AI 背景下以能力培养为导向的细胞生物学课程混合式及思政教学模式的研究

人工智能技术突破为高等教育现代化提供新动能，而细胞生物学作为生命科学领域的核心课程、前沿课程与支柱课程，正面临教学资源迭代滞后、实践能力培养不足及价值引领弱化等挑战。传统教学模式难以满足个性化学习需求，而学科特有的微观认知特性与伦理维度亟待技术赋能与教育理念革新。本研究将立足 AI 技术重构教学场景，探索混合式教学与思政教育深度融合路径，并以某医科大学 2024 级学生展开实践，为生命科学领域创新人才培养提供实践参考。

一、理论教学混合式模式构建

（一）AI 赋能理论教学资源建设

基于自然语言处理（NLP）技术，借助DeepSeek 大模型可自动生成个性化教案、讲稿及PPT ；同时，DeepSeek 能与视频软件结合制作教学视频，并通过知识图谱构建动态教学资源库，通过知识图谱构建动态教学资源库。采用自底向上与自顶向下结合的方法，整合百科数据、专业文献及实验报告，形成包含 300+ 在线课程、 50+ 虚拟仿真实验的动态资源库，支持智能检索与个性化推送。例如，在讲解细胞信号转导时，系统自动生成包含受体结构动画、信号通路交互式图表的课件，并匹配靶向练习题[1]。

（二）AI 驱动的个性化学习路径设计

通过 AI 录播系统实时分析学生课堂行为数据，如注意力分散时长、答题准确率，结合学习平台历史数据生成学生画像。学生可利用 AI 进行预习、复习、拓展并完成作业，如系统识别某学生在“线粒体功能”模块存在理解障碍时，自动推送包含线粒体三维结构解析视频、ATP 合成机制虚拟实验的学习包，还会在后续测试中动态调整题目难度，实现学习路径的个性化设计。

（三）线上线下混合式教学实施

线上依托 AI 学习平台开展知识模块化学习，学生通过智能题库完成章节测试，系统自动生成错题分析报告；线下课堂聚焦复杂概念的可视化解析，如使用全息投影演示细胞有丝分裂过程，结合PBL（问题导向学习）引导学生讨论“癌细胞周期调控异常机制”[2]。

二、实验教学混合式模式构建

（一）AI 赋能实验教学资源拓展

开发基于 Unity 引擎的虚拟仿真实验平台，借助物理引擎精准复现小鼠巨噬细胞吞噬过程的生物力学特性。系统集成深度学习模型，当学生输入 pH 值、温度等实验参数时，模型基于 LSTM 神经网络对历史实验数据进行训练，从而实现吞噬效率的动态预测。在展示溶酶体与吞噬体融合过程中，采用 GPU 加速的 3D 渲染技术，清晰呈现膜结构重构时的曲率变化与蛋白分布动态 [3]。针对细胞 3D 打印实验，虚拟系统构建包含生物材料力学参数、降解速率等维度的多维数据库，学生可基于材料基因组学原理设计细胞外基质配方，系统通过有限元分析模拟打印过程中的应力分布与结构稳定性。

（二）“三阶段四维度”实验教学模式实施

1. 课前 AI 驱动预习

学生在 AI 平台完成实验原理测试，平台运用知识图谱技术构建细胞生物学概念网络，根据答题数据通过贝叶斯推理模型生成操作风险预警报告（如图1）。例如在细胞培养实验中，系统基于历史错误数据识别出 CO₂ 浓度控制与细胞活力的关联性，以热力图形式标注关键操作节点的风险等级。

2. 课中 AI 辅助探究

在虚拟实验环境中，学生调整药物浓度梯度等实验条件时，系统通过实时数据可视化技术生成实验结果曲线，采用自然语言处理中的Transformer 架构对小组讨论内容进行语义分析。从概念连贯性、假设合理性、创新观点密度三个层面构建评价矩阵，量化评估讨论的逻辑性与创新性。

3. 课后 AI 社区拓展

学生上传的实验反思报告经 AI 处理，利用情感分析模型识别文本中的认知冲突点，通过主题模型提取潜在问题。如发现“实验误差分析不全面”时，系统基于文献计量学方法，从PubMed 数据库中筛选相关研究，推送包含误差控制方法的文献包。

