摘要：生态学是生物科学专业的一门重要专业课，是一门跨学科、实践性很强的课程，生态系统复杂的交互关系使得生态学的学习内容具有较高的难度和多变性。人工智能技术的引入有助于帮助学生理解生态系统复杂性并实现因材施教的教育理念。本文提出了从个性化学习平台，虚拟生态系统实验室建立以及数据驱动的可视化教学三个方面进行AI 赋能教学改革，并在教学中进行了AI赋能的教学改革创新探索，教学效果提升显著，为最终完全实现AI赋能生态学课程教学打下了坚实基础。

关键词：生态学；AI赋能教学；教学改革

1 引言

2500 多年前孔子就提出了因材施教的教育理念，但现代本科教育中，由于学生人数多，课堂教学方式比较单一，难以实现因材施教。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，因材施教的教育理念有了真正实现的可能。AI 赋能教学的教育学理论依据可以从多个角度来审视。其中，由皮亚杰（Jean Piaget）和维果茨基（Lev Vygotsky）等心理学家提出构建主义理论认为学习是一个主动的、社会互动的过程。学生通过与环境的互动，结合个人的经验与已有知识结构，逐步建构对世界的理解。在这一理论框架下，学习不仅仅是信息的传递，而是一个积极的构建过程，强调学习者在发现和解决问题中发挥主导作用[1]。而人工智能能够提供动态的学习环境和个性化的学习支持，帮助学生通过探索和互动更好地建构知识。1980年心理学家约翰·斯威勒（John Sweller）提出了认知负荷理论，认为当学习者接收到新的信息时，如果工作记忆的负担过重，会影响学习效果。换句话说，学习过程中如果信息量过大、结构不清晰或组织不当，学生的认知资源会被过度消耗，导致学习效率低下。AI赋能教育能显著优化学习过程，减轻学生的认知负荷，并提升学习效果。人工智能通过在教师和学生两个角色上的应用，显著提升了教学的智能化、个性化和高效化。在教师方面，人工智能通过自动化教学设计、实时数据分析和个性化辅导支持，减轻了教师的工作负担，增强了教学效果。而在学生方面，AI通过提供个性化学习路径、实时反馈和虚拟实验等方式，帮助学生高效地掌握知识、提升动机并增强学习体验。两者的结合不仅能够提升教育质量，还能够满足学生多样化的学习需求[3]。

生态学是生物科学专业的一门重要专业必修课，它综合了生物、地理、气象、物理、化学等多个学科内容，是一门跨学科、数据驱动的学科，涉及复杂的系统动态和多维互动。生态学和人工智能（AI）领域的研究都是致力于对复杂系统的预测性理解，这些系统中的非线性变化规律均来源于多维度的相互作用和多尺度的反馈。人工智能和生态学研究经过一个世纪的独立和不同步的发展，可以预见到在全球变化背景下，生态学和人工智能两个学科的发展将实现融合，以应对人类当前面临的挑战，包括理解复杂系统级现象的不可预测性以及在快速变化的星球上生态系统的动态。要讲好这样一门课程，单纯依赖单一的课堂教学显然无法满足这门课程日新月异的发展，特别是在全球生态危机日益突出的背景下，引入人工智能应用于生态学教学中，有助于培养学生的批判性思维、数据分析能力和环境责任感，从而为应对未来的生态挑战奠定坚实的知识与技能基础，建设一门AI赋能的生态学课程显得尤为迫切和重要。

2 AI赋能教学赋能课程教学的教学改革方案

2.1建立个性化学习平台，实践因材施教理念

个性化学习平台的基本功能是对学生学习数据的全面收集和分析，这些数据包括但不限于学生的学习历史和成绩，学生在不同学习模块的参与度（如视频观看时长、作业提交情况），学生的答题正确率和错误模式，学生对生态学相关主题的兴趣和偏好（通过问卷或互动式反馈）等，AI 系统通过对这些数据的实时分析，可以识别学生的强项和弱点，调整学习路径和推荐内容。根据学生的兴趣和学习进度，推荐相关的教材、视频、模拟实验等学习资源，践行因材施教的教学理念。例如，如果一个学生在“生物多样性”模块的测试中表现较差，系统会优先推荐相关的复习资料和视频讲解，帮助其填补知识空白；学习进度跟踪，系统实时监控学生的学习进度，提供个性化的进度提醒和反馈，确保学生在适当的时间掌握新的知识点，避免过快或过慢的学习节奏；AI根据学生的表现自动调整问题的难度。例如，学生在一个生态学实验模块中表现优秀，系统可能会推荐更具挑战性的实验或复杂的课题研究；学习反馈与持续改进学生的学习成果（如作业、实验报告、测验成绩）将被反馈到平台，AI 可以根据学生的反馈提供个性化的学习建议。AI可以分析学生作业的答案，立即给出正确与错误的反馈，提供解题思路和改进建议。比如，学生在生态系统模型的计算题上出错时，平台会提供解题步骤和相关知识点的复习建议；AI还可以利用情感分析技术，识别学生在学习过程中遇到的情绪变化，例如焦虑、困惑等，及时给出情感支持和学习建议。

