利用人工智能技术提升高中生物实验教学效率的研究

摘要：高中生物实验教学是联系教材知识与实践应用的重要环节，对培养学生学科核心素养、提高学生应试能力起着重要的作用。传统的高中生物实验教学中教学衔接不紧密、指导缺少针对性、评价标准单一，从而影响到教学效率的提升。人工智能技术依靠数据处理、场景模拟、个性化推送等优势，为解决上述问题提供新途径。本文以高中人教版高中生物实验教学的实际困境为研究重点，提出三个主要问题，并以此为基础结合相关教育理论提出AI应用策略，以期通过技术与教学深度融合的方式改善实验教学流程，提高教学效率，帮助高中学生巩固实验基础，提高学科综合能力。

关键词：人工智能；高中生物；实验教学；教学效率；人教版

引言：高中生物教学里，实验部分既是教材知识的关键承载者，又是高考考查的重点。人教版教材的实验设计重视科学性与实践性，但是高中阶段的教学常常遭遇时间紧迫、学生基础差别大、应试压力紧迫等实际状况。传统的实验教学多是教师演示，学生反复实验，不能满足高中学生个性化复习需求和能力提高的目标。人工智能技术飞速发展给突破困境提供了可能，它具有的场景模拟、数据追踪、精准推送等特性与高中生物实验教学需要高度契合。本文以高中生物实验教学实际为出发点，整理出现有的主要问题，再结合相关的教育理论提出具体的AI应用策略，为提高实验教学效率提供实践参考。

一、高中生物实验教学存在的主要问题

（一）教学内容与应试需求衔接不足

高中生物实验教学既要巩固基础操作又要适应高考题型，但是传统教学中实验内容多停留在教材固定流程的反复练习，没有针对高考实验大题常见的变式设计、条件分析、结果推理等考点进行针对性设计。学生虽然能完成基本的实验操作，但是很难将实验知识转化为解题能力，使得实验教学和高考要求不能很好地衔接起来，不能很好地满足高中阶段的复习备考需求。

（二）个性化指导覆盖范围有限

高中学生在生物实验基础、操作能力、知识薄弱点等方面都存在着差异，但是传统的课堂上，教师很难了解每一个学生的实验操作细节和知识掌握情况，指导方式也多为集体讲解，不能针对单个学生存在的具体问题进行有针对性的指导。基础薄弱的学生得不到及时指导，不能弥补实验操作上的漏洞，而能力强的学生又缺少拓展性的训练，不能得到进一步的提高。

（三）教学评价方式单一固化

目前高中生物实验教学评价大多以实验结果是否正确、实验操作步骤是否规范为主要依据，重结果轻过程，忽略了对学生实验设计思路、实验过程中遇到的问题及解决办法、数据处理等过程性表现的评价。单一的评价方式不能全面地反映学生的实验综合素养，也不能帮助教师准确地找到教学中的薄弱环节，从而使得教学改进没有明确方向。

二、基于人工智能技术的教学优化策略

（一）衔接应试需求的AI场景化教学策略

建构主义学习理论认为学习是在真实的环境中主动建构知识的过程，情境学习理论认为知识的意义是在具体的使用场景中。人工智能技术体系不是单一的概念，它包含虚拟现实、数据挖掘、机器学习等众多技术，给这两大理论在高中生物实验应试教学中落地提供核心技术支持。高考实验应试场景的核心要求，就是让学生掌握知识在变式情境中应用的能力。虚拟现实与增强现实技术可以创建出高度仿真的微观实验环境，细胞分裂、基因编辑等情景都可以被精准地呈现出来；而3D建模与物理引擎可以精准复制实验仪器操作质感和反应效果，使学生在沉浸式的体验里完成知识的具象建构。

衔接高考应试需求的AI教学实践要聚焦技术落地和应试目标的精准匹配，具体可以从三个方面进行。一是搭建教材实验和高考同源的虚拟场景库，用虚拟现实、增强现实技术模拟试剂替换、步骤调整等典型的变式情境，用计算机视觉技术实时捕捉学生操作细节，即时纠正“仪器使用不规范”等易错点。二是搭建智能学情诊断系统，利用数据挖掘技术对近十年高考真题的考点进行分析提取，用机器学习的方法对学生答题情况进行分析，生成个性化的“知识漏洞地图”，有针对性地推送遗传实验计算、遗传实验设计等模块的变式题。三是强化应试答题规范性指导，用自然语言处理技术对标高考评分标准，自动批改实验结论分析等主观题，精准标注术语使用错误、逻辑缺失等问题并配给高分答题模板，同时利用自适应算法动态调整练习难度，最终形成场景模拟、数据诊断、精准补漏的应试提升闭环。

