AI技术赋能营养生理学课程的探索与实践

1.引言

随着科技的飞速发展，AI技术正逐渐渗透到各个领域，为人们的生活带来了诸多便利和创新。营养生理学作为生物学、医学和食品科学等多个领域的交叉学科，对于培养具有专业素养和实践能力的营养学人才具有重要意义。作为农业类高校营养类专业的一门专业课而言，营养生理学传统的教学方式往往存在教学内容单一、教学方法滞后等问题，难以满足现代社会对营养学人才的需求。近年来，AI技术的快速发展为营养生理学课程的教学方式注入了新的活力，通过AI技术的智能分析和预测能力，可以更加精准地为学生提供更加个性化的学习方案。本文旨在探讨AI技术在营养生理学课程中的探索与实践，以期为相关领域的教育工作者提供有益的参考与启示。

2.营养生理学课程的教学痛点

2.1 学生背景与课程难度的匹配问题

以作者所在学院为例，营养生理学课程开设在第四学期，此时学生对于专业课已经有了一定的认知，但是由于营养生理学课程涉及许多生物学和生理学的基础知识，共包括十二章的内容，而学生之间的生物学背景知识可能存在较大差异。部分学生可能因为基础薄弱而感到学习困难，难以跟上课程进度。此外，本课程通常具有较强的专业性和深度，涉及许多复杂的生理机制和代谢过程，课程包含的一些内容如神经系统、消化系统等甚至是医学生需要掌握的重点内容，这对于没有相关背景知识或基础较弱的学生来说，可能会感到枯燥乏味且难以理解。

2.2 理论与实践的脱节

在营养生理学的教学中，由于课时少，内容多，所以理论知识的传授通常占主导地位，包括人体的构造以及各系统的组成与功能。然而，在实际应用层面，学生难以将所学理论知识与现实场景相结合。一方面，理论知识的抽象性使得学生不易理解其在机体的实际运作过程。比如，循环系统一章中，学生已经知道了血液循环的途径包括体循环和肺循环，但是心脏如何主导这一循环，学生缺乏直观的认知。并且由于受到学校实验设备和条件的限制，无法为学生提供充沛的教学资源。农学类的院校很少配置人体解剖等偏重医学类的实验资源，这也会限制学生的实践操作能力和创新思维的培养。

2.3 缺乏个性化学习方案

每个学生对本课程的理解程度和兴趣点存在着差异，这种差异来源于学生的基础知识背景，个人学习习惯、思维方式以及兴趣所在等多个方面。在本课程复杂且深入的学科中，这种差异尤为明显。但是课程只能按照统一的教学大纲和进度进行，这种“一刀切”的教学方式很难兼顾到每个学生的具体需求，尤其是对于哪些基础知识较为薄弱或对本课程缺乏兴趣的学生来说，可能在学习中感到吃力，难易跟上课程节奏。而对于另一部分对本课程有浓厚兴趣而且基础较好的学生来说，统一的课程进度会让他们课程过于简单，缺乏缺乏挑战性。这种学习体验无疑是对他们潜力的浪费，也违背了教育的初衷。

2.4 教学内容与思政教育的断层

2019年，教育部启动“四新”建设，以交叉融合和变革创新为核心，致力于科技尖端与核心领域的探索，全力构建新时代高等教育的教学改革新体系与新机制。在营养生理学课程的教学过程中，教学内容更多地专注与课程的专业知识，如营养素的生理功能，人体对于营养素的需求等，而没有教好地将这些知识与社会主义核心价值观、社会责任等思政元素相结合。尤其是针对本校“以农为本”的办学定位上，更是缺少与三农、乡村振兴等的有机融合。

此外，教学评价体系也有所欠缺。目前的教学评价改革侧重于过程性评价，作者所在学院要求核心课有10次以上平时成绩，且过程性评价在总成绩中占比不得低于50%。但是，过程性评价大多为随堂测、小组讨论、实验报告、课后作业等项目，没有将学生的思想道德素养、社会责任感、专业认同感等纳入考核体系，因此很难全面评估思政教育在本课程中的实际效果，达不到立德树人的根本任务。

