基于AR人工智能的高中化学个性化实验教学策略研究教学研究课题报告

基于AR人工智能的高中化学个性化实验教学策略研究教学研究课题报告目录一、基于AR人工智能的高中化学个性化实验教学策略研究教学研究开题报告二、基于AR人工智能的高中化学个性化实验教学策略研究教学研究中期报告三、基于AR人工智能的高中化学个性化实验教学策略研究教学研究结题报告四、基于AR人工智能的高中化学个性化实验教学策略研究教学研究论文基于AR人工智能的高中化学个性化实验教学策略研究教学研究开题报告一、研究背景意义

传统高中化学实验教学长期受限于时空条件与安全风险，抽象的微观反应过程难以通过静态演示让学生直观理解，分组实验中个体差异更导致学习效果参差不齐。AR人工智能技术的兴起，为破解这一困境提供了全新路径——它不仅能构建沉浸式虚拟实验场景，还原微观粒子的动态变化，更能通过AI算法实时捕捉学生的学习行为数据，精准适配不同认知水平学生的实验需求。当技术赋能教育的浪潮席卷而来，将AR与人工智能深度融合于高中化学实验教学，不仅是应对新课标“核心素养培养”要求的必然选择，更是让每个学生都能在“可感知、可交互、可定制”的实验环境中，点燃科学探索热情、提升问题解决能力的实践突破。这种个性化实验教学策略的研究，既是对传统教学模式的革新，更是对“因材施教”教育本质的回归，其意义远超技术应用的表层，直指教育公平与质量提升的核心命题。

二、研究内容

本研究聚焦基于AR人工智能的高中化学个性化实验教学策略构建，核心内容包括三方面：一是深入分析当前高中化学实验教学的真实痛点，结合AR技术的沉浸式交互特性与AI的数据挖掘能力，明确个性化实验教学的理论支撑与技术可行性；二是设计分层分类的个性化实验教学策略框架，涵盖实验前AR情境创设激发认知冲突、实验中AI实时推送适配任务与操作指引、实验后数据驱动的动态反馈与路径优化，形成“情境—互动—评价—迭代”的闭环体系；三是开发典型化学实验的ARAI教学案例，如“原电池工作原理”“乙烯的制备与性质”等，通过教学实践验证策略的有效性，并基于学生认知表现、实验操作能力、科学探究素养等维度，构建多维度的效果评估模型，最终提炼可推广的个性化实验教学实施路径与规范。

三、研究思路

本研究以“问题导向—技术融合—实践验证—理论提炼”为主线展开逻辑推进：首先通过文献研究与课堂观察，梳理高中化学实验教学中存在的个性化缺失、微观表征困难、反馈滞后等核心问题，明确ARAI技术的介入价值；随后融合建构主义学习理论与个性化教学设计原则，构建ARAI支持下的实验教学策略原型，重点解决“如何通过AR创设真实问题情境”“如何利用AI实现学生实验数据的精准采集与分析”“如何基于数据动态调整实验难度与指导方式”等关键问题；接着选取两所高中开展对照实验，实验班采用策略实施教学，对照班沿用传统模式，通过课堂录像、学生访谈、实验报告、前后测成绩等多元数据，对比分析策略对学生学习兴趣、概念理解深度、实验操作规范性的影响；最后对实践数据进行质性分析与量化统计，优化策略细节，形成兼具理论深度与实践操作性的高中化学个性化实验教学策略体系，为相关教育场景提供可借鉴的范式参考。

四、研究设想

基于AR人工智能的高中化学个性化实验教学策略研究，核心在于构建“技术赋能—数据驱动—个性适配”的教学新生态。研究设想以解决传统实验教学中“一刀切”困境为出发点，将AR的沉浸式可视化与AI的精准化分析深度融合，打造覆盖实验全流程的个性化支持体系。具体而言，平台端需开发适配高中化学实验的AR交互模块，通过三维建模还原微观反应过程（如化学键断裂与形成、电子转移轨迹），叠加实时数据采集功能，捕捉学生的操作行为、反应速度、错误节点等动态信息；算法端则依托机器学习模型，对学生认知特征进行分层画像，依据前测数据将学生划分为“基础巩固型”“能力提升型”“创新拓展型”三类，并动态推送适配的实验任务——基础层侧重操作规范训练，中层强化原理探究能力，高层设计开放性实验挑战，形成“难度梯度+内容弹性”的个性化任务池。教学实施中，教师端将获得AI生成的学情仪表盘，实时掌握班级整体进度与个体差异，通过AR情境创设激发认知冲突（如“为何相同反应物在不同条件下产物不同”），再由AI引导学生自主设计实验方案，在虚拟环境中反复验证，直至形成科学结论。这一过程不仅解决了传统实验中“微观不可见、操作风险高、反馈滞后”的问题，更通过数据闭环实现“教—学—评”的一体化，让每个学生都能在“最近发展区”内获得适切指导，真正体现“以学为中心”的教育理念。

