人工智能驱动化学个性化学习路径设计实践

随着《义务教育化学课程标准（2022 年版）》对科学思维与探究能力要求的提升，传统“一刀切”教学模式难以满足学生差异化学习需求。初中化学人教版教材中，微观粒子、化学方程式等抽象概念及实验探究环节，常因学生认知水平差异导致学习效果分化。人工智能技术的引入，为破解这一难题提供了技术支撑。通过智能诊断学情、动态生成学习路径、虚拟实验模拟等手段，可构建“以学定教”的个性化教学模式。

一、人工智能与初中化学教学融合的实践基础

人工智能与初中化学教学的深度融合需基于学科特点与技术特性形成系统性支撑 [1]。初中化学人教版教材以“宏观—微观—符号”三重表征为核心认知逻辑，AI 技术通过动态可视化建模（如分子动力学模拟离子扩散轨迹）、智能诊断系统（基于作业数据精准定位知识盲区）及虚拟实验平台（如3D 建模还原金属置换反应）三大技术支柱，将抽象概念转化为可交互的数字化表征 [2]。例如在“溶液的形成”教学中，AI 可构建溶质粒子分散过程的动态模型同步关联教材中溶解度曲线，帮助学生建立微观粒子运动与宏观物理性质的联系。这种技术融合不仅破解了传统教学中微观粒子不可见、实验操作高风险等教学困境，更通过自适应学习系统（如根据诊断结果推送分层任务）实现“一题一路径”的精准教学，为个性化学习路径设计提供了技术底座与实践范式。

二、人工智能驱动的个性化学习路径设计框架

（一）学情诊断与知识图谱构建

基于 AI 的学情诊断系统通过自然语言处理与数据挖掘技术，分析学生课堂表现、作业错误及测试数据，生成多维学情画像 [3]。例如针对“金属活动性顺序”章节，系统可识别学生对置换反应条件的理解偏差并关联教材知识点构建动态知识图谱。知识图谱以核心概念为节点，通过关联度权重反映知识点间的逻辑关系，为路径生成提供结构化支撑。

（二）自适应学习路径生成

AI 系统基于学情诊断结果，采用遗传算法与决策树模型生成分层学习任务。针对“酸碱盐”学习困难的学生，优先推送微观粒子相互作用动画（如 H ⁺与 OH ⁻结合形成水的动态模拟）及生活化案例（如“自制酸碱指示剂”实验视频），通过具象化表征强化概念理解；对已掌握基础知识的学生则设计进阶实验探究任务（如“不同金属与酸反应速率对比”），结合虚拟实验平台（如 NO ₂气体生成速率可视化模块）深化科学探究能力。路径设计遵循“小步快走”原则，每单元设置 3—5 个学习节点，支持学生按需调整进度，实现个性化知识建构。

（三）智能资源推送与学习支持

AI 系统整合教材配套资源（如 PPT、微课）与外部开放资源（如虚拟实验室、科普视频），通过混合推荐算法（协同过滤 + 内容相似度）精准推送适配内容。例如在“溶液的形成”教学中，系统基于学生知识图谱中的“溶解过程”薄弱节点，推送食盐溶解的分子动力学模拟、胶体与溶液的鉴别实验 AR 场景并结合智能问答引擎（基于 BERT 模型）实时解答疑问。同时系统记录学生实验操作视频中的行为数据（如移液管使用规范性），通过时序分析生成操作技能评估报告，动态优化资源匹配策略，例如对“化学方程式配平”薄弱环节增加变式训练与错题归因分析。

（四）多维评价与路径优化

采用“过程性评价 + 终结性评价”双轨机制。过程性评价依托AI 分析学生实验操作视频、讨论区发言等数据，生成思维发展轨迹；终结性评价结合智能批改系统与教师反馈，形成综合素养评估报告。基于评价结果，系统自动调整后续学习路径，例如对“化学方程式配平”薄弱环节增加变式训练。

三、实践案例与效果分析

（一）实践对象与实施过程

选取初中两个平行班（ n=60 ）开展对照实验，实验班采用 AI 驱动的个性化学习路径，对照班沿用传统教学模式。以人教版九年级下册“金属的化学性质”单元为例，实验班学生通过AI 平台依次完成以下学习活动：课前完成10 道诊断题，系统识别出 70% 学生对金属与酸反应条件存在混淆；随后系统推送“镁条燃烧现象分析”“铁钉锈蚀条件探究”等分层任务；继而利用 3D 建模软件模拟“铝与硫酸铜溶液反应”以观察置换现象；最后 AI 根据实验报告生成错因分析并推荐“金属活动性顺序应用”微课。

（二）实践效果

学习成效显著提升，实验班单元测试平均分较对照班高 18.7% ，微观概念理解正确率提升 26% ；兴趣与参与度同步提高， 85% 的学生认为虚拟实验“让抽象知识更易理解”，课堂互动频率提高 40% ；能力发展方面，实验设计能力与科学探究意识显著增强， 35% 的学生自主提出创新性实验方案。

四、挑战与展望

当前实践仍面临技术适配性不足（如跨学科知识融合的算法泛化能力有限）与教师数字素养断层等现实挑战。未来需重点突破学科专用模型开发（如基于知识图谱的化学推理引擎）、多模态学情诊断系统（融合实验操作视频与文本分析），同时构建“AI 教研共同体”推动教师智能教育能力迭代，通过虚拟教研室、AI 助教工具包等载体，实现“精准诊断—智能干预—协同优化”的人机共生教学新生态。

参考文献

[1] 安宁 , 梁婉琪 . 人工智能背景下初中生物实验教学与劳动教育的有机融合 [J]. 故事家 ( 上 ),2025(32):0139-0141.

[2] 王晓娟 . 初中生物学科中的“人工智能 + 生物”融合教学探索 [J]. 学周刊 ,2025(20):137-139.

[3] 陈建校, 刘斯琦, 左梦雪. 人工智能重塑高等教育个性化教学:作用机理与影响效应 [J]. 中国职业技术教育 ,2025(3):75-84+112.