Una dintre cele mai importante inovații tehnologice ale secolului XXI este reprezentată de dezvoltarea inteligenței artificiale (AI), aceasta devenind din ce în ce mai prezentă inclusive în domeniul educațional. În prezent, inteligența artificială este definită ca abilitate a sistemelor informatice de a dezvolta sarcini complexe ce sunt atribuite în mod normal intelectului uman. Conceptul de inteligență artificială a fost formulat de Alan Turing, care a propus pentru prima data idea conform căreia o mașină ar putea simula inteligența umană.
La nivel educațional, deci și în predarea biologiei în școli, integrarea sistemelor AI favorizează înțelegerea proceselor abstracte și complexe, precum procesele evolutive sau ultrastructura celulară, fapt observat prin creșterea gradului de digitalizare în educație, mai ales după anul 2020 (Duran & Dikmenli, 2025). Totuși, această integrare ridică și o multitudine de provocări precum utilizarea necorespunzătoare a acestui tip de tehnologie cât și probleme de natură etică și de raționalizare proprie (Brown et al., 2020).
Tehnologii și aplicații ale inteligenței artificiale în biologie
La nivelul actului educational, deci și în educația biologică, sistemele de tip inteligență artificială pot include o mare varietate de tehnologii menite să stimuleze procesele educaționale. Astfel, dintre aceste tehnologii utilizate cele mai importante sunt procesarea limbajului natural care poate fi utilizată frecvent în stimularea interacțiunii dintre elevi dar și în analiza unor texte specifice domeniului și învățarea automata, ce este utilizată în predicția performanțelor școlare (Duran & Dikmenli, 2025).
Unele dintre cele mai răspândite aplicații de tip AI sunt cele de tip ChatGPT, numite și chatboți educaționali, care pot genera explicații la diferite probleme specifice domeniului, pot răspunde la întrebări sau chiar pot oferi feedback personalizat pentru fiecare sarcină în parte. Acest tip de instrumente contribuie la îmbunătățirea performanțelor elevilor prin stimularea învățării autonome (Lu et al., 2024). De asemenea, sistemele autonome de evaluare pot fi utilizate în corectarea rapidă a itemilor de tip răspuns deschis dar și a lucrărilor scrise, permițând corectarea rapidă a răspunsurilor deschise, oferind feedback imediat (Jukiewicz, 2024). Pe de altă parte, aceste programe pot identifica mult mai ușor elevii cu risc crescut de abandon scolar și pot genera idei pentru intervenția imediată și adecvată în astfel de cazuri (Mubarak et al., 2022).
Integrarea inteligenței artificiale într-o serie de materiale didactice precum manualele digitale sau a lucrărilor virtuale de laborator poate permite explorarea mult mai ușoară a conceptelor biologice, crescând astfel gradul de implicare și înțelegere al elevilor, crescând totodată gradul de interactivitate la orele de biologie (Koć-Januchta et al., 2020).
Impactul inteligenței artificiale asupra învățării
S-a demonstrat că prin integrarea inteligenței artificiale în predarea biologiei se stimulează semnificativ procesul de învățare în rândul elevilor. Pe de o parte, tehnologiile de tip AI duc la o creștere a retenției informațiilor ceea ce duce la îmbunătățirea rezultatelor academice. Astfel, elevii primesc imediat feedback personalizat, pot învăța într-un ritm propriu, ceea ce s-a demonstrat că favorizează o mai bună înțelegere a conceptelor din acest domeniu (Almeda et al., 2018). Pe de altă parte, programele AI cresc gradul de motivare și implicare al elevilor în diferitele activități didactice menite să dezvolte competențele necesare, făcând procesul educative mai atractiv și interactive (Ijaz et al., 2017). Ca exemplu, îinteligența artificială poate transforma lecția într-o experiență captivantă prin generarea unor medii biologie prin realitate virtuală.
De asemenea, utilizarea inteligenței artificiale la orele de biologie s-a dovedit de un real folos ajutând elevii să își monitorizeze progresul educational și șă își adapteze strategiile de învățare după propriile nevoi, contribuind astfel la dezvoltarea competențelor metacognitive (Cope et al., 2021). În rândul profesorilor ce predau această disciplină, utilizarea AI poate realiza o mai bună analiză a performanțelor elevilor și în același timp poate fi utilizată și în adaptarea metodelor didactice pentru a îmbunătăți actul educațional.
