初中生物學三種常見教學模式困境與AI賦能措施

[中圖分類號] G633.91 [文獻標識碼] A[文章編號] 1674-6058（2025）26-0077-04

《義務教育生物學課程標準（2022年版）》指出，教學中應凸顯學生主體地位，關注學生個性化、多樣化的學習和發展需求，增強課程適宜性[1]為此，教育工作者積極探索并實踐“STEAM教學”“情境教學\"“項目式教學\"等新型教學模式，但這些教學模式在實際實施中仍面臨諸多困境。

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是一門研究通過計算機軟硬件模擬人類智能行為的交叉學科，其核心目標是使機器具備感知、推理、學習及決策等能力。當前，AI技術已成為各行業數字化轉型的核心驅動力。《中國教育現代化2035》提出利用現代技術加快推動人才培養模式改革，實現規?；逃c個性化培養的有機結合[2]；《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》進一步強調要以人工智能助力教育變革[3]。隨著AI技術的持續發展，其與學科教學的深度融合已成為必然趨勢。

筆者在初中生物學教學實踐中，針對“STEAM教學\"“情境教學\"“項目式教學\"的常見實施困境，探索三者與AI的融合路徑，有效破解了現有難題，實現了AI對初中生物學教學的賦能

一、三種常見教學模式的主要困境

在教育數字化轉型背景下，“STEAM教學\"\"情境教學”“項目式教學”是針對性提升學生學科核心素養的主流教學模式。然而，三者在實際實施過程中，均面臨教學資源供給、教學評價實施等方面的困境，制約了教學有效性的提升，這些困境也成為AI賦能教學的關鍵切入點。

（一）STEAM教學資源相對缺乏

在生物學教學中滲透STEAM教育理念，即通過關聯生物學與科學、技術、工程、藝術、數學等學科知識，促進跨學科融合，對培養學生綜合素養具有重要價值[4]。STEAM教學以實踐為核心，強調多領域知識的整合應用，其中工程設計元素的融入是其復雜性的主要體現。但在實際教學中，受區域及校際教育資源配置差異的影響，部分學校缺乏開展STEAM教學所需的硬件設施與實驗設備[5]。例如，在“探究光合作用影響因素”的傳統STEAM教學中，教師需依據學生設計的方案準備實驗材料與設備，而部分學校受條件限制，無法為學生提供測量氣體吸收與釋放量的傳感器，導致STEAM教學的實踐效果大打折扣。

（二）情境教學素材與內容融合不足

情境教學通過模擬真實問題情境，幫助學生將抽象概念與具體現象相結合，促進知識的主動建構，這樣既能有效提升知識留存率，又能增強學生的社會責任感。但在實際教學設計中，教師易陷入情境框架形式化的誤區：過度側重情境的外在呈現，誤將多媒體特效視為情境教學的核心；僅在課堂導人環節創設情境，且素材選擇單一；忽視情境與知識體系的內在契合度，部分情境浮于表面，與教學內容融合度低，甚至僅作為教學環節的過渡語—一雖看似實現了環節呼應，實則與核心教學內容脫節[6]

上述問題易導致課堂出現“一課多境”的亂象：情境切換頻繁且缺乏邏輯關聯，一節課內堆砌多個無關聯的生活案例，使學生難以形成持續、連貫的認知，最終在情境化課堂中表現出表層化參與。例如，在“遺傳病調查\"教學中，學生僅機械完成表格填寫，未能結合教學內容對調查數據背后的遺傳規律進行深度分析與總結，情境的教學價值未得到有效發揮。

（三）項目式教學深度不足且浮于形式

項目式教學是在教師指導下以學生為主體，通過完成完整的實踐性項目開展的教學活動，對培養學生的創新實踐能力具有重要作用7。該教學模式實施中強調真實情境創設、驅動性問題設計以及成果評價的多元化。但當前項目式教學實踐存在明顯的深度不足問題：現行教材缺乏可供教師參考的跨學科項目案例，導致教師設計時易陷人“為活動而設項目”的誤區，忽視知識的深度挖掘與核心能力的培養，實施后難以取得實效。

此外，資源保障不足也制約著項目的深度：多數學校缺乏項目式教學所需的實驗設備、標本、試劑等基礎資源；部分教師嘗試利用校園植物等自然材料設計實驗，但受限于材料的穩定性與科學性，項目探究深度難以保證。同時，教學中缺乏引導學生開展科學論證的有效策略與工具，難以支持學生超出項目的質疑及基于證據的推論。加之項目多維目標評價受教師經驗與工具的限制，學生在探究過程中難以獲得即時反饋，最終導致項目式教學效果不佳。