3.AI技术在营养生理学课程中的实践与应用

3.1 制定个性化学习方案

AI技术能够根据学生的学习历史、兴趣偏好和认知水平，分析学生的学习数据，如作业完成情况、课堂互动表现、在线测试成绩等，来评估学生的学习能力和兴趣点。基于这些数据，AI可以智能地生成个性化的学习路径和资源推荐，帮助每个学生为每个学生提供个性化的学习资源和推荐路径。例如，对于在神经系统章节感到困难的学生，AI可以推荐更多的相关视频、动画和实验案例，帮助他们更好地理解和掌握这一难点。在血液一章的学习中，基础好的一些同学除了掌握ABO血型系统外，还可对Rh血型系统进行学习，扩大学习面。

3.2 智能辅导与答疑

在课程学习中，学生会经常遇到一些难以理解的概念和复杂的生理过程。传统的答疑方式可能受限于时间和地点，无法满足所有学生的需求。而AI技术可以实现24小时不间断的智能辅导与答疑。通过自然语言处理和机器学习技术，AI可以准确地理解学生的问题，并提供相应的解答和解释。此外，AI还可以作为辅助工具，帮助教师进行教学设计和课堂管理。例如，AI系统可以实时监测学生的学习状态，为教师提供及时的反馈和建议，以便教师调整教学策略，提高教学效果。

3.3 营养评估与健康管理

AI技术在营养评估与健康管理方面的应用也是营养生理学课程的重要组成部分。通过智能穿戴设备、智能手机应用程序等渠道，AI系统可以收集学生的饮食、运动、睡眠等健康数据，然后运用先进的计算方法和课程知识，对这些数据进行深入分析，提供全面的营养评估报告。进而，系统会结合学生的个人目标和偏好，量身定做个性化的营养计划。此外，系统还可以实时监测学生的饮食和营养摄入情况，如果出现营养偏差，系统会及时进行调整，以此来改善饮食习惯，提高健康水平，提供个性化的饮食建议和健康指导。

3.4 智能化课程评估与反馈

传统的课程评估方式往往依赖于学生的考试成绩和作业完成情况，这种方式可能无法全面反映学生的学习状况和需求。AI技术可以通过分析学生的学习数据和行为模式，为每个学生提供个性化的课程评估报告。这些报告不仅包含了学生的考试成绩和作业完成情况，还包括了学生的学习态度、兴趣点、弱点等方面的信息。基于这些信息，教师可以更加准确地了解学生的学习状况和需求，从而为他们提供更加有针对性的指导和帮助。同时，AI还可以为学生提供实时的学习反馈和建议，帮助他们及时调整学习策略和方法。

3.5 虚拟仿真实验的构建

虚拟仿真实验教学基于计算机、网络等技术的运用，利用人工智能技术模拟实际实验环境，为学生提供虚拟化的实践机会，能够突破时间、空间限制，充分发挥学生主体作用，激发学生学习兴趣。在本课程中，虚拟实验室通过高度仿真的虚拟环境和交互式的操作界面，使学生能够像在真实实验室中一样进行实验操作。这些虚拟实验通常包含丰富的实验项目，如神经生理学、心血管生理学、呼吸生理学等经典实验，以及更多复杂的综合性实验。

AI技术在虚拟实验室的构建中发挥了关键作用。通过深度学习、机器学习等先进技术，虚拟实验室能够模拟出真实的实验过程和结果，包括实验动物的反应、实验仪器的操作、实验数据的记录和分析等。同时，AI技术还能够根据学生的学习进度和反馈，动态调整实验的难度和复杂度，确保每个学生都能在适合自己的水平上获得最佳的学习体验。例如，在神经系统一章的实验中，学生可以通过虚拟仿真实验模拟蟾蜍神经干动作电位的引导实验、神经兴奋传输速度的测定等经典实验。这些实验不仅有助于学生深入理解神经系统的结构和功能，还能够提高学生的实验技能和数据分析能力，同时还降低了实验成本和风险。

3.6 思政元素的融入

目前，AI的发展大大促进了课程知识体系与思政元素的有机结合。浙江大学马克思主义学院通过“数字人授课+学习应用+案例教学+AI一点通”四位一体教学设计和创新举措，学生可以在AI的辅助下开展研究性学习，可能够通过软件“亲历”历史事件，感受先辈的艰辛与伟大。厦门理工学院推出了课程思政方案与产学研社会导引案例集合，利用AI与红色经典创新性呈现，变传统的口耳相授为数智沉浸式体验，有效增强了学生的内驱力和主动性。

