洞察高中生物教學：人工智能應用現狀、困境及未來進路探尋

2025年國家智慧教育公共服務平臺2.0智能版正式發布。2025年4月教育部等九部門印發《關于加快推進教育數字化的意見》，提出全面推進智能化，促進人工智能助力教育變革。推動科技教育和人文……統籌推進大中小學人工智能教育一體化。高中生物學作為自然科學的重要分支，幫助學生完成生命觀念、科學思維、科學探究與社會責任的素養培養。傳統教學中，復雜概念的抽象性、實驗條件的局限性以及學生個性化需求的差異化，始終是教學優化的難點。《普通高中生物學課程標準》（2017年版2020年修訂）明確提出“重視現代信息技術在生物學教學中的應用”，為人工智能與生物教學的深度融合提供了政策指引。人工智能可通過智能資源生成、實驗模擬、數據驅動評價等方式突破傳統教學瓶頸。本文基于教學實踐與文獻研究，探索人工智能在高中生物教學中的創新應用路徑及關鍵進路，構建技術應用與教師主導之間的動態平衡機制，為培養學生生物學科核心素養提供新范式。

一、人工智能在高中生物教學中的核心應用場景

（一）融合學科邏輯與學生認知規律的智能教學資源設計

在傳統生物教學中，教師依賴教材與固定課件完成教學，很難滿足不同學生的個性化發展需求。生成式人工智能（AIGC）的應用，可以更好地結合最新的前沿知識，根據教學目標與學生特征，有針對性地生成多樣化的教學資源。趙晏樂等（2024）以“細胞呼吸的原理和應用”為例，通過輸入“設計細胞呼吸過程動畫腳本，要求：符合高一學生認知的，包含線粒體結構特寫和ATP生成機制”等指令，AI可快速輸出圖文并茂的動畫分鏡方案，甚至自動匹配不同難度的隨堂練習題[1]。這種“教師定制化輸入+AI創造性輸出”的模式，打破了資源開發的時間與技術壁壘，展示了AI如何生成三維動態模型，將線粒體結構與ATP生成機制可視化，使學生對復雜代謝過程的理解準確率提升37%。在生成智能資源時，不單是簡單的素材拼接，更要融合學科的邏輯性和學生認知規律。如：在講解“遺傳信息的表達”時，AI可根據DNA轉錄、翻譯的分子機制，生成動態交互模型，學生通過拖拽核糖體、tRNA等組件，直觀理解密碼子配對規則，這種沉浸式體驗能有效降低抽象概念的理解難度。

（二）人工智能突破生物實驗教學限制，提升探究效率

高中生物學實驗往往受設備、時間、安全性等因素的限制，許多高難度或高風險實驗（如植物組織培養、微生物篩選）很難在課堂中帶學生實施。人工智能通過算法模擬與數據建模，構建虛擬實驗環境，為學生提供低成本、可重復的探究平臺。例如：利用AI開發的“光合色素提取與分離虛擬實驗室”，學生可自主選擇不同植物葉片、提取溶劑和分離條件，系統實時反饋光譜數據與實驗結果，同時生成誤差分析報告。這種虛擬實驗不僅突破時空限制，更能培養學生的實驗設計與批判性思維能力。在“孟德爾遺傳定律”教學中，由于豌豆雜交實驗的周期長、變量控制復雜，深圳某高中就選擇利用AI模擬平臺，讓學生能夠在虛擬溫室中快速完成多代雜交實驗。在虛擬溫室中學生可以自主調整親本基因型并統計子代的性狀分離比，最終實現自主歸納遺傳規律。相較于傳統演示實驗，AI模擬的豌豆雜交實驗使學生提出的實驗假設數量增加2.3倍，實驗設計科學性評分提升41%[2]。在CRISPR基因編輯虛擬實驗中，系統自動識別人類胚胎基因編輯，觸發倫理審查彈窗，創新地引導學生討論技術應用的邊界[3]。

