人工智能技術在遺傳學實驗教學中的應用探索

摘 "要：為探討人工智能（artificial intelligence，AI）技術在遺傳學實驗教學中的應用，以及對提升教學效果、激發學生學習興趣和創新能力的作用，筆者通過分析當前遺傳學實驗教學的現狀，提出了AI技術融合實驗教學內容、實驗指導、個性化學習、考核評價、沉浸式學習等革新方法，并對其應用潛力進行了一些初步探索。結果發現，在實驗教學中應用AI技術能夠顯著提高學生對復雜遺傳原理的理解，激發他們的創新思維與實踐能力。

關鍵詞：AI技術；遺傳學實驗；創新能力

中圖分類號：G642.421 文獻標志碼：A 文章編號：1001-0769（2025）01-0098-06

人工智能（artificial intelligence，AI）是一門研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的新技術科學[1]。AI領域廣泛，涵蓋了機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理、專家系統、機器學習、計算機視覺等多個方面[2]。隨著第四次工業革命的推進，AI正深刻改變著人類生產和生活方式，也促使教育領域發生變化，如線上線下融合創新教學模式、智能評估與反饋優化個性化教學等。此外，AI的發展已受到了全球的關注和重視，各國都在積極推動AI技術的創新與應用。遺傳學作為生命科學領域的基礎學科，涵蓋了遺傳規律、基因表達、染色體結構等多個核心內容。對于本科生，遺傳學實驗教學是培養學生基本素質和科研能力的重要教學環節，能夠幫助學生鞏固和深化遺傳學的理論知識，培養學生的實驗技能和科學態度。

當前AI技術在遺傳學實驗教學中的應用正逐漸改變傳統的教學方式，為學生提供了更為互動、高效的學習體驗。通過AI技術的引入，遺傳學實驗教學不僅能夠更好地模擬真實的實驗場景，還能實現個性化教學，提高學生對復雜遺傳現象的理解。

1 "遺傳學實驗教學現狀分析

遺傳學實驗教學作為一門實踐性強、內容廣泛的學科，課程難度大，缺乏直觀性、系統性，導致學生學習主動性不強。目前，遺傳學實驗教學主要是教師指定實驗內容、確定實驗步驟、準確預見實驗結果、驗證前人結論，學生被動接受，缺乏積極主動思考和探索，加之實驗設備、實驗器材、實驗材料、實驗課時緊張等的限制，特別是在一些地方院校，遺傳學實驗往往處于無足輕重的地位，造成在實驗教學過程中出現教師重視不足、學生理解不深入的現象。

1.1 實驗內容陳舊

目前大多遺傳學實驗教學僅僅依賴于實體實驗室和有限的網絡資源，由于實驗設備、實驗課時、教師應用新技術的能力等有限，實驗內容久未更新，例如雌雄果蠅形態特征觀察、果蠅細胞有絲分裂、減數分裂、微核技術和巴氏小體等都是簡單的基礎實驗項目，難以滿足人才培養的需求，無法讓學生接觸到最新的遺傳學研究成果和實驗技術。

1.2 實驗設備簡單

地方院校的遺傳學實驗室一般只有普通顯微鏡、智能培養箱、PCR儀、干燥箱、水浴鍋等常規設備，無法開展染色體組型、染色體顯帶技術、染色體熒光原位雜交等經典遺傳學實驗項目，不能滿足創新人才培養需求。

1.3 時間的局限性

大多院校的遺傳學實驗課只有30～40學時，限制了實驗項目設置。遺傳學中多數經典實驗周期都比較長，例如植物雜交實驗、植物多倍體的誘導鑒定實驗，即使以生長周期較短的植物（短命菊、雛菊等）為實驗材料也至少需要60 d，而且誘導結果還是未知。學生無法充分掌握遺傳學的基本實驗技能，只是走過場。

1.4 實驗指導不夠

1個實驗項目需要2～3 h，每次平均20個學生，教師沒有足夠的時間指導所有學生，學生也沒有足夠的機會去練習和掌握復雜和先進的實驗操作技能。此外，一些如細菌中斷雜交、細菌轉化等實驗過于注重操作流程而忽視了原理的講解和探究，導致學生在實驗技能上的成長受到限制。

1.5 實踐與科研脫節

實驗教學內容覆蓋了基礎實驗，但無法與前沿科研內容接軌。學生了解不到本領域前沿知識和技術，例如風靡世界的基因編輯技術、精準治療等，只能通過網絡了解而已，難以激發學生的科研興趣與創新思維。

1.6 安全意識和環保意識不足

遺傳學實驗室會涉及到電、有毒有害化學試劑、微生物等安全隱患，教師或學生操作不當、試劑存放不規范等問題極易引起實驗室安全事故，大量的實驗廢棄物和殘留物也帶來安全隱患和環境污染問題。

