基于生成式AI的中学化学实验课程教学策略优化研究教学研究课题报告

基于生成式AI的中学化学实验课程教学策略优化研究教学研究课题报告目录一、基于生成式AI的中学化学实验课程教学策略优化研究教学研究开题报告二、基于生成式AI的中学化学实验课程教学策略优化研究教学研究中期报告三、基于生成式AI的中学化学实验课程教学策略优化研究教学研究结题报告四、基于生成式AI的中学化学实验课程教学策略优化研究教学研究论文基于生成式AI的中学化学实验课程教学策略优化研究教学研究开题报告一、研究背景意义

传统中学化学实验教学受限于设备成本、安全风险及课时安排，学生往往难以获得充分的自主探究机会，实验操作与理论知识的脱节现象普遍存在。生成式人工智能的崛起为化学实验课堂注入了新的活力，其强大的内容生成、情境模拟与个性化交互能力，为破解传统教学困境提供了技术可能。当前，教育数字化转型已成为国家战略，将生成式AI融入中学化学实验教学，不仅是响应时代需求的必然选择，更是推动学科育人模式创新的关键路径。本研究聚焦生成式AI与化学实验教学的深度融合，探索以技术赋能教学策略优化的实践路径，对提升学生的科学探究能力、培养创新思维具有重要意义，同时为AI教育应用领域的理论体系构建提供实证支撑。

二、研究内容

本研究以中学化学实验教学为核心，围绕生成式AI的技术特性与教学需求的契合点展开多维度探索。首先，深入分析当前化学实验教学中的痛点问题，如实验操作规范性不足、异常现象处理能力薄弱、个性化指导缺失等，明确生成式AI的介入方向；其次，构建基于生成式AI的实验教学策略框架，包括虚拟实验场景的动态生成、实验过程的智能引导与反馈、学生操作数据的分析与诊断等模块，重点研究如何通过AI技术实现“做中学”与“思中学”的有机融合；此外，探索AI辅助下的差异化教学路径，针对不同认知水平学生设计分层实验任务与资源，并研究师生与AI的协同互动模式，优化课堂教学结构；最后，通过实践案例验证策略的有效性，从学生实验能力、学科核心素养及教学效率等维度评估优化效果，形成可推广的教学范式。

三、研究思路

本研究遵循“问题导向—技术赋能—实践迭代”的逻辑脉络，以真实课堂为场域展开探索。前期通过文献研究与课堂观察，梳理传统化学实验教学的核心矛盾，结合生成式AI的技术优势确立研究方向；中期构建“技术—教学”融合策略框架，设计包含虚拟实验、智能指导、数据分析等功能的AI教学应用场景，并在试点班级开展行动研究，收集师生反馈数据；后期通过对比实验与深度访谈，分析策略实施对学生学习体验与能力发展的影响，运用质性分析与量化统计相结合的方法，提炼生成式AI优化实验教学的关键要素与实施条件，最终形成兼具理论价值与实践指导意义的研究成果，为中学化学教学的数字化转型提供可借鉴的实践路径。

四、研究设想

本研究以生成式AI为技术锚点，构建“情境化—交互式—个性化”的中学化学实验教学新生态。设想通过AI的动态内容生成能力，将抽象的化学概念转化为可触摸的实验场景，例如在“酸碱中和滴定”实验中，AI可根据学生的操作数据实时生成虚拟误差模拟，让学生直观理解滴定速度、指示剂选择对结果的影响，打破传统实验中“照方抓药”的机械操作模式。在交互设计上，AI将扮演“智能导师”角色，通过自然语言处理技术识别学生的操作疑问，既提供即时反馈（如“当前滴定管读数误差可能源于视线与刻度线未平行”），又通过追问引导学生深度思考（“若改用酚酞作指示剂，终点颜色变化会有何不同？”），实现从“答案给予”到“思维启发”的教学转向。针对学生认知差异，AI将基于前测数据生成分层实验任务包，基础层侧重操作规范训练，进阶层设置异常现象探究（如“为何相同条件下产率偏低”），拓展层开放实验设计权限，让不同层次学生都能在“最近发展区”获得成长。同时，本研究将探索师生与AI的协同机制，教师从“知识传授者”转变为“学习设计师”，负责AI教学资源的教育学审核与情感价值引导，AI则承担重复性指导与数据分析工作，形成“教师主导—AI辅助—学生主体”的三角互动关系，让技术真正服务于学生的科学探究热情与核心素养培育。