在营养生理学课程的实践中，可以借鉴以上方法，如通过AI加持下的全息投影展演，实现与本课程奠基者林可胜、蔡翘数字人的跨时空对话；也可以诺贝尔生理或医学奖得主的获奖成果与本课程的实践理论相结合，这种体验式学习让思政教育更加贴近学生的内心。

3.7 教学评价体系的优化

AI能够整合学生的学习数据、行为记录、情感信息等多源信息，构建全面、立体的学生画像，从而实现对学生综合素质的多维度评价。同时，AI除了可以自动评阅选择题等标准化试题外，还可以通过自然语言处理技术，对开放性问题进行评分，提供细致的反馈意见。如AI工具“智谱清言”可以设置助教模式，教师只需把题目详细的评分标准输入，AI即可对答案进行批改。

在思政评价上，AI能够通过数据分析，精确了解学生对思政知识的理解和掌握程度，捕捉其互动情况和思想变化，就像透视眼一样看清每位学生的思政学习状况。在学生学习相应的知识后，AI可根据学生的课后习题或者讨论等对其思政方面进行评价。

通过AI对教学评价体系进行优化，能够减少人为因素的干扰，提高评价的客观性与公正性。同时，AI还可以根据学生的学习特点和需求，提供个性化的评价报告和学习建议，有助于实现因材施教。

4.AI技术赋能营养生理学课程的挑战与展望

4.1 智能化教学系统的开发

营养生理学涉及大量的生理数据、营养学知识和个体差异，这些数据往往具有高度的复杂性和多样性。AI技术在处理这些数据时，需要克服数据获取困难、数据质量不高、数据标注不准确等问题。此外，如何有效地整合和利用这些数据，以支持AI模型的训练和优化，也是一大挑战。

4.2 数据隐私与安全

随着AI技术在教育领域的应用越来越广泛，数据隐私与安全问题也日益凸显。在本课程中，学生的身高、体重、饮食、运动、睡眠等健康数据都是敏感信息，需要得到妥善保护。如何确保这些信息的安全性和隐私性，避免泄露和滥用，加强数据隐私与安全保护是AI技术赋能营养生理学课程的重要挑战之一。

4.3 技术更新与迭代

AI技术日新月异，不断更新和迭代。为了保持AI技术在营养生理学课程中的有效应用，教师需要不断学习和掌握新技术，更新教学内容和方法。同时，学生也需要具备自主学习的能力和意识，以适应AI技术的发展和变化。如可利用大数据与AI技术的融合，将为本课程提供更加全面、准确的数据支持。通过挖掘和分析学生的生理数据、饮食习惯等信息，AI模型可以更加精准地预测学生的营养需求和健康状况，为个性化教学提供有力保障。

4.4 跨学科融合与创新

营养生理学是一门交叉学科，课程体系含解剖学、营养学、生理学等多方面的内容，亟需与其他学科进行融合和创新。AI技术为跨学科融合提供了新的契机和平台。例如，可以将AI技术与生物学、医学、食品科学等学科相结合，开展跨学科研究和教学，推动营养生理学领域的创新和发展。

结论

AI技术赋能营养生理学课程为教学带来了全新的可能性。通过个性化学习推荐、智能化辅助教学、营养评估与健康管理等方式，AI技术可以帮助学生更好地理解和掌握课程知识，提高学习效果和学习体验。然而，AI技术赋能营养生理学课程也面临着数据隐私与安全、技术更新与迭代以及跨学科融合与创新等挑战。因此，我们需要不断探索和实践，加强技术研发和应用推广，推动AI技术在营养生理学课程中的深入应用和发展。

基金项目

1、河南省高等教育教学改革研究与实践项目：课程思政融入课堂教学全过程的方法途径探索与实践—以“食品营养学”为例（276）；2、河南农业大学本科教育教学改革实践项目（重点项目）：基于“一流课程”建设的《食品营养学》研究性教学模式研究（2023XJGLX006）；3、河南农业大学本科教育教学改革研究与实践项目：“一流课程”背景下课程思政建设的探索与实践—以《食品营养学》为例（2023XJGLX121）；4、河南农业大学课程示范课-食品营养学（2023KC61）。