為了解決這些問題，遺傳學實驗教學需要不斷探索和改革，引入現代化的教學手段和技術。這不僅可以豐富教學資源，增加學生的主動學習和探究機會，更新實驗內容以緊跟學科發展的步伐，而且可以強化理論與實踐的結合，培養具有較強實踐能力、創新能力和國際競爭力的高素質復合型人才[3]。

2 "AI技術在遺傳學實驗教學中的創新應用

AI技術在遺傳學實驗中的應用已經成為現代科學研究的重要推動力量。通過機器學習、深度學習和大數據分析，AI技術可以幫助遺傳學科研工作者更加高效、精確地進行實驗設計、數據分析和結果預測。

2.1 虛擬實驗平臺與模擬環境

傳統的遺傳學實驗通常依賴于實驗室環境，需要進行復雜的實驗操作，如果蠅雜交實驗、基因分離實驗等。但是，實驗設備和時間限制使得這些實驗難以開展。通過AI驅動的虛擬實驗平臺，學生能夠在數字環境中模擬真實的實驗操作，重復實驗步驟并觀察結果。例如，虛擬果蠅實驗室能夠讓學生通過選擇不同的果蠅基因型，觀察雜交后代的基因分離與表現型分布。這種虛擬實驗不僅可以節約實驗資源，還可以隨時隨地進行操作，幫助學生反復練習和強化知識[4-5]。

2.2 智能實驗指導與反饋

AI技術能夠充當智能實驗助手，實時為學生提供實驗指導和反饋。在傳統教學中，教師需要指導多個學生進行實驗操作，難以為每個學生提供個性化的幫助。而AI可以通過分析學生的實驗進展，實時提供建議和提示。例如，當學生在進行基因突變實驗時，AI可以提示正確的操作步驟，并在學生出錯時提供即時反饋，幫助他們分析原因。這樣不僅可提高實驗效率，還能讓學生在實驗過程中獲得深入的理解[6-7]。

2.3 個性化學習路徑與自適應教學

每個學生對遺傳學實驗的理解程度和學習進度不同，AI技術能通過自適應學習算法，為學生設計個性化的學習路徑。AI可以根據學生的學習行為和實驗結果，分析他們的知識掌握情況，并動態調整教學內容。例如，如果某個學生沒有掌握基因分離實驗，AI系統可以為其提供更多的相關練習和指導，幫助學生逐步掌握知識點。通過這種方式，AI實現了因材施教，確保每個學生都能在適合自己的節奏下完成學習[8-9]。

2.4 遺傳數據分析與解讀

遺傳學實驗教學中常常涉及大量數據的分析，如基因型頻率、表現型比例、連鎖圖譜繪制等。傳統的手動計算和數據分析方式耗時且容易出錯，而AI能夠通過自動化的數據分析工具，幫助學生快速、準確地處理實驗數據。例如，AI算法能夠自動計算出孟德爾遺傳學實驗中的表現型比例，并生成相關圖表。此外，AI還可以通過模式識別技術，幫助學生分析復雜的遺傳現象，如基因連鎖和交叉現象，提升他們對遺傳學數據的解讀能力[10]。

2.5 基因編輯與生物信息學教學

隨著CRISPR等基因編輯技術的普及，遺傳學教學也逐漸涉及到更為前沿的基因編輯實驗。在基因編輯實驗中應用AI能夠幫助學生理解復雜的基因操作流程。通過AI技術，學生可以在虛擬環境中設計和模擬基因編輯實驗，觀察基因編輯的效果。同時，AI驅動的生物信息學工具能夠幫助學生分析基因組數據，尋找基因突變點，理解遺傳信息如何影響生物體的性狀。這為遺傳學實驗教學帶來了更加豐富的內容和更高的技術要求。

2.6 智能考核與評估系統

AI技術還可以用于設計智能評估系統，通過分析學生的實驗操作和數據處理過程，進行自動化的成績評估。與傳統的考核方式相比，AI能夠更為細致地分析學生在實驗中的表現，例如實驗設計的合理性、數據分析的準確性以及實驗結果的解釋能力。通過這種智能評估系統，教師能夠更加全面地了解學生的學習情況，并為其提供個性化的反饋意見[11-12]。

2.7 沉浸式學習體驗

AI技術與虛擬現實（virtual reality，VR）相結合，可為學生提供沉浸式的遺傳學實驗體驗。通過VR技術，學生可以身臨其境地參與復雜的遺傳學實驗，例如走進一個虛擬的實驗室進行基因操作，觀察細胞分裂或染色體行為。AI在這些虛擬環境中充當智能引導者，幫助學生理解每一步的科學原理。沉浸式學習極大地增強了學生的學習興趣，使得復雜的遺傳學概念更易于理解[13-15]。

