人工智能賦能高中化學教學：路徑探索與范式重構

本文通過探究高中化學教學中利用人工智能來進行教學改革，以期能為高中生的化學核心素養培養提供新的助力。本文通過探究高中化學教學中存在的問題，然后結合人工智能在高中化學教學中的優勢，具體分析高中教學的要求，針對性地提出在高中化學中使用人工智能的策略。人工智能的發展是社會發展的大趨勢，未來將在教學中占據重要的位置，建立技術理性與教育規律的雙向對話機制，才能確保人工智能賦能真正服務于學生的全面發展。

在基礎教育深化改革背景下，化學學科核心素養培養面臨認知可視化不足、個性化教學缺失等現實挑戰。人工智能技術憑借其強大的數據處理、模式識別和自適應學習能力，為破解傳統教學困境提供了全新路徑。本文通過系統梳理人工智能技術在高中化學教育領域的應用優勢，結合化學學科特質，提出具體的發展策略：一方面，揭示智能技術對微觀概念具象化、實驗教學虛擬化的支撐作用；另一方面，探討人工智能對教學評價改革的驅動價值。這種技術賦能不僅指向教學效率提升，更將引發從“經驗驅動”到“數據驅動”的教學范式變革，為培養具有數字化素養的創新型人才奠定基礎。

文獻綜述。數字化教育已經在全球掀起了一股熱潮，尤其是中國人工智能的崛起引發了關于人工智能教育的深入研究。教育數字化發展從1990年開始在全球大致了三段過程的發展，第一階段（1990年一2010年）開始推廣信息化基礎設施建設，并重點推進教學資源的建設，主要以多媒體教室和網絡資源庫建設為主。第二階段（2011年一2020年）主要強調教育資源的共享與在線學習平臺的發展。第三階段（2021年一至今）則是借助人工智能的大力發展，探究在人工智能的背景下能否實現對教育生態的重新建構。從人工智能的發展浪潮來看，智能化已經成為社會發展的主流趨勢，也將為教育帶來新的變革和機遇。我國《教育信息化2.0行動計劃》就明確提出了要構建互聯網 + 教育的大平臺，通過數據和智能化引導教學精準化實施，這一政策為教育教學改革提供了制度保障。國內外的諸多學者已經就人工智能和教學之間展開了深入的研究，例如，基于知識圖譜的自適應學習技術已經實現了從內容推薦到認知診斷的跨越。Baker根據所提出的動態知識建模框架，研究通過學習者的實時行為數據來更新學習者的知識狀態畫像，為教育者實施差異化教學提供新的教學依據。同時近年來該項研究已經逐步同腦科學研究積極結合，基于學習者的神經網絡真實數據開發出了認知負荷評估模型，這能夠幫助教育工作者有效提升學習路徑規劃的精準度。同時，MehrotraD借助人工智能開發了化學概念解釋引擎，能幫助學生通過語義解釋實現化學抽象概念的多模態呈現。王阿習構建了虛擬實驗評分系統，可實時捕捉學生的操作細節并生成相應的改進建議。并且化學教育中存在的三重表征理論（宏觀一微觀一符號）也決定了化學教育需要從傳統教育轉型到智能化教育的特殊需求，例如Johnstone就提出了化學教學三角理論，該理論強調微觀粒子的運動需要可視化呈現，但是，目前的傳統教學手段難以展示粒子的微觀運動以及分子間作用力的變化過程，這個特點為虛擬仿真技術（VRAR）的應用提供了機會。

高中化學教學現存困境

目前高中化學教育依然以傳統教育為主，面臨著許多結構性上的矛盾，這些矛盾制約著化學教育的三重特征形成，因此，本文對目前高中化學教學中存在的困境進行了一定歸納。

知識建構維度的現實困境。目前高中化學教學仍然以傳統課堂為主，全校基本采用統一教學進度進行授課，但是這與學生的認知會產生差異，導致部分學生無法掌握全部知識內容。同時，在實際教學中因為缺乏一定的教學手段，一些抽象概念無法具象化展示給學生，比如微觀粒子運動等內容長期依靠圖片等二維圖像進行展示，造成一些學生會出現空間想象障礙。并且現行教材擴展內容與化學學科前沿發展嚴重脫節，學生無法獲取最前沿的知識發展，且學生的課外學習大多依賴商業化的教輔資料，具有一定的局限性。

