AI 促进高中化学教学生成的实践与思考

在教育信息化浪潮下，AI 技术已成为教育革新的关键驱动力。随着大数据、机器学习等技术的成熟，AI 正深度融入教学全流程，从智能备课、个性化学习到精准测评，重塑教育生态，为教学模式创新提供了新可能。高中化学存在知识抽象复杂、教学内容繁杂、教学安排混乱、教学边界模糊、学科认知受限等痛点难点。化学教学在突破微观概念理解、实验操作安全风险等方面存在局限。AI 助力高中化学教学，能帮助教师课前高效备课，能课后为学生解惑答疑，还能精准诊断学情，推送个性化学习方案，有效提升教学质量。同时，AI 支持的探究式反复问答学习，能激发学生自主思考与创新实践，对培养中学生化学学科核心素养意义深远，契合新时代人才培养需求。

1.AI 与高中化学教学的契合点

生成式人工智能是能基于训练数据自主生成文本、图像、视频等内容的技术。生成式人工智能的核心技术历经从简单规则生成到复杂多模态生成的发展历程。适配教育的AI 技术具备个性化、交互性、智能反馈等特点，能精准满足不同学习者需求[1]。高中化学教学存在抽象概念难理解、实验安全风险高、学生个体差异大等问题。尤其是大班教学模式下，教师难以兼顾每位学生的学习进度，然而建构主义学习理论强调学生主动构建知识，因此 AI 与高中化学教学的契合点正在于此。AI 通过庞大的知识库和专业内容，助力学生主动建构知识体系；智能问答系统能随时解答学生疑问，引导其深入思考；依据学生学习数据生成的个性化学习路径，契合建构主义 “以学习者为中心” 理念，支持学生在自主探索与协作学习中提升化学核心素养，推动化学教学从知识传授向能力培养转型。

2.AI 助力高中化学教学生成的实践探索

2.1 知识讲解 “蜻蜓点水”

高中化学人教版 2019 必修二第七章有机化学的乙酸乙酯的制备实验，该实验用饱和碳酸氢钠溶液来接收生成的乙酸乙酯同时除杂，溶解乙醇、中和乙酸、降低乙酸乙酯的溶解度。在备课时，笔者发现 Na2CO3 降低乙酸乙酯的溶解度，其原因中学阶段并未提过也不曾解释。Na2CO3 显碱性，不会使乙酸乙酯水解吗？针对化学知识体系知识讲解 “蜻蜓点水”，笔者向 AI 提问，得到的解释第一个是盐析效应：饱和碳酸钠溶液中存在高浓度的钠离子和碳酸根离子。这些离子会与水分子强烈结合，形成水合离子，显著减少溶液中自由的水分子数量。这种现象被称为“盐析效应”，是无机盐降低有机物溶解度的典型机制。第二个原因是极性差异：乙酸乙酯属于弱极性有机溶剂，而碳酸钠溶液由于大量离子的存在具有极强的极性。根据“相似相溶”原理，极性差异较大的物质之间溶解度较低。虽然乙酸乙酯在强碱性条件下可能发生水解（生成乙酸钠和乙醇），但这一反应通常需要高温或催化剂（如浓硫酸）。在常温的饱和碳酸钠溶液中，水解反应速率极低，因此化学因素并非溶解性降低的主因。此时主导因素仍为物理的盐析效应和极性差异。笔者发现，AI 在一些基础化学概念和问题的解释上非常自洽，有利于教师高效备课。

2.2 知识抽象性与学生认知水平的矛盾

高中化学人教版 2019 必修二第六章在讲解电化学这一板块时，由于知识抽象性与学生认知水平的矛盾，学生课后问道原电池中电子为什么可以通过导线定向移动？双液原电池反应物没有接触，为什么能发生自发的氧化还原反应？这一些列抽象的问题很多老师都是依据实验来解释，给学生强调的是化学以实验为基础，中学阶段不过多深入理论探讨。但仍然有学生不解，于是老师让他们去 AI 求解，得到的解释是原电池中电子定向移动的本质是电极间电势差驱动自由电子在外电路（导线）中从低电势向高电势区域迁移，同时通过内电路的离子传导维持电荷平衡。双液原电池的自发反应本质是热力学可行的氧化还原对，通过外电路的电子传导和盐桥的离子传导，间接完成电子转移。在学生反复提问和反复思考中，学生逐渐明白这一独特的氧化还原反应机制。

2.3 个性化教学不足，分层指导效率低

中学化学教学中，老师会经常强调化合物中核心元素处于高价态一般有强氧化性，比如硝酸、高锰酸钾、重铬酸钾、三价铁。常温下高氯酸和硫酸的稀溶液却没有，为什么呢？带着问题。笔者和学生从豆包了解到物质氧化性的“价态 - 结构 - 条件”三角关系，即物质的核心元素价态较高、结构不太稳定、温度浓度高都是有利于物质表现氧化性的有利影响因素，常温下高氯酸和硫酸的稀溶液中高氯酸艮和硫酸根很稳定，难以表现强氧化性。

2.4 跨学科整合与实际应用脱节

乙醇的学习，我们提到乙醇具有还原性，与重铬酸钾由橙色变绿色，依据此原理测酒驾，课堂上提到此应用又转头说被淘汰了，新的测定原理是什么呢？通过AI 我们了解到，通过乙醇与重铬酸钾反应来测酒驾精度低、时间长，现行的交警现场检测原理为乙醇电化学燃料电池传感器，电信号和酒精浓度成正比，时间段、精度高。

3.AI 助力高中化学教学生成实践中的问题分析

一是专业性把控不当，AI 生成的化学内容常出现知识错误，如反应方程式配平失误、物质结构错误。AI 生成的教案可能不能把握化学知识的逻辑递进关系，忽视“宏观- 微观-符号”三重表征逻辑。二是教师应用不贴和，在将 AI 内容融入化学教学时，教师偶尔不能判断其科学性，容易出现超纲教学。部分教师将 AI 视为 “备课机器”，过度依赖生成内容，忽视对学生思维的引导[2]。更有学生过度依赖 AI 搜题和作业生成工具，跳过问题分析过程，削弱知识迁移能力和独立思考能力、创新能力。AI 提供的解题模板固化学生思维，使其面对陌生问题时，不会从化学本质推导，难以培养批判性和创新性思维。

4. 结语

AI 在高中化学教学中的实践成果与价值显著。它能助力教师高效备课、精准诊断学情并推送个性化学习方案，提升教学质量；还能通过探究式反复问答学习，激发学生自主思考与创新实践，对培养学生化学学科核心素养意义重大，契合新时代人才培养需求。但AI 助力高中化学教学也存在不足。其生成的化学内容易出现知识错误，教案可能忽视化学知识逻辑递进关系 [3]；部分教师应用能力不足，难以判断 AI 内容科学性，还可能过度依赖AI；学生过度依赖AI 会削弱自主思考与创新能力，固化思维。

参考文献

[1] 黎加厚 . 生成式人工智能时代的课堂教学创新 [J]. 中小学信息技术教育 ,2024,(Z1):6-10.

[2] 张渝江 , 王晓波 , 戴海军 , 等 . 从深度学习到生成课堂——生成式人工智能赋能课堂创新探析 [J]. 中小学信息技术教育 ,2024,(Z1):11-16.

[3] 徐世强 . 课堂生成教学策略研究 [J]. 新智慧 ,2019,(23):75.