AI赋能中学生物学教学的应用场景、问题与提升路径

 

江磊　陈万鹏

摘要：在人工智能技术迅猛发展的背景下，聚焦AI在中学生物学教学中的应用，对17位区县生物学教研员进行半结构化访谈。采用质性编码方法分析数据，揭示当前AI在备课支持、课堂教学、学生指导等场景的应用，深入剖析技术局限性、教师能力差异等现实困境。提出分层培训、工具优化、完善伦理规范三方面的提升路径，以期为AI技术与生物学教学的深度融合提供参考。

人工智能技术正在深刻改变教育形态，大语言模型(如DeepSeek等)的普及，为教育教学创新带来了新机遇。生物学作为兼具理论性与实践性的学科，如何借助AI突破教学难点、提升育人质量，成为中学生物学教学的重要议题。通过访谈一线教研员，梳理AI在中学生物学教学中的应用现状，识别关键问题并探索优化路径。

采用质性研究方法，以目的性抽样选取了17位来自不同区县、具备5年以上教研经验的初高中生物学教研员作为研究对象。区县教研员因其工作中需广泛听课，能接触到大量一线教师，对课堂中AI的常态化应用比较了解。因此，教研员们提供的资料具有一定的代表性和说服力，能在一定程度上反映当下AI在生物学教学中的应用情况。通过半结构化微信访谈收集数据，围绕“AI应用场景”“现存问题”和“改进需求”展开。访谈前征得录音许可，访谈时长为20—35分钟。结束后将录音转录为文本(约7.3万字)并编号标记，统一格式为T-X(“X”代表教师数字序号)。运用编码方法分类整理文本中的概念，围绕访谈的三个核心问题对文本内容的分析结果进行阐述。

1 AI赋能中学生物学教学的应用场景

1.1 备课支持

在备课环节，AI正成为教师的得力助手，其强大的资源整合与教学设计创新能力，显著提升了备课的效率与质量。许多生物学教师借助希沃白板等智能教学工具，将数字化生物学模型融入备课素材。

例如，在讲解细胞结构时，教师通过希沃白板插入3D细胞模型，学生可以从不同角度观察线粒体的嵴、叶绿体的类囊体等结构(T-1)；教师在“蛋白质工程”一节中利用DeepSeek设计开发HTML交互式教学工具，将抽象的基因突变概念转化为可视化动态模型(T-8)。

此外，AI还能助力教师设计探究性问题和跨学科教学方案。例如在“生态系统稳定性”主题教学备课中，教师向AI输入相关指令，便能获得“气候变化对草原生态系统的影响”的跨学科问题链，这些问题融合了地理、化学等学科知识，引导学生从多角度进行综合分析(T-5)。

1.2 课堂教学

在内容呈现上，数字人或虚拟人形象的应用为课堂注入了活力(T-8, T-9)。在“人体免疫系统”的课堂上，虚拟人通过动态演示免疫细胞识别抗原、增殖分化以及攻击病原体的全过程，配合形象的语音讲解，让学生仿佛置身微观战场。同时，AI还能将复杂的文字概念转化为直观的知识结构图示。当教师在教学中输入“遗传的分子基础”相关内容时，AI能生成DNA复制、转录、翻译的流程图，清晰展示遗传信息的传递过程(T-15)。

在互动反馈环节，Plickers等工具被应用于课堂检测。教师提前将题目录入系统，学生通过特制的二维码卡片答题，教师只需扫码即可快速获取全班学生的答题数据，从而实时调整教学节奏(T-11)。在课堂教学评价方面，AI大模型通过分析课堂教学视频，从师生互动、课堂问答等多个维度^[3]生成课堂行为分析报告，并提出改进建议(T-1)。

1.3 学生支持

在学习支持方面，AI在复习指导与研究性学习方面也发挥着重要作用。高三复习阶段知识量大、时间紧，教师可借助AI辅助学生梳理概念。例如，当学生复习“光合作用与呼吸作用”时，教师输入关键词，AI能快速生成对比表格与思维导图，将两者的场所、条件、物质变化等内容进行对比，帮助学生查漏补缺(T-3)。

在研究性学习中，AI为学生提供了丰富的资料支持。例如，在开展“校园植物调查”项目时，学生可通过AI查询植物的分类、生态价值等信息；进行“家庭饲养实践”时，AI能提供特定动物的饲养要求、常见疾病防治方法等内容(T-2)。部分教师还尝试利用AI建构人体模型，设计研究性学习方案。例如，在“人体运动系统”研究项目中，AI可生成人体骨骼、肌肉的3D模型。但由于AI输出的代码文件需要专业技术进行转化才能应用于教学实践，对于教师的实际操作难度较大(T-16)。

1.4 评价与命题

AI在评价与命题环节也展现出高效便捷的优势，但也存在一定的局限性。例如，有教师利用“DeepSeek+学科网”,可快速生成双向细目表与试卷框架，明确考试的知识点分布与能力要求。结合Kimi等工具可高效制作PPT大纲，用于试卷讲评等教学环节(T-17)。虽然AI在生成文字性试题方面表现出色，能够迅速生成概念辨析、原理阐述类题目，但在情境题与图表题设计上的表现则不尽如人意。其生成的题目常出现数据逻辑错误、图表与题干不符或图表失真等问题，教师需花费大量时间进行修正(T-10)。

在试题难度调控方面，AI实现了试题分析的自动化。通过对过往考试数据的分析，AI能计算试题的难度系数，梳理知识进阶路径。有教师以及格线上下学生为参考，利用AI调整题干复杂度与选项干扰度，匹配中下水平学生设计相应难度试题，逐步提升他们的解题信心与能力(T-17)。

