近年来,人工智能(AI)技术迅猛发展,从最初的简单算法到如今的深度学习和神经网络,AI在计算能力和应用范围上实现了质的飞跃｡在教育领域,AI的应用已经从辅助教学工具发展到全面的教学创新｡通过智能教学系统,AI能够提供个性化学习路径､实时评估学生表现,并给予针对性的反馈和指导｡此外,虚拟教师和助教的出现,使得在线教育的互动性和有效性大幅度提升｡教育部也积极推动人工智能在教育中的应用,如《教育信息化2.0行动计划》中强调实现教学应用全覆盖,并在全国范围内推广智能教育平台｡

1、人工智能技术应用于生物化学教学的意义

生物化学是研究生物体内化学过程的科学,揭示了生命的基本机制,是生命科学中的基础学科之一,推动了医学､农业､环境保护和生物技术等领域的进步,为疾病诊断与治疗､作物改良､污染治理和新型生物产品开发提供了科学依据和技术支持｡人工智能技术的引入,不仅为生物化学教学带来了革命性的工具和方法,更是推动了一场具有学科特色的教育变革｡AI让生物化学教学更加精准､实验更加生动､科研更加接地气､内容更加前沿､评估更加多元,为学生提供了一个全方位发展的平台｡

1.1精准化个性学习的深度应用

人工智能通过对学生在学习复杂生物化学路径､酶动力学和分子互动时的表现进行精细分析,为每位学生定制学习路径｡这种方法尤其适用于在理解代谢网络､信号转导路径等高度复杂的主题,AI能够动态调整教学内容,从基础酶促反应到高级分子机制,帮助学生循序渐进地掌握关键概念｡这种深度个性化的学习方式,不仅提升了学习效果,还能够使学生在自主探索中发现学科的深层次魅力｡

1.2虚拟实验室的沉浸式生物化学模拟

AI驱动的虚拟实验室不仅还原了现实实验,更超越了物理实验的局限性,为学生提供了沉浸式的生物化学模拟体验｡在虚拟环境中,学生可以实时观察DNA复制､蛋白质折叠等分子过程,甚至在虚拟细胞环境中模拟条件变化对代谢途径的影响[1]｡这种交互式实验体验,不仅使学生更加直观地理解复杂的生物化学过程,还激发了他们对分子水平上的想象力和创造力｡AI的实时反馈和多路径探索,使学生在实验中培养出严谨的科研思维和创新能力｡

1.3数据驱动的前沿研究与智能内容推荐

通过数据驱动和智能内容推荐相结合的方式,将学生直接带入科研前沿｡作为高度依赖数据的学科,生物化学借助AI分析蛋白质相互作用网络､大规模代谢组学数据和基因表达谱,帮助学生识别出传统方法难以发现的生物学模式和机制,从而培养他们在科研中处理和解析复杂数据的能力｡此外,AI的智能内容推荐系统根据学生的学习进展,动态推送最新的生物化学研究成果和文献,确保学生在学习过程中始终站在知识的最前沿[2]｡AI不仅推动了内容的传递,更激发了学生主动参与前沿研究的兴趣与动力,为他们未来在生物化学领域的科研工作奠定了坚实的基础｡

1.4多维评估与持续反馈的创新

传统的评估方式多依赖于考试和作业,而AI则为评估带来了更多维度｡AI能够通过分析学生在整个学习过程中的数据,生成细致的学习画像,包括学习习惯､知识掌握程度､创新能力等方面的综合评估[3]｡这种持续反馈机制不仅能帮助学生及时调整学习策略,还为教师提供了全面的教学数据支持,便于制订更加精准的教学方案｡

2、基于人工智能技术的生物化学教学模式创新

2.1准备阶段:预习与引导

2.1.1定向学习与资源推送在正式课堂教学之前,教师可以通过超星学习通平台,根据学生的个性化学习路径推送相关的预习材料(包括视频讲解､课件和基础习题)｡教师还可以利用Pinterest创建生物化学主题的图解和资料板块,将相关图表､实验流程图等资源整合并分享给学生｡为了帮助学生更好地理解预习内容,教师可以使用知识建构纸,让学生在预习时记录他们对即将学习内容的初步理解和疑问｡这种记录方式可以帮助学生整理思路,为课堂学习打下基础｡教师还可以使用问卷星创建问卷,收集学生在预习过程中的反馈,包括他们遇到的难点和感兴趣的主题,以便在课堂上进行有针对性的讲解｡

