AI赋能个性化学习过程管理
作者： 李玉清AI技术融入高中生物课堂不仅能丰富教学手段，还能增强学生个性化学习能力。本文以高中生物《免疫调节》章节的学习为例，探索AI如何赋能学生自主管理课堂学习过程，实现个性化学习。
一、AI技术有助于学生自主管理学习内容
《免疫调节》一章从系统分析的视角，带领学生认识免疫系统在稳态维持中的作用及稳态是如何实现的。学生需要学习及掌握免疫系统的组成和基本功能，包括免疫防御、免疫自稳和免疫监视。其中，免疫防御功能是本节课学习的重点和难点。借助AI技术，笔者设置了系列预习任务，并指导学生根据个人学情定制学习内容，提升学习管理能力。
笔者设置了如下预习任务。
一是从了解学生对免疫系统的组成和结构相关知识点的掌握情况角度，设计了3道正误辨析题。
①并非所有免疫器官都能产生免疫细胞（ ）。
②抗原都是外来物质，抗原都是大分子物质（ ）。
③人体的免疫三道防线是统一的整体，共同实现免疫防御、免疫自稳和免疫监视三大基本功能（ ）。
二是从引导学生建立知识框架，加深对重难点知识的理解角度，设计了4道填空题。
①免疫细胞靠 来辨认病原体。
②体液免疫中激活B细胞分裂、分化的两个刺激分别是 和 。
③细胞免疫中的靶细胞是被病原体感染的 细胞。
④靶细胞的裂解死亡可能与 释放溶酶体酶有关。
三是从评估预习效果，为后续学习内容和进度的安排提供参考角度，设计了3道正误辨析题。
①当同一种抗原再次进入机体时，产生的浆细胞均来自记忆细胞（ ）。
②B细胞只要接受了相应抗原的直接刺激就会分泌特异性抗体（ ）。
③辅助性T细胞可通过增殖分化形成细胞毒性T细胞（ ）。
学生在预习后，对照预习清单自主检测，并依托AI平台（如文心一言）将答案推送出去，要求平台根据免疫调节知识内容进行批改并提供学习建议。根据平台智能分析的结果，答题正确率低于50%的学生可界定为初阶，该层次的学生基础较为薄弱，需要加强对概念性知识的理解；答题正确率超过90%的学生可界定为高阶，该层次的学生基础很好，后续可以设置结合实际生活体验运用知识的学习内容；答题正确率介于两者之间的学生可界定为中阶，这部分学生后续学习内容可以聚焦于归纳整理体液免疫和细胞免疫的过程，并尝试构建特异性免疫过程的完整概念模型。
在明确自我学习层次和目标的基础上，每名学生依据个人预习成果，自主设定既符合课程标准要求又契合个人需求的个性化学习内容，并通过AI平台获取定制化的学习资源。如，学生甲生物学习基础一般，上述预习清单的10道题的正确率为60%，AI系统根据他在预习测试中的表现，识别出他在免疫系统的组成和结构相关知识点上有盲点，对免疫细胞分类及其特定功能的理解存在偏差——他错误地认为吞噬细胞属于淋巴细胞，没有认识到两者是并列关系。基于这种情况，学生甲借助AI挑选了“免疫调节基础简介”短视频，通过视频动画学习了免疫系统的结构与基本功能。随后，AI为学生甲推荐了一系列补充资料，帮助他深化理解。通过观看展示免疫细胞参与“作战”的微课，他明白了这两类免疫细胞发挥着不同的作用，最终通过互动式在线测验，学生甲从这两类细胞来源、成熟场所等方面弄清了两者的异同点。随后，学生甲进一步拓展学习，在系统上定制关于“体液免疫中不同的免疫细胞如何发挥作用”的学习内容，AI系统据此为他进一步推送了“如何激活B细胞、二次免疫”等专业文章，提示他按步骤参与在线讨论以及完成一系列有关特异性免疫作用机制的进阶练习题，并实时反馈他在各个环节的得分、失分情况，确保学生甲根据自己的学习情况获得符合他学习需求的内容。
二、AI技术有助于学生自主调整学习策略
AI工具可以凭借其强大的数据分析能力精准捕捉学生的学习轨迹，帮助他们找到科学、有效的学习方法。
学生乙在课前预习环节属于中阶层次，他设置的学习内容为理解体液免疫和细胞免疫的过程，并找出两者之间的联系。他在学习时弄不清楚两者之间的协调配合关系，多次尝试从免疫感应、反应和效应等阶段对比分析体液免疫和细胞免疫的异同点，但均未达成“构建特异性免疫的概念模型”目标。基于AI智能系统对其学习过程和学习轨迹的数据分析结果，学生乙发现，对他最有效的学习方式是由点到面归纳知识，运用思维导图整理知识。这样，学生乙由两个过程的联结点——辅助性T细胞开始，记录关于特异性免疫详细过程的学习笔记，并绘制思维导图呈现知识点的层次结构，寻找体液免疫和细胞免疫之间的联系。他借助AI创设多种病原体入侵的情境，反复尝试运用思维导图进行解释，发现体液免疫和细胞免疫其实是同时进行的，只是针对的病原体不同，两者发挥作用有先后之分。最终，他准确地构建出了概念模型。在此过程中，系统还通过深度学习算法，精准识别出学生乙在免疫细胞功能及相互作用理解上的短板，随即推送了一系列针对性练习题、动画演示及深度解析视频，有效填补了他的知识盲区。此外，AI数据显示他的最佳学习时间是上午9点到11点，因为该时间段内他做题的准确率与其他时段相比都明显增高。学生乙由此调整了自己的学习时间。这样，在教师和AI助手的双重引导下，学生乙逐渐学会了根据自己的特点调整学习策略。
三、AI技术有助于学生自主反思与完善学习
AI技术能通过收集和分析学生在测试过程中的行为数据，如答题时间、答题准确率等，帮助学生确认知识薄弱点，进而智能推荐相关学习资源，制订针对性的学习计划，助力学生实现学习上的自我完善。
学生丙完成平台推送的免疫调节习题检测后，借助平台对他本章学习效果的评估数据，发现自己在作答关于抗体的作用机制、免疫失调等的题目时面临答题时间长、答题准确率不高等问题。借助AI助手对这些题目的智能分析，学生丙精准定位出他对细胞毒性T细胞的激活条件理解不全面、对自身免疫病的原理没有真正掌握。学生丙要求AI助手为其推送相关学习资料。AI助手为学生丙推荐了反映细胞毒性T细胞被激活的动态过程、系统性红斑狼疮发病过程的视频，使他对上述知识形成了直观且深入的理解。接着，AI根据学生丙的学习进度，智能推送了一系列针对这些盲点的由易到难的练习题，题型涵盖选择题、填空题、案例分析等形式，进一步帮助其巩固知识。AI还根据学生丙的学习进度和兴趣点，适时推荐了免疫学领域的科研文章和最新研究成果，帮助他拓宽视野。比如，学生丙对疫苗的类型及其研制过程很感兴趣，AI助手为其推送了相关学习资料，让其对疫苗的作用、原理等有了更深入的了解。通过阅读这些资料，学生丙还知道要结合自身情况选择接种流感疫苗及其他疫苗，并向家人及他人宣传预防流感等传染病的知识，从而实现对知识的迁移和应用。借助AI技术的智能辅助，学生丙在免疫调节专题学习中彻底清除了知识盲点，实现了对知识的灵活应用，达到了学习上自我完善的目标。
文字编辑 严芳