人工智能时代高中生物探究式学习模式的构建与应用

一、人工智能时代高中生物探究式学习的现状与价值

（一）传统探究式学习的局限

以往高中生物课程里的探究式学习通常依照教师引领—小组协作—动手做实验—把成果呈现出来的流程来操作，按照这种模式，碰到不少困难，遇到资源上的约束问题，多数时候只能依靠人教版教材的经典实验项目作为操作材料，因为缺少相应器材或者顾虑实验的安全风险等因素，某些学校根本无法保证每一名学生都有机会参与到试验中，其次就是个人差异无法妥善应对这一情况，许多时候老师都是依照同一份计划来进行教学安排，很难顾及不同人的基础能力和认知情况。在这个过程中难免会引发学困孩子跟不上学习步伐，同样也很容易让那些尖子生找不到提升的空间；再来说说现有的评价反馈机制里也存在明显的缺陷现象，因为评价的方式大都是依靠老师自身的主观看法来做判断，不能精准地掌握到大家思考的过程以及知识上的漏洞情况，这样带来的影响就不仅是在时间维度上不能够实现及时反馈，更谈不上有精准性的特点，从而使得这种活动很难真正意义上获得进一步改善和优化的可能性出现。

（二）人工智能的应用价值

人工智能技术可以从很多方面改善传统探究式学习的不足之处，在资源扩充上，依靠虚拟仿真技术创建三维生物场景，细胞结构动态表现或者遗传规律模仿实验之类的，学生可以在虚拟环境里不断练习，超越实体实验在时间空间以及安全上的约束，符合人教版教材有关微观世界的学习需求；在个性化的帮助方面，依靠大数据剖析学生课堂互动和作业完成状况，准确找出知识上的薄弱环节，比如“基因表达”“生态系统稳定性”等核心概念的理解难题，给不同层次的学生制定专门的探究任务；在改良评价阶段，用AI 即时搜集探究过程中的重要数据，包含实验操作步骤，问题解决方法等等，形成多种评价报告，帮忙教师和学生随时改变教学计划，改进探究活动的整体成果和品质。

二、人工智能时代高中生物探究式学习模式的构建

（一）理论基础

该模式的设计以建构主义学习理论、认知负荷理论作为理论依据。从建构主义角度来说，学生依靠自身探究来完成知识构建，人工智能技术通过个性化的情境营造与资源供给达成知识生成，从认知负荷理论角度来讲，要恰当控制探究任务的繁杂程度与信息量，凭借智能评价工具精确测定学生的认知水平，而且随时调整任务难度，从而防止出现认知超载状况。

（三）模式流程

课前诊断：学生对人教版教材相应章节进行预习测试和知识测评之后，系统就能凭借这些数据来创建个性化的知识诊断报告，从而给后面的探究性学习活动给予准确的指导依据。

课中探究：教师依照人工智能诊断结果来拟定分层探究任务，促使学生利用虚拟仿真实验平台和智能问答系统展开实践研究，在这个过程中，AI 系统会即时搜集并储存探究行为数据，教师可以针对共性问题实施集中指导，而且用AI 技术给每个学生给予个性化的学习意见和支持。

课后拓展：依靠课堂探究数据，人工智能可以给学生推送与主要生物学科概念有关的最新资讯或者附加实验视频之类的辅助学习资料，在学生递交探究报告之后，就会展开全方位的评定，并给予个性化的改良意见。

三、人工智能时代高中生物探究式学习模式的应用路径

（一）基于AI 优化的教材探究实验教学研究

人教版2019 年高中生物教材包含许多探究性实验项目，像“探究植物细胞的吸水和失水”，“探究生长素类似物促进插条生根的最适浓度”等，借助人工智能技术，可以将这些实验转变成虚拟仿真实验平台，学生通过计算机或者移动终端来操控虚拟仪器设备，达成变量设置，过程监测以及数据记录等功能，AI 系统可以即时检测并修正不正确的操作（比如显微镜的使用方法），而且会自动产生实验结果分析图表，这样就极大地改善了学生对于实验数据的处理水平，而且也很好地解决了传统物理实验中由于操作不可逆和测量误差所造成的问题。

（二）基于AI 的探究任务个性化推送实现

依托人教版教材的知识框架，人工智能技术可以做到探究性任务的精准推送。在“遗传的细胞基础”单元当中，如果“减数分裂过程”被当作重点内容，要是发现有些学生对这个概念感到困惑，那么就会推送包含动态仿真动画以及分步骤解析任务（例如探讨同源染色体分离的时间节点和特点）的学习资源给那些存在理解难题的学生，而那些已经具备一定认识的学生，则会被给予“减数分裂异常及染色体变异”的探究任务，促使他们联系教材实例展开深入剖析，从而完成个性化的探究式学习。

（三）基于AI 的探究式学习评价体系优化研究

传统探究式学习评价大多偏重成果导向，过程动态监测和综合评判存在明显不足，人工智能技术的加入给创建“过程 + 结果”的动态综合性评价体系赋予了可能，在“生态系统稳定性”研究性学习项目里，依靠智能算法平台，不但能对学生的最后研究报告打分，还能即时追踪他们的资料搜集流程，团队合作速率以及问题解决策略改良等关键部分的数据信息，这种改变冲破了仅仅依靠“完成度”的传统评价形式，朝着对“达成途径”的全面剖析迈进，有益于更加精确地表现学生科学探究能力及其发展状况。

总结：人工智能技术给高中生物探究性学习模式更新给予了关键支撑，依照人教版2019 年教材创建起“智能诊断—精准探究—动态评估”的架构，冲破了传统探究式教学固有的限制，做到资源个性化推送，过程精细管理，评价多元执行，要使这种模式在实际应用当中得以践行，就得依靠技术适应改善，教师专业能力加强，数据安全保护等多种手段，从而改进高中生物教学品质，推进学生科学探究核心素养的培育，展望将来，随着人工智能技术持续发展，应该探寻更多有关高中生物探究性学习同人工智能技术融合的新途径，塑造出更为高效，智能的教学系统。

参考文献：

[1]卢宇，余京蕾，陈鹏鹤，等.生成式人工智能的教育应用与展望— 以 ChatGPT 系统为例[J].中国远程教育，2023，43（04）：24-31+51 .

[2]姜丽英，秦红兵.人工智能背景下提升高中生物教学有效性的路径探究[J].中国现代教育装备，2022（24）：47-49.