2.2建立虚拟生态系统实验室，打造沉浸式学习环境

Ecology VR 是一个利用虚拟现实技术，创建的虚拟生态系统实验室。该平台允许学生沉浸在不同类型的生态系统中，如热带雨林、草原、湿地、珊瑚礁等。在这些虚拟环境中，学生可以直接与生态系统中的物种互动，观察能量流动、物质循环及物种间相互作用等生态学现象。Ecology VR 通过虚拟现实技术将生态系统中的复杂关系可视化，学生可以通过虚拟现实设备（如头戴显示器）进入一个沉浸式的生态环境，观察生态系统中的能量流动、碳循环和水循环等过程。学生可以与不同物种互动，如观察捕食者与猎物的相互作用、植物与动物之间的共生关系等；系统还能够模拟这些互动对整个生态系统的影响。通过虚拟实验，学生可以模拟不同的生态学实验，比如温度、湿度变化对植物生长的影响，或是人类活动对生态系统的破坏（如森林砍伐对生物多样性的影响）。学生在虚拟实验中收集生态数据（例如，生物种群数量、植物种类分布、气候变化数据等），并分析这些数据对生态系统健康的影响。虚拟生态系统实验室设计了不同的学习模块，涵盖基础生态学概念、生物多样性、环境保护等内容，学生可以根据自己的进度选择相应的学习路径。AI系统能够跟踪学生的学习进度和实验结果，提供个性化的反馈。例如，如果学生在生态系统模型中做出错误决策，系统会及时提供纠正建议，并引导学生重新理解生态系统中的关键动态。通过VR头盔，学生可以完全沉浸在模拟的生态环境中，亲身体验生态学现象，如水体污染、物种灭绝或气候变化等对生态系统的影响。学生可以自由地“探索”虚拟生态环境，甚至与虚拟角色（如生态学家或保护专家）进行互动，获取更深层次的知识和数据。澳大利亚昆士兰大学的环境科学和生态学课程中，引入了虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术建立了虚拟生态系统实验室，让学生能够进行生态学实验而无需离开教室。使用AI技术生成的虚拟生态系统，让学生可以在没有时间和资源限制的情况下，进行模拟实验（如模拟物种入侵、生态系统恢复、气候变化对生物群落的影响等）。通过AI实时分析学生在实验中的操作数据，并根据实验结果提供即时反馈，帮助学生理解生态学原理。学生反馈说，这种基于AI的虚拟实验不仅减少了实验成本，还提供了更多的实验机会，使他们能够深入理解生态学概念和模型。 虚拟实验增强了学生的动手能力和实验设计能力，帮助他们更加直观地理解生态学过程。AI反馈机制也帮助学生发现问题并即时调整实验策略，提高了学习效率。哈佛大学在其生态学与环境科学课程中引入了AI和机器学习技术应用在世界上是相对成熟的，特别是针对生态系统建模和环境预测。学生使用AI工具和算法，模拟生态系统中不同变量（如物种多样性、气候变化）的影响。课程中包括使用Python和R语言来处理和分析生态学数据，学生通过AI模型来预测不同环境因素对生态系统的影响。学生利用AI模型（例如，基于机器学习的生态系统预测模型）来分析了气候变化对生态系统的影响。学生反馈表示AI技术帮助他们更直观地理解复杂的生态学问题，尤其是在生态系统建模和数据分析方面。学生能够使用AI工具进行“虚拟实验”，提升了实践能力和解决实际问题的能力。从教学效果看课程不仅增强了学生的跨学科知识，还提高了他们在数据分析和AI应用方面的技能。学生的学习兴趣和参与度也显著提升，尤其是在处理实际生态数据和进行实验模拟时。

