基于AIGC 互动式教学的高中生物学与化学跨学科融合

引言

随着核心素养导向的教学改革深入推进，跨学科教学已成为培养学生综合能力的重要途径。蛋白质教学作为生物学与化学的交叉领域，长期面临抽象难懂、实验受限等困境。AIGC 技术的快速发展为创新教学模式提供了可能。本研究立足于新课标要求，尝试将人工智能生成内容技术融入蛋白质的跨学科教学，旨在通过智能化、互动化的教学设计，帮助学生建立完整的知识体系，提升科学思维能力。

一、AIGC 技术对跨学科教学的赋能价值

AIGC 技术为跨学科教学提供了强大的支持，特别是在生物学与化学的融合教学中，其智能化、交互性和生成能力能够有效提升学习效果。AIGC 可以动态生成复杂概念的可视化模型，如蛋白质的三维结构、酶促反应过程等，帮助学生直观理解抽象知识。AI 驱动的个性化学习系统能够根据学生的认知水平自动调整教学难度，提供定制化的学习路径，使不同层次的学生都能高效掌握知识。此外，AIGC 还能模拟真实实验环境，让学生在虚拟实验室中安全地进行蛋白质变性、酶活性测定等实验，弥补传统实验教学在设备、时间和安全上的限制。在跨学科教学中，AIGC 不仅能整合生物学与化学的知识点，还能通过生成式任务，如设计蛋白质功能探究实验或预测分子相互作用，培养学生的综合思维和创新能力。

二、蛋白质功能与结构的教学难点分析

蛋白质功能与结构的教学涉及微观分子层面的抽象概念，学生在学习过程中往往面临多重挑战。蛋白质的空间结构较为复杂，学生难以仅通过二维教材图示理解其空间构象及动态变化。蛋白质的功能多样性与其结构密切相关，但学生常常难以建立结构决定功能的逻辑关联，例如酶活性中心与底物结合的专一性机制。此外，氨基酸的化学性质、肽键的形成等化学知识点与生物学中的转录翻译过程相互交织，学生容易在学科转换中出现认知断层。实验教学方面，蛋白质的提取、纯化和功能验证实验操作复杂，中学实验室条件有限，学生难以通过实践深化理解。这些难点要求教师采用跨学科视角和创新的教学方法，如借助可视化工具、模拟实验和案例教学，帮助学生构建完整的知识体系。

三、基于AIGC 的互动式教学设计

（一）虚拟实验模拟突破微观认知局限

蛋白质作为生命活动的主要承担者，其结构与功能的理解是高中生物学教学的核心难点。传统教学受限于实验条件，难以直观展示分子层面的动态过程，导致学生对蛋白质的微观机制理解模糊。基于 AIGC 的虚拟实验技术为这一难题提供了创新解决方案。以 “血红蛋白的结构与功能”为例，教师可借助 AI 平台模拟血红蛋白与氧分子的结合过程。学生通过生成的结构模型实时观察血红素中铁离子的配位变化，同时高亮显示氧分子与血红素的可逆结合位点，同步呈现配位化学原理。在学习“酶的特性”时，学生可自主调节虚拟实验中的 pH 值，动态观察酶活性中心构象变化与催化效率的关系，从而将化学中的酸碱平衡与生物学中的酶活性变化建立深刻联系。这种沉浸式体验不仅突破了传统实验的时空限制，更通过多感官刺激深化了学生对跨学科知识的整合能力。

（二）智能生成个性化学习路径

跨学科教学面临的重要挑战是如何兼顾学生的认知差异，特别是在蛋白质这类抽象概念的教学中。AIGC 技术的个性化适配功能为因材施教提供了技术支撑。以“遗传信息的表达”为例，蛋白质合成过程涉及化学中的缩合反应与生物学中的翻译过程，学生往往顾此失彼。AI 系统通过诊断性测试分析学习难点：对化学基础薄弱的学生侧重展示氨基酸脱水缩合的化学反应机理；对空间想象能力不足的学生则生成 tRNA 三维运行动画。在“蛋白质变性”教学中，系统根据前测结果智能推送分层案例，基础组观察煮鸡蛋的蛋白质凝固现象，进阶组探究朊病毒的错误折叠机制。每个案例都精心设计化学键断裂与生物功能丧失的双重视角，AI 生成的配套练习题也动态调整难度，确保学生既能掌握肽键的化学特性，又能理解蛋白质的生物学功能，实现真正的个性化跨学科学习。

（三）跨学科知识图谱的智能构建

学科壁垒是阻碍学生形成完整知识体系的主要障碍，蛋白质教学尤其需要打破生物学与化学的人为分野。AIGC 技术通过构建动态知识图谱，实现了学科知识的有机融合。在探究“载体蛋白工作机理”时，图谱智能链接化学中的浓度梯度与自由能变化概念，学生点击任意节点即可触发相应的微观模拟动画。如展示钠钾泵工作时，系统同步呈现 ATP 水解的化学能变化与离子转运的生物学过程，通过动态耦合演示揭示跨膜运输的本质。这种智能化的知识联结方式，不仅解决了传统教学中学科知识割裂的问题，更培养了学生的系统思维，使其能够从分子层面理解生命现象的本质。

（四）虚实结合的实验探究模式

实验教学是理科教育的重要环节，但蛋白质相关实验往往因操作复杂、现象抽象而难以开展。AIGC 技术创造的虚实结合模式为实验教学开辟了新路径。以“检测生物组织中的蛋白质”实验为例，AI 系统首先通过虚拟实验指导学生预演双缩脲试剂的配制过程，重点强调化学试剂的安全操作规范。在实际实验环节，借助图像识别技术实时监测学生操作，及时纠正不当行为。实验完成后，系统自动对比虚拟预测与实际结果的差异，引导学生思考“为什么实际显色与理论存在偏差”，培养其批判性思维和科学探究能力。在拓展环节，AI 会根据实验数据智能建议尝试不同生物组织的蛋白质检测，并预测可能的显色反应，将化学显色原理与生物组织特性有机结合，使学生在实践中深化对蛋白质特性的理解。

结束语

整合 AIGC 技术与跨学科教学理念，构建了蛋白质教学的创新模式。实践证明，该设计不仅解决了传统教学中的诸多难题，更激发了学生的学习兴趣和探究欲望。未来，随着教育技术的持续发展，人工智能在理科教学中的应用将更加深入。

参考文献

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[4] 高雅 . 跨学科背景下高中生物学与化学融合探究 [D]. 扬州大学 ，2023.

课题项目：教育部福建师范大学基础教育课程研究中心 2024年开放课题《科学思维视域下的高中生物学跨学科教学的研究》（课题批准号：KCA2024141）成果