二、AI賦能三種教學模式的主要措施

（一）人機協同，構建教學邏輯框架

以教師為教學設計主體、AI技術為輔助工具，通過人機協同模式完善教學邏輯框架，可實現教學目標精準定位、教學資源個性化適配及評價反饋即時化。在傳統教學設計中，教師多基于教學經驗確定教學模式，再通過文獻檢索補充教學內容；而AI技術可基于教育數據與學科知識庫生成多元化教學模式方案，教師再結合自身經驗進行分析與選擇。AI技術通過多維度介人破解資源供給、實踐指導、評價實施等教學困境，快速整合物理、化學等跨學科數據為教師提供教學支撐。

課前，利用AI對不同班級開展課前測試與學習行為分析，實現智能學情診斷，并依據學生歷史學情推薦適配教學資源、生成部分教學內容；課中活動階段，借助AI的語音識別與情感分析技術監測小組討論數據，模擬互動情境并提供即時反饋；課后評價環節，通過AI實時分析學生的課堂表現，從發言頻次、觀點創新性等維度量化小組成員貢獻度，構建“知識水平一實踐能力一合作素養”三維評價模型。這種AI賦能的教學模式，為教師提供了知識體系構建、學情分析、跨學科融合等多維度支持，推動教師從單向信息收集者轉變為協同設計者，提升了教學設計的全面性與科學性。

例如，在人教版初中生物學八年級上冊“食物鏈和食物網”的教學中，可利用AI輔助教師設計“現象驅動一知識建構一實踐挑戰一遷移應用\"教學主線：通過智能圖像生成羚羊求救視頻，展示健康草原（有草、羚羊和獅子）與退化草原（有草、蝗蟲和鼠）的對比場景；調用草原生態模擬器，通過逐步添加獅子、禿鷲等生物演示食物鏈與食物網的交織過程；協助學習小組完善生物防治方案；同時通過分析課堂行為、言語及內容數據，對比教師與學生活動時長以判斷課堂主導類型（學生對話型或教師講授型），突破傳統的“成果展示 + 巡視記錄”評價方式的局限，優化課堂過程性評價。

（二）按需虛擬，突破教學資源短缺

情境教學強調真實場景的沉浸式體驗，但教學中常面臨真實場景難以觸及的問題。AI可通過構建虛擬場景（如自然生態系統、生物學歷史事件等），為學生提供沉浸式學習環境，有效彌補實地訪問受限的不足。例如，通過AI模擬生態系統，幫助學生動態觀察動植物間的互動關系，分析動態數據，深化對生態規律的理解。

STEAM教學與項目式教學以“動手實踐”為核心，實施中常受高成本實驗設備、跨學科工具短缺及材料、測試設備不足等資源問題的制約。在STEAM教學中，AI可整合跨學科數字資源，通過虛擬實驗平臺替代昂貴實體設備，或借助技術賦能將普通設備升級為多功能教學工具；在項目式教學中，AI能在項目設計、數據處理、資源匹配等環節提供支持，助力學生在設備有限的條件下完成高質量探究。

例如，在融合AI的“探究光合作用的影響因素”教學中（見表1），學生通過操作虛擬實驗室，可實時調控光照強度、 CO₂ 濃度等變量，生成光合作用強度動態模型，將復雜的生物學現象可視化、具象化。課堂中，通過人機協作實現實驗數據的即時反饋與優化，顯著提升探究效率。同時，借助智能實驗裝置的設計與操作，完成跨學科教學任務，強化學生的工程思維，推動學習從“技能操作”向“科學思維塑造\"轉變。

表1STEAM與AI技術相融合

（三）動態關聯，推動教學內容跨界延伸

STEAM教學與項目式教學均以跨學科知識整合為主要特征，強調通過融合科學、技術、工程、藝術、數學等多領域知識，促進學生深度學習。但在傳統教學實踐中，受教師跨學科素養的局限性、教材知識邊界及資源獲取渠道等因素的影響，普遍存在跨學科知識覆蓋不全面、整合難度大等問題。而運用AI技術可實現不同領域知識點的動態關聯，構建多學科融合的知識網絡，為破解這一困局提供了關鍵路徑。

