大模型驅動下高中生物智能問答系統的交互設計與應用研究

KhanAcademyKhanmigo是可汗學院推出的一款人工智能學習工具，具備智能問答、作文反饋、對話式講解等功能，通過模擬學生學習伙伴的方式與學生互動，為學生提供課內外靈活、即時的學習支持。某高中在生物教學中引入了該工具，嘗試以技術手段突破傳統教學的局限，提升學生的學習參與度與知識理解能力。在課外，學生借助Khanmigo主動提問、查閱資料、厘清知識盲點，逐漸形成了以問題為導向的學習習慣，學習積極性、答題準確率和知識掌握程度均得到了有效提升。

一、高中生物智能問答系統功能設計

（一）知識精準檢索功能

在生物學習過程中，學生常常需要迅速查找具體的知識點以便理解當前問題或補足遺漏內容[1]。智能問答系統具備語義識別和上下文理解能力，能夠根據學生提出的問題準確定位相關知識內容。這種檢索不再依賴關鍵詞匹配，而是通過對語言的理解判斷學生真正想了解的核心信息。系統還能夠自動排除冗余信息，聚焦重點內容，幫助學生節省查找時間。隨著使用次數的增加，系統會逐漸適應學生的提問方式，持續優化檢索的準確性和響應速度。對于術語繁多、概念復雜的生物學科而言，這種精準檢索能力有效提升了學生的理解效率與知識整合能力，學生能夠快速獲取所需內容，進而保持學習的連續性與專注度。

（二）問題深度解析功能

智能問答系統不僅能直接應答，還能對學生提出的問題進行深入剖析。當學生的問題表達不清或思路混亂時，系統能夠識別其潛在的認知困難，并通過追問或重述的方式幫助學生明確問題意圖。在回答問題時，系統能夠結合背景知識和邏輯結構進行逐步講解，使抽象復雜的問題變得易于理解。系統還能夠提供多角度的解釋，引導學生從不同層面分析問題，而非局限于單一結論。這種交互方式貼近對話場景，有助于減輕學生面對知識困惑時的心理壓力，促使其主動思考、反復探究，助力其構建完整的知識結構，實現從被動接受向主動建構轉變。

（三）學習個性化推薦功能

在高中生物教學中，學生的知識水平與學習進度存在顯著差異，統一化教學難以滿足個體需求。智能問答系統通過持續記錄和分析學生的使用行為、提問軌跡，可精準判斷其學習特點，識別其知識薄弱模塊并主動推薦相關內容來幫助學生進行強化練習。系統會根據學生近期的學習表現動態調整推薦內容，避免重復內容或過難知識干擾其學習進程。推薦內容涵蓋知識講解、思維訓練、問題引導等，能為學生提供有針對性的支持。這種個性化推薦機制能提高學生學習的精準度，能幫助學生在適合自己的路徑上穩步前進。系統還能不斷積累學生的學習數據，實現推薦內容的動態更新，確保內容的適切性與進階性，為長期的學習規劃提供有力支撐。

二、大模型驅動下高中生物智能問答系統的交互策略

（一）精準分析學情，掌握學生薄弱點

在高中生物教學中，學生間知識掌握程度存在顯著差異，傳統課堂難以逐一追蹤個體學習狀態[2]。智能問答系統借助大模型的語言理解與數據分析能力，能夠自動識別學生在提問與作答中的薄弱點，從而動態調整學習資源和輔導策略。系統可通過分析學生行為數據，如提問頻率、答題準確率、停留時長等，精準定位學生的知識盲區，助力學生及時調整學習方向。個性化數據反饋也能幫助教師在教學設計中進行有針對性的調整，提升課堂教學效率。學生在學習中得到個性化指導，也更容易建立起持續反饋與自我調節的學習機制。

例如，講授完浙科版高中生物學必修1第三章第五節“光合作用將光能轉化為化學能”后，教師引導學生通過Khanmigo進行知識檢測。系統在收集學生答題情況后發現，多數學生對“光反應與暗反應的能量關系”理解不足。教師據此安排專項講解，并引導學生觀看系統推送的“能量轉化過程”可視化內容。同時，系統自動向學生推送與此內容相關的引導性問題，輔助學生構建正確的知識鏈條。在后續測評中，學生解答相關題目的正確率明顯提升，說明系統的學情分析功能能有效幫助教師精準定位問題，及時調整教學方案，提升教學成效。

