生成式人工智能在高中化学教学中的应用与实践探索

引言：随着人工智能技术迅猛发展，生成式人工智能正逐步渗透教育教学各领域，为高中化学教学带来革命性变革机遇，高中化学学科特点决定了其对抽象概念理解、实验操作技能、综合分析能力培养提出较高要求，而以往教学方式在应对这些挑战时常显不足，生成式人工智能凭借强大知识表征、自然语言处理等核心优势为解决上述问题提供了全新视角和技术支持。

一、生成式人工智能提升化学概念理解教学实践

以往化学概念教学中学生常因微观粒子结构想象困难而产生认知障碍，生成式人工智能通过智能问答交互机制能够根据每位学生认知水平差异提供个性化解释和示例，此项技术能够实时感知学生概念理解状态，当检测到概念混淆或理解偏差时立即调整讲解策略，智能系统支持多模态表征转换，将抽象概念转化为可视化图像、生活类比或实例情境，帮助学生建立微观宏观现象连接，智能系统构建知识图谱展现概念间内在联系，促进学生形成系统化认知框架，教师应当借助系统收集分析学生概念理解数据，识别普遍困惑点并调整教学重难点分布。

以人教版必修一第一章《氧化还原反应》教学实践为例，生成式人工智能通过多维度智能支持明显提升了学生概念理解效果，教学初始阶段智能系统基于前测结果发现学生对氧化还原本质理解存在普遍混淆，随即生成电子转移可视化动画，直观展示溶液反应过程中电子流动路径，学生通过交互式操作可调整视角观察微观粒子变化。针对氧化数计算难点系统设计阶梯式练习，从单原子到复杂分子逐步提升，每步错误均提供针对性反馈，对于氧化剂还原剂判断环节智能系统生成情境化案例库，包含日常生活中漂白、防锈等现象，引导学生分析物质角色转变。当学生探讨复杂氧化还原反应时系统自动构建多重比较框架，帮助学生归纳总结规律，课后数据分析显示和以往教学相比，学生对氧化还原概念理解准确率提升明显且能够灵活应用相关原理解释生活现象，形成知识迁移能力。

二、生成式人工智能强化化学实验设计教学实践

智能系统可以针对高风险化学实验生成高度仿真实验流程演示，学生通过交互式操作体验实验全过程，理解实验原理和注意事项，面对实验设计能力培养需求，生成式人工智能提供实验设计辅助功能，引导学生思考实验变量控制、步骤优化以及可能结果预测，从而培养科学探究思维，针对实验数据处理环节智能工具支持数据可视化、误差分析等操作，培养学生数据处理能力，系统能够根据学生实验报告自动识别关键问题，提供针对性指导和改进建议，另一创新应用是智能协作实验模式，系统通过分析学生实验操作习惯和认知特点，推荐组建互补型实验小组促进合作学习，教师方面生成式人工智能协助收集分析学生实验表现数据，识别共性问题优化实验教学策略。

以人教版必修二第六章《化学反应与能量变化》实验教学为例，生成式人工智能通过系统化支持明显提升了学生热化学实验设计和理解水平，在探究影响反应热因素实验前智能系统先引导学生建立能量变化微观模型，通过分子动力学模拟展示化学键断裂和形成过程中能量变化，帮助学生理解热量变化本质，随后针对中和热测定实验系统提供虚拟实验环境，学生可以尝试不同浓度酸碱组合，观察温度变化曲线从而预测影响反应热关键因素，当学生提出初步实验方案后智能系统分析评估方案可行性，指出隔热措施不足等潜在问题并生成改进建议。在实际实验操作过程中智能系统通过摄像头实时识别学生操作，发现倾倒溶液速度过快等细节问题时即时提醒从而减少实验误差，数据处理环节系统辅助学生分析温度变化曲线，识别热量损失原因并指导修正计算方法。这种教学不但能提高学习兴趣和课堂效率，更能帮助学生形成积极的人生态度和正确的价值观，为学生的未来发展奠定坚实基础。

三、生成式人工智能优化化学综合评价教学实践

系统通过自然语言处理技术对学生作答内容进行深度语义分析，超越以往选择填空题局限，全方位评估学生概念理解深度、思维逻辑性等多维素养，比如在化学反应平衡概念理解评估中，系统不仅判断答案正确性还分析学生解释推理过程，识别思维模式和认知结构并提供精准学习画像。生成式人工智能实现过程性评价和总结性评价融合，构建学生学习全景图谱，系统持续收集学生日常学习数据，包括概念理解进度、实验操作熟练度等，形成动态发展曲线为学生提供清晰学习路径指引。

针对评估结果系统自动生成个性化学习建议和资源推荐，弥补以往评价诊断不治疗缺陷，比如当发现学生在有机化学反应机理理解上存在困难时，系统会推荐针对性练习和视觉化学习材料，并设计阶梯式难度提升路径。生成式人工智能支持多元评价主体参与，汇集教师评价、学生自评等多维数据，形成更加全面客观评价结果。系统还能够识别学生独特思维模式和创新解题策略，避免标准答案束缚鼓励学生多元思考，教师层面生成式人工智能通过班级学情数据可视化展示，帮助教师识别教学盲点从而调整教学进度和策略，实现精准教学干预。

结论：通过系统探索生成式人工智能在高中化学教学中应用实践，构建了涵盖概念理解、实验设计、综合评价三大核心环节智能化教学新模式，生成式人工智能在提升化学概念理解方面表现出明显优势，能够根据学生认知特点提供个性化解释和可视化呈现，促进抽象概念内化，在实验教学环节智能技术通过虚拟仿真、实验设计指导等功能培养学生实验思维和创新能力，在综合评价领域实现了多维度、过程性、个性化评价体系构建，为精准教学决策提供数据支持。

参考文献

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[2] 付昱 , 李猛 , 王后雄 . 生成式人工智能赋能高中化学教学的内在机理与实践路径 [J]. 教学与管理 , 2025(13).

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