生成式人工智能赋能初中化学教学的创新探索

引言

随着以 ChatGPT、文心一言为代表的生成式人工智能技术快速发展，教育领域正经历深刻变革。初中化学作为一门以实验为基础、注重抽象概念理解的学科，传统教学模式存在知识抽象难懂、实验条件受限、个性化指导不足等问题。生成式人工智能具备自然语言处理、图像生成、智能对话等功能，能够通过文本、图像、动画等多元形式呈现化学知识，为突破教学瓶颈提供了新路径。将生成式人工智能融入初中化学教学，不仅有助于激发学生学习兴趣，还能推动教学模式从“以教为主”向“以学为中心”转变，促进化学核心素养的培养。因此，探索生成式人工智能赋能初中化学教学的创新路径，具有重要的理论价值与实践意义。

1 生成式人工智能的技术特点与教育价值

1.1 生成式人工智能的核心技术

生成式人工智能依托深度学习算法，通过对海量数据的学习实现内容创作与智能交互。其核心技术包括：基于Transformer 架构的语言模型（如 GPT 系列），能够生成连贯、逻辑合理的文本内容；扩散模型（Diffusion Model）可用于图像、视频的生成与编辑；强化学习机制则支持模型根据用户反馈动态优化输出。这些技术赋予人工智能“类人化”的创作能力，为教育应用提供了技术基础。

1.2 教育赋能的理论基础

（1）建构主义学习理论：生成式人工智能通过创设多样化的学习情境（如虚拟实验、问题场景），支持学生在互动中主动建构知识，符合“做中学”的教育理念。

（2）个性化学习理论：人工智能基于学生的学习数据实时分析认知水平与学习风格，推送适配的学习资源与指导策略，实现“因材施教”。

（3）混合式教学理论：生成式人工智能可作为线上学习工具，与线下课堂教学深度融合，构建“智能 _t 教育”的混合式教学模式。

1.3 对初中化学教学的独特价值

化学学科具有“微观抽象”与“宏观实验”相结合的特点，生成式人工智能能够：将分子结构、反应机理等微观知识转化为可视化动画；模拟高危险、高成本的化学实验；提供即时性、针对性的答疑辅导，弥补传统教学的局限性。

2 初中化学教学的现状与挑战

2.1 教学痛点分析

（1）知识抽象化难题：原子结构、化学平衡等概念抽象，学生难以通过文字或静态图片理解微观本质。

（2）实验教学受限：部分化学实验存在安全风险（如浓硫酸稀释）或条件不足（如有机合成实验），导致学生实践机会不足。

（3）个性化指导不足：班级授课制下，教师难以兼顾所有学生的学习进度与困惑，导致部分学生掉队。

（4）学习兴趣不足：传统教学以讲授为主，内容呈现形式单一，难以激发学生对化学学科的探索热情。

2.2 生成式人工智能的解决潜力

生成式人工智能可通过动态模拟化学反应过程、生成个性化练习题、提供 24 小时智能答疑等方式，有效缓解上述问题，为化学教学注入创新活力。

3 生成式人工智能赋能初中化学教学的创新路径

3.1 创新教学资源开发，突破知识理解壁垒

（1）微观知识可视化：利用生成式AI 图像、动画生成功能，将分子运动、化学键断裂与重组等抽象过程转化为动态可视化内容。例如，通过 AI 生成 3D 动画展示水通电分解时水分子如何分裂为氢原子和氧原子，帮助学生直观理解化学反应本质。

（2）跨学科情境创设：结合生成式AI 的文本创作能力，设计融合生活、科技、历史的化学情境案例。如编写“古代炼金术的科学原理”“新能源电池中的化学反应”等故事，引导学生在真实情境中理解化学知识。

3.2 优化课堂互动模式，提升学习参与度

（1）智能问答与即时反馈：引入AI 对话系统，学生可随时提出化学问题（如“为什么铁在潮湿空气中易生锈”），系统通过自然语言解析提供科学解答，并关联相关知识点，形成知识网络。

（2）生成式任务驱动学习：教师利用 AI 设计开放性任务，如“设计一种环保型洗涤剂”，学生通过与 AI 交互获取设计思路、验证方案可行性，在实践中培养创新思维与问题解决能力。

3.3 支持个性化学习，实现精准教学

（1）学习路径智能规划：AI 分析学生的作业、测试数据，诊断知识薄弱点，推送针对性学习资源。例如，若学生在“化学方程式配平”环节反复出错，系统自动推送配平技巧微课、变式练习题及错题解析。

（2）分层作业生成：根据学生能力水平，AI 生成差异化作业任务。基础层学生完成基础计算题，进阶层学生则尝试解决综合性实验设计问题，满足不同层次学习需求。

3.4 创新实验教学，拓展实践空间

（1）虚拟仿真实验：通过 AI 模拟高风险、高成本实验（如氯气制备、爆炸反应），学生可在虚拟环境中操作仪器、观察现象、分析数据，弥补实验条件不足的问题。

（2）实验方案优化设计：学生提出实验改进设想（如“如何提高粗盐提纯效率”），AI 通过数据分析评估方案可行性，并提供优化建议，培养学生的科学探究能力。

4 生成式人工智能应用的实践案例与效果

（1）课前预习：学生通过AI 小程序观看质量守恒微观动画，完成知识问答，AI 记录薄弱点并反馈给教师。

（2）课堂教学：教师利用 AI 生成虚拟实验，演示“白磷燃烧前后质量测定”过程，学生观察数据变化并分析原因；AI 实时收集学生疑问，教师针对性讲解。

3. 课后巩固：AI 根据学生课堂表现生成个性化作业，包含基础计算与拓展探究题，并提供语音讲解与错题归因分析。实践表明，该模式显著提升了学生对抽象概念的理解深度与课堂参与度。

结语

生成式人工智能为初中化学教学创新提供了强大技术支撑，通过优化教学资源、互动模式与学习支持，有效破解了传统教学中的难点问题。然而，技术应用需以“服务教学目标、促进学生发展”为核心，平衡工具性与教育性的关系。未来，随着人工智能技术的迭代升级，教师应进一步探索其与化学教学深度融合的路径，推动教学模式变革，助力学生化学核心素养的全面提升。

参考文献：

［1］蔡曙山，薛小迪.人工智能与人类智能：从认知科学五个层级的理论看人机大战［J］. 北京大学学报（哲学社会科学版），2016，53（4）：145-154.

［2］张进宝，姬凌岩.是“智能化教育”还是“促进智能发展的教育”：AI 时代智能教育的内涵分析与目标定位［J］.现代远程教育研究，2018（2）：14-23.

此论文应用于：2023 年度泉州市教育信息技术研究课题：

课题名称：信息技术下学生化学学科核心素养培养的实践研究；立项编号：QZDJKT2357