2.1.2互动讨论与协作任务为了促进学生间的互动与合作,教师可在课前安排小组任务｡通过超星学习通或Edmodo平台,教师布置阅读任务,例如指定的生物化学文献｡学生在Perusall平台阅读这些文献,并在文献中进行批注和讨论,这种社交化阅读有助于学生加深对文本内容的理解｡此外,教师还可以利用Padlet分享墙,让学生分享他们的实验设计构思或对阅读材料的心得体会｡通过这些在线互动,学生在课前就开始学术交流,为课堂讨论奠定基础｡

2.2教学阶段:互动与应用

2.2.1实时互动与反馈在课堂教学过程中,教师利用超星学习通的互动功能,结合Kahoot和Plickers等工具,进行实时的课堂互动｡通过Kahoot,教师设计一些生物化学相关的测验题目,以游戏的方式进行课堂测验,吸引学生的参与｡Plickers则可以用于快速进行课堂问答,学生通过特定的卡片提交答案,教师通过手机扫描实时获取学生的反馈｡UMU平台也可以用来进行互动测验和视频问答,进一步增强课堂的互动性｡通过这些工具,教师可以即时了解学生对生物化学概念的掌握情况,并根据学生的反馈动态调整教学内容,确保教学的针对性和有效性｡

2.2.2实验操作与模拟实践课中实践环节还包括虚拟实验室的使用,学生通过平台进行分子建模､酶促反应模拟等在线实验操作｡虚拟实验不仅提高了学生的动手能力,还使其能够更好地理解生物化学的理论知识｡教师在课堂上指导学生进行这些操作,并及时解答学生的疑问,确保他们在实验过程中获得有效的学习体验｡

2.2.3协作式学习与案例分析在课堂上,教师组织学生进行小组协作,分析复杂的生物化学案例或解决实际问题｡通过Padlet分享墙,学生展示他们的案例分析结果,并利用Pinterest创建的资源板进行更深入的研究和讨论｡这种合作化教学模式能帮助学生从不同的角度理解和应用生物化学知识,并培养他们的团队合作能力和批判性思维｡教师可以通过UMU平台或超星学习通实时监控小组活动的进展,并在必要时提供指导和建议｡

2.3深化阶段:拓展与评估

2.3.1个性化巩固与拓展练习课后,超星学习通平台会根据学生在课堂上的表现,利用问卷星或UMU推送个性化的巩固练习和拓展任务｡对于课堂上表现较弱的学生,平台会推荐针对性的复习材料和习题,帮助他们加强对课程内容的理解｡对于掌握较好的学生,平台则会推送更高难度的练习或拓展阅读材料,以进一步激发他们的学习兴趣和潜力｡教师可以通过问卷星收集学生对这些练习的反馈,以便调整后续的教学方案｡

2.3.2项目研究与科研实践为了培养学生的科研能力和创新思维,教师通过Perusall或Padlet分享墙布置项目式学习任务｡学生可独立或以小组为单位进行研究,如设计实验方案､分析实验数据或撰写研究报告｡学生完成任务后,通过Edmodo平台提交项目成果,并在Perusall的讨论区与教师和同学分享及讨论他们的研究心得｡教师在这些平台上提供反馈,并指导学生做进一步的研究和分析｡

2.3.3综合评价与个性化反馈为了全面评估学生的学习效果,超星学习通平台会利用Plickers或问卷星等AI技术对学生的学习过程进行多维度评价｡评价内容包括课堂参与度､作业完成情况､实验操作表现等多个方面｡生成的个性化反馈报告将帮助学生了解自己的学习进展和不足之处,从而进行有针对性的改进｡教师可根据这些数据进行教学调整,并在Edmodo上与学生沟通,提供更有针对性的指导,确保每位学生都能通过学习生物化学得到充分发展｡

3、糖分解代谢教学设计与实践

3.1利用学习通与PowerBI结合进行教学对象分析

在教授糖分解代谢之前,教师通过结合学习通和PowerBI对学生进行分析｡首先,在学习通平台导出学生的学习数据,包括课程参与度､作业完成情况､测验成绩和讨论参与度等｡接着,教师对数据进行整理,确保数据准确无误｡随后,将处理后的数据导入PowerBI进行分析,通过创建图表,如学生参与度的柱状图或饼图､成绩分布的折线图等,教师能够清晰了解学生的学习行为｡

通过分析发现,高参与度的学生通常具有较好的生物化学基础,特别是在酶动力学和能量转换方面理解较快,能有效应用到实际案例中｡相反,低参与度的学生在理解复杂概念时较为困难,尤其是在能量生成和代谢调控方面,需要更多的指导和支持｡基于这种结果,教师可以调整教学策略,为学生提供个性化支持,帮助他们更好地掌握糖分解代谢知识｡