研究还设想建立“双轨并行”的验证机制：一方面在实验室场景中开展对照实验，选取实验班与对照班，通过前后测成绩、实验操作录像、学生访谈等数据，量化分析策略对学生概念理解深度、科学探究能力的影响；另一方面依托在线教育平台进行大规模实践，收集不同地域、不同层次学校的数据样本，检验策略的普适性与适应性。同时，关注教师角色转型——教师将从知识的直接传授者转变为学习设计师与数据分析师，通过ARAI工具释放重复性劳动时间，聚焦学生思维引导与情感关怀，让技术真正服务于“人的成长”这一教育本质。这一设想的落地，不仅是对化学实验教学模式的革新，更是对“因材施教”传统教育智慧的现代诠释，让抽象的化学知识通过可感知、可交互的实验场景，成为学生手中探索世界的钥匙。

五、研究进度

研究周期拟定为18个月，分为三个核心阶段推进。初期（第1-6个月）聚焦基础构建与需求分析，通过文献梳理厘清ARAI技术在教育领域的应用现状与局限，深入3-5所高中开展课堂观察与师生访谈，记录传统实验教学中存在的个性化痛点（如学生操作差异大、教师反馈不及时、微观概念理解困难等），形成《高中化学实验教学现状调研报告》；同步组建跨学科团队，包括教育技术专家、化学学科教师、AR开发工程师，共同制定技术方案，完成AR实验场景的初步建模（如“氯气的制备与性质”“乙酸乙酯的合成”等典型实验）与AI算法框架设计，搭建基础交互平台。中期（第7-12个月）进入原型开发与实践迭代，基于前期调研结果优化个性化教学策略，开发分层任务库与动态反馈系统，选取两所高中作为试点校，在实验班开展为期一学期的教学实践，每周记录学生实验数据（操作时长、错误类型、任务完成度等），定期组织教师研讨会调整策略参数；同步收集学生使用体验，通过问卷与访谈评估AR界面的直观性、AI推荐的适配性，迭代优化平台交互逻辑与算法精准度。后期（第13-18个月）聚焦效果验证与成果提炼，扩大样本范围至5-8所学校，覆盖不同地域、不同办学层次的学校，通过对比实验分析策略对学生学习兴趣、实验能力、科学素养的长期影响；运用SPSS等工具对数据进行量化分析，结合课堂录像、学生作品等质性材料，构建《ARAI个性化实验教学效果评估模型》，最终形成可推广的实施指南、教学案例库及技术规范，为区域教育数字化转型提供实践参考。

六、预期成果与创新点

预期成果将形成“理论—实践—技术”三位一体的产出体系。理论层面，出版《AR人工智能支持下的高中化学个性化教学策略研究》专著，系统阐释个性化实验教学的理论基础、设计原则与实施路径，填补该领域系统性研究的空白；实践层面，开发包含20个典型化学实验的ARAI教学资源包，涵盖必修与选修模块，配套教师指导手册与学生操作手册，形成可复制的教学模式；技术层面，申请1-2项相关发明专利（如“基于AI的学生实验行为识别方法”“AR化学实验动态反馈系统”），构建开源的AR实验教学平台框架，供教育工作者免费使用与二次开发。此外，研究还将发表3-5篇高水平学术论文，分别刊于《电化教育研究》《化学教育》等核心期刊，并在全国教育技术大会、化学教学研讨会上分享实践经验，推动研究成果的学术转化与应用推广。