（二）智能引導提問，激發探究興趣

有效學習不僅體現在學生的答題能力上，還體現在學生能提出有價值的問題。智能問答系統可通過語言模型引導學生表達問題意圖，引發學生進一步思考，并激發其探究興趣。系統能根據學生的提問判斷學生思維所處階段，通過追問、提示、反問等方式引導其拓展認知邊界，形成問題意識。問題層次的不斷提升能帶動學生思維的發展，使其逐步形成主動學習的習慣。在這一過程中，學生不再滿足于對結果的獲取，而是轉向對過程的理解和對問題背后機制的追問，學習的深度與主動性同步提升。

例如，在浙科版高中生物學必修1第四章第二節“細胞通過分化產生不同類型的細胞”的教學活動中，學生對Khanmigo提出“為什么同一種細胞會分化出不同的結構”這一問題，系統識別后沒有直接給出答案，而是通過提示性語言引導學生思考“分化是否與基因表達有關”“哪些環境因素可能影響分化方向”等深層問題。學生在思考過程中逐步理解了細胞分化機制，隨后在系統的推薦下觀看與“基因選擇性表達”相關的講解視頻，并進行小測評。系統還根據學生的提問內容為其生成個性化學習路徑，引導其閱讀相關資料并完成復雜的應用題。通過這種交互方式，學生逐步形成了圍繞問題探索機制和驗證假設的學習習慣。

（三）圖文融合呈現，強化概念理解

生物學內容涉及大量結構、過程和機制的動態變化，單一的文字表達往往難以完整闡釋概念[3]。智能問答系統可結合圖像識別與生成功能，根據學生需求即時生成圖文并茂的解釋方案，提升學生理解深度與信息接受效率。系統可通過動畫、流程圖、模型圖等多樣化方式重構知識內容，增強學生的視覺感知與記憶效果。這種圖文結合的方式，不僅適用于學生自主學習，還能為教師提供豐富的課堂展示資源，使教師在視覺輔助下實現更清晰的知識講授，深化學生對概念的理解。

例如，在講授浙科版高中生物學必修2第二章第二節“基因伴隨染色體傳遞”時，教師引導學生借助Khanmigo對遺傳規律進行可視化學習。學生在學習過程中向系統提出“伴性遺傳與常染色體遺傳圖譜有何區別”這一問題后，系統自動調出一張帶有動態解釋功能的圖解，展示伴性遺傳中X、Y染色體的分離與表達過程。通過點擊圖中的不同標記區域，學生能夠查看相關遺傳現象的演示動畫，進而理解染色體行為與性狀表現之間的對應關系。同時，系統還在圖像右側提供文字解釋與知識點定位，幫助學生建立圖文之間的聯想。通過這種多模態交互，學生對遺傳規律的理解更加深入，為后續的習題訓練奠定了堅實的基礎。

（四）即時反饋答題情況，修正思維偏差

及時反饋是提高學習效率的重要機制[4]。智能問答系統依托實時評估技術，能夠在學生答題后立即進行結果反饋，并結合錯誤類型給予有針對性的講解與思維修正建議。系統不僅判斷答案正誤，還注重分析解題思路，幫助學生修正認知偏差。這種即時響應機制能讓學生在每一次作答中都有所收獲，并在不斷調整中形成更加清晰的知識結構。與傳統批改方式相比，智能反饋更快速、細致，反饋內容緊扣學生認知路徑，有利于學生在錯誤中學習、在反饋中成長。

例如，在學習浙科版高中生物學必修2第三章第三節“DNA通過復制傳遞遺傳信息”時，學生通過Khanmigo完成“半保留復制機制”相關習題，系統在識別到錯誤答案后，不僅給出標準解答，還在頁面側邊提供該題所涉及核心概念的解釋鏈接，學生點擊后可以查看相關圖示和補充知識點。系統還標注出錯誤思維的典型特征，如“誤將模板鏈與新鏈混淆”等。在下一輪練習中，系統會減少學生已掌握題型的比重，增加錯誤題型的練習頻率，強化糾錯效果。學生反映，通過這種方式能更快掌握解題思路，減少重復性錯誤。

