生成式人工智能支持下中学生物学教师教育科研选题的转化路径

 

李增娇
华东师范大学生命科学学院

摘要：教育科研是推动教师专业发展的核心动力，然而科研选题作为研究起点常成为教师的瓶颈。传统选题方式存在视野局限与信息滞后等问题。随着人工智能技术的发展，其在教育教学中的应用已从辅助教学延伸至辅助科研。本文基于人机协同认知框架与生成式人工智能技术原理，结合中学生物学教学实例，系统探讨了生成式人工智能在教师教育科研选题设计、评价与表述三个环节的具体应用。同时强调AI是赋能教师的“智能研究伙伴”,但需以教师的实践智慧与批判性思维为主导。未来应重视教师AI素养的提升，推动其科学、创造性地运用AI工具，以提升科研创新能力。

教育科研是驱动教师专业发展的核心引擎，是教师从“经验型教师”成长为“专家型教师”的关键路径。教育家苏霍姆林斯基曾言：如果想让教师的劳动给教师带来兴趣，使天天上课不至于变成一种单调乏味的义务，那就应当引导每一位教师走上从事研究这条幸福的道路。华东师范大学的叶澜教授也指出，教师发展不仅是为了应对时代的挑战，更是为了使自己的人生更有意义。然而，万事开头难，科研选题作为研究的第一步，往往决定了研究的方向、深度与最终价值，也是许多教师在开启科研之路时面临的首要瓶颈。

传统的选题方式主要依赖于教师从教学实践中捕捉问题、从理论学习中发现问题或从专业交流中催生课题^[4]。这些方式虽然扎根实践，但也存在视野局限、信息滞后等问题。随着新一轮科技革命的到来，人工智能技术，特别是生成式人工智能，正以前所未有的深度和广度渗透到各行各业。在教育领域，AI的应用已不再局限于辅助教学，更延伸至辅助教育科研。中国知网、维普等文献数据库也相继推出AI助手，为研究者提供智能选题、研究态势分析等服务。然而，如何科学、高效地利用AI,避免其“幻觉”和同质化输出，成为一个亟待解决的问题。为此，本文结合一线中学生物学教师的实际需求，系统探析人工智能在教师教育科研选题设计、选题评价和选题表述三个环节中的具体应用，并列举提示词实操案例加以说明，以期为教师利用数智工具提升科研创新能力提供参考。

1 概念框架与方法基础

1.1 人机协同认知框架

该框架认为，人与AI并非简单的使用者与工具关系，而是一个相互增强的认知系统。在选题过程中，AI负责“认知卸载”,即快速处理海量信息、发现潜在关联，将教师从繁重的文献检索中解放出来；而教师则负责“想象力激发”与批判性思维，主导研究方向、判断选题价值、进行创新性整合。这种“人在环中”(human-in-the-loop)的模式，能够最大化地发挥人与AI的各自优势。

1.2 生成式人工智能技术原理

以大语言模型(LLM)为核心的生成式人工智能，通过在海量文本数据上进行预训练，掌握了丰富的世界知识和语言模式。其“上下文学习”能力，使其能够根据用户提供的提示词理解任务意图，并生成符合要求的文本。通过设计结构化的提示词，如设定角色、限定任务和提供背景信息，可以引导AI进入特定知识领域，进行高质量的、有针对性的内容生成。

2 人工智能在教育科研选题中的应用与实操

2.1 在选题设计中的应用：拓展边界与聚焦方向

选题设计的核心在于创新，即做到“人无我有”或“人有我优”。AI强大的信息整合与模式发现能力，能够帮助教师突破个人经验与知识结构的限制，从更宏观、更前沿的视角构思选题。

2.1.1 基于研究兴趣或教学问题的发散式选题

首先，教师作为主导者，提出初步的研究兴趣点，而AI则作为“信息雷达”,进行发散性探索。

例如，一位生物学教师对“大单元教学”和“跨学科融合”感兴趣，但思路较为模糊。此时，可以设计开放式提示词，激发AI的关联发现能力。

【提示词实操案例1】角色：你是一位教育学领域的资深研究员，对前沿教育理念和跨学科研究非常了解。任务：我是一名高中生物学教师，近期关注“大单元教学”和“跨学科融合”。请为我分析这两个主题当前的研究热点，并列出至少3个可以与之结合的交叉学科领域。要求：对每个交叉领域，请简要说明其与生物学教学结合的价值，并提供1—2个初步的、具有启发性的选题方向。说明：我希望选题能体现新课标精神，并具有实践操作性。

