Inteligența artificială în predarea CLIL a biologiei

Articolul de față prezintă modul în care inteligența artificială (IA) poate sprijini predarea CLIL (Content and Language Integrated Learning) a biologiei, prin patru scenarii didactice concrete: adaptarea textelor științifice pe niveluri de limbă (clasa a IX-a, tema diviziunii celulare), activitatea de tip flipped classroom cu chatbot (clasa a X-a, fotosinteza), evaluarea formativă cu feedback automatizat (clasa a XI-a, sistemul digestiv) și o activitate de incluziune pentru elevi cu niveluri diferite de competență lingvistică (clasa a XII-a, ecosistemele). Pentru fiecare scenariu, sunt indicate instrumentele de IA folosite, pașii de utilizare și rezultatele observate la clasă. Articolul argumentează că IA nu înlocuiește expertiza pedagogică a profesorului, ci o amplifică, sprijinind diferențierea, feedbackul formativ și implicarea elevilor, cu condiția unei utilizări critice și etice.

Inteligența artificială ocupă, în ultimii ani, un loc tot mai vizibil în cercetarea și practica predării CLIL. Cinganotto (2025) arată că, deși adoptarea instrumentelor de IA de către profesori a fost inițial întâmpinată cu scepticism, generat de teama înlocuirii cadrului didactic sau a utilizării necorespunzătoare de către elevi, un număr tot mai mare de profesori se implică activ în integrarea acestor instrumente, IA fiind percepută nu ca o teorie instrucțională independentă, ci ca un factor care sprijină și îmbunătățește metodologia CLIL existentă.

Cercetările recente converg spre ideea că IA poate susține, în mod specific, diferențierea, evaluarea formativă și scaffoldingul lingvistic în context CLIL. Modelele de tip flipped classroom asistate de IA, analizate de Pongpanich et al. (2026), pun în evidență rolul IA în structurarea activităților de pre-lecție, practică și feedback, în timp ce Mammadova (2026) subliniază contribuția instrumentelor de IA la crearea unor scaffolduri incluzive, adaptate elevilor cu niveluri lingvistice diferite. La rândul ei, Rodríguez Gil (2026) plasează aceste practici într-un cadru mai larg, al competențelor didactice și etice necesare pentru integrarea responsabilă a IA în educația bilingvă, recomandare aflată în acord cu cadrele UNESCO privind competențele de IA pentru profesori.

În paralel, literatura de specialitate atrage atenția asupra limitelor materialelor generate integral de IA. Libunao și Morales (2025) constată că planurile de lecție generate de IA tind să pună accent pe procese materiale (sarcini de tip acțiune), în timp ce materialele elaborate de profesioniști susțin mai consistent interacțiunea dialogică și gândirea reflexivă – ceea ce confirmă rolul central al judecății pedagogice a profesorului în selectarea și adaptarea resurselor. În același timp, instrumente deja larg folosite la clasă – precum generatoarele de texte pe niveluri sau chatboții conversaționali (EdTech Institute, 2026) – oferă un sprijin concret pentru diferențiere. Articolul de față valorifică aceste repere din literatură pentru a descrie patru situații concrete de utilizare a IA în predarea CLIL a Biologiei, la niveluri de gimnaziu și liceu.

Utilizarea inteligenței artificiale în predarea CLIL a biologiei

Inteligența artificială (IA) devine un aliat tot mai valoros în predarea CLIL (Content and Language Integrated Learning), oferind soluții pentru planificare, diferențiere, evaluare și implicarea elevilor. CLIL presupune predarea unui conținut disciplinar printr-o limbă țintă, de obicei, în limba engleză. În Biologie, elevii trebuie să înțeleagă concepte științifice și să utilizeze vocabularul academic în limba țintă. IA poate ajuta profesorul să adapteze textele la niveluri diferite, să creeze glosare bilingve, să formuleze întrebări și să ofere feedback formativ.

În contextul predării biologiei în limba engleză, IA poate transforma provocările lingvistice în oportunități de învățare autentică.

Adaptarea textelor științifice

Scenariu: Lecția „Cell Division” (Diviziunea celulară), clasa a IX-a, nivel A2-B1.