2.3基于数据驱动的动态可视化教学

传统教学中的生态学知识传授大多依赖静态的教材和图表，课程进度固定，而 AI 可以结合实时的大数据和动态可视化工具进行教学，例如AI 可以分析卫星图像，、气候数据、物种分布等，实时展示生态变化，帮助学生理解气候变化、栖息地破坏等问题[11]。传统教学中学生主要学习基础知识与理论，实验课程由于通常依赖人工分析，处理数据能力较弱，无法完成复杂数据的处理，而AI赋能生态学课程可以帮助学生处理和分析复杂的生态数据。例如，通过机器学习算法分析生态学研究中的大数据，帮助学生理解不同变量之间的关系并得出科学结论。因此在AI赋能的教学中教授学生使用AI工具（如机器学习、深度学习等）分析真实的生态数据集非常重要。哥伦比亚大学（UBC）开设了一门名为“生态学与大数据”（Ecology and Big Data）的课程，结合了生态学、计算机科学和大数据分析，目的是让学生了解AI和机器学习如何用于生态学研究，利用AI和大数据技术，进行生态学问题的建模和数据分析。例如，通过遥感技术和无人机获取生态数据，然后使用机器学习算法来分析森林覆盖率变化、物种分布、气候变化的生态效应等；近期康奈尔大学的研究者们带着学生利用深度学习，分析了 900 万组鸟类数据，得到了林莺在北美洲的分布数据，开启了生态数据分析和教学的新篇章。这门课程中还包括数据清洗、特征提取、数据建模等环节，学生学习如何使用AI工具（如TensorFlow、PyTorch等）处理复杂的生态学数据。学生认为这种跨学科的课程帮助他们将理论与实际应用结合，尤其是在生态学中的大数据和AI应用方面。通过课程学习，学生不仅学到了生态学知识，还掌握了数据科学的基本技能，学生的分析能力和创新思维显著提高。通过AI辅助的生态学模拟，学生能够快速测试假设，探索不同的生态情境，并获得实时的反馈。学生可以利用AI算法建立生态模型，预测生态变化，理解生态系统的运作原理。结合AI技术，学生不仅能够进行数据分析，还能了解数据的背后深层逻辑，提高他们的科研能力与问题解决能力。

3 AI赋能生态学课程教学创新实践探索

虽然AI赋能的生态学课程有着显著的优势，AI技术的普及和系统构建，需要强大的硬件基础设施支持。发达地区在这方面拥有优势，但对于一些不发达地区来说说，AI技术的普及可能会受到资金和基础设施的限制。在还没有建立完备的AI赋课程平台之前，我们仍然可以进行实践探索，我们在有限条件下进行了如下AI赋能实践教学。

3.1建立生态学线上AI学习模块，开展线上线下混合教学

利用本校多层次教学平台中的AI小模块，我们首先将各种生态学教学资源到上传到AI小程序上，比如生态学的电子教材以及定制化的学习资源（例如视频、文献，网页等），包括网上已有的生态学课程相关教学小视频和老师自己录制的重点难点知识点讲解的小视频，学生在学习中遇到困难时自主观看相关知识点的讲解，让学生根据自己的学习进度，理解能力、兴趣爱好自主选择不同教材和教学资源进行学习，大大提高学生学习的自由度，宽度和广度。老师也可以从教学资源的点击量分析学生对生态学的兴趣点。发现学生特别感兴趣的热点，组织同学自主组成生态学兴趣小组进行特定项目的调查和研究，并在教学平台上分享，上传的相关资源也成为非常有意义的教学资源，并安排做得好的兴趣小组在课堂上线下分享，该项教学形式成为同学们特别喜欢的教学环节

3.2利用多层级教学平台，自动批改分析反馈学生作业与测试

我们在多层级教学平台建立两个层次的测试，一个是随堂测试，针对当堂的讲课内容，选择其中的重要知识点，进行5-10个客观题进行5分钟的测试，AI工具自动批改测试并分析测试结果，非常直观看到同学们对当堂知识点的掌握情况，并调整后续教学内容，同学们也能通过测试更加深刻的理解知识或者了解自己哪些还没有掌握，课后通过线下学习来补充。第二层次的测试是章节测试，我们在线下课程中完成一章的学习后，安排一次全章的综合测试，涉及本章重要的知识点和知识结构，AI工具可以出具全班的总体测试报告，可以看出哪些知识点是大多数同学都没掌握的，哪些同学是总体很不好的，老师可以根据测试报告调整教学进度，进而给不同学生推荐合适的复习材料或进阶学习任务，确保每个学生都能在适合自己的节奏中进步。同学们反馈这样教学方式加强了对生态学知识点的认识，并对自己的学习状况有清醒的认识，推动他们自主的学习平台上自己薄弱环节的教学资源，及时跟上教学节奏。通过三年的实践，同学们反馈这样方式可以强化他们对生态学知识点的掌握，通过对某些测试题的互动讨论，可以加深对相关知识的理解和认识。章节测试可以帮助他们回顾整章的知识框架，从而在宏观层次上建立生态学的知识架构。从三年来同学们对生态学课程教学的评价来看，三年持续上升，评价分从96.08提高到99.31，取得了明显的教学效果。