3.2教学目标

3.2.1素质目标培养学生在学习糖代谢相关知识时的医学伦理意识和对患者健康服务的责任感,激发他们对生物化学的学习兴趣｡针对低参与度学生,注重其学习态度的改变,使其建立良好的学习习惯｡

3.2.2能力目标提升学生解释糖尿病和乳酸酸中毒等疾病中糖代谢相关指标的能力｡帮助低参与度学生更好地理解糖代谢中的能量生成和调控机制｡通过实际案例,增强学生将糖分解代谢知识应用于临床的能力｡

3.2.3知识目标确保学生识别糖分解代谢中的关键酶和代谢中间产物,理解各代谢途径的生理意义｡通过引导和个性化支持,帮助低参与度学生更好地掌握这些概念｡

3.3教学环节:基于人工智能技术的全流程教学

3.3.1课前准备与智能化导学教师:通过超星学习通平台,利用其内置的AI分析工具自动推送个性化的糖分解代谢预习材料,包括视频讲解､课件和基础习题｡同时,教师可以使用Pinterest的AI驱动内容推荐系统创建相关的生物化学图解和资料板块供学生参考｡教师利用AI工具(如Kimi､ChatGPT)设计知识建构纸(见图1),引导学生记录预习中的理解和疑问,并通过问卷星中的AI数据分析功能创建问卷,收集并分析学生的预习反馈数据｡此外,教师可以通过超星学习通布置阅读任务,准备在Perusall平台上进行社交化阅读讨论,并使用Padlet分享墙安排学生的互动讨论和协作任务｡

学生:在课前通过超星学习通平台接收并完成教师基于AI分析推送的糖分解代谢预习材料,包括观看视频､浏览课件和完成基础习题,初步理解糖的代谢途径｡使用AI生成的知识建构纸记录预习中的理解和存疑部分,并参与问卷星中的AI驱动问卷调查,反馈预习中的难点和兴趣点｡最后,按照教师的要求在Perusall平台参与社交化AI支持的阅读和批注任务,并在Padlet分享墙上分享自己的实验设计构思和阅读心得,为课堂讨论做好准备｡

3.3.2课堂教学与智能互动(1)知识回顾与巩固｡教师通过MindmasterAI生成的生物氧化概念图,利用超星学习通的AI提问和分析功能,简要回顾生物氧化的核心概念,包括能量的转移､电子传递链的作用和ATP的生成机制｡学生通过AI系统生成的问题与教师互动,主动回顾并巩固生物氧化的知识｡

(2)案例引入与讨论｡可以使用AI驱动的生成式AI平台(如文心一言､Kimi或ChatGPT)创建运动员的能量消耗案例,例如,小李是一名大学运动队的短跑选手,正在为即将到来的校际运动会做准备｡AI根据其训练数据模拟并生成他在高强度训练后期的乳酸积累和肌肉酸痛情况｡

教师:通过文心一言生成的小李运动案例,引入糖分解代谢的主题｡教师使用Labster的虚拟实验室工具模拟乳酸积累的过程,并通过AI生成引导性问题,引发学生思考和讨论｡

学生:通过学习通平台参与讨论和分析,并在平台上记录疑问｡利用学习通中的互动功能和AI支持的讨论工具,进一步理解糖分解代谢的实际应用｡

(3)新课教学与任务分解｡糖分解代谢中有三大学习任务,一是理解糖分解代谢的概念和基本路径,二是应用关键酶的功能与代谢调控,三是整合知识并进行实际操作｡

①理解概念和基本路径｡

教师:在教授糖分解代谢概念时,使用AI工具(如MindMeister或Coggle)生成的知识树构建方法[4],通过超星学习通平台组织教学｡AI生成的知识树会分层展示糖无氧分解､糖的有氧氧化和磷酸戊糖途径,并链接相关的AI生成微视频和动画资源｡

学生:通过AI分析工具与教师展示的知识树进行互动学习,系统掌握糖分解代谢的概念和路径｡通过AI分析推荐的学习路径,学生逐步构建自己的知识体系｡

②关键酶与代谢调控应用｡

教师:通过AI生成工具(如文心一言､Kimi或ChatGPT)创建关键酶的记忆口诀,例如,糖无氧分解途径的记忆口诀可以是“3酶2磷酸1氢还原”,糖有氧氧化途径的记忆口诀可以是“7酶高效产能”,磷酸戊糖途径的记忆口诀可以是“脱氢造NADPH,五碳糖循环”｡通过这样的记忆方法,帮助学生记忆和理解代谢途径中的关键要素｡通过AI驱动的互动平台(如Kahoot或Quizlet),教师设计互动问答以加深学生的理解｡

