作者简介：刘冬姣（1984—），女，辽宁大连人，大连职业技术学院（大连开放大学）康养与生物技术学院讲师;研究方向：职业教育。

摘要：本文探讨生成式人工智能在高职生物课程教学设计与新质人才培养中的应用。通过分析生成式人工智能在教学内容生成、教学活动设计、学习评估反馈等方面的应用，本文揭示了其在提升教学质量、促进个性化学习、培养创新人才等方面的潜力。以高职生物教学为例，研究展示了生成式人工智能如何助力实现高效、精准、创新的教学模式，为高职课程教学改革与新质人才培养提供了新思路和新方法。

关键词：生成式人工智能；高职生物教学；教学设计；新质人才培养

一、引言

随着科技的不断发展，生成式人工智能在教育领域的应用越来越受到关注。高职生物教学作为培养高素质生物新质人才的重要环节，也面临着新的机遇和挑战。本文将探讨生成式人工智能在高职生物教学中的应用，分析其优势和挑战，并提出相应的策略，以促进高职生物教学的改革与发展。

二、生成式人工智能概述

（一）生成式人工智能的定义

生成式人工智能是指能够生成新的内容，如文本、图像、音频等的人工智能技术。它通过学习大量的数据，掌握了一定的模式和规律，从而能够创造出与训练数据相似但又不完全相同的新内容。

（二）生成式人工智能的主要技术

包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。其中，深度学习是生成式人工智能的核心技术，它通过构建深度神经网络，实现对数据的自动学习和特征提取。

（三）生成式人工智能的应用领域

广泛应用于自然语言处理、图像生成、音乐创作、视频制作等领域。在教育领域，生成式人工智能也开始发挥重要作用，如智能辅导、智能写作、智能翻译等。

三、生成式人工智能在高职生物教学中的应用

（一）教学资源生成

1.生成教学课件

利用生成式人工智能技术，可以根据教学大纲和教学内容，自动生成生动形象的教学课件。这些课件不仅可以包含文字、图片、音频、视频等多种媒体元素，还可以根据新质人才的学习情况进行个性化调整。

2.生成试题和答案

生成式人工智能可以根据教学知识点，自动生成各种类型的试题和答案。这些试题可以用于课堂测试、课后作业和考试，帮助教师更好地了解新质人才的学习情况。

3.生成实验报告

在生物实验教学中，新质人才需要撰写实验报告。生成式人工智能可以根据实验数据和实验步骤，自动生成实验报告的框架和内容，帮助新质人才提高实验报告的质量。

（二）教学过程辅助

1.智能辅导

生成式人工智能可以作为智能辅导工具，为新质人才提供个性化的学习指导。它可以根据新质人才的学习情况和问题，自动生成解答和建议，帮助新质人才更好地理解和掌握知识。

2.课堂互动

在课堂教学中，生成式人工智能可以通过提问、讨论等方式，促进师生之间的互动。它可以根据教学内容和新质人才的反馈，自动生成问题和答案，引导新质人才积极参与课堂讨论。

3.学习评估

生成式人工智能可以对新质人才的学习过程和学习成果进行评估。它可以通过分析新质人才的学习行为、作业完成情况和考试成绩等数据，自动生成学习评估报告，为教师提供教学参考。

（三）实践教学创新

1.虚拟实验

利用生成式人工智能技术，可以构建虚拟实验环境，让新质人才在虚拟环境中进行生物实验。这种虚拟实验不仅可以提高新质人才的实验操作技能，还可以减少实验成本和安全风险。

2.项目实践

生成式人工智能可以为新质人才提供项目实践的指导和支持。它可以根据项目需求和新质人才的能力，自动生成项目方案和实施步骤，帮助新质人才更好地完成项目实践任务。

四、生成式人工智能在高职生物教学中的优势

（一）提高教学效率

生成式人工智能可以自动生成教学资源和辅助教学过程，减少教师的工作量，提高教学效率。同时，它可以根据新质人才的学习情况进行个性化调整，提高新质人才的学习效果。

（二）丰富教学内容

生成式人工智能可以生成各种类型的教学资源，如教学课件、试题、实验报告等，丰富了教学内容。这些资源不仅可以包含文字、图片、音频、视频等多种媒体元素，还可以根据新质人才的兴趣和需求进行个性化定制。

（三）促进新质人才自主学习

生成式人工智能可以作为智能辅导工具，为新质人才提供个性化的学习指导。它可以根据新质人才的学习情况和问题，自动生成解答和建议，帮助新质人才更好地理解和掌握知识。同时，它可以促进新质人才的自主学习，提高新质人才的学习兴趣和积极性。

（四）培养新质人才创新能力

生成式人工智能可以为新质人才提供创新的学习环境和机会。它可以通过虚拟实验、项目实践等方式，让新质人才在实践中探索和创新，培养新质人才的创新能力和实践能力。

五、生成式人工智能在高职生物教学中的挑战

（一）技术门槛较高

生成式人工智能技术需要较高的技术门槛和专业知识，教师和新质人才需要一定的时间和精力来学习和掌握。同时，生成式人工智能技术还在不断发展和完善中，需要不断地进行更新和升级。

（二）数据安全问题

生成式人工智能需要大量的数据来进行训练和学习，这些数据可能包含新质人才的个人信息和学习记录等敏感信息。因此，数据安全问题是生成式人工智能在高职生物教学中面临的一个重要挑战。

（三）教学模式转变

生成式人工智能的应用需要教师和新质人才转变传统的教学模式和学习方式。教师需要从传统的知识传授者转变为引导者和组织者，新质人才需要从被动的学习者转变为主动的探索者和创造者。这种教学模式的转变需要一定的时间和适应过程。

六、应对策略

（一）加强教师培训

学校可以组织教师参加生成式人工智能技术的培训和学习，提高教师的技术水平和应用能力。同时，教师也可以通过自主学习和实践，不断探索和创新生成式人工智能在教学中的应用。

（二）保障数据安全

学校和教师应该加强对新质人才数据的保护，采取有效的数据安全措施，如加密存储、访问控制等。同时，教师也应该教育新质人才保护个人信息，提高新质人才的数据安全意识。

（三）推动教学模式改革

学校和教师应该积极推动教学模式的改革，探索适合生成式人工智能应用的教学模式和学习方式。例如，可以采用项目式学习、问题导向学习等教学方法，让新质人才在实践中学习和探索。

七、结论

生成式人工智能为高职生物教学带来了新的机遇和挑战。它可以提高教学效率、丰富教学内容、促进新质人才自主学习和培养新质人才创新能力。然而，生成式人工智能的应用也面临着技术门槛较高、数据安全问题和教学模式转变等挑战。因此，学校和教师应该加强教师培训、保障数据安全和推动教学模式改革，以充分发挥生成式人工智能在高职生物教学中的优势，促进高职生物教学的改革与发展。

参考文献：

[1]赵艳杰，刘君妍.人工智能生成内容（AIGC）在高职教育中的创新应用与挑战研究[J].湖北工业职业技术学院学报，2024，37（05）：6-9.

[2]刘豫章.生成式人工智能技术赋能高职课程教学的应用场景与可行性分析[J].信息系统工程，2024，（10）：128-131.

[3]黄志杰.基于生成式人工智能的高职院校教学改革策略探究[J].现代职业教育，2024，（22）：41-44.

[4]郑永芹，郑永苗.生成式AI技术在高职教育领域的应用研究[J].信息与电脑（理论版），2024，36（12）：1-4.