摘要：生物信息学是一门高度交叉的学科，融合生物学、计算机科学、数学与统计学，旨在处理和分析海量生物大数据。随着高通量测序技术的持续发展以及各类分析工具和数据库的不断更新，课程内容迭代速度显著加快，教学难度也随之提升。与此同时，人工智能技术的发展为数据处理、算法优化及课程教学模式创新提供了新的机遇。本文结合学科交叉与创新能力培养需求，探讨生物信息学课程教学中存在的核心问题，并提出相应的教学改革与创新策略，以促进教学质量和育人成效的提升。

关键词：生物信息学；人工智能；教学改革

生物信息学是一门融合生物学、计算机科学、数学与统计学的高度交叉学科，主要围绕生物大数据的获取、处理、分析与解释开展研究，是现代生命科学研究的重要支撑学科，也是培养复合型生物科学人才的核心课程之一（赵屹，2012）。该课程不仅要求学生具备生物学基础，还需掌握算法思维、数据分析能力及计算工具的应用能力，对学生的综合素养和实践能力提出了较高要求。

随着高通量测序技术的快速发展，生命科学研究已进入数据密集型时代，基因组、转录组、蛋白组等多组学数据呈爆发式增长（江海平，2024）。与此同时，各类生物信息学分析软件与公共数据库持续更新迭代，分析流程日益复杂、工具体系不断扩展，使得生物信息学课程内容更新速度显著加快，教学难度与知识广度不断提升。近年来，人工智能技术迅猛发展，以 ChatGPT、DeepSeek 等为代表的大模型和智能算法在文本理解、代码生成、数据分析辅助等方面展现出强大能力，为生物信息学数据处理、算法优化及科研辅助提供了新的技术手段（赵精武，2025）。与此同时，这些技术也为课程教学模式创新带来了重要机遇，为生物信息学学科发展注入了新的活力。

立足学科交叉融合与创新能力培养需求，结合人工智能与生物大数据深度融合的时代背景，本文围绕当前生物信息学课程教学中存在的核心问题，探索课程教学模式的改革与创新，以促进教学质量和育人成效的全面提升。

1. 《生物信息学》课程教学中存在的主要问题

（1）课程内容体系相对滞后，难以反映学科前沿发展

生物信息学是一门高度依赖技术进步和计算方法革新的交叉学科，其研究内容随着高通量测序技术、单细胞组学、多组学整合及生物大数据分析手段的快速发展而不断更新。然而，目前部分高校开设的《生物信息学》课程仍以传统内容为主，如序列比对（BLAST、ClustalW）、数据库检索和基础功能注释等，课程结构更新频率较低，对新一代测序数据分析流程、群体基因组学、表观组学及空间转录组学等新兴方向覆盖不足。同时，人工智能算法（如 AlphaFold、OmegaFold）在蛋白质结构预测、功能位点识别及生物网络建模中的应用已成为研究热点，但在教学中涉及较少，导致课程知识体系与学科前沿发展存在明显脱节，学生所学内容与未来科研实践及产业需求匹配度不高。

主要存在的问题包括：

1. 教学内容更新滞后：国内教材更新缓慢，课堂受学时和学分限制，部分知识点难以覆盖。同时，生物信息学发展迅速，数据库和软件迭代频繁，教学内容容易滞后于实际应用，增加学生学习难度。2. 人工智能技术引入不足：尽管 AI 技术发展迅速，课程中尚未系统整合深度学习和机器学习方法，前沿数据分析思路及先进软件工具覆盖有限。

3. 硬件与计算环境不足：现代生物信息学分析重点已转向大规模组学数据的处理与分析，对计算机硬件要求较高。高效处理和分析海量生物信息数据需要安装 Linux 操作系统以支持专业软件运行，并具备充足的内存和高性能处理器。然而，目前绝大多数高校尚不能完全满足这一需求