学生:根据教师提供的记忆口诀和讲解,通过互动练习和小组讨论,加深对3条糖分解代谢途径关键酶的理解｡在课堂上参与教师设计的问答活动,使用这些记忆口诀来回答问题,从而提高对代谢途径的掌握程度｡此外,学生还可以通过模拟实验或虚拟实验室(LabsterVirtualLabs和BiochemicalSimulations:TheVirtualLaboratory)进行实际操作,观察各个关键酶在代谢过程中的具体作用,加深对其功能和调控机制的认识｡通过这些活动,学生不仅能够巩固理论知识,还能提高分析问题和解决实际问题的能力｡

③情景模拟与知识整合｡使用AI模拟软件(如Labster或文心一言)生成详细的情景案例,模拟患者张先生的糖尿病症状及其代谢状况｡案例中涵盖了张先生的体重指数(BMI)､血糖值､家族病史等详细数据,并通过AI模拟展示其糖分解代谢的异常表现,如乳酸积累､血糖波动等｡

教师:通过AI支持的互动平台(如学习通或Padlet)设定情景模拟任务,详细分配学生的角色,如医生､营养师､护理人员和患者｡教师实时监控学生的讨论进展,并通过AI工具生成的自动提示引导学生讨论糖分解代谢相关知识,包括糖尿病患者的饮食管理､运动调节和药物治疗｡教师还可以利用AI生成的分析报告评估学生在情景模拟中的表现,特别是他们对代谢途径的理解和临床应用的掌握情况｡

学生:通过AI驱动的模拟活动,学生以角色扮演的方式参与糖尿病管理中的糖分解代谢过程｡可以使用学习通中的AI分析工具,记录每个小组的讨论内容和分析结果,并生成可视化报告展示他们的诊断和治疗方案｡通过这些工具,学生能够更全面地理解糖尿病管理中的代谢过程,并通过AI提供的反馈不断优化其方案和决策｡

(4)课堂总结｡在课堂总结环节,教师将回顾并强化糖分解代谢的3条主要途径,包括糖无氧分解､糖的有氧氧化和磷酸戊糖途径｡通过使用学习通平台,教师与学生进行互动问答,帮助学生巩固关键酶的功能､代谢路径的生理意义以及能量生成的机制知识｡教师还可利用AI工具生成的教学反馈报告,引导学生反思学习过程中掌握的知识点｡通过小组讨论,学生将课堂知识与实际临床案例相结合,思考这些知识在未来临床工作中的应用｡同时,教师将再次强调医学伦理和社会责任的重要性,确保学生将理论知识与实践技能相结合,为今后的职业发展奠定坚实基础｡

图1糖分解代谢知识建构纸

3.3.3课后学习的智能化延伸教师:通过超星学习通等智能学习平台,根据学生的课堂表现和反馈,推送个性化的巩固练习和拓展任务,帮助学生进一步掌握糖分解代谢的3条途径｡利用Perusall线上讨论平台,设置讨论话题,引导学生围绕糖代谢的临床应用和生理调控展开深入讨论｡同时通过学习通平台监测学生的学习进展,收集学习数据,以便在下一次授课时调整教学策略,确保每位学生都能巩固和深化所学内容｡

学生:使用超星学习通平台完成教师推送的个性化练习和拓展任务,进一步巩固课堂所学内容｡通过Perusall平台,与同学分享学习心得,讨论糖分解代谢在临床中的应用,深化对知识的理解｡利用学习通平台进行学习反思,根据教师的反馈调整学习策略,确保自己在糖分解代谢学习中达到预期目标｡

3.4基于AI技术的全流程教学评价与反馈

3.4.1课前评价在课前准备阶段,教师通过超星学习通平台向学生推送糖分解代谢的预习材料,包括视频讲解､课件和基础习题｡AI技术在此阶段可以通过自动化内容推荐系统来分析学生的学习行为,智能推送个性化学习内容｡此外,教师使用AI驱动的问卷系统(如问卷星)收集学生的预习反馈,并通过自然语言处理(NLP)技术分析学生在知识建构纸上提交的理解和疑问｡这些AI工具能够自动分析出学生在预习阶段的学习效果,识别出常见的难点和薄弱环节,帮助教师精准调整课堂教学内容｡通过这些AI技术,可以确保学生上课前有充分的知识储备｡

