人工智能時代高中化學教學策略探究

一、引言

信息化、個性化教學是高中化學改革發(fā)展的必然趨勢。然而在實際教學中，受“大班制”和“走班制”教學模式的影響，教師難以針對學生個體特點設計差異化的學習方案，學生的個性化學習需求難以得到足夠支持，為踐行新課標要求，推動高中化學教學朝向信息化、智能化方向發(fā)展，教師將人工智能技術引入高中化學課堂，利用人工智能分析學生的學習數(shù)據(jù)、診斷學生的學習問題，面向?qū)W生的真實需求提供學習指導，為學生化學學科素養(yǎng)的發(fā)展提供有力支持。

二、人工智能技術應用于高中化學教學的意義

（一）提供學習支持

人工智能技術可以根據(jù)學生的學習習慣、能力水平和興趣愛好制定契合學生發(fā)展需求的學習計劃，在確保學習計劃難度契合學生的認知發(fā)展水平的同時，為學生的學習目標提供學習資源，為學生在學習過程中遇到的困難提供解答，使學生得以通過自主學習、獨立思考解決學習中遇到的困惑，收獲成長。

（二）優(yōu)化學習體驗

教師在高中化學教學中應用人工智能技術，能夠快速整合學生的學習情況生成學習檔案和教學指導意見，教師可根據(jù)檔案中學生的興趣愛好和教學指導意見設計符合學生興趣愛好的特色學習活動，豐富學生的化學學習體驗，為培養(yǎng)學生的化學學習愛好打下堅實基礎。

（三）提高評價效率

將人工智能技術應用于高中化學教學評價環(huán)節(jié)，能讓實時評價在化學教學中真實發(fā)生，學生可通過實時評價了解自己的真實學習情況，教師也可通過實時評價確定教學方法的有效性，根據(jù)學生的表現(xiàn)優(yōu)化教學設計，檢驗教學活動有效性的同時，為今后的化學教學設計積累經(jīng)驗教訓，為構建高效率、高質(zhì)量的化學課堂做好充分準備[2]。

（四）改變教學方式

人工智能技術的運用改變了教師“教”和學生“學”的方式。教師可以通過人工智能技術組織課前預習與課后復習活動，針對學生在課堂上的提問臨時生成對應的教學資源，使教學過程更富有生命力。而學生能夠在人工智能技術的支持下進行自主學習，獨立完成學習任務，探索知識點之間的內(nèi)在聯(lián)系，這對學生自學能力發(fā)展具有一定的積極影響。

三、人工智能時代高中化學教學策略

（一）課前問卷調(diào)查，明晰真實學情

高中化學知識點涉及宏觀世界和微觀結構，知識內(nèi)容較為抽象，傳統(tǒng)教學方法以理論講述、繪圖展示為主，部分學生難以準確掌握教師所講內(nèi)容。導致此類現(xiàn)象發(fā)生的主要原因在于教師的教學設計脫離學生實際。因此，為準確把握學生的學習脈搏，制定契合學生認知水平的特色教學活動，教師在課前依托人工智能組織問卷調(diào)查活動。

以人教版高一化學必修第一冊第一章“氧化還原反應”為例，為了解學生的化學學習興趣、認知水平以及化學學習基礎，教師與智能AI對話，要求AI根據(jù)高中化學學科知識特點，以了解高一學生的化學學習興趣、認知水平、化學知識基礎為目標生成調(diào)查問卷。智能AI結合初中以及高一化學知識生成調(diào)查問卷：問題1：你是否理解氧化反應和還原反應的含義？能否用自己的話解釋氧化還原反應？問題2：你習慣用什么方式區(qū)分氧化、還原在含義上的差別？問題3：你認為自己學習理解化學知識的速度是快、慢，還是適中？

為保證問卷調(diào)查結果的有效性，教師要求學生在智能設備上下載智能閱讀助手，在學生完成問卷調(diào)查的過程中，由AI說明設置該問題的含義，某學生在完成問題1時，AI助手講述問題含義：該問題意在考查你的化學基礎，如不具備相應基礎知識，可通過課前預習的方式簡單了解氧化反應和還原反應的相關知識點，幫助你從微觀角度和宏觀視角兩方面了解化學現(xiàn)象。學生在AI的指導下，以嚴肅認真的態(tài)度對待問卷調(diào)查，根據(jù)自己的真實情況填寫調(diào)查問卷，為后續(xù)化學教學做準備。

最后，教師利用云朵課堂中的智能作業(yè)審批模塊自動分析問卷調(diào)查結果，要求智能AI以分數(shù)配合條形統(tǒng)計圖的形式表示學生的化學學習興趣、認知水平和化學知識基礎水平，保存調(diào)查結果。根據(jù)調(diào)查結果，教師將學生劃分為優(yōu)秀、良好、待進三個層次，并與智能AI共同討論分析適合各層次學生的教學方法。面對基礎較差的學生，教師接受建議，制作微課視頻講解額外布置預習任務，要求學生觀看微課“奇妙的化學變化”，從而了解氧化、還原反應的含義，為參與課堂教學活動做準備，落實個性化教學目標。