创新点体现在三个维度：其一，技术创新突破传统实验局限，首次将AR的沉浸式可视化与AI的实时数据分析深度融合于高中化学实验教学，通过三维动态模拟解决微观反应“不可见”问题，依托机器学习实现学生认知特征的精准画像与个性化任务推送，构建“情境创设—交互操作—数据反馈—动态调整”的闭环教学系统；其二，理论创新重构实验教学范式，突破“教师主导、学生被动”的传统模式，提出“技术赋能下的个性化探究”教学理论，强调学生在虚拟实验环境中的自主设计与问题解决能力，为核心素养导向的化学教学提供新思路；其三，实践创新推动教育公平落地，通过低成本、易操作的ARAI工具，让薄弱学校学生也能享受到高质量的实验教学资源，缩小城乡教育差距，让每个学生都能获得适合自身发展的实验学习体验，真正实现“技术促进教育公平”的价值追求。

基于AR人工智能的高中化学个性化实验教学策略研究教学研究中期报告一、研究进展概述

项目启动至今，团队已深度推进AR人工智能技术在高中化学个性化实验教学中的实践探索。前期完成了对传统实验教学痛点的系统梳理，结合AR的沉浸式交互特性与AI的数据分析能力，构建了“情境创设—动态交互—精准反馈—迭代优化”的闭环教学框架。在技术层面，已开发完成“原电池工作原理”“乙烯的制备与性质”等8个典型化学实验的AR三维动态模型，涵盖微观粒子运动轨迹、反应能量变化等抽象过程的可视化呈现。同步搭建了基于机器学习的学生认知特征分析系统，通过操作行为数据实时生成个性化任务推送机制，初步实现“基础巩固—能力提升—创新拓展”的三级任务分层。

在实践验证阶段，选取两所高中开展对照实验，实验班学生通过AR平台完成虚拟实验操作，系统自动记录操作时长、错误节点、原理理解深度等12项数据指标。中期数据显示，实验班学生对化学微观概念的理解正确率提升37%，实验设计能力显著优于对照班。教师端已部署AI学情分析仪表盘，支持动态调整教学策略，初步形成“技术辅助教师决策、数据驱动个性化教学”的新型教学模式。团队同步收集师生访谈资料，提炼出“情境冲突激发认知—虚拟操作降低风险—数据反馈促进反思”的有效教学路径，为策略优化提供实证支撑。

二、研究中发现的问题

实践过程中，技术赋能与教学落地的融合仍面临多重挑战。技术层面，AR场景的真实感与交互流畅性存在提升空间，部分实验模型在复杂反应条件下的动态渲染存在延迟，影响学生沉浸式体验。算法端，学生认知画像的精准度受限于数据采集维度，当前系统主要捕捉操作行为数据，对学生的思维过程、情感态度等隐性特征分析不足，导致个性化任务推送偶现偏差。

教学实施中，教师角色转型面临适应障碍。部分教师对ARAI工具的操作熟练度不足，过度依赖系统预设方案，缺乏基于学情数据的二次设计能力。课堂观察显示，当系统生成动态反馈时，教师常陷入“等待数据”的被动状态，未能有效结合教学经验进行即时干预，削弱了技术赋能的实效性。此外，学生群体的技术接受度差异显著，基础薄弱学生更依赖系统引导，而能力较强学生则反馈虚拟实验缺乏开放性探索空间，现有任务分层未能完全满足个性化需求。

资源建设方面，AR实验库的覆盖范围有限，当前仅覆盖高中化学必修模块的核心实验，选修模块及拓展性实验的建模尚未完成。配套教学资源与课程标准、教材内容的匹配度不足，部分AR场景与教材知识点的衔接存在断层，增加教师备课负担。技术维护与迭代成本较高，学校硬件设施（如AR设备配置、网络环境）的适配性问题，也成为制约策略推广的现实瓶颈。

三、后续研究计划

下一阶段将聚焦问题解决与策略深化，重点推进三方面工作。技术优化层面，联合计算机科学团队升级AR渲染引擎，提升复杂反应场景的动态流畅度；拓展数据采集维度，引入眼动追踪、语音交互等技术，捕捉学生思维过程与情感状态，优化认知画像算法。教学实施中，开发“教师AI协同工作坊”，通过案例研讨、模拟演练等方式，提升教师对学情数据的解读能力与教学决策灵活性，推动教师从“技术使用者”向“学习设计师”转型。

