生成式 AI 辅助化学工艺流程题教学对学生学习成效的综合影响研究

一、生成式AI 帮助化学工艺流程题教学的必要性

（一）弥补传统教学的具象化不足

在过去的教学中，工艺流程题多数采用静态的文本和图示，学生对复杂反应动态过程的理解存在困难。通过生成式AI 的动态模拟功能，可以将抽象过程可视化，清楚呈现物质转变及能量转换的过程，帮助学生理解宏观流程与微观反应的关系。

（二）满足个性化学习需求

学生在工艺流程题掌握方面存在差异，基础薄弱的学生停留在“原料预解决目的”等基础问题上，而进阶学生要挑战“循环利用物质判断”等相关综合问题，生成式AI 可分析学生的答题数据，精准总结薄弱要点。

（三）创新教学评价与反馈模式

传统工艺流程题通过教师人工批改，反馈不及时且难以进行量化分析。生成式 AI 可即时批改学生的答题，采用自然语言解决技术分析文字表述类答案，通过算法对逻辑完整性、术语准确性评分，而后生成诊断报告。如学生分析“粗盐提纯”流程时，把“加 BaCl2 除 SO2- 4”先后顺序混淆，AI 能及时指出，随后关联教材“实验活动 1 配制一定物质的量浓度的溶液”中的除杂原理，提高学生的知识关联能力。

二、高中化学工艺流程题教学的现状

（一）教学内容与真实情境脱节

在高中化学工艺流程题教学中，教学内容与真实情境存在脱离现象。在实际的课堂教学中，工艺流程题教学多以习题训练的方式展开，教师为学生布置大量工艺流程题，用大量做题的手段提升学生解题能力。然而学生不能真正理解工业生产的实际意义，只是机械地套用公式和解题方法，对工艺流程背后的工业原理、生产目标以及实际应用场景认识不足。这种与真实情境相脱离的教学，使学习越发枯燥，无法激发学生对化学的兴趣，也不利于培养学生解决问题的能力。

（二）学生思维建模能力薄弱

工艺流程题关键之处在于培养学生构建“原料 $$ 转化 $$ 产物”的逻辑链条。在传统教学中，教师未曾对学生的思维建模能力开展系统性的培训，教师讲解工艺流程题时，更多聚焦于解题步骤与答案的讲解，学生只能看到浅层的信息点，难以整体掌握原料到产物的转化流程，理解每一步反应的目的及意义内涵。

（三）评价方式侧重结果忽视过程

在当前工艺流程题教学中，评价方式也存在弊端。评价只看重结果却忽略过程，教师大多只关注最终的答案，只要学生的答案与标准答案相符，就判定学生掌握了相关知识，却未考虑学生解题思路的合理性。

三、利用生成式AI 开展化学工艺流程题教学的实践路径

（一）动态模拟工艺流程，构建可视化认知

生成式AI 可以参照教材的典型工艺，创设交互式模拟情境。以“氯碱工业”教学为例，学生通过 AI 平台可以操作虚拟电解槽，学生通过调整电流强度、溶液浓度等相关参数，直观地看到 Cl2、H2、NaOH 生成量的变化。AI 能同步呈现微观粒子的运动现象，如Cl- 在阳极放电的情况，学生可结合电解饱和食盐水实验装置，将宏观现象与微观本质紧密结合。系统自动生成“异常工况”，如两极产物倒吸，让学生分析原因，培养学生解决问题的能力。这种动态式模拟途径，使学生仿佛身处真实的工业生产环境中，可更深刻地理解工艺流程的原理及操作要点，增强了学习的趣味性以及实际效果。

图1 电解饱和食盐水实验装置

（二）个性化习题推送，实现精准突破

教师利用生成式 AI 根据学生的学情推送分层任务，进行针对性的教学。面向基础阶段的学生，针对“原料预解决”设计填空题，并关联“铝土矿提纯”的工艺流程，帮助学生强化基础知识；提高层的学生则针对“循环物质判断”设计流程图补全题目，如“合成氨”工艺中 N2、H2 的循环重复利用，培养学生的分析判断能力。拓展层的学生将直面结合“绿色化学”理念设计的工艺优化方案题，如对“工业制硫酸”流程提出减少 SO2 排放的革新建议，培养学生的创新思维与实践能力。通过个性化的习题推送，每个学生都能在自己的能力范围内得到有效的锻炼，获得精准突破，增强学习效果。

（三）智能诊断与反馈，优化学习路径

教师可利用 AI 系统的三级反馈增强学习效果。在即时反馈层面，针对答题中的术语错误进行标注，如把“蒸馏”写成“蒸发”，系统会自动提示，并关联“分离提纯方法”的相关知识点，帮助学生及时矫正错误，加深对知识点的把握。在思路反馈层面，AI 通过思维导图展示学生的解题逻辑与标准思路的差异。如在探究“废水解决”流程时，指出学生是否漏掉“重金属离子去除”环节，让学生反思自己的解题思路，扩充知识体系。在迁移反馈层面，AI 推送类似的变式题目，如学完“海水提溴”知识点后，推送“海带提碘”进行对比练习，提高学生知识迁移能力，利用这三级反馈，学生可及时掌握自己的学习情况，优化学习方法。

四、生成式 AI 辅助化学工艺流程题教学对学生学习成效的综合影响

（一）知识掌握：从零散的碎片化到规整的结构化

教师通过生成式 AI 实现场景、问题、知识的联动，帮助学生整合分散的知识点。以“金属冶炼”单元为例，学生通过AI 模拟，对比“电解法（钠、铝）”“热还原法（铁、铜）”“热分解法（银、汞）”的工艺差别。在这一操作中，学生不是单独地学习各类冶炼方法，而是将其关联起来，让学生掌握的知识更系统、全面，从碎片化的知识积累转化为结构化的知识体系。

（二）思维发展：从单一推理过渡到系统思维

在 AI 辅助教学的过程中，学生可全面审视反应条件、成本把控、环境保护等要点，培养系统的思维模式。如在设计“合成氨”工艺优化方案时，学生不仅要利用平衡移动原理分析提高氨产量的途径，还可利用 AI 模拟“高压”对设备成本的影响。学生思索在保证生产效率的同时如何降低生产成本以及对周边环境的污染。这种思维方式与新课标“证据推理与模型认知”素养的要求相吻合，让学生从单向推理过渡到整体系统思维。

（三）学习动机：从被动接收转为主动探索

生成式 AI 所具有的互动性、情境性极大激发了学生的学习兴趣。常规化学教学有时显得枯燥，学生被动接受知识，而教师通过生成式AI 的动态模拟、个性化推送等功能，可为学生打造生动有趣的学习情境，促使其积极投身于学习中，发现问题并探索解决方法。在操作虚拟实验装备、分析异常情况时，能够充分激活学生的好奇心与求知欲，实现从被动接收到主动探究的学习转变。

五、结语

生成式 AI 为化学工艺流程题教学提供了技术支持，教师通过动态模拟、专属化辅导、智能反馈等功能，切实解决了传统教学内具象化欠缺、评价滞后等问题，大幅提高了学生知识的结构化能力、系统思维能力和学习积极性。在以后的教学过程中，教师需进一步增强 AI 模型与学科内容的适配性，从知识传授者转变为AI 辅助教学的设计与引导者，实现学生化学核心素养的全面拓展。

参考文献：

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基金项目：生成式 AI 在化学工艺流程题教学中的应用研究，课题编号：25JPJKGHX281