信息技术赋能下的高中生物核心素养培养

摘要：在“双减”与教育数字化战略推动下，高中生物教学亟需从知识灌输转向核心素养发展。本文以教育信息化2.0与《普通高中生物学课程标准（2020 版）》为理论基础，引入信息技术（虚拟仿真、大数据平台、传感器、AI 支架、可视分析等），构建“技术—情境—证据—评价（T-S-E-A）”赋能模型，以“三类四层”任务群（学科基础、跨学科综合、社会议题行动；知识—方法—实践—责任）为载体，通过证据导向学习设计（EoE-LD）、可解释多模态评价（X-Rubrics），重构课程地图、课堂形态与教师角色，实现核心素养深化。研究表明，技术可显著提升探究实践深度、科学思维严密性与社会责任表现。

关键词：信息技术；高中生物；核心素养；虚拟仿真；探究实践；形成性评价

一、引言

当前，基础教育正迈入教育数字化新时代。《普通高中生物学课程标准（2017 版，2020 修订）》明确提出：教学目标应向核心素养倾斜，强调学生在“真实情境中运用知识、方法和价值观解决复杂问题”的能力。然而，与其要求相匹配的教学生态尚未显现。多数课堂仍围绕“讲授 + 练习”结构展开，技术普遍仅用于“演示”或“资源共享”，而非参与教学结构性设计；评价仍以终结性考试为主，忽视过程性证据。与此同时，教育信息化战略（如“2.0 行动”、“数字化战略”）强调要将信息技术深度嵌入课程结构与教学实践，突破传统限制，推动教学范式重构。生物学科作为“系统—证据—建模”高度依赖证据链的课程载体，天然适合技术赋能。但目前仍存在“高技术应用率 + 低素养提升”悖论，突出表现在技术与教学脱节、活动碎片化、评价对接不足。因此，亟需构建系统化的“技术—教学—评价”集成框架，以确保信息技术真正成为素养生成的“生态基础”。

二、理论基础与框架构成

1. 核心素养构成与生物学科特点

高中生物核心素养包括（1）生命观念：理解生命现象的层次性、系统性、稳态性与进化适应性；（2）科学思维：模型构建、变量控制、证据推理、统计分析、不确定性处理；（3）探究实践：问题提出、假设构建、实验设计、数据采集与加工、证据论证、科学沟通；（4）社会责任：在环境保护、生物伦理、公共健康与可持续发展中进行价值判断与行动选择。生物学科以系统—模型—证据为核心，适配技术赋能，但关键在于“让学生亲自通过证据构建生命观念与思维方式”，而非被动接受。

2. 信息技术“赋能机理”—从“展示”到“证据生态”