（二）助力課堂測評，加快測評效率

隨堂測驗環(huán)節(jié)是高中化學教學的重要組成部分，學生可以通過隨堂測試深人思考所學知識的運用方法，教師也可通過隨堂測試結果了解教學活動的有效性，為優(yōu)化教學設計積累經(jīng)驗。然而隨堂測驗本身耗時較長，教師在測驗結束后需要消耗大量時間用于評估測驗結果，耗時過多導致隨堂測驗的教育價值難以完全體現(xiàn)，為此教師將人工智能技術用于課堂測試環(huán)節(jié)，在課堂測試環(huán)節(jié)開始前教師與人工智能AI溝通，要求AI根據(jù)學習檔案布置特色隨堂測驗任務，保證隨堂測驗問題的挑戰(zhàn)性；在測試結束后快速評改測驗結果，出具隨堂測驗分析報告，教師提供報告設計教學活動的同時，引導學生在人工智能的幫助下自主辨析學習中形成的錯誤認知，推動學生自主反思能力和糾錯能力發(fā)展[3]。

以人教版高二化學選擇性必修1化學反應原理第四章“化學反應速率”為例，第一階段，教師將本節(jié)課教學中的化學反應速率含義、化學反應速率差異原因、化學反應速率表達式、化學反應速率計算方法等知識點輸人人工智能軟件，要求人工智能按照學生實際情況生成隨堂測試題，人工智能接受指令，按照教師提供的化學知識點生成隨堂測驗題，問題1：你認為H₂+Br₂2HBr 和 2H₂+O₂?2H₂O 誰的反應速度更快？為什么？問題2：你認為哪些因素會影響化學反應的速率？問題3：能否簡單說明化學反應速率表示形式的v=Δc/Δt 的推導過程？問題4：運用三段法解答教材練習與應用中第3問的結果。答題結束后，教師引導學生將答題過程與結果上傳至人工智能軟件，為AI審批作業(yè)做準備。

第二階段，教師運用人工智能軟件的自動測評功能模塊打分評價學生的隨堂測驗成果，人工智能自動出具答題結果和答題狀況分析報告： 70% 學生得分處于60～80分之間， 10% 學生分數(shù)低于60分， 20% 學生分數(shù)高于80分，60～80分之間的學生群體錯誤集中于問題2、問題4，低于60分的學生錯誤集中于問題1、問題2、問題3、問題4，高于80分的學生錯誤主要集中在問題2。教師通過閱讀分析報告，快速了解各類學生的真實學習情況，為后續(xù)開展針對性的教學支持活動做準備。

第三階段，教師要求學生利用人工智能軟件的問答模塊分析錯誤原因。某學生向人工智能軟件提問：“硝酸需要避光保存，為什么光照不是加快化學反應速率的原因？”人工智能軟件自動收集資料，聯(lián)系硝酸甘油的保存條件說明光照對物質(zhì)穩(wěn)定性的影響和光照對化學反應速率的影響的不同，教師適時播放動畫，以更加直觀的方式幫助學生理解二者區(qū)別，幫助學生辨析錯誤認知，為學生自我反思能力的發(fā)展打下堅實基礎。

（三）實時學情追蹤，修正成長規(guī)劃

高中生處于成長發(fā)展的重要階段，隨著學生的成長，認知水平也在不斷變化，學習動力和學習需求也在不斷變化，為落實學科核心素養(yǎng)培養(yǎng)目標，設計出符合學生興趣愛好和學習情況的化學教學活動，教師依托人工智能軟件實時追蹤學生的學習成長狀況，從課堂問答、日常測驗、期中測驗、期末測驗、日常作業(yè)完成情況、作業(yè)完成方式等數(shù)據(jù)信息中分析學生的學習興趣和學習行為的變化傾向，生成成長報告，教師根據(jù)報告內(nèi)容不斷優(yōu)化教學設計，篩選教學資源，重構教學活動，使化學教學始終契合學生的成長需求[4。

以人教版高一化學必修第二冊第五章“硫及其化合物”為例，本節(jié)課主要學習硫的特性、硫的常見化合物、硫的電子結構和價態(tài)、硫的同素異形體以及應用。首先，教師將學生以往日常測驗中基礎題、深入題、拔高題的得分情況，以及作業(yè)中各類題目的完成情況輸入AI學情分析系統(tǒng)，AI學情分析系統(tǒng)自動分析上傳的學習數(shù)據(jù)，建立學生的成長檔案，檔案包括學生的日常學習表現(xiàn)、成長曲線、學習傾向、學習興趣等內(nèi)容。

