人工智能在高中生物教学中的应用研究

一、引言

随着教育数字化转型推进，人工智能已成为重构教学模式的重要技术支撑。高中生物课程标准明确提出“倡导探究性学习，注重学科素养培养”，要求教学突破“教师主导、统一进度”的传统模式，关注学生认知差异与实践能力发展。但当前高中生物教学面临多重挑战：一方面，细胞呼吸、基因表达调控等微观机制抽象难理解，传统静态教具（如挂图、模型）难以呈现动态过程；另一方面，学生基础差异大（如部分学生对“遗传定律”掌握薄弱，部分学生需拓展“生物信息学”知识），教师难实现精准分层指导；同时，部分实验（如基因测序、胚胎发育观察）受设备、伦理限制，学生实操机会有限。

人工智能技术的发展为解决上述问题提供了可能：智能辅导系统可基于学生学习数据推送个性化资源，虚拟仿真平台能动态模拟微观或受限实验，机器学习工具可辅助生物数据分析与规律总结。基于此，本文聚焦人工智能在高中生物教学中的具体应用路径，结合案例探讨其价值与实践策略，为推动生物教学数字化升级提供思路。

二、人工智能在高中生物教学中的应用路径

1. 助力抽象知识可视化，降低认知门槛

高中生物中，分子水平的生理过程（如 DNA 复制、光合作用光反应与暗反应耦合机制）、宏观的进化规律（如种群基因频率变化）等内容抽象度高，学生易因“难以具象化”导致理解偏差。人工智能技术可通过“动态建模、实时交互”将抽象知识转化为直观可感的动态场景，帮助学生建立“微观 - 宏观”“静态 - 动态”的认知联结。典型应用包括以下两类：

智能动态模拟工具：借助 AI 驱动的 3D 建模技术，对微观过程进行“分步拆解 + 实时演示”。例如讲解“DNA 复制”时，传统教学依赖静态图片展示“解旋、子链合成”步骤，学生难以理解“半保留复制”中碱基配对的准确性与酶的作用。而 AI 虚拟模型可动态呈现：DNA 双链在解旋酶作用下逐步解开，DNA 聚合酶沿模板链移动，游离脱氧核苷酸按碱基互补配对原则精准结合，同时标注“引物作用”“冈崎片段连接”等关键细节；学生可通过拖拽模型自主控制演示速度，甚至手动模拟“碱基错配”后的修复过程（AI 系统实时提示“错配修复酶如何识别并修正错误”），将抽象的“分子机制”转化为可操作的交互体验。

智能知识图谱构建：利用 AI 自然语言处理技术，自动梳理知识点间的逻辑关联，生成可视化知识网络。例如学习“稳态调节”模块时，AI 可基于教材内容与学生错题数据，构建“神经 - 体液 - 免疫调节”的知识图谱：以“内环境稳态”为核心，自动关联“血糖调节（胰岛素/ 胰高血糖素作用）”“体温调节（下丘脑调控路径）”“免疫细胞相互作用”等子节点，且标注学生易混淆的关联点（如“甲状腺激素分级调节与反馈调节的区别”）；学生可点击任意节点查看AI 推送的微课、典型例题，实现“知识点- 易错点- 资源”的精准对接。

2. 优化实验教学场景，弥补实践限制

高中生物实验教学常受“设备不足、实验周期长、伦理风险”等因素制约：如“基因扩增（PCR）实验”需精密仪器，多数学校难以普及；“生态系统稳定性观察”需持续数月跟踪，课堂无法完整实施；“人类遗传病调查”受隐私伦理限制，学生难以获取真实数据。人工智能可通过“虚拟仿真、数据模拟、智能分析”拓展实验教学边界，让学生在“模拟场景”中完成实操、积累经验。具体应用有以下三个方向：