四大路径支撑素养提升：

表征增强：借助虚拟仿真、AR/VR 或三维可视化技术将抽象结构（如细胞膜、蛋白分子）与动态过程（如能量转换、酶促反应）形象化，帮助学生建构生命本质的模型理解。

数据驱动探究：利用传感器、移动终端或开放平台提供的真实数据（如生态监测、实验记录、健康数据），使学生亲手采集、分析，从而提升“从数据到证据”的操作能力。

情境生成：通过技术构建真实复杂问题场域，如城市温差分析、校园生态、多样性调查，让学生置身真实情境执行探究，促进知识迁移和综合运用。

智能支架：AI 教学辅助系统可在假设构建、实验设计、统计分析和论证表达等环节提供即时反馈与策略提示，支撑学生持续改进。

3. T-S-E-A 框架与证据导向学习设计（EoE-LD）

T（Technology，技术）：包括平台、仿真、传感、AI 与可视化工具；

S（Scenario，情境）：真实、跨学科、价值导向的问题情境，如公共健康、生态保护、伦理议题；

E（Evidence，证据）：科学探究的过程与结果数据（定量与定性），通过分析与论证展现核心素养；

A（Assessment，评价）：以 X-Rubrics 多模态评价体系作为工具，实现形成性反馈与累积性发展。

在 EoE-LD 设计模式中，先设定学习目标与核心素养证据，再设计情境任务与活动，最后选择技术形式与评价机制，使技术、任务与评价一体化对齐。

三、“三类四层”任务群设计：素养生成的载体机制

1. 任务类型与结构

A 类（学科基础任务）：针对单一问题或概念，如“影响酶促反应速率的因素分析”，训练方法与数据分析；

B 类（跨学科综合任务）：涵盖知识融合与系统建模，如“校园碳汇评估与生物多样性提升方案”等复杂任务；

C 类（社会议题行动任务）：聚焦伦理与价值，如“基因编辑伦理建议书”“校园健康行动倡议”等。

每种任务均涵盖以下四个层次：

1. 知识理解（K）；

2. 方法应用（M）；

3. 实践探究（P）；

4. 社会责任（R）。

2. 技术赋能对应路径

K 层：通过可视化技术与模型支架（如虚拟仿真）帮助学生直观理解科学结构与过程；

M 层：利用数据处理工具、建模平台支持方法论训练与模型制作；

P 层：借助传感、虚拟实验、移动终端进行实地或虚拟探究，收集证据并形成自我表达；

R 层：通过议题情境、行动记录工具与AI辅助反馈促进学生责任意识培养与价值表达。

3. 典型课堂形式（节选）

（a）虚拟仿真 + 证据论证

如“膜蛋白运输机制”课题中，学生通过 3D 模型操作变量（温度、浓度），生成数据，再运用统计工具进行分析，并提交 CER（Claim-Evidence-Reasoning）框架的论证报告，由 AI 给予反馈。X-Rubrics 在“变量控制”“结论可靠性”“论证逻辑”“规范表达”等维度提供可解释评价。

（b）传感器 + 场域学习 + 数据可视化

学生利用移动设备采集校园微气候数据，平台进行清洗与可视化，再基于模型分析蒸腾作用与环境变量关系，最后提出校园绿化建议并制作信息图。该课堂贯穿探究、科学思维与责任维度，激发行动导向。

四、智能支架与教师角色重构

1. 智能支架（AI）的应用价值

传统课堂上，教师往往难以针对学生在实验设计、数据处理、论证表达等环节的个体化差异提供即时反馈。而 AI 技术可作为“动态支架”，在三个方面展现优势：

过程追踪与诊断：AI 可通过学习分析平台实时记录学生实验步骤、数据处理路径与文本表达，自动生成可视化轨迹并指出偏差。

即时反馈与策略引导：当学生在假设构建中出现“变量混乱”时，AI 可推送提示性案例，帮助其澄清因果逻辑。

学习路径推荐：基于学生的学习档案，AI 可智能推荐拓展任务与补充资源，形成“个性化 + 群体化”的双向调节。

例如，在“生态系统能量流动模拟”任务中，AI 可实时检测学生绘制的食物网是否存在逻辑断裂，并给出“能量守恒原则”提示，帮助其完善模型。

2. 教师角色的转型

信息技术并未削弱教师地位，而是促使其角色转型：

学习设计者：教师不再是“知识讲授者”，而是“证据导向任务设计者”，需构建 T-S-E-A 框架中的任务群与情境。

过程引导者：教师需在 AI 支架与学生探究之间扮演“中介”，判断反馈的价值，避免学生对技术的过度依赖。

素养评价者：教师借助 X-Rubrics 工具，将数据与表现转化为可解释的评价结果，关注学生成长性证据，而非单一成绩。

五、典型单元实施案例（节选）

案例 1：“基因编辑与伦理”跨学科单元

情境任务：学生模拟联合国青年论坛，就基因编辑在医疗中的应用进行立场陈述与政策建议。

技术应用：利用信息检索平台、AI 文本分析工具筛选并比较不同立场的文献；借助多模态展示工具生成立场陈述视频。

核心素养体现：不仅涉及生命观念与科学思维，还要求学生进行价值判断并承担社会责任。

案例 2：“校园碳汇与生态优化”行动研究

情境任务：学生利用传感器测定校园植物碳储量，结合 GIS 平台分析校园绿地分布，提出优化方案。

技术应用：数据采集传感器 + GIS 可视化 + 统计软件，形成综合研究报告。

素养生成：学生在探究实践和科学思维的基础上，将结果转化为实际行动建议，体现社会责任。

案例 3：“细胞能量代谢”虚拟仿真实验

情境任务：模拟线粒体呼吸链过程，调整变量（氧浓度、底物浓度、温度）并分析 ATP 产量。

技术应用：虚拟仿真平台 + AI 即时反馈 + 可视化数据仪表板。

素养生成：通过变量控制与模型推理培养科学思维，借助 CER 论证框架完成探究实践。

六、结语

高中生物学科核心素养的培养，归根结底在于帮助学生形成“科学的生命观念、严密的科学思维、真实的探究实践能力与面向社会的责任担当”。信息技术的引入，使得课堂不再局限于“黑板—课本—实验室”的封闭空间，而转向“情境—证据—评价—改进”的开放生态。本文提出的 T-S-E-A 赋能框架与“三类四层”任务群，强调以证据链为核心的学习设计，辅以 AI 支架和多模态评价，能够实现“教—学—评”一体化。更重要的是，信息技术使核心素养从“理念”走向“可操作的证据实践”，推动教学范式由“内容导向”转向“素养导向”。然而，要真正落地，还需在教师培训、平台建设与课程资源整合方面形成系统支持。未来，高中生物教学将在数字化背景下不断演进，朝向“数据化学习轨迹、智能化反馈机制、社会化行动责任”三位一体的新生态迈进。这不仅是技术应用的问题，更是教育理念与文化的重构问题。唯有如此，信息技术才能真正成为培养学生科学素养和社会责任感的“深层引擎”。

参考文献

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