一、引言 

生物学是探究生命现象与生命活动规律的基础自然科学，兼具微观抽象性、系统整体性、实践探究性与社会关联性。 长期以来，常规高中生物教学存在多重现实困境：减数分裂、基因表达、细胞信号传导等微观动态过程仅依靠静态图文开展教学，学生难以建立连续、动态的生命认知；诸多探究实验受课时约束、实验器材、安全规范、实验周期等条件限制，难以组织全体学生完成完整探究流程；同质化授课模式难以适配学生差异化认知水平；课堂教学内容与公共卫生、生物多样性保护、生物技术伦理等现实议题相互脱节，社会责任素养缺乏有效的培育载体。

伴随教育数字化转型持续推进，虚拟仿真平台、生成式人工智能、智能学情诊断系统逐步融入基础教育课堂。人工智能能够实现微观生命活动可视化、理想化实验条件虚拟化、零散知识体系结构化、同质化教学个性化。如何依托人工智能工具对接四大核心素养育人目标，规避“重技术展演、轻素养发展”的形式化教学弊病，成为当前中学生物教育研究的重要议题。基于此，本文结合一线教学案例，分层探讨人工智能赋能四大核心素养培育的实施路径。

二、人工智能赋能生命观念培育：具象生命过程，建构系统化生命认知

生命观念是学生通过持续学习形成的关于生命现象及其内在规律的整体性认识，主要涵盖结构与功能观、物质与能量观、稳态与平衡观、进化与适应观。生命观念无法依靠机械记忆习得，需要学生持续感知生命系统内部要素的相互作用机制。AI三维建模、动态仿真技术能够突破肉眼观察的局限，将微观、瞬时、复杂的生理过程直观呈现，引导学生自主提炼生命运行的内在规律。

（一）案例1：结构与功能观——《细胞膜的结构和功能》

本节课重难点在于厘清流动镶嵌模型的结构特征与细胞膜选择透过性功能之间的逻辑关联。传统教学依托静态示意图开展讲授，易造成学生割裂结构与功能的内在联系，形成孤立的碎片化记忆。

AI融合实施路径：运用AI交互式三维模型，实现细胞膜360°旋转、分层拆解，动态同步演示自由扩散、协助扩散、主动运输三类跨膜运输方式。创设控制性模拟情境：借助AI模拟低温、重金属胁迫破坏磷脂双分子层结构，动态呈现物质跨膜运输能力衰减过程。学生通过对比观察自主归纳：细胞膜的流动性是物质跨膜运输的结构基础，结构决定功能，功能依托结构得以实现。依托可视化情境，潜移默化建构结构与功能相统一的生命观念。 （二）案例2：稳态与平衡观、物质与能量观——《神经调节与体液调节的关系》 

教学难点：阐释神经调节与体液调节协同运作，共同维持内环境稳态的调控机制。

AI融合实施路径：依托AI搭建人体体温调节动态仿真模型。分别模拟寒冷、炎热环境下神经系统、甲状腺激素、肾上腺素协同调节的完整过程；通过变量控制模拟甲状腺功能异常状态，直观呈现稳态失衡引发的生理效应。学生通过观察推演形成认知：生命系统依靠多重调节网络维持动态平衡，物质合成与能量代谢始终处于动态变化进程，逐步建立稳态与平衡观、物质与能量观。

（二）案例3：进化与适应观——《自然选择与适应的形成》 

教学难点：理解变异的不定向性与自然选择定向改变种群基因频率的内在逻辑。

AI融合实施路径：借助AI进化仿真程序，模拟工业污染背景下桦尺蠖种群体色演化过程。人为调控环境背景色，持续追踪浅色、黑色个体种群数量动态变化。学生直观观测有利变异在环境筛选下不断积累，生物形态、生理特征逐步与生存环境相适配，循序渐进形成进化与适应观。

三、人工智能赋能科学思维培育：搭建思维支架，发展逻辑推理能力 

科学思维包含归纳概括、演绎推理、模型建构、批判性思维、创造性思维多重维度。常规教学中，不少学生倾向于直接识记结论，缺少推理、辨析、自主建模的常态化训练。人工智能可通过递进式问题链、对比建模、思维导图生成、易错认知辨析等方式搭建思维支架，引导学生主动开展逻辑推演。

（一）案例1：模型与建模思维——《DNA的复制》 

教学难点：区分半保留复制与全保留复制假说，厘清同位素标记实验背后的演绎推理逻辑。

AI融合实施路径：利用AI动态模拟DNA复制全过程，并行呈现半保留复制、全保留复制两种理论模型。依托AI设置递进式问题链：①DNA解旋的生物学意义是什么？②碱基互补配对原则如何保障复制保真性？③基于¹⁵N同位素标记实验，不同繁殖世代的DNA离心条带存在何种差异？学生依托动态模型开展演绎推理，自主剖析梅塞尔森-斯塔尔实验的逻辑内核。课后由AI生成思维导图基础框架，引导学生自主完善知识脉络，持续训练模型建构与演绎推理能力。

（二）案例2：批判性思维——《基因突变和基因重组》 

学生普遍存在认知误区：基因突变必然有害、基因突变一定会改变生物性状。

AI融合实施路径：依托AI整合多元实证案例，分类呈现有益突变、有害突变、中性突变；结合密码子简并性、隐性突变等知识创设思辨议题。组织课堂研讨：基因突变是否必然引起生物性状改变？AI实时汇总课堂多元观点，引导学生开展多角度辩证分析，消解绝对化认知偏差，培育批判性思维。

