的生理过程，如细胞的分裂与分化、光合作用的详细机制等，这些抽象内容仅通过传统的文字和静态图片讲解，学生理解起来较为困难。而借助人工智能技术，通过 3D 建模、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等手段，能够将这些微观世界和抽象概念以直观、动态的方式呈现出来。学生可以通过佩戴 VR 设备，“置身”于细胞内部，亲眼观察细胞器的运作，或者利用 AR 技术，在现实场景中叠加生物知识信息，使原本难以理解的知识变得生动形象，有效降低了学习难度，提升了学生对生物知识的理解和记忆效果。

2,5 学习跟踪，动态调整

智能伴学系统对学生的学习过程进行全方位实时监控，详细记录学生的学习进度、作业完成情况、测试成绩等关键数据。一旦发现学生在某一知识点上学习困难，系统会迅速做出反应。系统还会根据学生的整体学习进步情况，定期对学生的分层进行动态调整。如果基础巩固层的学生在一段时间的学习后，知识掌握水平和学习能力明显提升，在作业和测试中的表现达到能力提升层的标准，系统会将其调整到能力提升层，为学生提供更具挑战性的学习资源和任务；反之，如果学生在当前层次学习困难，成绩持续下滑，系统也会适当调整其分层，确保每个学生始终在最适合自己的层次中学习，实现学习效果的最大化。

3. 未来与趋势

AI 系统可以对不同学科的知识进行整合和关联，为教师提供跨学科教学的设计思路和教学资源。在讲解生态系统的能量流动时，教师可以借助 AI 系统，将生物学中的能量传递规律与物理学中的能量守恒定律、数学中的函数模型相结合，设计出跨学科的教学案例。通过这样的教学，学生不仅能够深入理解生态系统能量流动的本质，还能够学会运用多学科知识解决实际问题，培养综合思维能力和创新能力。

总结：人工智能的引入为高中生物教学带来了深远的影响，不仅优化了教学方法，提升了学生的学习体验，还增强了教育的个性化和互动性。尽管面临技术集成、数据安全和教师培训等挑战，AI 的潜力在教育领域中仍显著。未来随着技术的进一步发展和普及，我们预期 AI 将更加智能化，更好地服务于生物教学，帮助学生以更高效、更动态的方式学习历史。教育者需与时俱进，拥抱这些变革，确保教育技术的正确应用，最终实现教育目标的提升和学生潜能的全面发展。

参考文献：

[1] 武秋明 .AI 赋能高中语文教学的路径与策略分析 [C]// 第三届教育建设与教学改革论坛论文集 .2025:1-5.

[2] 许芳昕. 高中生物学教师信息化教学能力影响因素研究[D]. 山西: 山西师范大学 ,2023.