教師備課維度的系統挑戰。目前多數教師在備課環節存在一定的問題和挑戰，教師每周耗費大量的時間搜集化學學科方面的資料，但是與課程匹配且優質的資源不多，多數教師的課件內容并不符合教學要求。同時教材實驗更新滯后，多數學校從未開展過例如硝化反應、金屬鈉與水蒸氣反應等危險性實驗。在學情診斷過程中也存在一定的問題，教師多依賴于傳統學情分析，但是傳統學情分析依賴教師經驗判斷，存在顯著主觀偏差。

教學反饋機制的運行阻滯。在教學環節中，傳統課堂的反饋機制多依賴于學生的課后作業以及階段性測試，導致教師在學情診斷中出現信息延遲的現象，這就讓部分學生出現了知識漏洞。教師往往在單元測試后才能發現教學疏漏，錯失最佳干預時機。并且現行的傳統課堂評價流程側重于學生的知識部分，忽視了學生的實踐能力和思維品質考核。

思維能力培養的實施障礙。目前在高中化學教學中，現行的教材實驗多為驗證性實驗，學生只需要按照操作步驟實驗即可，缺乏自主探究的空間。實驗報告數據處理停留于基礎計算（平均值、誤差計算），缺失建模與趨勢分析訓練。在課堂教學中，教師喜愛的提問環節也主要以封閉式問題為主，教師普遍缺乏跨學科問題設計能力，難以突破教材既定框架。

教學模式創新的結構性矛盾。目前多數教師主要實施以板書與PPT為主的授課方式，難以展現動態化學過程。部分學校配備了采用AR技術教學的設備，但是出于設備使用的復雜性，多數教師并未掌握完整其使用技能和操作規范。虛擬實驗室等新型教學資源呈現顯著地域差異，東部發達地區學校數字資源投入是西部地區的數倍。同時，翻轉課堂模式、OBE教學模式等新興的教學模式也并未被教師所廣泛應用，多數地區的化學教學仍然以傳統的講授式課堂為主。

人工智能技術賦能優勢

人工智能在高中學生知識建構方面的優勢。人工智能能夠通過分析學生的學習數據（如答題記錄、實驗操作反饋、知識點掌握程度等），動態調整學習內容和難度，為不同學生提供定制化的學習路徑。例如，智能教學平臺可以根據學生的薄弱環節推薦針對性習題或實驗模擬，幫助學生高效填補知識漏洞。同時人工智能技術可將抽象的化學概念（如分子結構、反應機理）通過三維模型、動態模擬等方式直觀呈現，幫助學生建立空間思維和邏輯關聯。例如，虛擬現實（VR）技術可展示分子間的動態結合過程，增強學生對微觀世界的理解。人工智能驅動的化學題庫和知識庫能夠根據學生興趣和學習進度推薦擴展資源，如前沿科研案例或跨學科應用實例，激發學生的探究欲望。例如，部分平臺通過自然語言處理技術，自動匹配學生提問與相關文獻或視頻資源，支持深度自主學習。

人工智能在教師備課方面的優勢。人工智能可快速篩選和整合網絡中的優質教學資源（如實驗視頻、教案模板、試題庫），并通過智能分類系統幫助教師快速構建課程框架。并且人工智能通過大數據分析班級整體學情（如知識點掌握率、錯誤集中點），為教師提供精準的教學策略建議。人工智能支持的虛擬仿真工具可幫助教師設計復雜或高危實驗的模擬場景，如爆炸性反應或毒性物質操作，既保障安全，又能提升課堂吸引力。

人工智能在教學機制反饋和總結上的優勢。人工智能系統可即時分析課堂互動數據（如答題正確率、實驗操作步驟記錄），生成實時反饋報告，幫助教師調整教學節奏。在課后檢測環節，人工智能能夠自動批改選擇題、填空題及部分主觀題，并生成詳細的錯誤分析報告。在反饋機制中，人工智能可以結合學生課堂參與度、實驗完成度、知識點應用能力等多維度數據，提供綜合性教學評估報告，輔助教師優化教學策略。

人工智能在化學思維能力培養上的優勢。通過虛擬實驗環境，學生可反復嘗試不同實驗條件，觀察變量對結果的影響，培養科學探究思維。例如，人工智能模擬的“催化劑對反應速率影響”實驗，可以允許學生自主調整參數并即時獲取數據圖表，深化對控制變量法的理解。人工智能驅動的開放式問題生成系統可設計無標準答案的探究性問題，鼓勵學生結合跨學科知識進行創新性思考，并通過人工智能反饋優化方案。同時人工智能可以引導學生對復雜實驗數據進行統計和建模。

