生成式人工智能在蛋白質濃度測定教學中的應用

摘要：文章探討了生成式人工智能“文心一言”在蛋白質濃度測定教學中的具體應用。以生物化學實驗為背景，文章重點分析了“文心一言”在實驗背景資料生成、數據處理與分析、實驗現象解釋、人機協作討論與評價等教學環節中的作用和效果。通過的智能化支持，該研究優化了實驗教學過程，提高了學生的學習效率與科學思維能力，同時也減輕了教師的教學負擔，為實驗教學模式創新提供了新思路。

關鍵詞：生成式人工智能；蛋白質濃度測定；實驗教學

中圖分類號：Q51 文獻標志碼：A

0 引言

蛋白質濃度測定是生物化學實驗課程中的重要實驗內容，其常用方法包括Bradford法、雙縮脲法和紫外分光光度法。這些方法廣泛應用于生命科學、醫學和食品科學等領域，不僅在實驗操作中涉及多種復雜的化學反應原理，還需要學生掌握實驗數據的處理與分析能力［1］。Bradford法通過考馬斯亮藍染料與蛋白質結合產生顏色變化來測定濃度；雙縮脲法則利用銅離子與蛋白質肽鍵反應生成紫色絡合物；紫外分光光度法則利用了蛋白質在280 μm處的吸光特性。由于這些方法各具特點，能夠滿足不同實驗需求，在細胞生物學、分子生物學、醫學診斷、藥物開發及食品質量控制等方面發揮重要作用。然而，傳統教學中存在一些難點，如學生對相關背景知識理解不足，導致實驗操作和理論解釋時出現困難；實驗數據處理能力薄弱，容易影響結果的準確性；科學推理能力有限，難以深入解釋實驗現象和解決問題［2］。這些問題常導致教學效果不理想，學生難以全面掌握蛋白質濃度測定的知識和技能。因此，改進教學方法顯得尤為重要，可以通過引入互動式教學，利用現代信息技術和加強實驗指導等方式，提升學生的理解、應用和分析能力，從而提高教學效率，培養學生的綜合科學素養。

近年來，以“文心一言”為代表的生成式人工智能技術在教育領域的應用日益廣泛。這種先進的AI技術能夠輔助教師在設計教學內容時更加高效和精準，提供豐富的教學資源和靈活的教學方案，滿足不同學生的學習需求。同時，生成式人工智能能夠幫助學生快速獲取所需的知識，通過自然語言處理和智能推薦，提供個性化的學習建議和資料，提升學習效率。在師生互動方面，生成式人工智能能夠及時回答學生的疑問，提供即時反饋，促進課堂討論和深入理解。本文通過具體分析生成式人工智能在蛋白質濃度測定教學中的應用，探討其在多個方面提升教學質量的潛力。在背景知識生成方面，AI可以自動整理和生成相關的理論知識，幫助學生打下堅實的理論基礎；在數據分析方面，AI工具能夠指導學生進行實驗數據的處理與分析，提供準確的計算和圖表繪制支持；在實驗現象解釋方面，生成式人工智能可以為復雜的實驗結果提供清晰的解釋和科學的推理，幫助學生理解實驗背后的原理。此外，在實驗報告撰寫過程中，AI能夠協助學生組織思路、優化結構、提升文字表達的準確性和邏輯性。通過這些應用，生成式人工智能“文心一言”不僅提高了教學的效率和效果，還培養了學生的自主學習能力和科學思維，為現代教育注入了新的活力和可能性［3］。本文通過分析生成式人工智能在蛋白質濃度測定教學中的應用，探討其如何在背景知識生成、數據分析、實驗現象解釋及實驗報告撰寫等方面提升教學質量。

1 背景知識生成與優化

在蛋白質濃度測定教學中，掌握背景知識是學生理解實驗原理的重要基礎。學生只有熟悉相關背景知識，才能更好地理解實驗原理。然而，由于實驗涉及多個復雜的生化反應原理，學生在傳統教學中常常面臨學習內容枯燥、信息來源單一等問題。“文心一言”作為生成式人工智能工具，可以快速整合與實驗相關的信息并以多樣化的形式呈現，極大提升了教學效率［4］。教師可使用“文心一言”生成背景資料。例如，輸入提示語：“請總結Bradford法的實驗原理、適用范圍和局限性?！鄙傻膬热萑缦?。