（五）協作互動，共建知識體系

大數據能夠為學生提供豐富的學習資源，拓寬學生的學習視野和學習空間。大數據中包含海量的高中生物教與學資源[5]。依托大數據為高中生搭建網絡學習空間，以線上、線下結合的方式開展有針對性的課堂教學和課后答疑，能推進高中生物教學的智能化發展。在大數據的輔助下，教師可結合相關應用軟件構建智慧型課堂，搭建網絡學習空間，穩步實現大數據與高中生物課程的完美融合。教師能夠借助學習平臺組織項目活動、小組研討和線上互動，實現學生學習過程的共建共享。系統可記錄學生在群體互動中的提問深度、參與程度和貢獻值，為后續教學調整提供依據。

例如，在講授浙科版高中生物學必修2第五章第二節“適應是自然選擇的結果”時，教師基于Khanmigo設計了以“區域物種變異現象”為主題的小組合作任務。學生通過系統分組，利用AI助手共享資料、分析生物變異案例并相互提問。系統記錄各小組的互動頻次和問題質量，自動評估每名成員的貢獻值，并向教師提供數據報告。學生還通過系統互評觀點，形成雙向反饋。任務完成后，每組提交一份多媒體匯報材料，系統據此提供內容結構建議和邏輯優化提示，協助學生理清研究路徑。這種模式不僅提升了學生的協作能力，也加深了學生對知識的理解。

三、大模型驅動下高中生物智能問答系統交互效果評估

（一）學生學習成效顯著提升

智能問答系統通過實時反饋問題、圖文結合講解、多輪追問引導等方式，促進學生深入理解知識并延伸思維。教學實踐表明，該系統對于提升學生學習興趣和參與程度具有明顯的推動作用。以某高中兩個班級為樣本開展的問卷調查顯示，使用系統四周后， 88% 的學生表示“更愿意主動提問”，76% 的學生認為“復雜知識更容易理解”， 63% 的學生表示“更能準確發現自身的知識漏洞”。這些反饋說明智能問答系統所提供的個性化交互在幫助學生掌握重難點知識方面具有實際效果。

（二）教師教學調整更具針對性

系統對學情的精準分析為教師提供了學生整體學習進展的量化依據，使其能結合系統生成的學情圖譜及時發現共性問題并調整課堂教學。同時，圖文融合的交互方式顯著提升了學生對抽象概念的接受程度，尤其在遺傳、代謝、細胞活動等內容學習中表現突出。調查中，超過 70% 的學生認為圖示講解有助于他們理解流程類知識，說明多模態呈現已成為重要的認知支持手段。

（三）行為數據支撐的即時反饋與互動提升

系統的即時反饋功能在引導學生反思、修正錯誤方面發揮了重要作用。學生能夠快速了解自己在解題過程中的不足，并通過系統的補充講解和跟進練習完成認知上的修正。平臺行為數據顯示，隨著使用頻率的增加，學生的錯誤率逐步下降，平均知識點掌握率提高約 22% 。同時，系統的提問引導策略也在一定程度上激發了學生的探究意識，部分學生開始主動向教師提出更深層次的問題，課堂互動性明顯提升。

結語

綜上所述，大模型驅動下智能問答系統在高中生物教學中的應用，不僅是技術手段的革新，更是教學理念的轉變。它推動教學從知識灌輸轉向認知支持，從統一節奏轉向因材施教，從靜態傳授轉向動態交互。在系統的輔助下，學生的學習主動性增強，教師的教學決策更精準，教學互動形式更豐富，為高中生物教學質量的持續提升提供了可行路徑。

[參考文獻]

[1］蔣思彬.利用大數據探索高中生物學科精準化教學［J].考試周刊，2023（43）：7-12.

[2］石迪婭.大數據在高中生物實驗教學中的創新運用［J].課堂內外（高中版），2022（43）：53-54.

[3］錢竹清.概念模型教學在高中生物教學中的應用［J].智力，2020（35）：73-74.

[4］焦昌明.大數據下高中生物個性化教學策略探討［J].中學教學參考，2020（30）：43-44.

[5］李國忠，張起英.大數據背景下的高中生物個性化教學策略探索[J].成才之路，2020（23）：92-93.