通过该指令，AI可能生成如下反馈(部分):①结合“地理”与“信息技术”:方向如“基于GIS数据分析的区域生物多样性调查项目式学习设计”;②结合“劳动教育”与“美育”:方向如“五育融合视域下校园生态农场课程的开发与实践；③结合“科学史”与“哲学”:方向如“基因编辑伦理辩论式教学在大单元设计中的应用”等。这些由AI生成的跨学科选题建议，有效拓宽了教师的选题思路。

除了以上宏观的、基于宽泛研究兴趣的探索，AI同样能辅助教师将日常教学中发现的具体问题转化为可研究的课题。例如，一位生物学教师发现初中学生普遍存在“植物只在晚上进行呼吸作用”的前科学概念。此时，教师可以利用AI对这一教学痛点进行深度挖掘。

【提示词实操案例2】角色：你是一位经验丰富的生物学教育研究者和概念转变理论专家。任务：我在教学中发现学生普遍存在“植物只在晚上进行呼吸作用”这一前科学概念。请分析这个问题背后可能涉及的核心教育学和生物学关键词，并基于这些关键词的组合，生成5个具有研究价值的论文选题方向。要求：①关键词应包括概念层面(如：前科学概念、概念转变、呼吸作用)、教学策略层面(如：认知冲突、类比教学、可视化策略)和评价层面。②生成的选题应具有可操作性，适合一线教师开展行动研究。

通过该指令，AI能够提炼出“前科学概念”“概念转变”“认知冲突”“教学策略”“呼吸作用”等关键词，并生成诸如“基于认知冲突策略矫正初中生‘植物呼吸作用’前科学概念的教学实践研究”或“利用可视化教学工具促进学生对光合作用与呼吸作用关系深度理解的案例分析”等具体选题，帮助教师将零散的教学困惑系统化、课题化。

2.1.2 基于期刊重点选题或课题申报指南的导向式选题

许多核心教育类期刊每年会通过纸刊或公众号公布年度重点选题，国家级或地区级的课题(如全国教育科学规划课题)也会发布课题申报指南。这些指南是学术界和教育主管部门关注焦点的高度凝练，教师依据这些权威指南进行选题，不仅能确保研究方向的前沿性与重要性，还可能有效提升课题申报或论文投稿的成功率。AI在此过程中可以扮演“解码器”和“连接器”的角色，帮助教师将宏观指南与个人教学实际精准对接。

例如，一位生物学教师想根据基础教育领域的权威期刊《课程·教材·教法》进行选题，因为该刊物是基础教育改革的风向标。此时教师可以利用AI进行定向选题构思。

【提示词实操案例3】角色：你是一位资深的生物学教育研究专家，同时也是《课程·教材·教法》期刊的审稿人。任务：为我这位高中生物学教师推荐5个具有创新性和实践价值的论文选题。要求：选题需紧密结合新课标理念，体现跨学科融合(如结合地理、信息技术),并参考《课程·教材·教法》2025年的重点选题方向(网址：略)。选题应具体、可操作，避免空泛。说明：我近期的教学兴趣点是“大单元教学”和“项目式学习”,希望选题能与此相关。

基于以上提示词，AI可能生成如下选题建议：①基于大概念的“生态系统稳定性”单元教学设计研究：结合地理知识，以“碳中和背景下的校园生态改造”为项目式学习载体。②数字化虚拟实验在“基因工程”教学中的应用与评价：开发或应用3D模拟平台，探究其对学生科学探究能力的影响。③“问题链”驱动下的高中生物实验教学模式探究：以“探究光合作用”为例，设计从验证性到探究性的问题序列，培养学生高阶思维。

除此之外，教师可以参考已立项的课题或更宏观的课题申报指南。AI能够帮助教师将一个宏大的课题方向分解为适合一线教师操作的子课题。

【提示词实操案例4】角色：你是一位教育科研规划专家，擅长将大型研究课题进行分解和具体化。任务：“基于STEM理念的中学生物学实验教学创新研究”是一个已立项的地区级课题。我是一名对科学探究和跨学科教学感兴趣的中学生物学教师，希望围绕这个大课题，为我的教学实践设计可实施的子课题，请为我细化5个可行的研究选题。要求：选题应适合高中阶段，兼具科学性和教育性，强调学生实践和核心素养的培养，并明确研究方法(如案例研究、行动研究)。