Pentru lecție, profesorul poate solicita generarea a trei versiuni ale unui text despre mitoză: A2, B1 și B2. IA poate crea și un glosar bilingv – nucleus/nucleu, chromosome/cromozom, spindle fibers/fibrele fusului de diviziune –, precum și întrebări de verificare și exerciții de etichetare a unei diagrame.

Utilizare IA:

• Introduceți textul original despre mitoză în Diffit sau Brisk Teaching;
• Generați trei versiuni: simplificată (A2), standard (B1), avansată (B2);
• Cereți IA să creeze un glosar bilingv cu termeni cheie: nucleus/nucleu, chromosome/cromozom, spindle fibers/fibrele fusului de diviziune;
• Generați 5 întrebări de tip „check for understanding” și un exercițiu de tip „label the diagram”.

Rezultat: Elevii lucrează cu texte accesibile, iar profesorul economisește 30-40 minute din timpul de pregătire.

Activitate flipped classroom cu chatbot

Scenariu: Unitatea „Photosynthesis” (Fotosinteza), clasa a X-a.

Înaintea lecției, elevii pot parcurge un mini-curs despre fotosinteză și pot adresa întrebări unui chatbot configurat ca „Photosynthesis Tutor”. La clasă, ei discută întrebarea „Can artificial photosynthesis solve climate change?”, folosind cadre lingvistice precum „In my opinion…” sau „The evidence suggests…”.

Utilizare IA:

• Creați un mini-curs în Mini Course Generator cu 3 slide-uri interactive despre ecuația fotosintezei;
• Introduceți un chatbot (ex.: ChatGPT configurat ca „Photosynthesis Tutor”) care răspunde la întrebări în limba engleză;
• Elevii pun întrebări de tipul: „What happens if there is no sunlight?” și primesc explicații cu exemple vizuale;
• La clasă, profesorul organizează o dezbatere: „Can artificial photosynthesis solve climate change?” folosind cadre lingvistice generate de IA.

De asemenea, într-un proiect despre fotosinteză, elevii pot crea personaje și povești în limba engleză, pot anima imaginile cu ChatterPix și pot monta un videoclip scurt în YouCut. Activitatea combină vocabularul științific, exprimarea orală, creativitatea și lucrul în echipă.

Rezultat: Elevii vin pregătiți cu cunoștințe de bază, iar timpul de la clasă se dedică gândirii critice și interacțiunii.

Evaluare formativă cu feedback automatizat

Scenariu: Recapitulare „Human Digestive System” (Sistemul digestiv uman), clasa a XI-a.

Pentru această temă, IA poate genera itemi de tip matching, fill-in-the-blank și întrebări deschise. Profesorul utilizează o rubrică ce urmărește atât corectitudinea conținutului științific, cât și folosirea limbajului de specialitate în limba engleză: „enzyme”, „break down”, „nutrients”. Feedbackul automatizat rămâne un sprijin, nu înlocuiește evaluarea profesorului.

Utilizare IA:

• Generați un quiz cu 10 itemi în Diffit sau direct în ChatGPT, cu întrebări de tipul: matching (asociere organ-funcție), fill-in-the-blank (completare spații) și o întrebare deschisă: „Explain in 3 sentences how enzymes help digestion”;
• Folosiți un instrument de evaluare automatizată care oferă feedback pe rubrici CLIL (conținut corect + limbă adecvată);
• Elevii primesc sugestii de îmbunătățire: „Good use of break down, try using nutrients instead of food particles for academic language”.

Rezultat: Feedback imediat, fără supraîncărcarea profesorului pentru corectarea a 30 de eseuri.

Activitate pentru incluziune

Scenariu: Lecția „Ecosystems” (Ecosisteme), clasa a XII-a, elevi cu diferite niveluri de cunoaștere a limbii engleze.

Utilizare IA:

• Generați un text despre lanțurile trofice la 3 niveluri: simplificat (A2), standard (B1), avansat (B2);
• Folosiți NaturalReader pentru a crea fișiere audio în engleză;
• Elevii ascultă textul în timp ce urmăresc imagini generate de IA (ex.: diagrame cu producători, consumatori, descompunători);
• Activitate practică: elevii creează propriul ecosistem digital și îl prezintă folosind cadre lingvistice: „In my ecosystem, the ___ is the producer because ___”.