（三）個性化學習支持與精準化評價

利用智能診斷系統完成因材施教，匯總學生作業、測試中的錯題，精確找出知識的薄弱點，生成一套個性化的學習方案。例如：廣州地區應用的生物智能題庫系統，通過分析學生答題軌跡，精準識別“同化量vs攝入量”“基因頻率vs基因型頻率”等高頻混淆概念，推送包含情境案例、變式訓練、微課講解的個性化包，使知識薄弱點復現率下降62%[4]。這種“數據采集—智能分析—精準干預”的閉環，實現了從“經驗驅動”到“數據驅動”的教學轉型。在試題命制領域，AI不僅能生成基礎練習題，還可根據課程標準自動設計跨章節綜合題，如：將“基因工程”與“細胞呼吸”結合，創設“利用基因編輯技術提高作物抗逆性”的真實情境試題。北京教育學院研究團隊通過構建生物學科智能體，基于課程標準自動生成符合認知層次的試題，并通過人機交互持續優化題干情境與設問角度。實踐表明，AI輔助命制的試題在科學性、區分度上與人工命制相當，但效率提升60%以上，且能避免傳統命題中的重復考查問題。

（四）課堂互動模式從單向傳遞到深度對話

在無PPT教學中，用生成式AI作為課堂的實時交互伙伴，實現從“教師中心”轉向“學生中心”，生成真正的動態課堂。例如：在“生態系統能量流動”教學中，教師提出“假設某草原生態系統生產者固定能量為10^6kJ，繪制能量金字塔并計算各營養級傳遞效率”，AI立馬生成可視化的能量流動圖，并結合學生提問調整參數，模擬出不同捕食關系下的能量變化。這種“教師引導—學生提問—AI響應”的三角互動，使課堂從單向傳遞轉向深度對話。在教學實踐中，利用AI構建“生物科學史辯論會”情境，讓學生與虛擬科學家（如沃森、克里克）進行跨時空對話，能有效激發學習興趣。學生通過提問“DNA雙螺旋結構模型構建過程中，您如何處理數據沖突？”AI基于歷史資料生成符合角色設定的回答，這種沉浸式互動提升了科學思維與語言表達能力。使科學史學習的長時記憶保持率提升40%；在“碳循環與氣候變化”教學中，教師采用“問題驅動—模型建構”的方式，探究溫室氣體濃度變化對生態系統的連鎖影響，利用AI生成的溫室動態模型，讓學生自主調整溫室的參數，課堂提問量較傳統模式增加2.1倍[5]。

二、現實困境

（一）技術應用的局限性

人工智能的應用雖能輔助試題命制、實驗教學等教學活動，但由于適合高中生的數字化的教學體系尚未建立，生成式人工智能存在明顯的局限性。例如：研究表明，ChatGPT、訊飛、星火等生成式人工智能在高中化學試題測試中的準確率僅高于小部分學生，學生水平明顯高于模型。反映出人工智能在概念理解和信息提取方面存在不足，導致其在生物學科的復雜問題解決中無法做出正確判斷。此外，生成式人工智能生成的內容可能存在準確性和科學性問題，需要教師進行嚴格的審核和修正。在實驗教學中，人工智能技術雖然可以模擬實驗過程，但依然無法完全替代實際操作。學生通過實際實驗能夠培養動手能力、觀察能力和科學探究精神，而這些是虛擬實驗難以實現的。

（二）教師素養與角色轉變的挑戰

教師始終是教育教學的核心，隨著人工智能技術的應用，教師的素養提升迫在眉睫。目前許多教師缺乏相關的技術培訓，對人工智能工具的使用不夠熟練，導致技術與教學的融合效果不佳。人工智能的引入改變了傳統的教學模式，教師需要從知識的傳授者轉變為學習的引導者和組織者。這要求教師具備更高的教學設計能力和課堂管理能力，但部分教師在角色轉變過程中存在困難。例如：在教學設計中，教師利用生成式人工智能輔助教學，需首先明確教學目標，設計出合理的提示詞，才能在課堂中引導人工智能生成符合教學需求的內容。同時，教師還需要對生成的內容進行篩選和優化，確保準確和適用。這對教師的專業素養和教學能力提出了挑戰。

（三）教育資源分配不均

人工智能在教學中面向廣大的師生群體，需要技術設備和資源的支持，如計算機、網絡、人工智能軟件等。然而，由于地區經濟發展不平衡，教育資源分配不均的問題依然存在。一些發達地區的學校能夠配備先進的技術設備，開展人工智能輔助教學；而一些偏遠地區的學校可能缺乏必要的技術支持，無法充分利用人工智能技術提升教學質量。此外，優質的人工智能教育資源也存在不能共享，分布不均的問題。例如：先進學校能夠與科技企業合作，獲取專業的人工智能教學平臺和優質的課程資源；而其他學校可能只能依賴免費的或通用的人工智能工具，教學效果有限。這種資源分配不均的現象加劇了教育的不公平性，影響了人工智能在高中生物教育中的普及和推廣。