【提示词实操案例5】角色：你是一位跨学科研究专家，精通中国传统文化与现代科学教育的融合。任务：“中华文化教育传统研究”是2025全国教育科学规划项目指南中的选题方向之一。我是一名中学生物学教师，希望将这一方向与我的教学实践相结合。请帮我构思5个具体的研究选题。要求：选题需体现生物学学科特色，并与中华传统文化(如中医、农学、哲学思想等)深度融合，具有创新性和课堂实践的可行性。说明：例如，可以从《本草纲目》、二十四节气、古代生态智慧等方面切入。

2.1.3 基于研究论文或关键研究者的追踪式选题

站在巨人的肩膀上是科研创新的重要途径。通过分析特定领域的研究文献或追踪前沿学者的研究动态，教师可以快速把握该领域的知识图谱、研究前沿和待解难题。AI在此环节可作为“学术分析师”,高效地完成文献梳理、趋势分析和学者画像等任务。教师可以基于期刊近几年的目录，也可以基于某个研究方向(如跨学科教学)最新的若干篇论文，甚至可以聚焦于某位学术思想活跃的青年学者，因为青年学者往往处于学术生命力最旺盛的阶段，真正凭借文章质量纵横学术界，最大程度排除掉学校、基金等其他影响因素，其研究更能反映学科的前沿动态和创新方向。

【提示词实操案例6】角色：你是一位教育情报分析专家。任务：我已经整理了《生物学教学》期刊近三年(2023—2025)的全部文章标题列表。请分析这些标题，总结出3—5个高频研究主题或新兴研究趋势，并为我推荐一个尚未饱和但具有潜力的研究切入点。要求：总结需简明扼要，推荐的切入点要说明其创新价值和研究可行性。

【提示词实操案例7】角色：你是一位顶尖的科学教育文献综述专家。任务：请分析我上传的近五年(2021—2025)关于“高中生物学项目式学习(PBL)”的50篇核心中文文献。基于文献分析，请回答以下问题：①当前该领域的研究主要集中在哪些方面?②存在哪些研究空白或争议；③请基于这些空白，为我提出3个具有原创性的、适合一线教师开展的行动研究选题。要求：回答需有条理，提出的选题应具体说明研究目标、内容和预期的实践贡献。

【提示词实操案例8】角色：你是一位学术研究分析师，擅长分析学者的研究脉络和学术思想。任务：青年学者闫白洋是近年来在中学生物学教育领域比较活跃的研究者，他的主要研究方向是“生成式人工智能”和“知识图谱技术”。他的代表性论文包括如下论文(题目略)。请分析他的研究轨迹和核心观点，并为我这位高中生物学教师建议2—3个可以借鉴其理论框架、但在生物学教学情境中进行深化的研究选题。要求：建议的选题应与闫白洋的研究有一脉相承之处，但又必须是新的应用或拓展，避免直接重复。

基于上述方法构建的研究选题，教师仍需结合个人专业背景与实际教学环境，借助人机协同机制进行系统化评价与优化。

2.2 在选题评价中的应用：模拟评审与价值预判

选题的价值最终体现在其创新性、科学性和实践性上。在正式投入研究之前，对选题进行有效评价至关重要。AI可以扮演“预评审专家”的角色，为教师提供初步的、多维度的反馈。

第一，AI可用于选题的创新性评估。

通过接入中国知网、万方等大型文献数据库，AI能够快速检索相关领域的已有研究，进行初步的文献查重与综述，帮助教师判断自己的选题是否与已有研究雷同，从而找到研究的切入点和创新空间。此时最好利用已经接入文献数据库的大模型，例如接入万方数据的秘塔，接入百度学术的橙篇等，也可以利用文献数据库的AI助手功能，例如中国知网AI助手和维普的科创助手提供的“定题评测”功能，正是基于这一逻辑，对选题的创新价值进行智能评估。