四、人工智能赋能科学探究培育：突破实验限制，完整还原探究流程 

完整的科学探究范式包含提出问题→作出假设→设计实验→实施实验→结果分析→交流反思六大环节。高中生物学部分实验存在周期漫长、具有安全风险、实验耗材成本高、难以重复开展等现实约束。AI虚拟仿真实验室能够有效弥补实体实验的短板，教学实践坚持“具备实操条件的实验优先现场开展，虚拟实验作为拓展与补充”的基本原则。

（一）案例1：《影响酶活性的条件》探究实验 

传统教学多采用预设实验方案，学生自主设计、创新探究空间较为有限。

AI融合实施路径：学生自主确立探究问题（温度、pH对酶活性的影响），在AI虚拟平台自主设置自变量、对照组与无关变量。AI模拟不同梯度条件下化学反应现象，自动生成酶活性变化曲线。学生自主分析实验数据、验证研究假设；亦可增设抑制剂、激活剂等拓展变量开展创新性探究，完整经历自主实验设计全过程。

（二）案例2：《微生物的培养》

微生物培养周期长达数日，无法在单节课堂完成完整流程。借助AI虚拟仿真完整模拟灭菌、接种、恒温培养、菌落观察全流程。AI能够实时识别操作疏漏并给出预警，如无菌操作不规范、培养基污染等，学生可反复模拟操练，熟练掌握实验原理与标准化操作流程。 需要明确的是：虚拟仿真实验无法替代实体动手实验。色素的提取与分离、观察细胞有丝分裂等具备开展条件的基础实验，优先组织实体操作；AI主要承担课前预习、误差分析、拓展探究等功能。

五、人工智能赋能社会责任培育：对接现实情境，树立科学价值观念 

社会责任素养要求学生依托生物学知识，关注人体健康、生态保护、生物技术伦理，理性参与公共议题讨论。AI能够实时整合前沿科技热点、本土生态案例、公共卫生资讯，创设真实性任务情境，推动理论学以致用，实现知识传授与价值引领有机统一。

（一）案例1：生态议题——《生物多样性及其保护》 

AI调取区域本土生态监测资料，可视化呈现外来物种入侵（福寿螺、水葫芦）、湿地退化带来的长期生态效应。布置驱动性学习任务：依托AI搜集文献资料，设计区域性生物多样性简易保护方案。学生在任务实施过程中明晰生态保护的现实价值，建立可持续发展理念。

（二）案例2：健康议题——《细胞的癌变》 

AI整合青少年不良生活方式与肿瘤发生相关研究资料，动态演示原癌基因、抑癌基因突变诱发细胞癌变的分子过程。学生结合课堂所学，设计面向家庭的防癌科普方案，主动向公众传播健康知识，形成珍爱生命、主动科普的责任意识。

六、人工智能赋能核心素养教学的实施策略与现实困境

（一）优化实施策略 

1. 坚持素养目标导向，技术服务育人需求

依据课程标准厘清每一节课四大核心素养的培育侧重点，再匹配适配的人工智能工具，杜绝单纯为展示技术而设计课堂活动。

2. 构建“课前诊断—课中探究—课后拓展”闭环教学模式

课前依托AI开展学情诊断，精准定位学生认知薄弱点；课中利用AI可视化、虚拟探究突破教学重难点；课后借助AI分层推送个性化学习任务，落实因材施教。

3. 推进虚实融合，坚守实体实验主体地位

具备实施条件的分组实验优先线下开展；人工智能承担预习模拟、误差分析、拓展探究等辅助功能。

4. 构建多元化素养评价体系

依托AI采集学习过程数据，突破单一纸笔测验局限，同步关注学生模型建构、实验设计、思辨表达等过程性表现，建立指向核心素养的多元评价机制。

（二）现实困境与规避路径 

1. 技术替代误区：AI取代教师讲授与学生独立思考

应对策略：人工智能定位为教学辅助载体，教师主导问题设计、组织课堂思辨，保留师生面对面交互空间。

2. 仿真依赖误区：过度使用虚拟实验，弱化实操能力培养

应对策略：严格遵循“实体实验为主，虚拟实验为辅”的实施准则。

3. 资源泛化误区：盲目选用AI资源，脱离教材与课程标准

应对策略：所有AI教学素材、仿真活动严格对标教材内容与课标育人要求。

七、结语 

人工智能为高中生物核心素养落地提供了新的路径支撑。动态可视化技术助力生命观念建构；智能设问与建模工具发展学生科学思维；虚拟仿真拓宽科学探究边界；真实情境素材培育学生社会责任。但人工智能仅属于教学辅助工具，无法替代教师的价值引领与面对面交流，亦不能完全复刻实体实验带给学习者的直观体验。一线生物学教师仍应当坚守育人本位，理性、适度、创新性运用人工智能工具，打通知识学习与素养发展的内在通道，推动高中生物课堂走向深度素养教学，培育兼具生命意识、科学理性、实践能力与社会担当的新时代学习者。

参考文献：

[1] 中华人民共和国教育部.普通高中生物学课程标准（2017年版2020年修订）[S].北京：人民教育出版社,2020.

[2] 贺志斌.人工智能赋能高中生物核心素养培育：以“遗传的细胞基础”为例[J].教育实践与研究(B),2025(12):56-59.

[3] 倪双双,牛传奇.生成式人工智能支持下的高中生物学科融合教学新思路[J].中小学数字化教学,2026(04):45-48.

[4] 张颖.核心素养导向下AI辅助高中生物重难点教学策略研究[J].生物学教学,2026,51(01):28-31.

[5] 李红美.大数据时代人工智能与高中生物深度融合的教学范式重构[J].中学生物学,2025,41(03):15-18.

[6] 周文报.生成式AI在高中生物课堂的应用与育人价值[J].生物学教学,2025,50(12):43-45.

• 【发布时间】2026/8/29 21:55:02
• 【点击频次】34