三、解決進路

（一）優化技術應用，提升教學效果

針對生成式人工智能在解題能力不足和內容準確度差等問題，需要結合優質的教育資源并優化技術應用。一方面，可以通過訓練人工智能模型，提高其對生物學科知識的理解和掌握能力。例如：使用高中生物學科的專業試題和教學資源對模型進行訓練，使其能夠更準確地理解生物概念和原理，提高解題的準確率。另一方面，教師在使用人工智能生成的內容時，應進行嚴格的審核和修正，確保其科學性和準確性。在實驗教學中，將人工智能技術與動手實際實驗結合，充分發揮各自的優勢，相互取長補短。例如：利用人工智能模擬實驗過程，幫助學生理解實驗原理和步驟；同時，通過實際實驗讓學生親身體驗實驗操作，培養實踐能力和科學探究精神。此外，還可以開發虛擬現實（VR）和增強現實（AR）等技術，為學生提供更加沉浸式的實驗體驗。

（二）加強教師培訓，促進角色轉變

提高教師的信息技術素養和教學能力，加強教師信息培訓。學校和教育部門可以組織專門的培訓課程和賽事，幫助教師掌握人工智能技術的基本操作和應用方法，了解最新的應用案例和趨勢。例如：廣東省名師工作室開展的“AI賦能高中生物課堂教學”主題論壇活動，為教師提供了學習和交流的平臺，促進了教師對人工智能技術的應用和創新。 同時，教師自己也要積極主動地學習和探索，不斷提升自己的專業素養和技術，不被時代所淘汰。在教學實踐中，教師應嘗試將人工智能技術與生物教學相結合，設計多樣化的教學活動，如項目式學習、探究式學習等，引導學生主動參與學習，培養學生的核心素養。此外，教師還應關注人工智能技術的發展動態，及時更新教學理念和方法，適應教育教學的新變化[6]。

（三）促進資源共享，優化資源分配

對于教育資源分配不均的問題，需要政府和教育部門加大投入，促進資源共享，優化資源分配，特別是對偏遠地區學校的支持，投入更多技術設備和改善網絡條件，讓所有學生都能享受到人工智能教育的紅利。例如：上海市某中學通過搭建知識平臺整合教育資源，探索“數字人”AI學習伙伴輔助教學，并打造多維AI實驗環境，為學生提供了優質的教育資源。此外，學校與學校之間也要加強合作，共建共享數字教育資源。例如：進行校際合作共同開發智能教學平臺和課程數字資源，實現資源的優化配置和利用。同時，還可以利用互聯網平臺，將優質的人工智能教育資源向社會開放，讓更多的學生受益。

結束語

人工智能的發展給高中生物教學帶來了新的生機，但也面臨著更多新的挑戰：技術應用局限性、教師信息素養不夠、資源分配不均等現實困境。通過優化技術應用、加強教師培訓、促進資源共享等方法，可以有效解決這些困境，推動人工智能在高中生物教育中的有效應用，提升教學質量，促進學生的全面發展。在未來的教育教學中，應進一步探索人工智能與高中生物教育的深度融合，充分發揮其優勢，為培養具有創新精神和實踐能力的高素質人才做出貢獻。

參考文獻

[1]徐揚，徐培培，黃瑄，等.基于生成式人工智能的高中生物學試題命制路徑研究[J].北京教育學院學報，2025，39（3）：60-66.

[2]王賢燦，劉平，鄒書生，等.人工智能融合下的物理實驗教學：以應用人工智能技術驗證機械能守恒定律為例[J].中國現代教育裝備，2025（10）：70-73.

[3]葉愛華.無PPT教學模式下人工智能在地理教學中的應用：以高中地理“土壤”教學為例[J].中學地理教學參考，2025（14）：13-17.

[4]趙晏樂，張慧，張斌.生成式人工智能在高中生物學教學中的應用：以“細胞呼吸的原理和應用”為例[J].中學生物教學，2025（12）：26-29.

[5]付昱，李猛，王后雄.生成式人工智能賦能高中化學教學的內在機理與實踐路徑[J].教學與管理，2025（13）：47-51.

[6]曾騰騰.人工智能技術與高中美術教育的深度融合[J].高考，2025（13）：164-166.