（2）教学模式相对传统，学生主体性和高阶能力培养不足

当前生物信息学课程仍以课堂理论讲授为主，部分学校甚至存在“照本宣科”的现象，学生多处于被动接受状态，教学模式单一，制约了该学科的前沿性与创新性。理论与实践脱节尤为突出：实验课程多以基础软件操作为主，学时有限、内容单一，部分学校甚至仅开设理论课而无实验课，限制了学生在复杂生物数据处理、分析能力及创新思维方面的培养。同时，课堂互动、跨学科讨论和小组协作项目较少，难以充分激发学生的主动学习意识与问题意识，不利于批判性思维、创新能力和复杂问题解决能力的形成。

（3）教学评价机制偏重结果性考核，难以全面反映能力发展

生物信息学的核心在于利用算法和软件工具解决复杂的生物学问题，这要求学生具备处理和分析基因组、转录组、蛋白质组及代谢组等大规模数据的能力。然而，传统考核方式主要以期末闭卷考试、实验报告或固定作业为主，侧重理论知识理解和既定流程操作，难以全面评价学生在数据分析、编程、科研思维及创新实践等关键能力上的水平，从而在一定程度上制约了核心能力的培养。过程性评价比例偏低，学生在学习过程中的探究深度、问题解决策略、团队合作表现及自主学习能力难以得到有效量化和及时反馈。

2. 人工智能背景下生物信息学课程改革路径

2.1 课程内容的更新与升级

随着高通量测序、单细胞组学、多组学整合及人工智能算法的快速发展，生物信息学课程内容亟需不断更新。新一代测序分析流程、群体基因组学、表观组学、空间转录组学，以及深度学习和机器学习在蛋白质结构预测、功能位点识别和生物网络建模中的应用，应系统纳入课程体系。课程还应引入人工智能基础知识，使学生掌握其原理及应用场景，如“生物大数据建模”或“蛋白质 AI 设计”。课堂教学可通过 AlphaFold 等工具进行蛋白质结构预测，并结合分子动力学模拟分析蛋白质功能，使学生在实践中理解理论原理。同时，结合前沿科研案例和最新软件工具，有助于学生掌握学科前沿核心技能，提升知识的实用性与前瞻性。

为满足实践需求，可结合前沿科研问题设计实践课堂。例如，以癌症相关基因组数据分析为案例，将理论学习与科研实践深度融合。学生在教师指导下，从公开数据库获取肿瘤基因组测序数据，利用生物信息学工具进行突变分析、差异表达分析及基因调控网络构建，并结合机器学习方法筛选潜在的生物标志物或药物靶点。通过自主设计分析流程、可视化结果及撰写报告，学生既掌握了基因组数据分析的理论与方法，又提升了科研实践能力和跨学科综合应用能力。

传统以理论讲授为主的教学模式已难以充分满足生物信息学作为交叉学科的特点。课程改革应探索多样化教学模式，如混合式教学、翻转课堂、案例驱动和项目式学习，以实现理论与实践的有机结合。通过课堂讨论、跨学科小组项目以及真实数据分析训练，可以有效激发学生的主动学习意识，培养发现问题与解决问题的能力，并提升批判性思维与创新能力（杨健康，2025）。相关研究表明，混合式与项目式教学在提升学生综合能力方面具有显著效果。

2.2 教学模式的创新与优化

在教学设计中，可结合跨学科科研项目与人工智能技术应用，增强学生解决实际问题的能力。例如，华中农业大学在生物信息学课程中充分利用实验数据，实施项目驱动式教学，取得了良好成效。该模式不仅拓宽了学生知识面，还提升了自主学习能力以及问题提出和分析解决能力。在项目实施过程中，学生通过文献检索和所学知识解决实际问题，从而更深入掌握学科前沿动态。此外，将毕业课题与生物信息学研究结合，如开展基因家族特性分析并撰写科研论文，有助于培养学生的科研思维和实践能力（唐静文，2023）。

同时，应积极推进产学研合作，将科研成果转化为教学资源。校企联合能够为学生提供生物信息学技术实践平台，实现理论学习与实际应用的紧密结合。例如，东南大学与深圳华大基因研究院共建国家级工程实践教育中心，秉持“以项目带人才”的理念，为学生提供了广阔的发展空间（明文龙，2018）。这种模式不仅优化了课程设置和提升教学质量，也有助于培养更加符合产业需求的专业人才。

