生成式人工智能在高中生物学复习教学中的应用

DeepSeek 凭借自然语言处理、机器学习与深度学习、大数据分析等核心技术优势，在推理、自然语言理解与生成、图像与视频分析、语音识别与合成、个性化推荐、大数据处理与分析、跨模态学习以及实时交互与响应等八大领域表现出色。

1 初设计——提出目标，确定任务

如何设计《物质通过多种方式出入细胞》的复习课，笔者希望通过 DeepSeek实现人机对话，提示词如下：请以浙科版（2019）生物学必修一《分子与细胞》第三章第三节“物质通过多种方式出入细胞”为例，设计一份高中生物学复习的教学设计，教学目标符合高中生物学核心素养，教学过程突出重点和难点，过程中有例题，例题具有典型性和科学性。

DeepSeek 生成的教学过程如表 1。

DeepSeek 生成的教学设计框架基本齐全，大体上还是比较规范的，但也存在一点点小瑕疵。

2 再设计——完善过程，突破难点

基于存在问题，继续对 seepseek 追加要求：质壁分离和复原实验问题设计体现层次性；例题体现高考难度；物质出入细胞方式的判断和实验设计例题，例题高考难度，具有递进性。修改并整理后的部分过程如表2

3 验设计——真刀实枪，验证效果

在 DeepSeek 给出的教学设计的基础上，笔者再根据自己的教学经验和高考趋势分析，再搜集一些经典例题，展开课堂教学。

4 总结反思

通过本次的尝试，初步确定 DeepSeek 在高中生物学复习课教学中具有一定的应用价值，当然 DeepSeek 也存在以下不足，其一，个性化适配能力不足，其生成的教学方案多基于通用数据模式，难以精准识别学生认知差异（如学习风格、知识盲区），导致分层教学策略缺失；其二，教学逻辑连贯性薄弱，生成内容常出现知识点衔接生硬、难度梯度失衡现象，尤其在STEM 学科中无法有效构建概念网络。但是我相信，智能教育的时代终将到来，接下去我将尝试通过 DeepSeek 来分析实验数据，再结合混合创作模式（如 AI 生成框架 + 人工补充观点）设计试题，设计原创性试题。