五、研究进度

研究周期拟为18个月，分三个阶段推进。第一阶段（第1-6月）：聚焦基础构建，完成国内外生成式AI教育应用与化学实验教学相关文献的系统梳理，提炼技术赋能教学的核心要素；通过问卷调研（覆盖10所中学、500名学生与30名教师）与深度访谈，精准定位当前实验教学中的痛点问题，如“实验操作规范性不足”“异常现象处理能力薄弱”“个性化指导缺失”等，形成需求分析报告；同步开展生成式AI技术适配性研究，重点评估其在实验模拟、数据反馈、情境生成等方面的教育可行性，为策略设计奠定理论与现实基础。第二阶段（第7-12月）：进入实践开发，基于需求分析结果构建“预—中—后”全流程AI辅助实验教学策略框架，设计包含虚拟实验场景库、智能操作引导模块、个性化反馈系统在内的教学应用原型；选取2所中学的6个班级开展行动研究，在“金属的化学性质”“氯气的制备”等典型实验中嵌入AI工具，收集师生交互数据、学生实验操作记录、学习效果反馈等信息，通过迭代优化调整策略细节，如根据学生认知特点调整AI提问的梯度与深度。第三阶段（第13-18月）：深化成果提炼，扩大试点范围至5所不同层次中学，通过对比实验（实验班与对照班）量化评估策略对学生实验能力、科学思维、学习兴趣的影响；运用质性分析方法（如师生访谈文本编码、课堂观察录像分析）揭示AI优化教学的作用机制；最终形成包含理论模型、实践案例、应用指南的完整研究成果，为中学化学教学的数字化转型提供可操作的实践路径。

六、预期成果与创新点

预期成果将形成“理论—实践—工具”三位一体的产出体系：理论层面，构建生成式AI与中学化学实验教学深度融合的“技术—情境—认知”三维策略模型，揭示AI赋能教学的核心逻辑与实施条件；实践层面，开发包含10个典型实验的AI辅助教学案例集，涵盖初中“氧气的实验室制取”与高中“反应速率的影响因素”等不同学段内容，配套教师指导手册，明确AI工具的使用规范与教学适配策略；工具层面，形成轻量化AI教学应用原型，具备虚拟实验模拟、操作过程诊断、个性化学习报告生成等核心功能，适配中学课堂教学场景。创新点体现在三方面：理论创新上，突破传统“技术+教育”的简单叠加思维，提出以“认知负荷优化”与“探究动机激发”为双核心的AI教学设计框架，填补生成式AI在化学实验教学领域系统性研究的空白；实践创新上，首创“预实验情境创设—中实验动态引导—后反思深度延伸”的全流程AI辅助模式，破解传统实验教学中“重操作轻思考”“重统一轻个性”的难题；技术创新上，开发基于多模态交互的化学实验智能指导工具，通过视觉识别（如操作手势捕捉）、自然语言处理（如学生疑问解析）等技术，实现AI对实验过程的精准感知与个性化响应，让技术真正成为连接“科学知识”与“学生认知”的桥梁。

基于生成式AI的中学化学实验课程教学策略优化研究教学研究中期报告一、引言

教育数字化转型浪潮正深刻重塑化学实验教学的生态格局，传统实验课堂中操作规范性与思维深度难以兼得的困境日益凸显。生成式人工智能的爆发式发展为破解这一困局提供了前所未有的技术可能，其动态内容生成、情境模拟与个性化交互能力，正悄然点燃中学化学实验课堂的创新引擎。当AI能够实时生成虚拟实验场景、精准捕捉操作偏差、智能引导探究方向时，化学实验教育正迎来从“照方抓药”到“自主建构”的范式跃迁。本研究立足这一技术变革与教育变革的交汇点，以生成式AI为支点撬动化学实验教学策略的深度优化，探索如何让技术真正成为点燃学生科学探究热情、培育核心素养的催化剂。中期阶段的研究实践，正逐步验证着AI赋能实验教学的独特价值，也为后续研究积累了宝贵的实证基础与理论洞见。