AI 驱动的虚拟实验平台：针对“高成本、高风险”实验，构建沉浸式虚拟操作场景。例如“植物组织培养”实验，传统教学中因无菌环境要求高、材料易污染，学生实操成功率低；AI虚拟平台可模拟完整流程：学生需先通过AI 语音交互学习“培养基配制（蔗糖、琼脂比例）”“消毒步骤（酒精与次氯酸钠处理时间）”，再在虚拟操作界面完成“接种、培养室环境调控（温度、光照）”，系统实时通过 AI 算法判断操作规范性——若“消毒时间不足”，虚拟材料会显示“污染发霉”并弹出错误解析；若操作正确，可观察到虚拟愈伤组织“7 天形成、14 天分化出芽”的动态过程，既规避了实操限制，又能强化操作细节记忆。

长时实验的 AI 数据模拟与预测：对“周期长、变量多”的实验，用AI 生成动态数据并支持规律探究。例如“探究种群数量变化”实验，传统教学中用草履虫或酵母菌培养需连续 5 天计数，且易因环境波动导致数据偏差；AI 系统可基于“逻辑斯蒂增长模型”生成模拟数据：学生可自主设置“初始种群数量、环境容纳量（K 值）、天敌数量”等变量，系统实时绘制种群数量曲线，并生成“不同 K 值下曲线变化对比图”；学生还可通过 AI 工具对数据进行回归分析，自主总结“种群增长受环境阻力影响”的结论，提升数据分析与探究能力。

生物信息学AI 工具辅助实验拓展：对接高中生物“现代生物科技”模块，引入 AI 数据分析工具。例如学习“基因工程”时，学生可通过AI 在线工具（如简化版 BLAST）模拟“目的基因比对”：输入某段抗病基因序列，AI 系统快速在数据库中匹配同源序列，显示“不同物种中该基因的相似度”并生成进化树；再如“蛋白质结构与功能”探究中，AI 可根据氨基酸序列预测蛋白质空间结构，学生对比“正常与突变氨基酸序列对应的结构差异”，理解“结构决定功能”的生物学观点，为高阶实验探究奠定基础。

3. 支撑个性化学习，实现精准教学

高中生物学习中，学生认知差异显著：基础薄弱学生可能卡在“减数分裂中染色体行为”，中等学生需强化“遗传概率计算”，优秀学生希望拓展“表观遗传学”等前沿内容。传统“统一授课、统一作业”的模式难以兼顾差异，而人工智能可通过“学习数据采集 - 学情精准诊断 - 资源个性化推送”构建闭环，让教学从“面向全体”转向“关注个体”。核心实施路径包括：AI 学情诊断与个性化资源推送：通过智能测评系统实时跟踪学习数据，生成精准学情报告；智能辅导与实时答疑：用AI 聊天机器人或智能问答系统解决学生“即时疑问”。

三、结论与展望

人工智能在高中生物教学中展现出显著应用价值：通过动态模拟让抽象知识“可视化”，降低了微观机制、进化规律的理解门槛；借助虚拟实验与数据模拟拓展了实验教学场景，弥补了设备、周期、伦理的限制；通过学情诊断与个性化推送实现了“因材施教”，提升了教学精准度。其核心价值在于“让教学更适配学生认知规律，让实验更贴近学科探究本质”。

未来，随着AI技术的发展，可进一步探索“ AI+ 跨学科融合”教学—例如结合 AI 数据分析工具，让学生用生物数据对接数学建模、用蛋白质结构模拟对接物理“空间几何”；同时可鼓励学生参与“AI 生物项目”，在实践中提升“技术应用 + 学科探究”的综合素养。需明确的是，人工智能始终是“教学工具”，只有与教师的专业引导、学生的主动探究结合，才能真正推动高中生物教学从“知识传授”向“素养培养”转型。

参考文献

[1] 教育部. 普通高中生物学课程标准（2017 年版2020 年修订）[S]. 北京 : 人民教育出版社 ,2020.

[2] 张颖 . 人工智能赋能高中生物教学的路径与思考 [J]. 生物学教学 ,2023(04):23-25.