De asemenea, aplicațiile Padlet, ChatGPT și Suno pot fi combinate într-un proiect interdisciplinar: elevii scriu o poveste despre un ecosistem amenințat, o transformă în versuri și creează un cântec. Produsul final este prezentat clasei și evaluat printr-o rubrică pentru conținut, vocabular și claritatea mesajului.

Rezultat: Activitatea sprijină elevii cu niveluri diferite de competențe lingvistice și dezvoltă comunicarea științifică, inclusiv pentru elevii cu dificultăți de lectură.

Concluzii

Deși potențialul este ridicat, profesorii semnalează diferite provocări: formare insuficientă în utilizarea pedagogică a IA, infrastructură tehnologică limitată și riscuri etice (dependență excesivă, lipsa gândirii critice). Inteligența artificială nu înlocuiește expertiza pedagogică, ci o amplifică: în contextul predării CLIL a Biologiei, aceasta poate deveni un „asistent de predare” care sprijină diferențierea, feedbackul și implicarea elevilor, atâta timp cât este utilizată critic și etic.

Integrarea activităților asistate de IA în procesul didactic poate avea un impact pozitiv semnificativ asupra elevilor. Activitățile digitale și interactive pot crește motivația și implicarea elevilor: jocurile, materialele multimedia, sarcinile colaborative, poveștile animate și produsele digitale creative le oferă acestora posibilitatea de a participa activ la procesul de învățare, nu doar de a primi informații. În același timp, elevii își pot dezvolta competențe esențiale pentru mediul digital actual – creativitate, colaborare, comunicare, gândire critică, rezolvarea problemelor și competențe digitale –, iar IA poate contribui la personalizarea învățării, permițând profesorilor să adapteze resursele și activitățile la nivelurile și nevoile diferite ale elevilor.

Menționez că formarea privind utilizarea inteligenței artificiale în predarea CLIL am obținut-o prin participarea la cursul „AI for CLIL: Lesson Plans, Resources and Assessment Tools”, organizat de Europass Teacher Academy la Nisa, Franța, în perioada 20–25 iulie 2026, în cadrul proiectului Erasmus+ 2025-1-RO01-KA121-SCH-000331672 – Acreditare în domeniul Educație Școlară al Colegiului Național „Doamna Stanca” Satu Mare.

Bibliografie

Cinganotto, L. (2025). AI-CLIL: Artificial Intelligence for CLIL methodology. Status Quaestionis. https://rosa.uniroma1.it/rosa03/status_quaestionis/article/view/19299

EdTech Institute. (2026, 15 mai). AI Tools for English Language Learners in 2026: A Teacher’s Guide to Translation, Scaffolding, and Multilingual Family Communication. https://edtechinstitute.com/2026/05/15/ai-tools-for-english-language-learners-2026-teacher-guide/

Libunao, C. D., & Morales, V. A. (2025). AI vs Human Lesson Design: A CLIL and SFL-Based Analysis. Journal of English and Applied Linguistics, 4(2). https://animorepository.dlsu.edu.ph/jeal/vol4/iss2/9/

Mammadova, K. (2026). AI-Assisted Scaffolding for Inclusive CLIL in Higher Education. EuroGlobal Journal of Linguistics and Language Education, 3(1). https://egarp.lt/index.php/EGJLLE/article/view/526

Pongpanich, W., Jantakoon, T., & Laoha, R. (2026). AI-enhanced Flipped CLIL Models for ESP Education: A Systematic Review in Tourism and Hospitality Contexts. Higher Education Studies, 16(1), 234. https://ccsenet.org/journal/index.php/hes

Robotel. (2025). AI for language learning and CLIL from a multilingual perspective [prezentare]. https://www.robotel.com/language-teaching-workshops/ai-for-language-learning-and-clil-from-a-multilingual-perspective

Rodríguez Gil, M. E. (2026). Bridging Languages with AI: Innovation in Bilingual Education [prezentare]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.18340248