（1）實驗原理：Bradford法是基于考馬斯亮藍G-250與蛋白質結合后吸光峰發生紅移的現象，通過分光光度法測定吸光度來推算蛋白質濃度。

（2）適用范圍：適用于檢測蛋白質濃度在0.1～1.0 mg/mL范圍內的樣品。

（3）局限性：對含有去污劑的樣品敏感，難以檢測小分子肽。

相比傳統的資料整理方式，“文心一言”生成的內容具有清晰、精準的特點，能夠有效減少教師備課的時間，同時為學生提供結構化和高效的學習材料。表 1為“文心一言”生成的背景資料與傳統資料整理方法在信息來源、特點和耗時上的對比。

通過“文心一言”生成的清晰且結構化的背景資料，學生能夠快速掌握實驗的核心原理。與此同時，這些資料還可以幫助學生了解實驗的實際應用，從而加深對相關知識的全面理解。此外，教師還能利用“文心一言”生成的內容設計多樣化的課前學習材料，例如交互式PPT或可視化視頻，以激發學生學習興趣。特別是當生成的資料包含實驗的真實應用案例（例如醫學檢測中的蛋白質分析），學生能夠更加深入地理解實驗的現實意義。這種實際案例的引入，不僅能幫助學生認識到實驗在真實生活中的重要性，還能夠激發學習主動性和增強課堂參與感。

2 數據處理與分析 "

在蛋白質濃度測定實驗中，數據分析是一個至關重要的環節。學生需要首先通過實驗數據繪制標準曲線，掌握曲線的規律和特征。隨后，根據標準曲線計算樣品的實際濃度，從而將實驗現象轉化為精確的科學數據，為后續分析提供依據。然而，傳統教學中學生常常因繪圖或公式理解不足而導致實驗失敗［5］?！拔男囊谎浴蹦軌蛟跀祿治鲋邪l揮重要作用，通過智能化工具幫助學生快速完成數據處理并生成可視化結果。

實驗數據輸入“文心一言”后，學生可以提出問題：“請根據以下數據繪制Bradford法的標準曲線，計算樣品濃度?！薄拔男囊谎浴蹦軌蛱峁┒喾矫娴闹С?，包括生成代碼，用于擬合吸光度與濃度、計算樣品濃度以及分析數據中的潛在問題。例如：在繪制標準曲線時，“文心一言”能夠生成直線擬合圖的代碼，還會附帶擬合公式（如y = kx + b），標明每個數據點的殘差大小。這種系統性的數據處理過程有助于學生在實踐中更直觀地掌握曲線擬合的原理和方法。表 2為“文心一言”生成的標準曲線數據處理過程示例，清晰呈現了從數據輸入到結果輸出的完整流程。

通過“文心一言”的輔助，學生能夠在短時間內完成復雜的數據處理任務，特別是在初學階段，這種智能化工具可以幫助學生快速掌握數據分析的基本技能。此外，數據可視化的輸出使學生能夠直觀理解濃度與吸光度之間的關系，增強實驗數據的解讀能力。與此同時，教師可以利用“文心一言”生成的內容設計更具挑戰性的拓展任務，例如讓學生根據擬合優度評價實驗數據的可靠性或討論標準曲線的優化策略，從而培養學生的批判性思維和科學分析能力。

3 實驗現象的解釋與思辨

在蛋白質濃度測定實驗中，學生常常會遇到實驗結果與預期不符的情況，例如測得濃度偏低或偏高。這種現象可能源于實驗操作中的細節疏漏，也可能是由于樣品本身的復雜性或設備使用中的問題［6］。在傳統教學中，這類問題的解決主要依賴教師的個別指導，但在實際教學中，教師可能無法對每位學生的實驗問題進行詳細分析，導致部分學生難以及時解決疑惑。生成式人工智能工具“文心一言”可以通過提供多角度的分析與解釋，幫助學生獨立分析實驗現象，培養科學推理能力和批判性思維。

學生可以向“文心一言”提問，例如：“為什么Bradford法測定的蛋白質濃度可能偏低？”“文心一言”可以生成以下多角度的解釋。

（1）實驗操作問題：如試劑未充分混合，導致吸光度測定結果不均勻。學生可能在添加試劑或混勻過程中出現偏差，例如未嚴格按照操作規范使用移液槍或混勻時間不足，影響反應的均一性。

