摘要：本论文聚焦基于 AI 的高中生物个性化学习平台的构建与实践，深入分析其在高中生物教学中的重要意义，探讨平台构建与实践过程中存在的技术应用局限、教学融合不足等问题，并结合人教版高中生物教材教学案例，提出优化技术架构、创新教学模式等针对性对策，旨在为推动高中生物个性化教学发展，提升教学质量与学生学习效果提供理论参考与实践指导。

关键词：AI；高中生物；个性化学习平台；构建与实践

1 引言

在教育信息化 2.0 时代，人工智能（AI）技术与教育的深度融合成为推动教育变革的重要力量。高中生物作为一门兼具理论性与实践性的学科，传统教学模式难以满足学生个性化学习需求。构建基于AI 的高中生物个性化学习平台，通过智能技术精准分析学生学习情况，提供定制化学习路径，是实现高中生物教学创新发展的关键。

2 基于 AI 的高中生物个性化学习平台构建与实践的重要意义

2.1 满足学生个性化学习需求

高中阶段学生在生物知识基础、学习能力和兴趣偏好上存在显著差异。基于 AI 的个性化学习平台可通过大数据分析与机器学习算法，收集学生的学习行为数据，如答题准确率、学习时长、知识薄弱点等，精准定位每个学生的学习特点和需求，为其量身定制学习计划。例如，对于对遗传学感兴趣但在基因表达调控知识点存在理解困难的学生，平台可推送基因表达调控相关的微课视频、拓展阅读材料以及针对性练习题，帮助学生补足短板，同时满足其兴趣探索需求，有效提升学习效率与学习效果。

2.2 促进教学模式创新

AI 技术的引入促使高中生物教学从传统的 “以教师为中心” 向“以学生为中心” 转变。教师可利用平台的智能分析功能，实时掌握班级学生的整体学习情况和个体差异，从而调整教学策略。例如，在讲解人教版高中生物教材中 “光合作用” 这一章节时，教师通过平台发现部分学生对光合作用的光反应和暗反应过程理解不透彻，可在课堂教学中增加相关实验模拟演示，利用平台提供的虚拟实验功能，让学生直观观察反应过程，加深对知识的理解。此外，平台还可实现线上线下混合式教学，打破时间和空间限制，为学生提供多样化的学习方式，推动教学模式的创新发展。

3 基于 AI 的高中生物个性化学习平台构建与实践的问题

3.1 技术应用局限

当前 AI 技术在高中生物个性化学习平台应用中存在局限。数据采集易受学生随意答题、设备故障等因素干扰，导致分析准确性不足，影响学情判断。智能推荐算法欠完善，常仅依据答题结果推送资源，忽视学生学习风格与认知水平，资源匹配度低。同时，AI 模拟生物实验和构建虚拟场景的能力有限，难以逼真还原实验环境，削弱学生对实验操作与现象的直观认知，制约学习效果提升。

3.2 教学融合不足

在基于 AI 的高中生物个性化学习平台实践中，教学融合不足问题凸显。教师 AI 技术应用能力有限，常将平台用作作业布置和成绩统计工具，未能充分利用智能分析、路径规划等功能，教学模式创新不足。学生自主使用习惯尚未形成，依赖教师指导。同时，学校教学管理与评价体系滞后，传统统一考试无法全面评估个性化学习成效，阻碍平台在高中生物教学中的深度应用。

4 基于 AI 的高中生物个性化学习平台构建与实践的对策

4.1 优化技术架构，提升平台性能

为解决技术应用局限问题，需优化 AI 学习平台的技术架构。首先，加强数据采集与管理，采用多维度数据采集方式，结合学生的课堂表现、课后作业、在线测试等多方面数据，提高数据的准确性和全面性。同时，引入先进的数据清洗和分析算法，去除无效数据，挖掘数据背后的潜在信息，为精准分析学生学习情况提供支撑。例如，在人教版高中生物教材 “细胞的增殖” 教学中，平台通过采集学生在细胞分裂过程模拟实验中的操作数据、答题数据以及观看教学视频时的互动数据，利用深度学习算法分析学生对细胞分裂各阶段特点的掌握程度，为学生提供更具针对性的学习建议。其次，改进智能推荐算法，综合考虑学生的学习风格、认知水平、兴趣爱好等因素，构建个性化推荐模型。以 “遗传规律” 教学为例，对于喜欢通过逻辑推理学习的学生，平台除推送基础知识点讲解外，还推荐遗传系谱图分析、遗传实验设计等具有挑战性的拓展资源；对于倾向于通过实际案例学习的学生，则推送生活中常见的遗传现象案例分析，提高资源推送的匹配度。此外，加大对 AI 模拟实验和虚拟学习场景技术的研发投入，利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，构建高度逼真的生物实验环境，让学生能够身临其境地进行实验操作，增强学习体验，提高对生物知识的理解和应用能力。

4.2 深化教学融合，创新教学模式

为解决教学融合不足问题，需深化 AI 技术与高中生物教学的融合，创新教学模式。学校应加强对教师的 AI 技术应用培训，提升教师利用平台开展个性化教学的能力。例如，组织教师参加 AI 教育应用专题培训，学习如何利用平台分析学生学习数据、设计个性化教学方案、开展线上线下混合式教学等。以 “生态系统的结构和功能” 教学为例，教师通过培训后，能够利用平台分析学生对生态系统组成成分、食物链和食物网等知识点的掌握情况，在课堂教学中采用小组合作学习模式，针对不同小组学生的薄弱环节设置探究任务，并利用平台提供的生态系统模拟软件，让学生在虚拟环境中观察生态系统的物质循环和能量流动过程，引导学生自主探究和解决问题，实现个性化教学。同时，注重培养学生的自主学习能力，引导学生养成利用平台进行自主学习的习惯。例如，教师可在平台上设置学习任务和学习目标，鼓励学生自主制定学习计划，利用平台的学习资源进行预习、复习和拓展学习，并定期对学生的自主学习情况进行评价和反馈。此外，改革教学管理与评价体系，建立多元化的评价方式，除传统的考试成绩外，还将学生在平台上的学习过程数据，如学习时长、资源使用情况、问题解决能力等纳入评价范围，全面评估学生的学习效果和个性化发展情况，为基于 AI 的高中生物个性化学习平台的持续发展提供保障。

5 结束语

在教育智能化转型的浪潮中，基于AI 的高中生物个性化学习平台为突破传统教学瓶颈、实现因材施教提供了新路径。通过对平台构建与实践的研究发现，尽管目前存在技术应用与教学融合等方面的挑战，但随着 AI 技术的迭代升级与教育理念的革新，其在满足学生个性化学习需求、创新教学模式等方面的潜力巨大。以人教版教材为依托的实践案例表明，通过优化技术架构、深化教学融合，能够显著提升教学效果。未来，需进一步加强技术研发与教育实践的协同创新，完善平台功能，推动 AI 与高中生物教学的深度融合，为培养具有创新思维和生物科学素养的新时代人才奠定坚实基础。

参考文献：

[1] 吴小艳. 高中生物项目化学习的实践与思考. 教育学,2022-07.

[2] 张爽. 高中生物自主学习实践与思考. 教育学,2021-02.

[3] 周德强 . 项目化学习在高中生物教学实践的应用 . 教育学 ,2025-04.