Cu toate acestea, tehnologiile de inteligență artificială nu pot înlocui profesorul. Rolul cadrului didactic rămâne esențial în ghidarea elevilor și în dezvoltarea gândirii critice. Astfel, AI trebuie privită ca un instrument complementar, ca o extensie, nu ca un substituent al cadrului didactic (Koedinger & Corbett, 2005).
Avantaje și limitări ale utilizării AI în predarea biologiei
Utilizarea inteligenței artificiale în educație, deci și în educația biologică, oferă numeroase avantaje. Printre acestea, cele mai importante sunt: personalizarea învățării în funcție de nevoile fiecărui elev, eficientizarea evaluării și accesul mult mai ușor la resurse educaționale variate. Inteligența artificială contribuie astfel la reducerea diferențelor de performanță dintre elevi prin adaptarea conținuturilor și sarcinilor de lucru la nivelul fiecărui copil (Holmes et al., 2023). Un alt avantaj important este reducerea volumului de muncă al profesorilor, a căror activitate este din ce în ce mai încărcată, economisind astfel timp și resurse care pot fi redirecționate către îmbunătățirea actului educational (Chen et al., 2020).
Cu toate acestea, există și limitări. Una dintre principalele probleme este riscul de utilizare necorespunzătoare, cum ar fi plagiatul sau dependența tot mai crescută de tehnologie în rândul elevilor, existând, de asemenea, preocupări legate de securitatea informațiilor și confidențialitatea datelor (Brown et al., 2020). Un alt aspect important este absența cercetărilor în anumite domenii ale biologiei, cum ar fi evoluția sau biodiversitatea. De asemenea, utilizarea inteligenței artificiale în jocuri educaționale și simulări este încă limitată, deși acestea au un potențial ridicat de îmbunătățire a motivației elevilor (Duran & Dikmenli, 2025).
Perspective și direcții viitoare
Tendințele actuale indică o creștere continuă a utilizării inteligenței artificiale în educația biologică și nu numai. Studiile arată că numărul cercetărilor în domeniu a crescut semnificativ în ultimii ani, ceea ce sugerează un interes din ce în ce mai mare pentru integrarea acestor tehnologiilor digitale în actul educațional (Duran & Dikmenli, 2025). În viitor, programele de inteligență artificială ar putea fi utilizată pentru dezvoltarea unor medii de învățare complet personalizate, bazate pe nevoile și preferințele fiecărui elev, ceea ce s-a dovedit, până în prezent, un factor decisive în creșterea calității actului educațional.
Pentru implementarea acestor practice educaționale în predarea biologiei este necesară, însă, formarea profesorilor și dezvoltarea unor politici educaționale care să susțină integrarea eficientă a acestui tip de tehnologii în școli. De asemenea, cercetările viitoare ar trebui să se concentreze pe alte domenii insuficient explorate, cum ar fi pe dezvoltarea jocurilor educaționale bazate pe inteligență artificială (Aripin et al., 2024).
Concluzii
Integrarea tehnologiilor bazate pe inteligența artificială în predarea biologiei reprezintă o oportunitate majoră pentru îmbunătățirea procesului educational deoarece programele de tip AI oferă instrumente eficiente pentru personalizarea învățării, creșterea motivației elevilor și optimizarea procesului de evaluare, reducând astfel timpul de lucru al cadrului didactic permițându-i să își redirecționaze aceste resurse pentru eficientizarea actului educational.
Cu toate acestea, utilizarea sa trebuie realizată în mod responsabil, controlat, ținându-se cont de numeroasele limitările și riscurile asociate. Profesorul rămâne un element central al procesului educațional, iar inteligența artificială trebuie utilizată ca un instrument complementar, o extensie a cadrului didactic.
Bibliografie
1. Almeda, M. V., et al. (2018). Comparing factors predicting student success.
2. Aripin, I., et al. (2024). Artificial intelligence in biology learning.
3. Brown, T. B., et al. (2020). Language models are few-shot learners.
4. Chen, L., et al. (2020). Artificial intelligence in education: A review.
5. Cope, B., et al. (2021). Artificial intelligence for education.
6. Duran, T., & Dikmenli, M. (2025). Use of AI in biology education.
7. Holmes, W., et al. (2023). Artificial intelligence in education.
8. Ijaz, K., et al. (2017). Virtual worlds in education.
9. Jukiewicz, M. (2024). AI in grading.
10. Koć-Januchta, M. M., et al. (2020). AI-enriched biology textbook.
11. Koedinger, K. R., & Corbett, A. (2005). Cognitive tutors.
12. Lu, Q., et al. (2024). ChatGPT in assessment
13. Mubarak, A. A., et al. (2022). Predicting student dropout.