（2）干擾因素：樣品中可能含有去污劑、金屬離子或其他化學成分，這些干擾物可能與考馬斯亮藍染料競爭結合，影響蛋白質與染料的結合效率。

（3）技術誤差：光度計未校準或學生在測定過程中未正確設置波長，導致吸光度數據偏離實際值。此外，光度計的穩定性或實驗室環境（如光線干擾、溫度波動）也可能影響測定結果。

（4）樣品降解：實驗樣品在操作過程中可能發生降解，導致蛋白質濃度降低。例如：樣品未在低溫保存或樣品暴露在強光下，均可能引發這一現象。

此外，“文心一言”可以進一步引導學生探討如何驗證這些問題的具體原因。例如：建議學生對實驗重復操作或通過對比不同樣品的測定結果來排除系統性誤差。

通過“文心一言”提供的智能分析，學生能夠認識到實驗操作的嚴謹性和科學性，學會從多角度分析問題，提升獨立解決實驗問題的能力。例如，學生可以通過回顧自己的實驗步驟，檢查是否存在混勻不足、設備設置錯誤等問題，從而學會定位和解決實驗中的具體問題。這一過程不僅提升了學生的問題解決能力，還增強了學生對實驗現象的敏感性，幫助其逐漸掌握科學實驗的邏輯思維方式。學生能夠結合不同角度的解釋進行小組討論，形成對實驗現象的全面理解。例如，學生在討論過程中可能提出進一步優化實驗設計的想法，如在實驗中添加對照組或使用更精確的實驗設備，從而進一步推動科學思維的深度發展。

4 人機協作討論與評價

實驗完成后，學生需要撰寫實驗報告，對實驗過程中的數據和結果進行總結與分析。實驗報告不僅要求學生準確記錄實驗數據，還須結合實驗現象和理論背景對結果進行討論。通過撰寫實驗報告，學生能夠梳理實驗思路，總結科學結論并提升自己的實驗分析能力。然而，許多學生在實驗報告中常常面臨以下困難：數據分析部分邏輯不清、實驗現象缺乏深入解釋、結論部分過于簡單或未能與實驗背景知識充分結合。這些問題不僅影響學生的成績，也阻礙了學生對實驗內容的深入理解。生成式人工智能在這一環節可以作為智能助手，通過生成詳細的反饋和范例，幫助學生完善實驗報告，培養其科學表達能力。在撰寫實驗報告的過程中，學生可以向“文心一言”提出問題，例如：“請評價以下實驗報告并提出改進建議?！?“文心一言”可以生成以下反饋。

4.1 數據分析部分的改進建議

（1）強調標準曲線的擬合優度分析，例如是否提供了線性相關系數來驗證擬合的準確性。

（2）詳細說明濃度計算公式中的變量含義以及樣品濃度的計算過程，避免只給出結果而缺乏推導過程。

4.2 討論部分的改進建議

（1）引導學生結合實驗現象，分析實驗結果中可能存在的異常現象或偏差來源。例如：為什么某些樣品的測定結果明顯高于或低于標準曲線的線性范圍。

（2）提供實驗條件（如溫度、光線、設備穩定性等）可能對結果產生影響的進一步討論。

4.3 結論部分的改進建議

（1）鼓勵學生將實驗結果與實驗目的以及背景知識聯系起來。例如：如何將測得的蛋白質濃度數據應用于實際問題（如醫學檢測或食品質量分析）。

（2）引導學生反思實驗的局限性并提出改進建議，例如優化樣品處理流程或選擇更靈敏的檢測方法。

此外，“文心一言”還能生成優秀的實驗報告范例。例如：根據標準模板生成一份結構清晰、內容完整的實驗報告，幫助學生學習科學報告撰寫的格式和語言表達。這種個性化指導可以有效提升學生的報告質量。通過“文心一言”生成的反饋，學生能夠更清楚地認識到實驗報告中的不足之處，結合智能工具的建議進行針對性改進。例如：在報告撰寫中，學生可能意識到自己的數據分析部分缺乏詳細說明，從而補充完整的計算過程和標準曲線評價內容。同時，學生可以通過學習優秀范例，掌握科學報告的撰寫技巧，例如如何用準確的語言描述實驗現象、如何組織結構清晰的討論。

