AI 驱动的情境化教学在初中生物学“遗传与变异”章节中的应用

引言

随着科技的飞速发展，人工智能 (AI) 已经逐渐渗透到教育领域，为教学提供了全新的视角和方法。在初中生物教学中，情境化学习作为一种有效的教学手段，能够激发学生的学习兴趣，提高他们的学习效果。将人工智能技术与情境化学习相结合，有望为初中生物教学带来革命性的变革。

一、AI 情境的创设：化抽象为具象，激发学习内驱力

（一）沉浸式场景构建

“遗传与变异”这个章节的知识点，如DNA 结构、基因与性状的关系，本身存在于肉眼不可见的尺度，传统教学依赖于二维的教材插图、动画视频和教师的语言描述，对于初中生而言，容易觉得枯燥和难以想象。AI 技术在此环节的介入，其核心目的就是将抽象的符号和信息转化为学生可以直观感知甚至交互操作的具体对象，从而有效激发他们的内在学习动力。

例如，在学习“DNA分子的双螺旋结构”时，学生不再仅仅是观看课本上的平面图画。他们可以通过VR 头显设备，“身临其境”地进入一个经过科学建模的、放大数亿倍的细胞核内部环境。在这个虚拟空间中，巨大的 DNA 双螺旋结构可以立体地矗立在学生眼前，他们可以通过手柄控制器，从任意角度观察其盘旋的梯状结构，甚至可以“抓住”核苷酸分子，将其拆解开来，观察腺嘌呤（A）如何与胸腺嘧啶（T）配对，鸟嘌呤（G）如何与胞嘧啶（C）配对。这种亲手操作的体验，远比被动观看更能加深对碱基互补配对原则这一抽象概念的理解。整个学习过程不再是单向的信息接收，而是转变为一次主动的微观世界探险。学生的好奇心被充分调动起来，他们会自然而然地思考“为什么 A 一定和 T 配对？”、“这个结构是如何稳定存在的？”等更深层次的问题，求知欲由此被点燃。这种深度沉浸的体验，将书本上静态的、结论性的知识，还原为了一个动态的、可探索的发现过程。

（二）生活化案例关联

遗传与变异的原理并非高高在上的理论，它们时刻发生在我们周围。AI 系统可以基于教学大纲和实时热点，从庞大的资源库中精准筛选并智能推送与学生个人生活经验紧密相关的实例。比如，在讲解“变异”这一概念时，教师可以利用 AI 工具，即时生成一组展示“同一品种宠物狗在外貌、毛色、体型上的细微差异”的图片集，或者播放一段简短视频，展示同一窝小猫的不同花色。更进一步，AI可以引导学生分析自身家庭的性状遗传：比如为什么自己的眼皮是双眼皮而弟弟是单眼皮，为什么父母都有耳垂而自己没有。这些案例来源于学生的真实生活，极具亲切感。AI 通过图像、短视频等多媒体形式呈现这些案例，能够迅速抓住学生的注意力，引导他们在熟悉的场景中讨论和理解“基因重组”、“基因突变”等原本觉得晦涩的术语。这使学生清晰地认识到，生物学知识并非遥远的教科书内容，而是解读身边世界、理解自我来源的一把钥匙，从而真正感知到学科与生活的密切联系，建立起积极的学习态度。

二、个性化交互与探究：深化概念理解，培育科学思维

（一）智能模拟与预测实验

智能模拟与预测实验是 AI 技术解决教学难点的典型应用。以“探究基因的分离和自由组合定律”为例，这个内容是整个章节的逻辑核心，但其过程抽象，依赖于概率统计，学生仅通过课本上的棋盘格（Punnett Square）进行推演，往往感到难以理解和信服。AI可以建立一个高度仿真的“虚拟遗传实验室”，彻底改变这一学习过程。在这个虚拟平台中，学生不再是旁观者，而是化身为主观能动的“遗传学家”。他们可以自主地选择实验材料，例如选择豌豆植株的亲本性状——是高茎还是矮茎，种子的颜色是黄色还是绿色。选定亲本后，学生点击“开始杂交”指令，AI 系统便会基于孟德尔遗传定律的数学模型，在后台瞬间完成数千次甚至上万次的模拟遗传组合计算，并立刻以可视化的方式呈现实验结果。屏幕上不仅会显示出子一代（F1 代）的性状表现，还能继续模拟子二代（F2 代）的性状分离情况，并自动统计出各种性状组合的具体比例。学生可以反复进行多轮不同的杂交组合实验，比如先观察一对相对性状的遗传，再尝试两对相对性状的自由组合。通过对比不同实验的数据结果，学生能够亲眼观察到性状分离比稳定地趋近于 3:1 或 9:3:3:1这一规律。这种基于大量数据模拟的发现过程，远比教师直接告知结论更有说服力。它让学生经历了从提出假设、设计实验、验证分析到最终得出结论的完整科学探究流程，有效地将知识发现的过程还给了学生，极大地锻炼了他们的数据分析能力和归纳总结能力。

（二）自适应学习反馈

在班级授课制下，教师很难实时追踪到每一位学生的思维轨迹和知识掌握情况。而 AI 系统通过记录和分析学生在虚拟实验中的操作路径、在配套练习中的答题情况与正误率，能精准地描绘出每个学生的知识图谱，并诊断出其中存在的薄弱环节。当系统通过数据分析发现某位学生在连续多次的练习题中，总是在判断“显隐性关系”上出错，或者在计算“后代患病概率”时感到困惑，它不会简单地只给出一个错误提示。相反，AI 会基于此诊断，自动为该生推送为其定制的学习资源。这可能是一段专门讲解“如何通过系谱图判断显隐性”的简短微课视频，也可能是一组从易到难、专门针对概率计算设计的阶梯式练习题。当学生再次尝试解题时，系统还能提供循序渐进的智能提示，比如首先引导学生回顾概念定义，再提示关键解题步骤，而不是直接给出答案。这种即时的、个性化的反馈与支持，如同为每位学生配备了一位一对一的辅导老师，它可帮助学生在其恰好遇到困难的知识点上及时获得支撑，从而有效地克服思维障碍。

总之，将 AI 驱动的情境化教学应用于“遗传与变异”章节，其核心价值在于回归教学本质——促进学生理解。通过创设直观情境、赋能探索性学习，AI 有效架起了抽象理论与感性认知之间的桥梁，让遗传学的种子在生动、充满探索乐趣的土壤中生根发芽。

参考文献

[1] 徐丹丹 .AI 赋能初中生物学教学 [J]. 中学生物教学 ,2025(10):80.

[2] 李雪玲, 金京生, 姚雪飞.AI 赋能初中生物学实验教学创新[J].中学生物学 ,2025,41(3):40-42.

[3] 陈丛款 . 浅谈新课标背景下初中生物学的情境化教学 [J]. 教育实践与研究 (B),2024,(02):60-61.