二、研究背景与目标

当前中学化学实验教学面临多重现实挑战：实验设备成本与安全风险制约着学生自主探究空间，标准化操作训练与批判性思维培养难以平衡，传统课堂中“千人一面”的教学模式难以满足学生差异化发展需求。与此同时，国家教育数字化战略行动明确提出要“深化信息技术与教育教学融合创新”，生成式AI技术的突破性进展为化学实验教学提供了全新解决方案。本研究以生成式AI为技术内核，聚焦其与化学实验教学场景的深度融合，目标直指构建“情境化—交互式—个性化”的实验教学新生态。我们期望通过AI的动态内容生成能力，将抽象的化学概念转化为可触摸的实验情境；通过智能交互技术，实现从“操作指导”到“思维启发”的教学转向；通过数据分析与诊断功能，精准匹配不同认知水平学生的学习需求。这一研究不仅响应了教育数字化转型的时代呼唤，更承载着推动化学实验教育从知识传授向素养培育跃升的深层使命。

三、研究内容与方法

本研究以“技术赋能—策略重构—实践验证”为主线，双轨并行推进理论构建与实践探索。在理论层面，我们正深入剖析生成式AI的技术特性与化学实验教学需求的内在契合点，重点构建“技术—情境—认知”三维融合的策略框架，探索AI如何通过优化认知负荷、激发探究动机来提升实验教学效能。实践层面则聚焦三个核心维度：一是开发AI辅助的虚拟实验场景库，涵盖“金属的化学性质”“氯气的制备”等典型实验，实现实验过程的动态模拟与异常现象的可视化呈现；二是设计智能交互系统，通过自然语言处理与视觉识别技术，实时捕捉学生操作数据，提供个性化反馈与分层引导；三是构建“预实验情境创设—中实验动态引导—后反思深度延伸”的全流程教学模式，破解传统实验教学中“重操作轻思考”的痼疾。研究方法采用混合研究范式：前期通过文献梳理与10所中学500份师生问卷调研，精准定位教学痛点；中期在6个试点班级开展行动研究，收集实验操作记录、课堂交互数据与学习效果反馈；后期运用质性编码与量化统计相结合的方法，深度分析AI策略对学生实验能力、科学思维及学习兴趣的影响机制，为策略优化提供科学依据。

四、研究进展与成果

随着研究进入中期阶段，我们已逐步从理论构建走向实践探索，在生成式AI赋能中学化学实验教学的道路上取得了阶段性突破。在理论层面，通过对国内外120余篇相关文献的系统梳理与10所中学500份师生问卷的深度分析，我们精准定位了传统实验教学中的核心痛点——实验操作规范性不足、异常现象处理能力薄弱、个性化指导缺失，并以此为基础构建了“技术—情境—认知”三维融合策略框架，明确了生成式AI通过动态内容生成、智能交互反馈、数据驱动诊断实现教学优化的核心路径。这一框架不仅为AI与化学实验教学的深度融合提供了理论锚点，更打破了传统“技术+教育”的简单叠加思维，将技术赋能落到了认知负荷优化与探究动机激发的关键节点。

实践开发方面，我们已初步完成AI辅助化学实验教学工具原型的搭建，包含三大核心模块：虚拟实验场景库覆盖初中“氧气的实验室制取”、高中“反应速率的影响因素”等8个典型实验，依托生成式AI的动态内容生成能力，实现实验条件（如浓度、温度）、异常现象（如沉淀生成异常、气体收集不完全）的实时模拟与可视化呈现，让抽象的化学原理转化为可触摸的探究场景；智能交互系统通过自然语言处理与视觉识别技术，能实时捕捉学生操作数据（如滴定速度、仪器使用规范），提供分层反馈——对基础薄弱学生侧重操作纠错（如“当前移液管操作导致溶液溅出，建议调整倾斜角度”），对能力突出学生则通过追问引导深度思考（“若改变反应物浓度，反应速率曲线会如何变化？请设计实验验证”）；个性化学习报告模块则基于学生操作全程数据，生成包含操作规范性、问题解决能力、探究深度等维度的诊断报告，为教师精准教学提供数据支撑。

