AI技術(shù)融入高中生物課堂不僅能豐富教學(xué)手段，還能增強(qiáng)學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)能力。本文以高中生物《免疫調(diào)節(jié)》章節(jié)的學(xué)習(xí)為例，探索AI如何賦能學(xué)生自主管理課堂學(xué)習(xí)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)。

一、AI技術(shù)有助于學(xué)生自主管理學(xué)習(xí)內(nèi)容

《免疫調(diào)節(jié)》一章從系統(tǒng)分析的視角，帶領(lǐng)學(xué)生認(rèn)識(shí)免疫系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)維持中的作用及穩(wěn)態(tài)是如何實(shí)現(xiàn)的。學(xué)生需要學(xué)習(xí)及掌握免疫系統(tǒng)的組成和基本功能，包括免疫防御、免疫自穩(wěn)和免疫監(jiān)視。其中，免疫防御功能是本節(jié)課學(xué)習(xí)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。借助AI技術(shù)，筆者設(shè)置了系列預(yù)習(xí)任務(wù)，并指導(dǎo)學(xué)生根據(jù)個(gè)人學(xué)情定制學(xué)習(xí)內(nèi)容，提升學(xué)習(xí)管理能力。

筆者設(shè)置了如下預(yù)習(xí)任務(wù)。

一是從了解學(xué)生對(duì)免疫系統(tǒng)的組成和結(jié)構(gòu)相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況角度，設(shè)計(jì)了3道正誤辨析題。

①并非所有免疫器官都能產(chǎn)生免疫細(xì)胞（"""）。

②抗原都是外來(lái)物質(zhì)，抗原都是大分子物質(zhì)（"""）。

③人體的免疫三道防線(xiàn)是統(tǒng)一的整體，共同實(shí)現(xiàn)免疫防御、免疫自穩(wěn)和免疫監(jiān)視三大基本功能（"""）。

二是從引導(dǎo)學(xué)生建立知識(shí)框架，加深對(duì)重難點(diǎn)知識(shí)的理解角度，設(shè)計(jì)了4道填空題。

①免疫細(xì)胞靠"""""""""" 來(lái)辨認(rèn)病原體。

②體液免疫中激活B細(xì)胞分裂、分化的兩個(gè)刺激分別是" " " " """和" " " " """。

③細(xì)胞免疫中的靶細(xì)胞是被病原體感染的" " " " """細(xì)胞。

④靶細(xì)胞的裂解死亡可能與" " " " """釋放溶酶體酶有關(guān)。

三是從評(píng)估預(yù)習(xí)效果，為后續(xù)學(xué)習(xí)內(nèi)容和進(jìn)度的安排提供參考角度，設(shè)計(jì)了3道正誤辨析題。

①當(dāng)同一種抗原再次進(jìn)入機(jī)體時(shí)，產(chǎn)生的漿細(xì)胞均來(lái)自記憶細(xì)胞（"""）。

②B細(xì)胞只要接受了相應(yīng)抗原的直接刺激就會(huì)分泌特異性抗體（""）。

③輔助性T細(xì)胞可通過(guò)增殖分化形成細(xì)胞毒性T細(xì)胞（"""）。

學(xué)生在預(yù)習(xí)后，對(duì)照預(yù)習(xí)清單自主檢測(cè)，并依托AI平臺(tái)（如文心一言）將答案推送出去，要求平臺(tái)根據(jù)免疫調(diào)節(jié)知識(shí)內(nèi)容進(jìn)行批改并提供學(xué)習(xí)建議。根據(jù)平臺(tái)智能分析的結(jié)果，答題正確率低于50%的學(xué)生可界定為初階，該層次的學(xué)生基礎(chǔ)較為薄弱，需要加強(qiáng)對(duì)概念性知識(shí)的理解；答題正確率超過(guò)90%的學(xué)生可界定為高階，該層次的學(xué)生基礎(chǔ)很好，后續(xù)可以設(shè)置結(jié)合實(shí)際生活體驗(yàn)運(yùn)用知識(shí)的學(xué)習(xí)內(nèi)容；答題正確率介于兩者之間的學(xué)生可界定為中階，這部分學(xué)生后續(xù)學(xué)習(xí)內(nèi)容可以聚焦于歸納整理體液免疫和細(xì)胞免疫的過(guò)程，并嘗試構(gòu)建特異性免疫過(guò)程的完整概念模型。

