人工智能驱动的分子生物学教学模式改革实践——基于DeepSeek的应用场景与前瞻

摘要

本文系统探讨人工智能(artificial intelligence，AI)技术驱动下分子生物学教学模式的新路径，以新一代智能信息分析平台DeepSeek为核心，前瞻性分析其在解决学科教学痛点中的独特优势。聚焦分子生物学课程体系，从抽象机制可视化、跨学科知识整合、虚拟实验资源拓展等维度，提出AI赋能的潜在教学优化路径。本研究为人工智能与分子生物学教育的深度融合提供理论框架，并针对技术稳定性、伦理规范等挑战提出未来研究方向，以期为构建智能化、动态化的分子生物学教学范式提供参考。

关键词

分子生物学 / DeepSeek / 教学模式 / 应用场景

基金资助

广西高等教育本科教学改革工程项目(2023JGB288); 广西研究生教育创新计划项目(JGY2022301); 广西教育科学“十四五”规划2023年度高校创新创业教育专项课题重点课题(2023ZJY1459); 中国学位与研究生教育学会农林学科工作委员会2024年研究课题(2024-NLZX-YB156); 北部湾大学课程思政示范课程(23XSZ001);北部湾大学研究生课程思政示范课程(23XYSZ004)