AI赋能课堂教学 推动教学评一体化

摘要：本文聚焦人工智能技术赋能高中生物实验教学领域，探究如何实现“教学评”一体化发展路径。从现状分析入手揭示当前高中生物实验教学面临机遇与挑战；继而探索AI支撑下构建“教学评”一体化模式，提出融入教学全过程策略；最终优化实施路径提升“教学评”一体化实效。AI技术能有效促进生物实验教学精准化、个性化发展，实现“教学评”价全程化、即时化反馈，对提高学生实验能力与科学素养具有重要价值，也为其他学科“教学评”一体化实践提供参考借鉴。

关键词：人工智能；高中生物；实验教学

引言：随着教育信息化进程加速推进，人工智能技术正深刻改变传统教学模式与评价方式。高中生物学科因实验教学特点明显，成为AI技术应用创新热点领域。通过立足“教学评”一体化理念，聚焦AI技术如何赋能高中生物实验教学全过程，通过现状分析、模式构建与路径优化三个维度，系统探究AI视域下“教学评”一体化在高中生物实验教学中实践路径，破解生物实验教学困境，提升教学质量与效能，培养学生科学素养与创新能力。

一、感知现状，把握AI辅助高中生物实验教学的机遇与挑战

高中生物实验教学现阶段呈现出显著转型特征，一方面传统教学方式难以满足新课标要求，另一方面信息技术飞速发展为教学创新提供可能。高中生物实验教学普遍存在实验课时紧张、器材受限、教师精力不足等问题，导致实验教学流于形式，难以达成培养学生实验能力与科学思维目标。基于图像识别、语音交互、大数据分析等核心技术人工智能应用已经逐步渗透进实验教学各环节，为突破瓶颈带来新机遇。

目前AI辅助生物实验教学主要表现为三种形态：虚拟实验系统提供实验场景模拟与操作训练；智能分析系统实现实验数据即时处理与结果评估；个性化学习平台根据学生表现推送针对性学习资源。然而挑战也随之显现，技术应用水平参差不齐，部分学校停留在简单工具替代阶段；教师适应能力不足，缺乏AI技术与学科教学深度融合能力；评价体系不完善，难以全面客观反映学生实验能力与思维品质；数据安全与伦理问题日益突出，如何平衡技术应用与隐私保护成为必须面对问题。

二、融入过程，构建AI支撑下生物实验“教学评”一体化模式

教学前AI系统通过学情大数据分析，生成班级知识点掌握热力图，精准诊断学生认知水平与薄弱点，辅助教师制定符合学情实验教学计划；准备阶段智能预习系统推送实验原理动画与操作示范视频，配合知识测试题组引导学生掌握实验要点，AI系统根据预习情况生成预警名单便于教师精准指导；实施过程中AI辅助系统发挥实时监测操作规范性、传感器采集处理数据、提供智能问答支持、记录数字化实验档案等功能；实验后评价环节系统综合分析操作视频、数据记录、实验报告等多维信息，生成评价报告并推送针对性学习资源弥补不足；支持构建学习共同体，通过智能匹配算法组织学习进度相近学生开展讨论与问题解决。

以人教版必修一第四章《被动输送》教学为例，AI支撑下“教学评”一体化模式贯穿全过程。课前AI系统对接学校考试系统与作业平台，分析学生对物质跨膜运输先备知识掌握情况，发现被动运输中简单扩散与易化扩散区分混淆较多，教师据此强化相关知识点讲解；预习环节推送质膜结构与物质运输微课与动画，系统记录学生观看轨迹与停留时间，生成预习效果报告；课堂上借助智能显微镜观察红细胞在不同浓度溶液中变化，AI系统实时分析细胞形态变化数据，绘制浓度-体积变化曲线，实验数据自动上传云平台形成共享资源库；学生完成实验报告后系统自动评阅实验数据分析与讨论部分，针对易混淆概念如高渗、等渗与低渗溶液效应差异给予精准反馈；课后布置情境应用题，如植物细胞质壁分离与复原原理分析，AI系统追踪学生解题思路，针对逻辑缺陷推送个性化学习资源；结合单元测评结果，生成每位学生知识图谱与能力雷达图，教师据此调整后续教学安排，实现“教学评”价闭环，使被动输送概念学习变为主动建构过程。

三、优化路径，提升AI驱动下生物实验“教学评”一体化效能

学校层面应制定AI赋能生物实验教学整体规划，明确发展目标与路线图，避免盲目引进技术或重复建设；建立跨部门协同机制，促进教务处、信息中心、学科组等多方联动形成推进合力。打造智慧实验教学平台，整合智能评价系统、学习分析工具等功能模块，实现一站式教学服务，确保平台具备良好兼容性与可扩展性支持迭代升级。加强教师AI素养培训，开展人工智能基础知识与教育应用案例研修，提升技术应用能力；鼓励组建教师学习共同体，通过同伴互助探索学科教学融合创新路径。完善配套评价机制，构建多元立体评价体系，将AI评价结果与教师评价有机结合，既关注结果也重视过程；建立学生实验能力成长档案，实现发展全程记录与分析。制定数据采集与使用规范，确保信息安全与隐私保护；采取点面结合、逐步推进策略，先选取代表性项目试点，经验成熟后全面推广。

以人教版必修一第五章《光合作用与能量转化》教学为例，从多层面优化实施路径。课程设计层面基于核心概念能量转化构建三维立体知识网络，划分色素提取与分离、光反应、暗反应等实验模块，形成循序渐进实验序列。资源建设层面，开发光合色素分离色谱柱虚拟仿真系统，学生可调控溶剂极性、层析柱长度等参数，观察不同条件下色素分离效果，系统记录每位学生操作轨迹。评价反馈层面实验操作由智能摄像头评分，结合课堂讨论语音识别分析学生科学思维水平，最终生成学习报告指出概念混淆问题。这种教学不但能提高学习兴趣和课堂效率，更能帮助学生形成积极的人生态度和正确的价值观，为学生的未来发展奠定坚实基础。

结论：通过探索AI视域下教学评一体化在高中生物实验教学中应用路径，发现AI技术能有效支撑生物实验教学全过程改革创新。通过感知现状把握机遇挑战、融入过程构建一体化模式、优化路径提升应用效能三个维度系统推进能实现生物实验教学质量与效率显著提升。AI驱动教学评一体化关键在于技术与教学深度融合，既发挥技术优势又强化教师主导作用，避免工具主义倾向。未来应聚焦AI支持下学生实验能力精准评估与个性化学习路径设计，进一步探索人机协同教学新范式。

参考文献

[1]杜临霞.“教学评”一体化在高中生物实验教学中的应用实践[J].课堂内外（高中版），2025，（11）：122-123.

[2]何浩亮.教学评一体化下高中生物课堂教学策略[J].家长，2024，（30）：94-96.

[3]刘春华.高中生物“教—学—评”一体化课堂教学实践分析[J].吉林教育，2024，（15）：19-21.