例如，在“校園池塘生態改造\"項目式教學中，以“學校廢棄池塘水質渾濁、生物種類稀少，如何將其改造成兼具生態價值與觀賞價值的蓮花種植區？”為驅動性問題，學習過程需融合多學科知識：通過數學方法統計水質數據，運用化學原理分析污染物成分，結合地理知識研究池塘水文特征，借助物理原理設計水流循環系統，利用藝術理念打造景觀效果。同時，需注重培養學生的社會責任感，開展社區環保宣傳，提升公眾環保意識。在此過程中，可依據學校的地理位置與項目主題，利用AI技術自動關聯本地生態案例（如周邊濕地保護政策、社區治污經驗），提供最新科研成果并模擬不同的生活場景，輔助學生分析“人類活動對池塘生態的影響”。學生進行調研并采集水質、土壤、生物數據，將其上傳至AI平臺即可生成污染源分析報告；在通過查閱文獻確定蓮花對光照、水溫、pH值的適應范圍后，可在AI平臺搭建池塘數字模型，通過設置水生植物比例、魚類數量等變量，實時模擬光照、水流對物質循環的影響，驗證方案的可行性。AI平臺還能反饋設計調整建議，提供結構合理性優化方案，并生成不同季節的池塘景觀效果?？梢?，AI技術既能高效彌補教師跨學科知識的短板，又能成為學生打破學科壁壘、實現知識跨界整合的重要工具。

三、AI賦能三類教學模式的實踐應用

AI技術的賦能措施與情境教學、項目式教學、STEAM教學三種模式的實施困境之間存在多維度、多層級的交叉關系。通過人機協同、按需虛擬以及動態關聯三大措施，可形成“精準診斷問題一技術替代補位一資源拓展升級”的系統性解決流程。

針對STEAM教學中設備資源受限，跨學科知識離散、整合難度大的問題，運用AI虛擬仿真可替代真實設備，而使用AI知識圖譜構建與低代碼工具，能推動知識從碎片化呈現走向綜合化應用，助力跨學科融合落地；針對情境教學中素材單一以及學生對于概念理解表面化的問題，通過AI技術構建沉浸式虛擬情境，可有效突破物理空間與認知維度的限制；針對項目式教學面臨的資源短缺與過程性評價缺失問題，借助AI智能資源推薦與動態反饋系統，可實現教學資源的精準匹配及學習過程的實時追蹤評價。（見表2）

表2三種教學模式困境與AI賦能措施

通過AI針對性技術手段破解具體教學場景的困境，同時以人機協同教學設計框架為統領，將技術能力與教學模式整合，可推動情境教學的感知維度升級、項目式教學的過程質量升級及STEAM教學的實踐深度升級，進而提升學生的學科核心素養，促進其全面發展。

四、結語

順應信息化時代的教育變革，運用AI技術助力教學模式革新，既能打破傳統教學的多重限制（課前通過智能診斷精準把握學情，課中通過實時分析課堂行為數據優化教學互動，課后通過動態評價體系完善過程性評價），又能依托虛擬仿真實驗室與AI動態建模工具突破硬件壁壘；還可通過人機協同評課助力教師專業發展，推動教師從知識傳授者向能力培養者轉型。

然而，AI賦能教學仍面臨現實挑戰。優質的AI教學資源多集中于發達地區，欠發達地區的學校往往僅能獲取基礎工具，其應用受限于硬件設備配置與軟件資源供給。此外，AI賦能教學也要求一線教師持續探索學習，在現有條件下最大化發揮AI賦能價值，推動初中生物學教學質量的提升。

[參考文獻］

[1中華人民共和國教育部.義務教育生物學課程標準：2022年版M.北京：北京師范大學出版社，2022.

[2」中華人民共和國教育部.中共中央、國務院印發《中國教育現代化2035》EB/0L].（2019-02-23）2025-01-25].http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/s6052/moe_838/201902/t20190223_370857.html.

[3]中共中央國務院印發《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》N].人民日報，2025-01-20（6）.

[4]王瑤，努爾買買提·依力亞斯.高中生物學教學中STEAM教育理念的滲透：以“細胞膜的結構和功能”為例[J].中學生物教學，2025（6）：39-41.

[5」郭琪琦.基于STEM理念的高中生物實驗教學改進策略：以“探究環境因素對光合作用強度的影響”為例[J].中學生物教學，2019（13）：34-36.

[6」楊仕敏，竇星星.雙新視域下“一境到底”課堂教學設計研究：以“無脊椎動物”為例[J].中學生物教學，2025（4）：61-64.

[7]齊衛，王文青.項目式教學過程與效果評價[J].河北師范大學學報（教育科學版），2020，22（6）：119-121.

（責任編輯 羅艷）