人工智能技术在高中化学教学中的应用研究

引 言：

伴随着人工智能技术在基础教育领域的逐渐渗透，高中化学教学正面临着课堂结构，教学工具以及评价体系等方面的全方位变革。传统的教学很难准确回应学生的差异性需求，实验资源有限，课堂反馈落后的现象仍然存在。人工智能被视为教育信息化的核心发展趋势，它拥有知识处理、行为辨识、数据解析等多种功能，为高中化学教育开辟了创新的路径。

一、人工智能技术在高中化学教学中的应用价值

人工智能技术应用于高中化学教学的价值表现为教学效率，学习体验，教育资源配置等多重优化能力。化学学科的抽象性，知识结构的逻辑性和实验性要求都很高，而传统的教学手段对于适应多层次的学习需要有一定的局限性。人工智能技术以大数据学习分析，自然语言处理和图像识别为特征，使得教学内容呈现更具有针对性和互动性，有利于突破教师“一对多”教学所导致的个人重视程度不够。同时，AI 辅助系统可以根据学生的学习行为数据，进行动态的学习路径建议，促进差异化教学的落地。在实验教学方面，人工智能能够与虚拟仿真平台相结合，弥补了传统实验运行成本大，安全性要求高等不足，提高了学生探究实践可及性。另外，智能化的评价手段还便于及时准确地进行教学反馈，为教师科学调节教学节奏和难易程度提供了支撑。从宏观角度看，人工智能技术的应用为高中化学教育带来了更为先进的智能决策和学习辅助功能，它正在逐渐成为提高教学品质的关键技术支撑。

二、人工智能技术在高中化学教学中的应用策略

（一）利用智能推送系统支持学生分层精准学习

在分层教学环境中，人工智能技术的价值主要体现在，数据挖掘和个性识别的精准推送功能上，这一功能能够有效地突破传统教学模式中“进度相同，资源统一”的限制，从而实现因材施教的实际应用。教师可以通过智能推送平台帮助学生动态分析学习行为数据，确定他们在化学教学任务设计过程中知识点把握的薄弱环节、学习节奏与认知偏好等，由此分层产生针对性学习材料与任务安排。

例如，在高中化学课程“铁 金属材料”教学中，教师利用平台提供的学生学习行为数据，对全班学生进行了结构化的分析。结果发现，部分学生对“铁腐蚀条件”和“防腐原理”的理解不够清晰，而另一些学生则对“铁冶炼过程”缺乏系统的认识。针对这一情况，教师们使用智能推送系统设置了两种类型的任务路径，即向第一类教师推送可视化腐蚀过程动画和多次筛选互动测试模块以加强他们对于腐蚀机理氧化还原反应过程的了解；对于第二类的学生，我们提供了包含高炉炼铁流程三维仿真视频和“ ^*Fe₂O₃+CO⟶Fe+CO₂ ”反应热示意图的探究任务，旨在引导学生在“铁的生产”这一特定情境中，更好地理解工艺原理和工业意义。与此同时，该平台以学生完成任务，停留时间和错误率为评价标准，不断优化随后推送的内容，让不同水平的学生都能在自己的适应区间里实现知识的最大化。

（二）借助虚拟仿真实验提升化学实验探究效能

虚拟仿真实验系统作为人工智能辅助教学的关键工具，在解决化学实验教学中“装置紧张，作业危险，物料有限”等问题上展示了其独特的优势。AI 系统能够通过模拟生成实验数据和智能调控过程反馈，使学生处于高沉浸环境中进行多轮试错式探索，从而有效地提高了实验教学可重复性，安全性和探索深度。

例如，在高中化学“有机化合物”这一单元的教学过程中，教师将“乙酸乙酯制备及性能探究”作为主要的实验任务，并指导学生利用 AI 驱动的仿真实验平台来进行实验流程的设计和动态模拟。教学中，教师首先组织学生回顾“酯化反应”基本原理，即“羧酸和醇在浓硫酸的催化作用下，经加热产生酯及水”的可逆反应过程。基于此，教师利用仿真平台对反应配比进行仿真操作，可以对醇酸比，加热温度和催化剂浓度等变量进行调节，观察产物收率随反应速率的变化曲线。该平台对学生的操作偏差进行智能识别和个性化提示，若学生设定反应温度过高，则系统模拟副反应的产生，说明对酯产率产生的影响。另外，教师可以在虚拟系统里观察到产物的分层现象，芳香气味的呈现和通过红外光谱数据分析它们的结构特征，从而达到构建“现象—原则—结构”三位一体认知链的目的。实验完成后，教师将操作记录和产生的数据报告通过平台输出，并指导学生进行小组内实验策略交流和比较，加深对“酯化可逆性”,“条件控制”,“产率优化”几个关键化学观念认识。

（三）基于数据诊断分析优化教学评价与辅导路径

人工智能数据诊断功能给高中化学教学带来，持续性评价和精准辅导新思路。与传统的依赖考试成绩和主观评价的静态评价方式不同 ,AI 能够利用过程性数据来分析学生在学习过程中，可能出现的概念误区和解题策略、实时分析知识迁移能力及其他多维指标，为教师更有针对性地开展教学干预提供依据。

例如，在高中化学“化学反应与能量”这一单元的教学过程中，教师特别强调要引导学生去理解“定量地估计反应热变化”和“能量守恒”这两个核心概念。本单元涵盖了多步推理，图像判读及热化学方程式的理解等内容，有一定的复杂性。在教学过程中，教师利用AI 评估系统来收集和分析学生在完成“不同反应的放热还是吸热现象的区分”、“焓变计算题中”和“能量示意图的解析”等任务时的数据。该系统利用学习路径记录、答题所需时间、图像选择路径等多种指标，能够自动检测学生在“反应焓变和键能关系”这一部分的错误集中程度。据此，教师对存在“忽略了物理状态对于 ΔH 的作用”或“对吸热图像特征的错误判断”的学生群体进行智能分层，并在课后布置由 AI 生成的针对性强化任务，包括“ ΔH 对动画解读进行判断”“能量曲线图补习题”与“常见错误讲解视频”等内容。一些学习偏差比较大的学生也由系统推荐到在线个性化辅导小组学习，教师们通过平台预设问题和互动引导机制集体纠偏。

三、结束语

人工智能技术的提出，促使高中化学教学由经验导向向数据支持，由统一路径向个性引导转变。实践证明，通过智能推送达到学习内容的精准匹配，借助仿真实验提升实验体验的真实感，依托数据分析进行教学反馈的优化，能在保证教学质量的前提下，促进学生学习的主动性。今后，要强化平台功能和教学场景整合，扩大教师智能工具适应和使用能力，深入促进人工智能和高中化学教学深度协同。

参考文献：

[1] 韩锋. 人工智能时代高中化学教学策略探究[J]. 中国新通信, 2025,27 (10): 218-220.

[2] 李伟红.“互联网+”视角下高中化学教学创新的思考[J]. 试题与研究，2025，（06）：106-108.