资源建设方面，计划在6个月内完成选修模块及拓展性实验的AR建模，新增“有机合成反应速率探究”“电化学传感器设计”等10个实验场景。同步构建“AR实验与教材知识点映射数据库”，实现教学资源的智能匹配与推送。实践验证将扩大至5所不同层次学校，通过混合研究方法（量化数据+质性分析），检验策略在不同教学环境中的普适性，重点探索城乡差异背景下的技术适配方案。

成果转化层面，将提炼形成《ARAI个性化实验教学实施指南》，配套开发教师培训课程与学生操作手册。建立区域教育技术协作体，推动研究成果在化学教研组的常态化应用。同步启动技术专利申报，优化开源平台架构，降低学校部署门槛。最终目标是通过技术、教学、资源的深度融合，构建可复制、可推广的高中化学个性化实验教学新范式，让抽象化学知识通过可感知、可交互的实验场景，真正成为学生科学探究的阶梯。

四、研究数据与分析

实验班与对照班的对比数据呈现出显著的技术赋能效应。在微观概念理解维度，实验班学生通过AR动态可视化呈现的抽象过程（如化学键断裂、电子转移轨迹）理解正确率达89%，较对照班提升37%；实验设计能力评估中，实验班学生自主设计实验方案的比例为76%，对照班仅为41%，且方案创新性指标高出28个百分点。数据采集系统记录的12项操作行为指标显示，实验班学生操作错误率下降52%，平均实验时长缩短23%，反映出ARAI系统对实验流程优化的实效性。

学情分析仪表盘生成的认知画像揭示出关键规律：基础薄弱学生在系统推送的“操作规范训练”任务中完成度提升显著（正确率从43%至82%），而能力较强学生在开放性实验挑战中的参与度达91%，验证了分层任务的适配性。但数据也暴露出城乡差异——城市学校学生AR设备操作熟练度平均高出农村学生23个百分点，相同任务完成时间差达15分钟，反映出技术普及不均衡对个性化效果的影响。

教师端数据呈现双面性：85%的教师认可AI学情分析对教学决策的辅助价值，但课堂录像显示，教师对系统反馈的即时干预率仅为34%，多数仍停留在“被动等待数据”状态。访谈数据进一步印证，67%的教师担忧过度依赖技术弱化教学主导权，反映出人机协同的深层认知冲突。

五、预期研究成果

理论层面将形成《ARAI个性化实验教学策略体系》，包含“情境-交互-反馈-迭代”四维模型及“认知画像-任务适配-动态调整”实施路径，填补该领域系统性研究空白。实践产出包括：20个典型化学实验的AR资源包（覆盖必修与选修模块），配套教师指导手册（含学情解读与教学设计案例）、学生操作手册（含实验探究任务单）。技术层面将申请2项发明专利（基于眼动追踪的认知状态识别算法、AR实验动态渲染优化系统），并搭建开源平台架构，支持学校低成本部署。

教师培训体系将开发《ARAI教学协同工作坊》课程，包含12个实操案例与3种人机协同模式（教师主导型、数据辅助型、算法主导型），推动教师角色从“技术操作者”向“学习设计师”转型。成果转化方面，计划在3所试点校建立区域协作体，形成《实施指南》与《效果评估标准》，为教育部教育信息化2.0计划提供实证参考。

六、研究挑战与展望

当前研究面临三重核心挑战：技术层面，复杂反应场景的AR渲染延迟问题尚未完全解决，分子动态模拟的物理引擎优化需突破计算瓶颈；教学层面，教师人机协同能力不足制约策略落地，需构建“数据素养-教学经验-技术工具”三维培训体系；资源层面，城乡技术鸿沟导致个性化效果差异，需开发轻量化AR解决方案适配薄弱学校硬件条件。

展望未来研究，将聚焦三个方向深化：一是探索“无感采集”技术，通过可穿戴设备实现学生思维过程与情感状态的实时捕捉，构建全息认知画像；二是开发“自适应实验引擎”，根据学生操作数据动态生成反应参数与实验路径，实现千人千面的实验场景；三是构建“教育公平适配模型”，针对农村学校设计离线AR资源包与低配设备优化方案，让技术红利真正覆盖每个学生。

最终愿景是打破传统实验教学的时空限制与认知壁垒，让抽象的化学原理在可交互、可感知的虚拟世界中成为学生探索未知的阶梯。当每个学生都能在ARAI构建的个性化实验场域中点燃科学热情，当技术真正服务于“因材施教”的教育本质，这场教育变革将不仅改变化学课堂，更重塑人类理解科学的方式。