3.3利用开放数据和模拟工具，实践基于数据驱动的教学方法

尽管硬件条件可能受限，但大多数生态学研究和数据仍然可以通过开放的在线平台和公共数据库获得。我们尝试通过以下方式引入数据驱动的教学，许多生态学数据集（如物种分布数据、气候数据等）是公开的，可以利用这些数据集进行简单的分析和建模。学生可以使用简化版的AI工具（例如基于Python的机器学习库如scikit-learn）进行数据分析、模式识别和预测，而无需高端的硬件支持。我们在实际教学中请生物信息学老师给大家上简化版AI工具如何使用的线下课程，在学习平台上上传这些AI工具的教学视频，让学生认识和掌握基本的数据分析工具，各自选题利用不同的公共数据网站的进行数据分析的尝试。同时请来林学专家下给学生上了利用开放的遥感数据，分析长白山森林生态系统森林覆盖率的变化情况，以及如何利用遥感大数据监测森林火灾或病虫害的发生状况，向同学展示了通过数据学习生态学的方式。我们还建立了校园植物和鸟类多样性调查模块，带领学生按照野外植物多样性调查的方法在校园中进行实习，植物的识别带领学生利用大数据集成好的识别软件进行识别，确定好物种名的植物和鸟类上传到我们构建的奉贤校园生物种收录小程序上，共享给学校所有同学。学生反馈很喜欢这种不拘泥于课堂单一讲授的课程形式，让他们能更深刻体验生态学的实践性，通过利用数据分析软件对自己调查的数据进行分析，更加深刻理解数据驱动的生态学研究方式，大大提高了生态学研究的实践能力。

结语

随着深度学习和自动化建模技术的发展，AI将能够在更深层次上模拟生态学中的复杂过程和动态变化，极大提高教学内容的丰富性和复杂性。AI可以充当智能教育助手，帮助学生进行个性化学习指导，甚至为教师提供教学建议和课程优化方案。这将进一步提升教育效果，并让课程内容更加贴合学生的需求。AI赋能的生态学课程不仅是为了提升教育质量，也可以为应对全球环境挑战（如气候变化、生物多样性丧失等）做出贡献。通过培养大量具备AI技术和生态学知识的专业人才，未来将有更多人参与到环境保护和可持续发展的实际工作中。AI赋能生态学课程的发展前景是充满潜力的，未来将成为教育改革的重要组成部分。国家教育政策的支持是AI赋能生态学课程普及的关键因素之一。政府和教育部门需要认识到AI技术在生态学教育中的潜力，并提供相应的资金、培训和政策支持，推动课程改革和技术整合。其次AI赋能的生态学课程不仅仅是技术问题，还涉及到教师的培训和适应。教师需要掌握AI工具的使用，并能够设计适合AI技术的课程内容。这就要求教育机构为教师提供系统的培训，并鼓励他们使用AI技术进行教学创新。同时各教育机构、科研机构和非政府组织可以通过合作，共享AI生态学教育的资源和经验，推动技术的快速传播和应用。

参考文献：

[1] Anderson， C. A.， & Krathwohl， D. R. （2001）. A Taxonomy for Learning， Teaching， and Assessing： A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Longman.

[2] Chen， M.， & Xie， H. （2019）. The Impact of Artificial Intelligence on Education and Teaching： A Literature Review. International Journal of Emerging Technologies in Learning， 14（3）， 69-83.

[3] 胡卫平， 徐晶晶， 皮忠玲， 等.（2023）. 智能时代的教育变革： 思维型教学理论引领“技术赋能教学”. 远程教育杂志[J]， （6）： 3-9.

[4] 王鹏飞， 高晨 （2022）. 人工智能助力生态学课程教学模式创新的实践案例. 现代教育技术， 32（3）， 47-55.

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