AI赋能高中生物学实验教学的应用及实践效果分析

AI赋能高中生物学实验教学的应用及实践效果分析摘要以“探究环境因素对光合作用强度的影响”实验为例，分课前、课中和课后三个阶段系统探讨AI在高中生物学实验教学中的具体应用及优势。研究表明，AI辅助教学可以显著提升学生知识掌握水平与实验操作技能。同时，本文还提出了AI技术在高中实验教学应用中的挑战及应对策略。关键词AI技术光合作用实验教学高中生物学“探究环境因素对光合作用强度的影响”作为高中生物学重要实验，对学生理解光合作用原理及应用意义重大。本文旨在以这一经典实验为例，深入分析AI技术如何在高中生物学实验教学中发挥具体作用，为实验教学提供新的思路和方法，助力于生物学教学的改革与创新。1AI在高中生物学实验课中的具体应用“探究环境因素对光合作用强度的影响”是人教版高中生物学教材必修1的内容，是光合作用的重要环节，也是教材关键的探究性实验。实验以光照强度对光合作用的影响作为参考案例，同时主张引导学生尝试探究其他环境因素对光合作用强度的影响，具有很大的开放性。高一学生虽已具有一定实验设计与操作能力，但多数学生在综合分析、设计可行实验方案、控制自变量、选择因变量、排除无关变量等方面较薄弱，且自主学习和深度学习能力不足。因此，在本实验中，拟以“输出为本”为教学理念，以国家智慧中小学教育平台(后简称“智慧平台”)、希沃白板等为载体，将AI技术深度融入实验教学的各个环节，以期提升教学效果和学生的学习体验。1.1课前阶段应用AI资源做好教和学的准备(1)了解前置知识的掌握情况

教师借助AI学情分析工具[1]，精准了解学生对光合作用知识的掌握程度、实验技能水平以及学习需求。同时，借助学生对前置知识的掌握数据，基于课标的理解，构建核心知识点，设计各分层教学输出任务和个性化学习指导。对光合作用理解困难的学生，推送针对性的动画演示、微课视频；对想要深入探究的学生，推送拓展性的实验任务和相关的科研文献，满足他们的求知欲。(2)整合资源，有效备课

教师登录智慧平台等，浏览并筛选整合与“探究环境因素对光合作用强度的影响”相关的优质教学资源，包括实验教学设计、课件、教学视频、科普知识等，制作成生动有趣、高度互动的教学课件，并上传至”我的资源库”。(3)布置预习任务

教师利用平台内班级群的“作业活动”，在线发布课前分层预习任务[2]。如基础任务：通过平台推送光合作用过程动画、视频和课件，完成“光反应与暗反应物质变化”思维导图；预习实验原理、步骤等。进阶任务：搜集农业生产中利用光照调控增产的案例(如海南温室大棚补光策略)，制作PPT课堂展示。教师通过平台追踪预习任务完成情况并及时在线指导，对未完成小组推送微课视频(如“光合作用过程动画”)，确保全员达到实验准备标准。1.2课堂阶段智能化指导与实时反馈在本实验教学中，教师不再主导实验讲解和操作示范，而是引导学生分组进行实验设计和操作探究。学生从被动接受知识转为主动思考环境因素与光合作用强度的内在联系，提出假设并验证，真正成为知识探索者。(1)实验设计阶段

利用平台“随机分组”功能将学生分为4组，每组领取不同实验任务(如A组探究光照强度组探究CO₂浓度等)，在初始阶段每组学生可利用AI的头脑风暴工具，快速收集整合关于实验设计的创意和思路。然后通过AI共享文档功能和智能答疑系统，实时更新设计方案。最后，利用智慧平台的手机授课功能，展示学生实验设计思路，引导学生讨论和完善实验方案。建议学生在虚拟平台上模拟各因素对实验的影响，自动检测变量控制的合理性。教师利用平台的评价功能，对学生在实验设计、操作、数据处理等环节的表现进行实时评价。(2)实验操作阶段

实验操作过程中，教师开启平台手机实时传屏功能，展示每组的实验操作过程，并通过AI平台实时监控学生的实验进度和表现。在实验室配备光照强度传感器、O₂浓度检测仪等数据分析工具，可以将学生通过传感器收集到光照强度、二氧化碳浓度、温度等多组数据瞬间绘制出关系曲线，同步至平台。小组成员还可借助平台实时反馈实验数据和现象，模拟不同光照强度下植物叶片的氧气释放量变化曲线等，深入理解环境因素对光合作用的影响。另外，教师还可引导学生借助AI虚拟实验，设置不同光照强度、二氧化碳浓度等条件，自主探索实验变量[3]，利用虚拟实验平台反复进行实验操作练习，利用智能指导系统实时纠正错误操作等。(3)构建评价体系

基于“输出为本”的教学理念，在实验前设计了多维度、多层次的评价任务。操作完成后利用智能平台的在线互评功能，组织学生进行自我评价和小组互评。(4)巩固练习

教师利用平台的“随堂练习”功能或通过AI智能题库，结合海南本地生态特色，生成诊断性习题，聚焦核心问题：“如何通过光源距离/功率调节光照强度？为何需选择生长状态一致的叶片？”系统自动分析答题数据，定位学生认知盲区。1.3课后阶段智能评估与个性化拓展实验后，教师依据AI平台自动生成详细的实验报告和评估结果，帮助学生进一步深入学习和探究光合作用的相关知识。学生则通过平台查看自己的实验成绩、操作错误和改进建议，以便进行针对性的复习和提升。同时，教师通过AI智能题库布置作业，批改和评价，学生利用平台提交。教师还可以在课余利用虚拟实验平台组织实验操作薄弱的学生反复进行操作练习，组织探究爱好者对其他有关变量进行虚拟实验的反复探究。2教学实践效果分析笔者在我校高一“探究环境因素对光合作用强度的影响”实验教学中引入AI辅助教学，该年级有4个班级参与实验，其中2个班级采用AI辅助教学(实验组)，2个班级采用传统教学(对照组)。实验课后，通过知识测试和实验操作考核对这四个班进行评估。知识测试成绩显示，实验组平均成绩比对照组高9分，优秀率(80分及以上)实验组为35%，对照组为20%。实验组学生在实验原理理解、实验设计和数据分析等方面表现更优。实验操作考核考查学生实验设计、仪器使用和数据记录分析能力。结果显示：实验组操作考核平均成绩比对照组高7.6分，实验组学生在考核各方面的数据上均明显优于对照组。实验组学生在实验设计和操作过程中的表现更加自信和熟练，能够灵活运用所学知识解决实际问题，显示AI技术在实验教学中的应用能够显著提升学生的实验技能、科学素养、探究热情和高阶思维等。3结论本文以“探究环境因素对光合作用强度的影响”这一实验为例从多方面深入探讨了AI在实验教学中的应用。研究表明，AI技术在高中生物学实验教学中的应用取得了一定的成效：如学生通过在虚拟环境中不断尝试设计不同变量，反复进行操作练习，提升其实验设计与操作能力，激发创新思维；利用AI数据分析软件快速完成数据的整理、统计和可视化处理，发现数据背后隐藏的规律，提升学生数据分析和处理能力，提升逻辑思维水平；引导学生自主探究和合作学习，构建以学生为主体的教学模式等。AI赋能高中生物学实验教