2.3 教学资源的整合与优化

生物信息学课程具有技术迭代快、实践性强和资源依赖度高的特点，因此教学资源体系的系统优化是课程改革的重要基础。首先，应加强信息化教学平台建设，构建稳定统一的教学计算支撑环境。依托校内服务器或云平台搭建教学专用分析环境，预装常用软件和数据库，规范运行配置，减少学生在环境部署上的时间消耗，使其更加专注于数据分析思路和科研问题理解。

在数据资源建设方面，应构建与教学目标相衔接的多层次教学数据体系。同时，教学内容载体需保持动态更新。课程大纲与教材选择应兼顾体系完整性与前沿性，教师可根据教学需求编写配套讲义或实验手册，增强内容的针对性与实践适配度。借助在线教学平台和云服务器，实现课件、数据与作业的数字化管理，有助于提升教学过程的信息化水平与可追溯性，并增强师生互动和学习参与度。

软件与工具资源整合也是资源优化的重要环节。课程中应协同纳入传统分析工具与新兴智能算法工具，如结构预测平台、机器学习框架和多组学可视化系统等，并配套开发标准化操作指南与案例教程，降低新技术应用门槛，提升学生综合工具应用能力。针对实践课程中工具多、流程复杂的特点，可建设标准化数字工具库，整合常用软件及典型分析流程，形成统一操作框架，支持不同基础学生的规范化学习。

在课程资源形态方面，应加强数字化资源建设，搭建集教学视频、操作演示、案例解析、代码示例和流程图于一体的在线资源库，支撑课前预习与课后自主学习，推动教学向线上线下融合转变。同时，将科研成果和真实案例持续转化为教学内容，保障课程资源与学科前沿同步更新。

实践资源建设可通过校内科研平台开放、校企合作共建实践基地等方式推进，为学生提供真实项目训练环境，使教学由课堂模拟逐步延伸至科研实战。结合创新训练项目和数据分析竞赛，进一步强化资源的应用导向与实践价值。

2.4 教学评估体系的改革与完善

在课程考核中，应构建过程性评价与终结性评价相结合的综合评价体系，将平时作业、上机实践、实验报告、项目成果及期末考试纳入统一框架（范丙友，2013）。通过多元化评价方式，全面反映学生的学习态度、知识掌握情况及能力发展，包括课堂参与、作业完成质量、小组讨论表现、实验报告水平以及项目实践成果等。

在评分比例设计上，可参考浙江大学宁波理工学院的做法，将总评成绩分为平时成绩和期末成绩，其中平时成绩占总评的 10% ，期末成绩占 90% ，期末成绩进一步细分为上机测试及实验报告占 70% ，前沿专题报告占 20% ，理论考核占 10% （金庆超，2016）。这种比例设计既保证了对学生日常学习投入的认可，又突出实践能力与创新能力的考察。

此外，可引入展示性评价环节，鼓励学生通过口头汇报、学术海报展示或项目答辩等形式，展示其在生物信息学数据分析、科研思路构建及问题解决中的能力。这种以能力表现为导向的评价方式，有助于全面考察学生在数据理解、分析应用、技术操作及团队协作等方面的综合素养。通过强化过程监控与多维度反馈，不仅能够客观反映学生学习成效，也有助于引导学生从被动接受向主动探究转变，提升创新思维和实践能力。

总结

随着人工智能的迅速进步，高通量测序技术推动生命科学数据呈现指数级攀升。在此形势下，生物信息学作为一门新兴交叉学科，不仅成为解析与开发生物大数据的核心方法学工具，也被视作造就高水平复合型人才的重要领域。该课程注重理论与实务融合，通过体系化教学与实操训练，致力于使学生打下坚实的学科基础，并掌握突出的实际应用技能，以满足现代生命科学的研究需求。构建优质且可持续的教学体系，是达成上述育人目标的关键支撑。目前，高校在生物信息学课程的内容设置、教学方法及评价体系等方面仍存在一定短板。基于此，本文尝试提出相应的改革与优化路径，以期为培养具有创新素养与实践能力的专业人才提供有益参照。

参考文献

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作者简介：靳建锋 (1995.02) 男 , 讲师 , 博士