AI學情分析系統(tǒng)顯示：某學生上一學期時化學基礎較差，測試時基礎題得分較低，深入題、拔高題幾乎無得分，但這一學期基礎題失分情況較少，深入題、拔高題平均得分顯著增加，實驗類題目的準確率較高，計算題準確率較低。教師根據(jù)學情分析結果，在作業(yè)設計方面增加該學生課后作業(yè)設計中深入題、拔高題數(shù)量，減少基礎題數(shù)量。在教學方法上，教師播放演示視頻講解通過二氧化硫與酸性高錳酸鉀溶液的化學反應驗證二氧化硫的還原性，用直觀的教學方式代替?zhèn)鹘y(tǒng)教學方法，深化學生對二氧化硫特性的理解。

最后，教師將教學方法、作業(yè)設計改進后該學生的隨堂測驗結果、作業(yè)得分情況輸人學情分析系統(tǒng)，AI自動對比該學生以往學習數(shù)據(jù)，分析學生成長過程，指出學生的課堂問答次數(shù)顯著增加，課堂測驗平均分高于以往，但作業(yè)得分顯著降低，完成的作業(yè)題數(shù)量降低。教師根據(jù)分析結果，堅持用實驗法教學的同時減少深入題、拔高題數(shù)量，穩(wěn)步提升學生的化學知識水平。

（四）智能AI輔助，實現(xiàn)高效自學

自主學習能力的發(fā)展對學生今后的學習、生活具有重要的支持作用，教師有必要在高中化學教學中把握機會培養(yǎng)學生的自主學習能力。為培養(yǎng)學生的自主學習能力，教師將學習決定權交給學生，由學生決定學習細節(jié)，學習資源、學習方法、學習目標、學習時長，教師僅作為輔助者、引導者參與學生的自主探究式學習活動[5]。這種以學生為主體的學習方式在滿足學生學習成長需求的同時，也帶來了新問題：如何解決學生在自主學習中遇到的困難？針對這一難點，教師將智能輔導機器人引入高中化學課堂，引導學生使用智能AI，根據(jù)自己的學習進度、學習需求、學習風格設計個性化的自學計劃；在遇到學習困難時鼓勵學生利用智能AI自主篩選適合的學習資源，或是向智能AI助手提問解決學習難點的方法，由智能AI直接解答學生問題，幫助學生解決學習中的疑難問題，提高學生的自學效率和自學質(zhì)量。

以人教版高一化學必修第一冊第三章“金屬材料”為例，本節(jié)課主要學習金屬的物理性質(zhì)、化學性質(zhì)以及金屬的冶煉方法以及實際應用。為培養(yǎng)學生的自學能力，教師要求學生通過自主學習完成學習目標。某學生在教師的指導下，將學習需求和學習目標輸入智能AI助手，軟件自動生成自學計劃：首先，通過互聯(lián)網(wǎng)和教材了解合金的概念、常見的合金類型以及合金與純金屬材料的不同點；其次觀察合金和純金屬圖片，分析二者在顏色、性能、原子結構、分子結構方面的不同，思考區(qū)分合金和純金屬的方法，并詳細闡述方法的可行性；最后，閱讀了解濕法煉銅、熱還原鐵等金屬冶煉方法，分析冶煉過程中金屬元素的反應過程。在AI的助力下，學生踏上自學道路。

在自主學習過程中，教師觀察學生的自主學習過程，發(fā)現(xiàn)學生難以找到純金屬和合金的圖片資源，為幫助學生解決學習中遇到的問題，教師引導學生在智能AI助手中提問：“請?zhí)峁┮恍┘兘饘俸秃辖鸬膱D片”智能助手自動搜集網(wǎng)絡資源，展示鋼與鐵、鋁合金與鋁、鎂元素與鎂合金、黃銅和銅的圖片。學生對比照片，發(fā)現(xiàn)純金屬如鋁、鐵、鎂等表面較為光潔、色澤較為均勻，合金表面存在凹陷與色澤不均勻，認識到可以通過外觀觀察區(qū)分純金屬與合金。

最后，教師觀察學生自學過程，發(fā)現(xiàn)部分學生因?qū)嶒炓曨l中鐵、鈷、鎳能被磁鐵吸引，而銅合金、鋁合金、鎢合金、鈦合金不能被磁鐵吸引而得出錯誤結論：所有合金都不能被磁鐵吸引。為糾正學生的錯誤，教師引導學生使用智能AI助手分析自己的發(fā)現(xiàn)是否正確，智能AI助手分別播放磁鐵吸引碳素鋼以及磁鐵吸引奧氏體不銹鋼的視頻，學生通過觀察視頻，糾正錯誤認知，收獲成長。

四、結束語

綜上所述，利用人工智能技術支持高中化學個性化教學，不僅能優(yōu)化學生的學習體驗，為學生提供學習支持，更能在學生遇到疑難問題時進行答疑解惑，幫助學生解決學習中遇到的問題，對學生自主學習習慣的養(yǎng)成起到了積極的促進作用。因此，教師在今后的化學教學中必須正視人工智能技術對教育教學的作用，積極探索將人工智能技術應用于化學教學的方式方法，為學生化學思維能力和學習能力的發(fā)展提供有力支持。

作者單位：韓鋒卓尼縣阿子灘九年制學校