（三）AI 辅助的实验评价体系构建

建立“AI+ 教师”双评价系统，AI 端采用计算机视觉中的姿态估计技术，对虚拟实验中移液枪使用角度、细胞计数操作规范性等进行毫米级精度分析。结合自然语言处理技术，从反思报告中提取论证结构、数据引用质量等指标。以“细胞凋亡检测”实验为例，AI 评分占比 60% ，其中操作规范性占 40% 、报告质量占 20% ；教师评分占 40% ，重点关注实验设计中的通路选择创新性与团队协作中的责任分工合理性，形成包含过程性与终结性评价的动态评估体系。

三、以能力培养为导向的思政教学模式融入

（一）思政元素融入教学各环节

理论教学中，讲解细胞凋亡结合“蝌蚪尾部消失”案例，借屠呦呦团队抗疟研究阐释科学家精神与科研伦理。实验教学里，虚拟仿真实验设“实验废弃物处理”模块，还有“基因编辑伦理讨论”环节，培养社会责任意识。AI 社区讨论设置“细胞治疗技术伦理争议”话题，AI 识别极端观点触发干预，推送伦理规范文献。

（二）能力培养与思政教育的有机结合

1. 核心能力培养与思政目标融合：在“细胞培养”实验中，要求学生设计环保型培养基配方，将创新思维培养与可持续发展理念结合；通过小组合作完成“癌细胞侵袭机制”虚拟实验，强化集体主义观念。

2. 教学评价中融入思政指标：在实验报告评价中增加“科研诚信”维度，AI 通过文本查重与逻辑分析评估数据真实性；在理论考试中设置“基因编辑伦理”论述题，考查学生的价值观取向 [4]。

（三）“ ⋅_AI+ 思政”教学创新点

1. 技术融合创新：利用情感分析技术监测学生在社区讨论中的情绪波动，如识别出对“基因编辑”的恐惧情绪时，自动推送科普视频并引导教师介入疏导[5]。

2. 教学模式创新：开发 ^*AI 虚拟思政导师”，通过对话交互解答学生的伦理困惑，如模拟“科学家答疑”场景，引导学生辩证看待技术发展与伦理约束的关系。

四、教学实践成效与对比分析

2024 级实践显示，细胞信号转导等模块测试均分较 2023 级高 5.2 分，“线粒体功能”二次学习率降 16% 。实验操作规范性得分升 18% ，创新方案占比达 62% 。伦理认知得分82.7±6.3 ，较 2023 级增 12.5% ，综合能力考核 85 分以上占比 58% ，提升 22 个百分点。

结语：

综上所述，本研究凭借 AI 技术赋能教学资源建设、个性化学习路径设计及 " 三阶段四维度 " 实验教学模式构建，实现了混合式教学与思政教育的有机融合。实践说明了该体系有效提升了学生微观认知能力、实践操作规范性及科研伦理素养，为生命科学领域创新人才培养提供了可复制的教学模式范本。研究结论与学科发展需求形成良性互动，彰显了技术驱动下高等教育改革的实践价值。

参考文献：

[1] 屈玉玲， 贠建民， 赵风云， 等. 农业院校《细胞生物学》课程的混合教学模式探索—以生物工程专业为例 [J]. 山东农业工程学院学报 ，2023，40（7）：38-43.

[2] 江海霞 ， 李艳红 ， 李金玉 . 人工智能背景下高校生物化学实验的教学探讨 [J]. 科教导刊（电子版），2025（12）：223-225.

[3] 曹楷 . 人工智能赋能细胞生物学课程的内涵和实践探索 [J]. 科教导刊（电子版），2024（17）：1-3.

[4] 何茂章， 刘承忠， 丁瑞培， 等. 人工智能融入医学微生物学教学的现状与前景[J]. 基础医学教育 ，2024，26（4）：323-329.

[5] 顿圆圆， 孙权， 杜佳兴， 等. 细胞生物学课程思政案例式教学模式的探索 [J]. 中国当代医药 ，2025，32（1）：137-141.