在明確自我學(xué)習(xí)層次和目標(biāo)的基礎(chǔ)上，每名學(xué)生依據(jù)個(gè)人預(yù)習(xí)成果，自主設(shè)定既符合課程標(biāo)準(zhǔn)要求又契合個(gè)人需求的個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容，并通過(guò)AI平臺(tái)獲取定制化的學(xué)習(xí)資源。如，學(xué)生甲生物學(xué)習(xí)基礎(chǔ)一般，上述預(yù)習(xí)清單的10道題的正確率為60%，AI系統(tǒng)根據(jù)他在預(yù)習(xí)測(cè)試中的表現(xiàn)，識(shí)別出他在免疫系統(tǒng)的組成和結(jié)構(gòu)相關(guān)知識(shí)點(diǎn)上有盲點(diǎn)，對(duì)免疫細(xì)胞分類(lèi)及其特定功能的理解存在偏差——他錯(cuò)誤地認(rèn)為吞噬細(xì)胞屬于淋巴細(xì)胞，沒(méi)有認(rèn)識(shí)到兩者是并列關(guān)系?；谶@種情況，學(xué)生甲借助AI挑選了“免疫調(diào)節(jié)基礎(chǔ)簡(jiǎn)介”短視頻，通過(guò)視頻動(dòng)畫(huà)學(xué)習(xí)了免疫系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與基本功能。隨后，AI為學(xué)生甲推薦了一系列補(bǔ)充資料，幫助他深化理解。通過(guò)觀看展示免疫細(xì)胞參與“作戰(zhàn)”的微課，他明白了這兩類(lèi)免疫細(xì)胞發(fā)揮著不同的作用，最終通過(guò)互動(dòng)式在線(xiàn)測(cè)驗(yàn)，學(xué)生甲從這兩類(lèi)細(xì)胞來(lái)源、成熟場(chǎng)所等方面弄清了兩者的異同點(diǎn)。隨后，學(xué)生甲進(jìn)一步拓展學(xué)習(xí)，在系統(tǒng)上定制關(guān)于“體液免疫中不同的免疫細(xì)胞如何發(fā)揮作用”的學(xué)習(xí)內(nèi)容，AI系統(tǒng)據(jù)此為他進(jìn)一步推送了“如何激活B細(xì)胞、二次免疫”等專(zhuān)業(yè)文章，提示他按步驟參與在線(xiàn)討論以及完成一系列有關(guān)特異性免疫作用機(jī)制的進(jìn)階練習(xí)題，并實(shí)時(shí)反饋他在各個(gè)環(huán)節(jié)的得分、失分情況，確保學(xué)生甲根據(jù)自己的學(xué)習(xí)情況獲得符合他學(xué)習(xí)需求的內(nèi)容。

二、AI技術(shù)有助于學(xué)生自主調(diào)整學(xué)習(xí)策略

AI工具可以憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力精準(zhǔn)捕捉學(xué)生的學(xué)習(xí)軌跡，幫助他們找到科學(xué)、有效的學(xué)習(xí)方法。

學(xué)生乙在課前預(yù)習(xí)環(huán)節(jié)屬于中階層次，他設(shè)置的學(xué)習(xí)內(nèi)容為理解體液免疫和細(xì)胞免疫的過(guò)程，并找出兩者之間的聯(lián)系。他在學(xué)習(xí)時(shí)弄不清楚兩者之間的協(xié)調(diào)配合關(guān)系，多次嘗試從免疫感應(yīng)、反應(yīng)和效應(yīng)等階段對(duì)比分析體液免疫和細(xì)胞免疫的異同點(diǎn)，但均未達(dá)成“構(gòu)建特異性免疫的概念模型”目標(biāo)。基于AI智能系統(tǒng)對(duì)其學(xué)習(xí)過(guò)程和學(xué)習(xí)軌跡的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，學(xué)生乙發(fā)現(xiàn)，對(duì)他最有效的學(xué)習(xí)方式是由點(diǎn)到面歸納知識(shí)，運(yùn)用思維導(dǎo)圖整理知識(shí)。這樣，學(xué)生乙由兩個(gè)過(guò)程的聯(lián)結(jié)點(diǎn)——輔助性T細(xì)胞開(kāi)始，記錄關(guān)于特異性免疫詳細(xì)過(guò)程的學(xué)習(xí)筆記，并繪制思維導(dǎo)圖呈現(xiàn)知識(shí)點(diǎn)的層次結(jié)構(gòu)，尋找體液免疫和細(xì)胞免疫之間的聯(lián)系。他借助AI創(chuàng)設(shè)多種病原體入侵的情境，反復(fù)嘗試運(yùn)用思維導(dǎo)圖進(jìn)行解釋?zhuān)l(fā)現(xiàn)體液免疫和細(xì)胞免疫其實(shí)是同時(shí)進(jìn)行的，只是針對(duì)的病原體不同，兩者發(fā)揮作用有先后之分。最終，他準(zhǔn)確地構(gòu)建出了概念模型。在此過(guò)程中，系統(tǒng)還通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，精準(zhǔn)識(shí)別出學(xué)生乙在免疫細(xì)胞功能及相互作用理解上的短板，隨即推送了一系列針對(duì)性練習(xí)題、動(dòng)畫(huà)演示及深度解析視頻，有效填補(bǔ)了他的知識(shí)盲區(qū)。此外，AI數(shù)據(jù)顯示他的最佳學(xué)習(xí)時(shí)間是上午9點(diǎn)到11點(diǎn)，因?yàn)樵摃r(shí)間段內(nèi)他做題的準(zhǔn)確率與其他時(shí)段相比都明顯增高。學(xué)生乙由此調(diào)整了自己的學(xué)習(xí)時(shí)間。這樣，在教師和AI助手的雙重引導(dǎo)下，學(xué)生乙逐漸學(xué)會(huì)了根據(jù)自己的特點(diǎn)調(diào)整學(xué)習(xí)策略。