2 AI赋能中学生物学教学的问题

2.1 技术局限性

在中学生物学教学实践中，AI“幻觉”引发的科学性错误尤其值得注意。例如，在设计实验教学环节，AI提供的虚假实验数据，若未经教师仔细甄别直接用于课堂，极有可能误导学生对科学探究的认知(T-5)。不仅如此，AI在图像生成方面也存在明显短板，其模拟的蛋白质空间结构常常与实际情况大相径庭。

此外，AI存在实现功能的割裂，增加了其使用难度。有教师使用大语言模型对话框后得到的是一串代码形式的输出结果，必须借助专门的第三方工具，这对生物学教师的信息技术能力提出了较高要求(T-10, T-15)。

2.2 教师能力与观念

教师群体对AI的接受度呈现出分化态势。经验丰富的老教师，由于对新技术可靠性的疑虑，导致他们在中学生物学教学中对AI应用持排斥态度(T-12)。而年轻教师对AI充满了热情、愿意积极的尝试，但在实际的应用中大多仅停留在简单的“教学资源查询”层面，未能深入挖掘AI在探究式教学情境创设、生物学模型建构等教学环节的巨大潜力(T-14)。

部分教师存在“为用而用”的盲目跟风现象(T-9)。在讲解一些通过文字描述就能清晰传达的生物学内容时强行使用AI生成的图示或视频，不仅没有提升教学效果，反而分散了学生的注意力。

2.3 支持系统薄弱

当前，AI应用方面的培训存在严重不足。教师们迫切需要针对生物学教学场景的AI培训，尤其是在提示词优化、AI伦理风险识别等方面。然而，区域层面组织的教研活动大多仅停留在对AI工具基础功能的介绍上，缺乏结合生物学教学实际需求的案例设计(T-7)。

例如，在生物数据建模环节，怎样借助AI进行有效分析等，这些与教学紧密相关的内容在培训中鲜有涉及。

硬件设施的不完善也成为制约AI深度应用的重要因素。部分学校受限于经费等原因，未配备支持视频分析的智慧大屏(T-10)。在教学资源方面，市场上缺乏专门针对生物学教学的AI工具，现有的通用型AI工具难以满足生物学学科在专业图表生成、复杂实验模拟等方面的特殊需求，导致教师在使用过程中常常感到“力不从心”(T-11)。

2.4 伦理与学术风险

AI在教学领域的广泛应用也带来了一系列不容忽视的伦理与学术风险。在教学研究方面，部分教师过度依赖AI写作，直接用AI生成的论文参与教学评比(T-10)。在教学评价环节，AI生成的试题可能存在价值观偏差或出现逻辑漏洞(T-13)。

3 AI赋能中学生物学教学的提升路径

3.1 构建分层的专业化培训体系

针对教师群体在AI应用能力与接受程度上的显著差异，构建分层的专业化培训体系势在必行。降低AI的技术神秘感，多位教研员发现，老教师对新技术的陌生感与操作畏难情绪，导致其难以主动用AI辅助教学。因此，培训要减少复杂技术原理的讲解，丰富实操应用场景的示范，要提供图文并茂的操作手册与分步视频教程，让老教师能够轻松上手。年轻教师虽对新技术充满热情，但在将AI深度融入教学方面仍缺乏经验，容易赋予AI超工具属性的错误认知。因此，可以通过“AI模拟实验设计”“跨学科项目式学习”等实际案例，引导年轻教师理解工具的属性、特征和适用范围，从而自主探索AI在生物学教学中的创新应用。

3.2 优化工具与资源供给

当前，通用型AI工具在满足生物学教学特殊需求上存在明显不足，因此推动学科专用AI工具开发迫在眉睫。例如，可以研发“生物图表通”智能体，根据生物学教学需求，支持细胞分裂模式图、遗传系谱图、生态能量流动图等学科特色图表的快速生成，且确保图表的科学性与规范性，减少教师对通用大模型的依赖。

在资源整合与共享方面，可建立区域AI教学资源库。通过收录优秀的AI生物学教学应用案例，如“基因工程AI辅助教学设计”“利用AI开展生态系统动态模拟教学”等，方便教师学习与借鉴。学校层面也需加大硬件投入，配备智能大屏、AI数据分析终端等先进设备。

3.3 完善伦理规范

为防范AI应用带来的伦理与学术风险，需建立健全相关规范与标准。教育部2025年5月发布的《中小学生成式人工智能使用指南》严禁教师将生成式人工智能作为替代性教学主体。高校层面，上海交通大学在2025年3月份发布的《在教育教学中使用AI的规范》将AI的应用划分为“禁止使用”“开放使用”等四类。然而，目前针对生物学教师尚无具体要求。因此，可结合学科特点和AI四种应用类型制定《中学生物学教师AI使用指南》,明确AI辅助教学各环节的规范，确保教师是“AI+教学设计”等作品的第一责任人。

4 结语

通过对17位生物学教研员的深度访谈，本文梳理了AI在中学生物学教学中的典型应用场景。从实际教学来看，多数教师将AI视为资源生成的“便捷工具”和提升效率的“辅助手段”。对AI的应用仅停留在教学流程的表层优化，尚未深入触及生物学学科核心素养培养的深层逻辑。未来应该从“技术赋能”转向“教学重构”，将AI深度融入中学生物学实验设计、科学思维训练等关键环节。同时，应建立“技术、教师、制度”协同发展生态，通过专业化培训提升教师AI素养，以伦理规范保障应用安全，推动AI与生物学教学的深度融合。

来源：江磊,陈万鹏.AI赋能中学生物学教学的应用场景、问题与提升路径[J].生物学教学,2026,51(05):38-40.