3.4.2课中评价在课堂教学和互动阶段,教师通过多种AI工具对学生的学习状态进行动态监控｡如利用Kahoot和Plickers等实时互动平台,通过AI算法收集并即时评估学生对知识点的理解情况,生成参与度､正确率等数据｡同时,教师可以使用PowerBI这一强大的数据可视化工具,通过将课堂数据(如学生回答问题的正确率､互动参与度)进行实时分析,生成学生学习表现的柱状图或折线图,帮助教师立即判断学生对糖分解代谢复杂概念的掌握情况｡利用虚拟实验室(如Labster)和AI驱动的仿真工具,教师能够实时记录学生的实验操作步骤,并通过AI对操作正确性､效率和反应时间进行评估,生成详细反馈报告,从而更好地掌握学生的动手能力｡

3.4.3课后评价在课后阶段,教师继续利用超星学习通和Perusall等智能学习平台推送个性化的练习和阅读材料｡通过AI自动化分析系统,教师可以快速分析学生完成作业､测验和参与讨论的情况,并生成详细的个性化学习报告｡这些AI系统能够通过学生的作业提交､测验成绩和讨论频率,自动计算出学生对糖分解代谢知识的掌握程度｡利用AI预测系统(如科大讯飞的教育大数据平台),教师可以根据学生的历史表现预测其未来学习中的潜在问题,并提前进行干预,防止学习效果不佳的学生掉队｡同时,教师可以通过AI综合评价系统追踪学生的长期学习表现,包括知识掌握情况､学习参与度､个性化反馈等,确保学生能持续进步并优化学习路径｡

4、教学反思与整改

4.1教学方法的有效性

运用多种互动工具和平台,如超星学习通和Perusall等,有效提升了学生的课堂参与度和互动性｡在学习糖分解代谢的复杂内容时,通过游戏化测验､虚拟实验室等手段能使学生更好地理解和掌握知识｡然而,在实际操作中,部分学生对这些工具的使用不够熟练,这提示在未来的教学中,需要加强对这些平台的引导和使用培训,确保每位学生都能充分利用这些资源｡

4.2知识建构与思政融合

在构建知识树的过程中,学生对糖分解代谢的整体框架有了更清晰的认识,并能够将各个知识点相联系｡然而,在将思政元素融入教学时,尽管案例分析能有效引导学生思考社会责任和职业伦理,但思政内容与生物化学知识的结合环节的设计,还有待进一步优化,避免出现引入生硬的现象｡

4.3学生参与与个性化学习

通过推送个性化资源和项目式学习任务,学生能够根据自己的学习进度和需求进行复习与拓展｡然而,部分学生在完成自主学习任务时,存在依赖性强､自主性不足的问题｡未来的教学设计中,可以考虑更为细化的任务分配和更明确的学习目标引导,以促进学生提升自主学习的主动性｡

4.4课堂时间管理与内容覆盖

在课堂教学中,由于互动环节较多,部分时间超出了预期,导致总结和讨论的时间有所压缩｡这反映了在教学设计中,时间管理需要进一步优化,确保每个环节得到充分展开,并在课堂教学结束前有足够的时间进行总结和答疑｡

5、结语

通过本次教学实践,验证了人工智能技术在生物化学课程教学中的应用潜力与效果｡研究表明,利用智能平台和工具进行教学创新,不仅能够帮助学生更好地掌握复杂的知识体系,还能有效激发其学习兴趣,提升课堂互动性｡今后,我们将继续探索人工智能技术的深度应用,进一步优化教学设计,完善思政教育的融合方法,以取得更好的教学效果,为培养高素质医学人才奠定坚实基础｡

参考文献:

[1]张亚琴,张颖,张伟,等.虚拟仿真在生物化学实验教学中的应用与探讨[J].基础医学教育,2024,26(1):70-75.

[2]连超群,黄桦,张强,等.人工智能在生物化学与分子生物学教学中的运用及探讨[J].河北北方学院学报(自然科学版),2024,40(6):51-54.

[3]郑永和,王一岩,杨淑豪.人工智能赋能教育评价:价值､挑战与路径[J].开放教育研究,2024,30(4):4-10.

[4]成秀梅,臧宜萍,杨留才,等.基于知识树构建生物化学糖代谢SPOC资源的教学研究[J].卫生职业教育,2021,39(18):84-86.

基金资助:湖南省教育科学“十四五”规划课题“人工智能背景下的高职院校智慧课堂教学模式构建与应用研究”(ND227436);

文章来源:周汨,刘婷,尹松,等.基于人工智能技术的生物化学教学模式创新与实践研究[J].卫生职业教育,2025,43(05):49-53.