人工智能技术在高中生物教与学评价中的应用探索

高中生物教与学评价是教学过程的重要环节，对教学质量提升和学生发展具有导向作用。传统评价模式中，教师主要依赖作业批改、试卷分析等方式获取评价数据，不仅耗时费力，还难以实现对学生学习过程的全面追踪和精准诊断。人工智能的应用为解决这些问题提供了可能，其通过数据挖掘、机器学习、图像识别等技术，能够对教与学过程产生的海量数据进行实时分析和深度解读，构建多维度、全过程的评价体系，从而更好地服务于教学决策和学生发展。

智能诊断评价：精准定位知识薄弱点

在高中生物理论知识教学中，人工智能技术通过智能作业系统和在线测评平台实现对学生知识掌握情况的精准诊断。如在 “遗传的细胞基础” 章节教学中，引入了基于人工智能的作业分析系统。该系统将学生的答题数据（如选择题的选项分布、填空题的关键词错误、简答题的逻辑漏洞等）转化为结构化数据，通过知识图谱技术构建章节知识点网络，自动识别学生在 “减数分裂过程中染色体行为变化”“配子形成与遗传多样性” 等知识点上的错误模式。例如，系统发现约 35% 的学生在解答 “减数分裂 I 后期同源染色体分离与非同源染色体自由组合的关系” 相关题目时，存在概念混淆，表现为将 “自由组合发生时期” 误判为减数分裂 II 。系统生成的诊断报告不仅呈现了班级整体的知识薄弱点，还为每位学生推送了个性化错题解析和针对性练习，教师则根据班级诊断结果调整后续复习课的教学重点，将原本计划的全面复习改为针对薄弱知识点的专题讲解，使课堂效率提升约 40% 。这种智能诊断评价打破了传统评价中 “一刀切” 的反馈模式，实现了从 “结果评价” 到 “过程 + 结果” 评价的转变。

实验操作评价：量化规范与创新能力

实验教学是高中生物教学的重要组成部分，传统实验评价多依赖教师的现场观察和主观打分，难以全面、客观地反映学生的操作规范性和实验创新能力。人工智能技术通过计算机视觉和传感器技术，实现了实验操作的自动化评价。数字化生物实验室中，在 “观察植物细胞的质壁分离与复原” 实验中，部署了高清摄像头和实验数据采集传感器。摄像头通过动作识别算法，实时捕捉学生的实验操作步骤，如载玻片制作是否规范、显微镜调焦是否正确、蔗糖溶液滴加是否准确等，并与标准操作流程进行比对，对操作不规范的环节即时标记并反馈，如学生未进行 “盖玻片一侧滴加蔗糖溶液，另一侧用吸水纸吸引” 的重复操作时，系统会发出提示并记录该操作缺陷；传感器则采集实验过程中的数据，如细胞失水时间、质壁分离程度等，与理论预期数据进行对比分析。实验结束后，系统生成包含操作规范性得分、实验数据准确性得分、实验时间控制得分等维度的综合评价报告，同时对学生在实验中表现出的创新方法（如尝试不同浓度蔗糖溶液进行对比实验）进行识别和加分。这种评价方式不仅减轻了教师的评价负担，还为学生提供了客观的实验改进依据，培养了学生的实验规范意识和科学探究能力。在一次校级实验技能竞赛中，该系统的评价结果与教师专家组的评价结果一致性达到92% ，验证了其可靠性。

大规模测评优化：挖掘教学改进空间

在期中、期末等大规模测评中，人工智能技术通过试卷分析系统，实现了从传统分数统计到教学质量深度诊断的转变。高中生物学业水平测试中引入 AI 测评分析系统，对学生的答题数据进行分析。系统不仅计算各题的得分率、区分度等基本指标，还通过知识点关联分析，挖掘知识点之间的错误传递关系，如发现 “光合作用的过程” 知识点掌握薄弱的学生，在 “生态系统的能量流动” 知识点上的得分率也普遍较低，提示教师在教学中应加强这两个知识点的联系教学；通过错误类型分析，识别出学生在 “遗传概率计算” 中常见的逻辑错误类型，如忽略 “性别决定因素”“显性纯合致死情况” 等；通过校际、校内班级间的对比分析，定位不同学校、班级的教学优势与不足，在 “生物进化与多样性” 章节的教学效果突出，系统提取其教学中采用的 “案例式教学”“思维导图总结” 等方法特征，为其他学校班级提供参考。教研部门根据系统生成的测评分析报告，能够制定更具针对性的教研计划，组织专题教研活动，推动区域教学质量的整体提升。

人工智能在高中生物教与学评价应用中的挑战

尽管人工智能技术在高中生物教与学评价中展现出显著优势，但其应用过程中仍面临诸多挑战。一是技术适配性问题，受限于硬件设施和网络条件，难以开展智能化评价；现有部分 AI 评价系统的知识点覆盖与教材版本、教学进度的匹配度不足，如针对旧版教材设计的评价模块难以直接应用于新教材教学。二是教师数字素养问题，部分教师对人工智能技术的认知不足，缺乏运用 AI 评价工具分析数据、优化教学的能力，在使用过程中存在 “重技术应用，轻教学融合” 的现象。三是数据安全与隐私保护问题，教与学评价过程中产生的学生答题数据、学习行为数据包含大量个人信息，若管理不当可能导致数据泄露，引发隐私风险。四是评价维度局限性，当前 AI 评价技术对知识掌握和技能操作的评价较为成熟，但对学生的情感态度、价值观等软技能的评价仍存在困难，难以全面实现 “立德树人” 的评价目标。

优化建议与未来展望

为推动人工智能技术在高中生物教与学评价中的有效应用，需要多方协同发力。教育行政部门应加大对薄弱学校的信息化建设投入，推动 AI 评价工具与教材、教学标准的深度适配，建立统一的数据标准和共享机制；学校应加强教师数字素养培训，通过校本教研、技术沙龙等形式，提升教师运用 AI 技术优化评价的能力，同时建立健全数据安全管理制度，保障学生隐私；技术研发企业应深入了解高中生物教学实际需求，开发更具针对性、易用性的 AI 评价产品，拓展评价维度，实现对学生综合素养的全面评价。

未来，随着人工智能技术的不断发展，高中生物教与学评价将朝着更智能、更精准、更个性化的方向发展。AI 技术与虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术的融合，将实现实验操作评价的沉浸式场景模拟；基于自然语言处理技术的开放性试题自动评价系统，将提升对学生思维表达能力的评价效率；通过长期学习数据积累构建的学生成长模型，将为学生的生涯规划提供生物学科能力发展的科学参考。人工智能技术将成为高中生物教与学评价的重要支撑，推动生物教学质量的持续提升和学生核心素养的全面发展。

参考文献

[1] 王磊，刘恩山。高中生物学核心素养的内涵与教学落实 [J]. 课程·教材·教法，2020 (05):84- 90.

[2] 黄荣怀，胡永斌。人工智能促进教育公平的可能路径与挑战 [J].中国教育学刊，2021 (03):24- 29.

[3] 张伟平，陈向东。智能诊断系统在高中生物教学中的应用研究 [J].电化教育研究，2022 (07):96- 102.

[4] 教育部。教育信息化 2.0 行动计划 [Z]. 2018.

[5] 李明，赵晓宇。基于人工智能的实验操作评价系统设计与应用 [J].中国教育信息化，2023 (02):45- 50.