基于AR人工智能的高中化学个性化实验教学策略研究教学研究结题报告一、概述

本研究历时两年，聚焦基于AR人工智能的高中化学个性化实验教学策略构建与实践验证，旨在破解传统实验教学中微观过程不可视、操作风险高、个体适配难的核心困境。通过深度融合AR沉浸式可视化技术与AI实时数据分析能力，打造覆盖“情境创设—动态交互—精准反馈—迭代优化”的全流程教学闭环。项目累计开发25个典型化学实验的AR三维动态模型，覆盖高中化学必修与选修模块核心内容，构建了基于机器学习的学生认知画像系统，实现“基础巩固—能力提升—创新拓展”三级任务分层推送。实践验证覆盖8所不同层次学校，样本量达1200人，形成可复制的教学模式与技术框架，为化学实验教学数字化转型提供系统性解决方案。

二、研究目的与意义

研究以“技术赋能教育公平”为核心理念，旨在通过AR人工智能技术突破传统实验教学的时空与认知壁垒。目的在于构建适配学生认知差异的个性化实验教学体系，让抽象的化学原理在可交互、可感知的虚拟场景中转化为学生科学探究的阶梯。其意义体现在三个维度：一是教学范式革新，将教师从重复性演示与安全管控中解放，转型为学习设计师与数据分析师，推动“以教为中心”向“以学为中心”的根本转变；二是教育公平实践，通过低成本AR资源包与轻量化技术方案，让薄弱学校学生获得与重点学校同等的优质实验体验，弥合城乡教育鸿沟；三是核心素养培育，学生在虚拟实验中自主设计、反复验证、动态反思的过程，深度激活科学探究能力与创新思维，呼应新课标对“宏观辨识与微观探析”“证据推理与模型认知”等素养的培育要求。这一研究不仅是对化学教学方法的突破，更是对“因材施教”教育本质的现代诠释，让技术真正服务于人的成长。

三、研究方法

研究采用“理论建构—技术开发—实践验证—迭代优化”的螺旋上升路径，融合多学科交叉方法推进。理论层面，以建构主义学习理论、个性化教学设计原则与技术接受模型为根基，通过文献计量分析梳理国内外ARAI教育应用现状，确立“情境—交互—数据—反馈”四维策略框架。技术开发阶段，组建跨学科团队（教育技术专家、化学教师、计算机工程师），采用敏捷开发模式迭代优化AR渲染引擎与认知画像算法，重点突破分子动态模拟的物理引擎计算瓶颈与眼动追踪数据融合技术。实践验证采用混合研究设计：量化层面，通过前测-后测对照实验、操作行为数据采集（12项指标）、SPSS相关性分析，验证策略对学生概念理解、实验能力的影响；质性层面，运用课堂录像编码、深度访谈、教学反思日志，揭示人机协同的深层机制。特别设计“双轨验证机制”——实验室场景下的对照实验与在线平台的规模化实践并行，确保结论的普适性与生态效度。整个研究过程强调“实践—理论—技术”的动态互馈，每阶段产出均通过专家论证与师生反馈迭代优化，最终形成兼具学术严谨性与实践操作性的研究成果体系。

四、研究结果与分析

两年的实践验证揭示了AR人工智能技术对高中化学实验教学的深度赋能效应。微观概念理解维度，实验班学生通过AR动态可视化的抽象过程（如化学键断裂、电子转移轨迹）理解正确率达92%，较对照班提升41%；实验设计能力评估中，自主设计实验方案的比例达83%，方案创新性指标高出32个百分点。操作行为数据采集显示，实验班学生错误率下降58%，平均实验时长缩短27%，反映出ARAI系统对实验流程优化的显著实效。

学情分析仪表盘生成的认知画像呈现分层适配效果：基础薄弱学生在"操作规范训练"任务中完成度提升显著（正确率从43%至89%），能力较强学生在开放性实验挑战中的参与度达94%，验证了三级任务分层模型的精准性。城乡对比数据揭示技术适配的深层矛盾——城市学校学生AR设备操作熟练度平均高出农村学生28个百分点，相同任务完成时间差达18分钟，反映出技术普及不均衡对个性化效果的影响。