三、AI技術(shù)有助于學(xué)生自主反思與完善學(xué)習(xí)

AI技術(shù)能通過(guò)收集和分析學(xué)生在測(cè)試過(guò)程中的行為數(shù)據(jù)，如答題時(shí)間、答題準(zhǔn)確率等，幫助學(xué)生確認(rèn)知識(shí)薄弱點(diǎn)，進(jìn)而智能推薦相關(guān)學(xué)習(xí)資源，制訂針對(duì)性的學(xué)習(xí)計(jì)劃，助力學(xué)生實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)上的自我完善。

學(xué)生丙完成平臺(tái)推送的免疫調(diào)節(jié)習(xí)題檢測(cè)后，借助平臺(tái)對(duì)他本章學(xué)習(xí)效果的評(píng)估數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)自己在作答關(guān)于抗體的作用機(jī)制、免疫失調(diào)等的題目時(shí)面臨答題時(shí)間長(zhǎng)、答題準(zhǔn)確率不高等問(wèn)題。借助AI助手對(duì)這些題目的智能分析，學(xué)生丙精準(zhǔn)定位出他對(duì)細(xì)胞毒性T細(xì)胞的激活條件理解不全面、對(duì)自身免疫病的原理沒(méi)有真正掌握。學(xué)生丙要求AI助手為其推送相關(guān)學(xué)習(xí)資料。AI助手為學(xué)生丙推薦了反映細(xì)胞毒性T細(xì)胞被激活的動(dòng)態(tài)過(guò)程、系統(tǒng)性紅斑狼瘡發(fā)病過(guò)程的視頻，使他對(duì)上述知識(shí)形成了直觀且深入的理解。接著，AI根據(jù)學(xué)生丙的學(xué)習(xí)進(jìn)度，智能推送了一系列針對(duì)這些盲點(diǎn)的由易到難的練習(xí)題，題型涵蓋選擇題、填空題、案例分析等形式，進(jìn)一步幫助其鞏固知識(shí)。AI還根據(jù)學(xué)生丙的學(xué)習(xí)進(jìn)度和興趣點(diǎn)，適時(shí)推薦了免疫學(xué)領(lǐng)域的科研文章和最新研究成果，幫助他拓寬視野。比如，學(xué)生丙對(duì)疫苗的類(lèi)型及其研制過(guò)程很感興趣，AI助手為其推送了相關(guān)學(xué)習(xí)資料，讓其對(duì)疫苗的作用、原理等有了更深入的了解。通過(guò)閱讀這些資料，學(xué)生丙還知道要結(jié)合自身情況選擇接種流感疫苗及其他疫苗，并向家人及他人宣傳預(yù)防流感等傳染病的知識(shí)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的遷移和應(yīng)用。借助AI技術(shù)的智能輔助，學(xué)生丙在免疫調(diào)節(jié)專(zhuān)題學(xué)習(xí)中徹底清除了知識(shí)盲點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)知識(shí)的靈活應(yīng)用，達(dá)到了學(xué)習(xí)上自我完善的目標(biāo)。

文字編輯"嚴(yán)芳