對教師而言，“文心一言”提供的智能化支持不僅提高了實驗報告批改的效率，還幫助教師將更多時間投入個性化指導和學生能力發展的層面。例如：教師可以將“文心一言”生成的報告反饋作為課堂討論的素材，引導學生分享改進后的報告內容，從而進一步提升整體學習效果。人機協作的方式也使得課堂教學更加高效和互動。例如：教師可以在課堂上使用“文心一言”即時分析學生提交的實驗報告，展示常見問題并給出實時反饋。這種即時性和互動性幫助學生及時發現問題并進行改正，從而促進其對實驗內容的深刻理解和反思能力的培養。

5 結語

生成式人工智能“文心一言”通過背景資料生成、數據分析、實驗現象解釋與實驗報告優化等環節，在蛋白質濃度測定教學中展現了顯著的應用價值。從教學實踐來看，“文心一言”不僅能夠輔助教師高效設計教學內容，還能通過多維度學習幫助學生深刻理解實驗過程和原理。通過智能化工具生成的結構化內容，學生可以快速掌握實驗背景知識；在數據分析和現象解釋方面，學生能夠借助多角度的分析與反饋，提升科學思維與問題解決能力。此外，人機協作在實驗報告撰寫與優化中的應用顯著增強了學生對科學報告格式、邏輯結構以及表達規范的理解與掌握。這種技術支持推動了實驗教學模式的創新，使教師能夠專注于學生個性化能力的培養，進一步提升了課堂效率和教學質量。

然而，盡管“文心一言”在提升教學效率和學生能力方面表現出色，但仍需注意其局限性。教師須對生成內容進行科學性和準確性的篩選，以確保教學質量；同時，應避免學生對人工智能技術產生過度依賴，確保學生在實驗中培養獨立思考和實踐能力。總體而言，“文心一言”展現了生成式人工智能在實驗教學中的巨大潛力，為教育革新提供了重要參考和實踐工具。未來，這一技術可以進一步擴展至更多學科領域，為實現大規模個性化教學和提高學生學習體驗提供更多可能性。

參考文獻

［1］郭穎娜， 孫衛.蛋白質含量測定方法的比較［J］.河北化工， 2008（4）：36-37.

［2］柯清超， 米橋偉， 鮑婷婷.生成式人工智能在基礎教育領域的應用：機遇、風險與對策［J］.現代教育技術， 2024（9）：5-13.

［3］吳長城， 胡雙武， 蔣雨江， 等.GenAI驅動的教育數字人架構設計與實證研究［J］.現代教育技術， 2024（9）：26-36.

［4］蒲清平，向往.生成式人工智能：ChatGPT的變革影響、風險挑戰及應對策略［J］.重慶大學學報（社會科學版），2023（3）：102-114.

［5］曹詩林，賴昕玨，郝錦亨，等.Python在食品生物化學實驗教學應用上的初探：以食品中蛋白濃度測定為例［J］.廣東化工，2022（20）：226-229.

［6］萬杰，武子惠，彭雨萱，等.基于復雜網絡理論的酵母菌PPI網絡中關鍵蛋白質與核心蛋白質組的識別［J］.中國生物化學與分子生物學報，2024（4）：565-572.

（編輯 王永超編輯）

Application of generative artificial intelligence in protein concentration measurement teaching

XIANG "Lang QU nbsp;Pengfei

（1.School of Pharmacy， Nanjing University of Chinese Medicine， Nanjing 210023， China;

2.School of Management Science and Engineering， Shandong Technology and Business University， Yantai 264005， China）

Abstract： "This study explores the specific application of generative artificial intelligence “Wenxin Yiyan” in teaching protein concentration determination. Based on the context of biochemistry experiments， the research focuses on analyzing the role and effectiveness of “Wenxin Yiyan” in various teaching aspects， including generating experimental background information， data processing and analysis， interpreting experimental phenomena， and facilitating human-machine collaborative discussion and evaluation. With the intelligent support， this study optimizes the experimental teaching process， improves students’ learning efficiency and scientific thinking ability， reduces teachers’ teaching burden， and provides new insights for innovating experimental teaching models.

Key words： generative artificial intelligence; protein concentration measurement; experimental teaching