教师端数据呈现人机协同的双面性：92%的教师认可AI学情分析对教学决策的辅助价值，但课堂录像显示教师对系统反馈的即时干预率仅为41%，多数仍处于"被动等待数据"状态。深度访谈进一步揭示，73%的教师担忧过度依赖技术弱化教学主导权，反映出从"知识传授者"到"学习设计师"转型的认知鸿沟。

五、结论与建议

研究证实，基于AR人工智能的个性化实验教学策略能够有效破解传统实验教学的三大困境：通过三维动态可视化解决微观过程"不可见"问题，依托实时数据分析实现个体差异"精准适配"，借助虚拟实验环境降低操作风险。数据表明，该策略在提升概念理解深度、实验设计能力与创新思维方面具有显著优势，尤其对基础薄弱学生效果更为突出。

建议从三方面深化实践：一是构建"技术-教学-资源"三位一体的支持体系，开发轻量化AR解决方案适配农村学校硬件条件；二是建立"数据素养-教学经验-技术工具"三维教师培训机制，推动人机协同从"工具使用"向"智慧共生"跃迁；三是建立区域教育技术协作体，通过"实验校-辐射校"模式推动成果规模化应用。核心在于让技术始终服务于"因材施教"的教育本质，使每个学生都能在可感知、可交互的实验场域中点燃科学探索的激情。

六、研究局限与展望

当前研究存在三重局限：技术层面，复杂反应场景的AR渲染延迟问题尚未完全解决，分子动态模拟的物理引擎优化需突破计算瓶颈；教学层面，教师人机协同能力不足制约策略落地，需构建"数据解读-教学决策-技术干预"的闭环培训体系；资源层面，城乡技术鸿沟导致个性化效果差异，需开发离线AR资源包与低配设备优化方案。

展望未来研究，将聚焦三个方向突破：一是探索"无感采集"技术，通过可穿戴设备实现学生思维过程与情感状态的实时捕捉，构建全息认知画像；二是开发"自适应实验引擎"，根据学生操作数据动态生成反应参数与实验路径，实现千人千面的实验场景；三是构建"教育公平适配模型"，针对薄弱学校设计轻量化技术方案，让技术红利真正覆盖每个学生。

最终愿景是打破传统实验教学的时空限制与认知壁垒，让抽象的化学原理在可交互、可感知的虚拟世界中成为学生探索未知的阶梯。当每个学生都能在ARAI构建的个性化实验场域中点燃科学热情，当技术真正服务于"人的成长"这一教育本质，这场变革将不仅改变化学课堂，更重塑人类理解科学的方式。

基于AR人工智能的高中化学个性化实验教学策略研究教学研究论文一、摘要

本研究聚焦基于AR人工智能的高中化学个性化实验教学策略构建，通过深度融合沉浸式可视化技术与实时数据分析能力，破解传统实验教学中微观过程不可视、操作风险高、个体适配难的核心困境。开发覆盖高中化学核心实验的25个AR三维动态模型，构建基于机器学习的认知画像系统，实现“基础巩固—能力提升—创新拓展”三级任务分层。实践验证覆盖8所学校1200名学生，数据显示实验班微观概念理解正确率达92%，实验设计能力提升41%，错误率下降58%。研究证实该策略能有效突破时空限制与认知壁垒，为化学实验教学数字化转型提供可复制的范式，推动教育公平与核心素养培育的双重实现。

二、引言

传统高中化学实验教学长期受制于抽象微观表征的呈现困境与实验操作的安全风险，学生难以直观理解分子层面的动态变化，分组实验中个体差异更导致学习效果参差不齐。当技术渗透进化学课堂，AR人工智能的崛起为这场变革注入了全新可能——它不仅以三维动态模拟还原化学键断裂、电子转移等微观过程，更通过算法实时捕捉学生操作行为与认知特征，精准适配不同认知水平的学习需求。本研究正是在这一背景下展开，探索如何让技术真正服务于“因材施教”的教育本质，让每个学生都能在可感知、可交互的虚拟实验场域中点燃科学探索的热情，重塑人类理解化学的方式。

三、理论基础

研究以建构主义学习理论为根基，强调知识是学习者在情境中主动建构的产物。AR技术的沉浸式交互特性为创设真实问题情境提供了技术支撑，使抽象化学原理转化为可