人工智能在新興教學模式上的優勢。利用VRAR技術打造的沉浸式課堂，使學生“身臨其境”觀察化學反應過程。例如，電解水實驗可通過AR技術展示離子遷移的微觀動態，增強學習體驗。在課前，人工智能支持的在線學習平臺允許學生課前通過視頻和交互式課件自學基礎知識，課堂時間則用于深度討論和實驗實踐，實現“以學生為中心”的教學轉型。并且人工智能驅動的云端教學平臺可連接不同學校資源，實現優質課程共享。

高中化學教學中人工智能的發展策略

政策支持：構建系統性保障體系。教育部門需制定人工智能與化學教育融合的專項規劃，明確技術應用的倫理邊界與實施框架。建立統一的技術標準體系，規范虛擬實驗平臺開發、智能教學資源建設等核心環節，確保技術工具與課程目標的深度契合。推動形成學科專家、技術團隊、教育管理者協同參與的決策機制，定期修訂技術應用指南，平衡創新探索與風險管控。同時需要設立人工智能教育專項基金，重點支持教育薄弱地區的數字化基礎設施建設。建立階梯式財政補貼機制，對開展教學改革的學校給予持續性資金扶持。完善技術研發激勵機制，將教師開發的智能教學案例納人教研成果評價體系，促進優質資源的共建共享。

教師培訓：重塑專業發展體系。教育管理部門需要構建覆蓋全體教師的階梯式培訓體系，設置基礎技能、深度應用、創新開發三級課程模塊。基礎層側重智能教學工具的操作訓練，使教師熟練掌握學情分析、資源整合等核心功能；提高層培養數據驅動下的教學設計能力，幫助教師實現精準化教學決策；創新層著重培育跨學科思維，支持骨干教師參與智能教具研發與課程重構。此外，需要推動師范院校與科技企業建立深度合作，共建智能教育實訓基地。通過雙師指導、項目實踐等方式，幫助教師掌握虛擬現實設備運維、智能系統調試等關鍵技術。建立常態化技術交流機制，促進教育需求與技術供給的有效對接，縮短技術成果向教學場景轉化的周期。

教學改革：重構教育實踐范式。學校要構建“智能輔助 + 教師主導”的雙軌教學模式，在知識傳授環節充分發揮人工智能的個性化優勢，通過自適應學習系統實現精準知識推送；在能力培養環節強化教師的價值引領，聚焦高階思維訓練與創新實踐。推行虛實融合的混合式教學，將虛擬實驗、AR演示與傳統課堂有機結合，形成多維度學習體驗。教師要注重重構模塊化課程結構，在必修課程中嵌入智能實驗平臺、分子模擬系統等數字工具，將抽象概念轉化為可交互的學習場景。開發拓展性課程群，引入計算化學、智能實驗設計等前沿內容，建立學科知識與技術應用的深度關聯。建立課程內容動態更新機制，通過人工智能實時追蹤學科發展，及時將最新科研成果轉化為教學資源。在教學評價環節中要構建基于多源數據的綜合評價體系，整合課堂互動、實驗操作、項目探究等過程性數據，突破傳統筆試的單一維度限制。開發智能診斷工具，從知識掌握、思維品質、實踐能力等多角度生成學生數字畫像。建立發展性評價模型，通過持續追蹤學習軌跡為教學改進提供科學依據，推動評價從結果判定轉向成長支持。建立技術應用動態監測機制，定期評估教學效果與技術適切性，形成“實踐一反饋一優化”的閉環改進體系。培育示范性實踐基地，集中攻關微觀可視化、智能實驗設計等關鍵技術難點。推動跨學科研究團隊建設，促進教育學、化學、計算機科學等領域的深度交叉融合，為技術創新提供持續智力支持。通過政策引導、師資培育、教學創新的協同推進，人工智能將深度融入化學教育生態，最終實現從知識傳遞向素養培育的范式轉型。

人工智能與化學教學的深度融合，正在催生“精準化、個性化、智能化”的新型教育形態。這種融合不僅是技術工具的應用，更是教育理念的革新：通過重構教學內容呈現方式、優化教學過程組織形態、創新教學評價實施路徑，最終實現從“知識傳授”到“素養培育”的范式轉變。未來研究需重點關注三個方面：智能系統的學科適配性優化、人機協同教學模式的效能驗證、技術倫理框架的完善建設。只有建立技術理性與教育規律的雙向對話機制，才能確保人工智能賦能真正服務于學生的全面發展。

（作者單位：華亭一中）