摘要:人教版（2019）高中生物教材中，细胞呼吸、减数分裂等复杂生命机制抽象难理解，传统教学依赖静态资源，难以突破学生认知瓶颈。随着 AI 技术发展，其动态模拟、交互反馈等优势，为这类知识可视化提供新可能。本文聚焦高中生物教学实际，探索 AI 技术助力复杂生命机制可视化的具体路径，以期为教学改革提供参考，提升教学效率与学生学习体验。

关键词: 高中生物；AI 技术；复杂生命机制；可视化

1 高中生物复杂生命机制教学的困境

人教版（2019）高中生物教材虽强化知识逻辑性，但复杂生命机制教学难点凸显。如“细胞呼吸”“减数分裂”等内容，涉及微观物质转化与动态关联，像有氧呼吸三阶段的场所差异与反应过程，仅靠静态图片或文字，难让学生直观把握内在联系，教师反复拆解也难突破抽象知识与具象认知的壁垒。高中生面对教材中复杂生命机制的微观、动态特征，认知瓶颈明显。一方面缺乏微观感知经验，如“生态系统物质循环”难凭文字理解碳循环路径；另一方面知识体系复杂易致认知过载，如“DNA 复制”的多步骤与酶作用，常让学生因信息量大陷入记忆混乱，难深度理解。现有教学手段适配性不足。挂图、PPT静态图仅能呈现瞬时状态，简单Flash动画交互性差；实验教学受条件限制，“细胞凋亡”等难实操，模拟实验多为预设流程，缺乏灵活性，无法支撑学生对复杂生命机制的深度探究。

2 AI 技术助力复杂生命机制可视化的理论基础与优势

2.1 理论基础

建构主义学习理论认为学生是知识主动建构者，而非被动接受者。AI 技术可构建可视化学习情境，提供丰富感知材料，助力学生主动探索知识、构建个性化知识体系，如基于AI 的虚拟细胞模型，学生能自主操作观察细胞呼吸，完成知识建构。认知负荷理论指出，学习任务认知负荷超认知容量会降低学习效果。AI 技术可简化、分层呈现复杂生命机制，拆解知识为简单子任务以降负荷，还能依学生进度实时调难度，确保其处于“最近发展区”，提升学习效率[1]。

2.2 AI 技术的独特优势

一是动态交互性，AI 驱动的 3D 模型、虚拟仿真系统等资源，支持学生缩放、旋转、拆解操作，从多角度观察生命机制动态变化，如借虚拟模型模拟DNA 复制过程，增强直观认知。

二是个性化适配，AI 依答题正确率、学习时长等数据，分析学生薄弱环节并推荐资源，如为减数分裂理解困难者推染色体行为分步动画。

三是系统模拟性，AI 可构建生态系统模拟平台等完整模型，学生调整参数能观察系统变化，理解其稳定性与自我调节能力[2]。

3 AI 技术助力复杂生命机制可视化的具体路径

3.1 基于 AI 的教学资源开发与整合路径

在教学资源开发方面，生成式 AI 为复杂生命机制可视化素材的创建提供了高效途径。教师可利用生成式 AI 工具（如MidJourney、ChatGPT 结合动画生成平台），根据人教版（2019）教材内容，快速生成个性化的可视化素材。例如，针对“细胞的结构”章节，生成 3D 细胞模型动画，清晰展示细胞膜、细胞器的结构与功能；针对“生物的进化”章节，生成生物进化历程的动态图谱，呈现物种演变的过程。

在资源整合方面，AI 技术可实现教学资源的智能搜索与精准匹配。教师通过 AI 教学平台输入教学目标（如“讲解有氧呼吸三阶段”），平台可自动检索并整合优质的可视化资源（如动画、虚拟实验、微课视频），并根据教材知识点进行分类标注，方便教师快速调用；同时，平台还能根据学生的学习需求，为学生推荐适配的资源，实现“千人千策”的资源供给。

3.2 AI 驱动的课堂教学创新路径

在课堂教学中，AI 技术可通过互动式教学活动设计，提升复杂生命机制可视化的教学效果。例如，在讲解“基因的表达”时，教师可利用 AI 互动教学系统，设计“基因转录与翻译”的模拟游戏，学生分组操作虚拟核糖体、tRNA 等角色，模拟氨基酸合成蛋白质的过程，系统实时反馈操作结果，帮助学生理解基因表达的逻辑关系；同时，AI 系统可记录学生的操作数据，教师根据数据及时调整教学节奏，针对普遍存在的问题进行重点讲解。此外，AI 技术还能实现实时反馈与精准指导。学生在使用 AI 可视化学习资源时，系统可通过答题、操作等方式检测学生的知识掌握情况，对于理解偏差的学生，实时推送针对性的讲解视频或练习题；例如，学生在模拟减数分裂时，若出现染色体分离错误，系统可立即展示正确的分离过程，并解释错误原因，帮助学生及时纠正认知偏差。

3.3 AI 支持的实验教学可视化路径

AI 技术能够突破传统实验教学的局限，构建虚拟实验室，实现复杂生命机制实验的可视化。基于 AI 的虚拟生物实验室，可模拟“光合作用影响因素”“细胞凋亡观察”等难以实际操作的实验，学生通过调整光照强度、温度、药物浓度等参数，观察实验现象的变化，系统实时生成实验数据与图表；例如，在模拟光合作用实验中，学生可直观看到氧气产生量随光照强度变化的曲线，理解光合作用的原理与影响因素。同时，AI 技术可实现实验数据的智能分析与可视化呈现。在实际实验教学中，学生收集的实验数据往往存在误差，AI 技术可对数据进行筛选、分析，去除异常值，并通过图表（折线图、柱状图、热图）等形式直观展示数据规律；例如，在“酶的特性”实验中，AI 系统可将酶活性随温度变化的数据转化为折线图，清晰呈现酶活性的最适温度，帮助学生更好地理解实验结果。照班仅有 44.4% 的学生认为传统教学方式能有效帮助理解抽象知识， 51.1% 的学生表示学习兴趣一般。从教师访谈来看，实验班教师认为 AI 技术降低了教学难度，通过实时数据反馈能够精准掌握学生学习情况，教学效率显著提升；同时，学生的课堂参与度明显提高，主动提问、探究的次数较以往增加。

结语

综上，AI 技术可通过资源开发整合、课堂教学创新、实验可视化等路径，有效破解人教版（2019）高中生物复杂生命机制教学难题，实践中也显著提升了教学效果与学生兴趣。未来需进一步优化技术适配性，加强教师能力培养与数据安全保障，推动 AI 与生物教学更深融合，为学生构建更高效、沉浸的学习场景，助力生物学科核心素养培育。

参考文献

[1]沈丹丹.AI助教在高中生物个性化学习中的应用策略研究[J].高考 ,2025,(22):75- 77.

[2] 和积文 . 生物科学插画与高中生物可视化教学融合路径研究[J]. 艺术教育 ,2025,(S1):192- 194.