（二）适配个体差异的AI精准化指导策略

多元智能理论认为学生智能发展存在差异，学习需要和方式也不同，高中生物实验教学要尊重这种差异性，给予个性化支持。人工智能的数据分析能力可以全方位地跟踪学生学习的过程，准确地发现个体差异，利用数据支撑的教学指导，为学生制定符合其需求的学习路线，契合因材施教的理念。自主学习理论认为学生是学习的主体，AI平台提供的个性化资源以及指导可以激发学生自主学习的意识、提高学生的学习主动性。

以高中生物核心实验探究酵母菌的呼吸方式、观察植物细胞的质壁分离与复原为例，搭建AI实验学习追踪系统的具体应用如下：以高中生物核心实验探究酵母菌的呼吸方式、观察植物细胞的质壁分离与复原为例，搭建的AI实验学习追踪系统在实验过程中可以通过摄像头实时采集操作视频、传感器记录实验数据、操作面板追踪步骤节点，同步捕捉学生试剂添加顺序、仪器使用规范、实验数据记录完整性、任务完成时长等信息，再依据预设评价准则（酵母菌实验无氧环境营造是否到位、质壁分离实验蔗糖溶液浓度调配是否准确等）快速剖析学生在操作规范、知识应用上的薄弱点，再根据不同问题定向推送资源——为基础薄弱学生推送酵母菌无氧呼吸装置搭建分解视频、质壁分离核心原理微课等，为能力较强学生推送酵母菌呼吸方式拓展实验设计任务、质壁分离异常现象探究方案等进阶内容，教师则可通过AI平台查看个体报告，对显微镜调焦不熟练等共性问题开展集体讲解，对实验变量控制失误等个性问题进行一对一精准辅导。

（三）覆盖过程的AI多元化评价策略

过程性评价理论重视教学评价的过程，体现学生能力的发展。高中生物实验评价要结果和过程并重，既要看操作是否规范、结果是否准确，也要看逻辑思维、科学创新思维，还要看探究、合作交流、实验表达和问题解决能力[2]。人工智能可以完成实验全过程的数据采集以及多维分析，为过程性评价提供技术支持。多元评价理论认为要使评价更加多元化，AI平台可以集合学生的自评、同伴互评以及教师评价，这样可以使评价更加全面，更加客观。

以“绿叶中色素的提取和分离”“探究影响酶活性的条件”实验为例，构建AI实验综合评价系统的具体应用如下，以“绿叶中色素的提取和分离”“探究影响酶活性的条件”实验为例，构建的AI实验综合评价系统会先设置针对性的评价指标，从实验设计维度来看是“色素提取方案是否合理”“酶活性探究的变量控制设计”，从操作过程维度来看是“研磨时二氧化硅与碳酸钙的添加比例”“温度梯度设置是否准确”，从数据处理维度来看是“色素带宽度测量是否准确”“酶活性数据的拟合分析”，从结果分析与问题解决维度来看是“色素分离异常原因排查”“酶活性实验误差分析”等能力，然后系统会自动抓取学生的实验操作视频、答题记录、思维过程笔记（通过AI手写识别或语音转文字获取），针对每个评价指标进行量化打分后生成包含“操作规范得分”“思维能力评级”“探究能力亮点”“薄弱环节提示”的多维报告，且支持多主体评价落地，学生可以回放实验视频对照评价标准自评，同伴可以利用平台查看彼此的操作记录和数据报告并标注互评意见，

高中生物实验教学效率的提高，是落实学科核心素养培养与应试能力提高的重要途径。人工智能技术给传统教学衔接不够、指导不精确、评价单一等难题给予了切实可行的解决办法。本文提出的三大策略以相关教育理论为基础，结合AI技术的特点，从场景化教学、精准化指导、多元化评价三个方面来优化教学流程，通过具体的实验案例来确定技术应用落地的路径。实践中要防止将AI技术与人教版教材内容、高中教学实际简单叠加或贴标签式应用，避免技术表象化。随着人工智能的发展，它在生物实验教学中应用会越来越广泛，高中生物实验教学模式的革新将得到人工智能的帮助，学生实验能力以及学科综合素养的提升将得到全面的保证。

参考文献：

[1]姜丽英,秦红兵. 人工智能背景下提升高中生物教学有效性的路径探究[J].中国现代教育装备,2022,(24):47-49.

[2]万子翊,唐贇,范曾丽. 基于新课标的高中生物实验教学研究[J].教育观察,2021,10(31):104-106+124.

作者简介：韩少哲（1982.10-），女，汉，河北省定州市，河北定州中学，本科，副高级，研究方向：高中生物。