3 "教學案例

遺傳算法是仿真遺傳學和自然選擇原理，通過人工方式構造的一類搜索算法，從某種程度上說遺傳算法是對生物進化構成進行的數學方式仿真[16]。使用遺傳算法可以自動搜索巨大的設計空間，找到最優的設計方案，大大節省時間和人力資源。

3.1 實驗內容

用遺傳算法找到目標函數f（x）=xxx-6xx的最小值，由求解目標函數最小值求得最大的適應度，適應度函數可以定義為fitness（x）=n/1+abs（f（x））。式中abs用來保證f（x）的值為非負數，保證適應度的分母不會為0，n為生成的種群數量，個體X1和X2交叉產生新個體X3，使用X3=aX1+（1-a）X2，式中a是一個在[0，1]內的隨機數，可以有效結合兩個父代個體的特征，交叉概率取0.6～0.95的隨機值，變異概率為0.001～0.01的隨機值，通過隨機改變個體的基因序列編碼模擬自然突變，在每次選擇個體交叉之前使用突變函數計算個體是否突變，然后將選擇的個體交叉，并計算更新適應度，迭代交叉十代，在每一代的種群中選出適應度最高的個體。

3.2 實驗步驟

①選擇目標函數，求解函數的最小值來求得最大適應度，生成個體的基因序列編碼；②使用隨機數生成來構建初始種群中個體的基因序列編碼；③使用遺傳算法程序來計算種群中個體的適應度；④選擇運算——使用輪盤賭算法作為選擇算法在群體中選擇個體，將選擇的優化個體的基因序列遺傳到子代個體，或通過使用交叉算法將兩個個體交叉后產生新的基因序列遺傳到下一代，選擇的標準是適應度；⑤通過選擇算法選擇種群個體，將個體之間進行交叉操作，將交叉產生的新個體作為新的種群；⑥使用隨機概率在種群中隨機選擇某個個體進行變異操作，使用隨機函數作為基因編碼的變異，變異后產生的新個體組成新種群；⑦利用適應度函數計算種群中個體的適應度；⑧根據適應度值概率選擇新個體組成新種群；⑨在算法調用中循環檢測種群，若滿足對種群的要求，結束算法運行，所得種群中適應度最高的個體就是符合要求的新個體；否則返回，繼續運行第3步，循環直到得到結果（圖1）。

3.2.1 選擇操作

使用適應度函數作為種群個體適應度的評價函數，通過求解目標函數的最小值得到最大的適應度，適應度函數表示了種群個體的優劣，同時適應度也決定了個體是否會被選擇，設Xi表示種群中第i個個體的適應度值，通過適應度計算出該個體被選擇的概率Xi/∑Xj，從而決定第i個個體是否保留在種群中。使用輪盤算法，將個體的適應度看作輪盤的轉盤，適應度的值表示轉盤的大小，轉盤越大，被選擇的概率就越大。

3.2.2 交叉操作

交叉操作是通過交叉函數，讓2個以上的個體進行染色體交叉來產生新個體的過程，使用一個隨機因子將父代個體進行交叉，類似加權操作，從而考慮到父代不同個體對后代的影響，不考慮附帶個體的排列組合關系，依靠隨機權重來衡量不同父代個體對新個體的影響，從而得到后代個體的基因序列編碼。

3.2.3 變異操作

用隨機突變函數模擬自然界中的突變，從而豐富種群個體的基因編碼庫，通過適應度函數計算，保留適應度高的基因編碼，從而得到適應力更高的種群。反轉基因編碼序列中的字符串來表示染色體的基因變異，在變異的基礎上保留個體或者交叉產生新個體來豐富種群的基因編碼序列。

在整個種群中使用隨機函數進行隨機變異，模擬生物的變異和交叉的概率來進行基因的突變和延續，根據經驗，交叉概率選擇0.6～0.95的隨機值，變異概率選擇0.001～0.01的隨機值。

3.3 實驗程序

遺傳算法的實驗程序見圖2。

3.4 實驗結果

初始種群50進行10代的變異和交叉來迭代更新種群，種群中最優個體的適應度獲得提升并收斂到某個值，種群的平均適應度隨著變異和交叉操作的迭代逐步升高（圖3）。

4 "結論與展望

AI技術正在改變遺傳學實驗教學的方式，從虛擬實驗室到個性化教學，AI的應用使得教學更加高效、互動和靈活。AI不僅提高了實驗的可操作性和學生的學習體驗，還通過智能反饋和數據分析幫助學生更好地掌握遺傳學知識。然而，AI在教學中的應用也面臨挑戰，如技術成本、教師對新技術的適應性等。隨著AI技術的不斷發展，其在遺傳學實驗教學中的作用將愈加重要，推動遺傳學教學向更加智能化和個性化方向發展。

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