第二，AI能够对选题的可行性与研究价值进行分析。

教师可以向AI提供选题，并要求其作为“评审专家”进行评议。AI可以从理论依据是否充分、研究方法是否可行、预期成果是否有实践意义等角度提出建设性意见。

例如，一位中学生物学教师确定了“开辟校园‘自然步道’,发展学生生态保护意识”这一研究选题，就可以要求AI对这个已基本成型的选题进行多维度评议。

【提示词实操案例9】角色：你是一位严谨的教育科研项目评审专家。任务：对我的研究选题“开辟校园‘自然步道’,发展学生生态保护意识”进行批判性审查。要求：①创新性评估：快速检索相关文献，判断该选题与已有研究的重合度，并指出潜在的创新点。②可行性分析：从研究方法、评价工具、实施周期等方面提出具体、可操作的建议。③价值判断：分析其理论价值和实践意义。说明：我计划通过带领学生观察、记录、制作“自然笔记”来实施。

AI的反馈可能包括：①创新性：指出“自然步道”已有研究，但结合“自然笔记”进行过程性评价，并系统分析其对学生生态意识影响机制的研究尚不多见。②可行性：建议开发具体的“自然笔记”评价量表，采用前后测问卷法测量生态意识变化，并与生物、美术等课程结合，确保实施的可持续性。③价值：其符合新课标的实践育人导向。通过这种模拟评审，教师可以预见研究中可能遇到的问题，从而使研究方案更具系统性和可操作性。在提示词设计时，教师也可以让AI工具学习目标期刊的风格，再让其根据目标期刊特征对选题进行评价分析。

近些年来，在职称评审改革强调“代表性成果”的背景下，利用AI进行选题预评价，有助于教师将精力聚焦于真正有价值的课题，避免低水平重复，产出更符合时代要求的优质成果。

2.3 在选题表述中的应用：精炼语言与规范表达

一个好的选题不仅要有新颖的内核，还需要精准、规范的学术表述。许多教师虽有好的想法，却在“如何把话说清楚、说专业”上遇到困难。AI在自然语言处理上的优势，使其成为选题表述优化的利器，助力实现“人优我变”——在学习吸收的基础上变换思考角度。

教师可以将一个较为口语化或宽泛的题目输入AI工具，要求其从不同角度进行优化；也可以在完成论文的撰写后，请AI归纳概括一个更加符合学术规范或期刊文章风格的题目。

【提示词实操案例10】角色：你是一位学术期刊编辑，擅长将实践想法转化为规范的学术标题。任务：将我的初步想法“在高中生物学教学中，通过分层作业和个性化提问培养学生的成就感”优化为3个符合学术规范的论文标题。要求：标题需精准体现研究变量(策略、目标)、研究对象和研究方法，具有学术性和创新性，长度在20字以内。

AI可能生成：“基于分层教学策略提升中学生物学学习成就感的实践研究”“成就感导向下的高中生物学课堂提问设计与效果分析”等。这不仅使标题更凝练，暗含了研究的变量、方法与范围，也使其更符合论文规范要求。

3 反思与展望

人工智能技术为教师教育科研带来了革命性的变化。它不仅是高效的信息检索与整合工具，更是能够激发创新、优化表达、预判价值的“智能研究伙伴”。通过在选题设计、表述和评价环节中善用AI,一线教师可以有效克服传统选题方式的局限，更从容、更自信地走上教育研究的“幸福道路”。

当然，我们也应清醒地认识到，AI目前仍是辅助工具，无法替代教师自身的实践智慧与批判性思维。AI生成的建议需要教师结合自身的教学情境、学生特点和研究兴趣进行甄别、筛选与再创造。如果教师仅仅是AI指令的执行者，即便最终产出了论文，也可能陷入“有成果、无成长”的困境，因为研究过程中最宝贵的批判性思维、理论建构与实践创新的机会被悬置了。同理，教师在使用AI时，也应是工具的主人，通过巧妙的“提示语设计”与持续的追问思辨，让AI服务于自身的研究旨趣与专业成长。

展望未来，随着AI技术的不断迭代，教师的“AI素养”将成为其专业能力的重要组成部分。如何引导教师科学、理性、创造性地使用AI,将其作为提升教育教学质量和产出高质量研究成果的催化剂，将是教育研究与教师培训领域值得持续关注的重要议题。

来源：李增娇.生成式人工智能支持下中学生物学教师教育科研选题的转化路径[J].生物学教学,2026,51(04):49-53.