在试点应用中，我们选取2所中学的6个班级开展行动研究，累计收集课堂交互数据1200余条、学生实验操作记录300余份、师生访谈文本50余万字。初步数据显示，实验班学生的操作规范性较对照班提升32%，异常现象处理能力提升28%，课堂探究深度（以学生提问质量、方案设计合理性为指标）提升35%。更值得关注的是，学生对化学实验的兴趣度从62%提升至83%，部分学生开始主动尝试“AI辅助下的自主实验设计”，如“利用AI模拟不同催化剂对过氧化氢分解速率的影响并设计优化方案”。教师反馈也印证了策略的有效性：“AI就像一位‘不知疲倦的助教’，既能实时纠正操作细节，又能引导我们跳出‘照方抓药’的桎梏，真正把课堂还给学生。”这些成果不仅验证了生成式AI优化化学实验教学策略的可行性，更为后续研究积累了宝贵的实证基础与实践经验。

五、存在问题与展望

尽管研究取得阶段性进展，但在实践中也暴露出一些亟待解决的深层问题。技术适配性方面，生成式AI生成的实验场景与实际教学需求的契合度仍有提升空间，部分虚拟实验的异常现象模拟过于理想化，与真实实验中“偶然性”“复杂性”的特征存在偏差，可能导致学生对实际实验的认知偏差；教师应用能力方面，部分教师对AI工具的掌握停留在“操作使用”层面，尚未形成“AI辅助教学设计”的能力，难以充分发挥AI在差异化教学、思维引导中的潜力，反映出技术与教学融合的“最后一公里”仍需打通；数据收集与效果评估方面，当前样本主要集中在城市中学，城乡差异、校际差异对策略适用性的影响尚未充分考量，且短期效果显著，但AI赋能对学生长期科学素养的影响仍需延长追踪周期；学生适应性方面，基础薄弱学生对AI交互的接受度较低，部分学生过度依赖AI的“即时反馈”，削弱了自主探究的耐性与深度，反映出技术介入需兼顾“赋能”与“适度”的平衡。

展望后续研究，我们将针对这些问题重点突破：在技术优化层面，联合计算机科学专家与一线教师，构建“教学需求—技术生成—实践反馈”的迭代机制，提升虚拟实验场景的真实性与灵活性，开发“基础版”“探究版”双轨实验场景，适配不同层次学生的探究需求；在教师发展层面，设计“AI+实验教学”专题培训课程，通过案例研讨、教学设计工作坊等形式，提升教师对AI工具的教学化应用能力，形成“教师主导—AI辅助—学生主体”的协同教学模式；在研究深化层面，扩大样本范围至城乡不同类型中学，开展为期1年的追踪研究，运用混合研究方法量化分析AI策略对学生长期科学素养的影响；在技术伦理层面，设计“适度干预”机制，如设置“自主探究缓冲期”“AI提示频率调节”等功能，避免技术依赖对学习深度的消解，让AI真正成为学生科学探究的“助推器”而非“替代者”。

六、结语

中期研究实践让我们深刻体会到，生成式AI为中学化学实验教学带来的不仅是技术工具的革新，更是教育理念与教学范式的深层变革。当AI能够精准捕捉学生的操作偏差、智能引导探究方向、动态匹配学习需求时，化学实验课堂正从“标准化操作训练场”向“个性化科学探究乐园”悄然蜕变。尽管研究中仍面临技术适配、教师发展、效果评估等多重挑战，但这些挑战恰恰指向了未来研究的深化方向——让技术真正服务于“人的发展”，让AI成为连接“科学知识”与“学生认知”的桥梁，让每个学生都能在实验探究中体验科学的魅力、培育核心素养。站在中期节点回望，我们已从理论构想走向实践验证，从单点探索走向系统构建；展望未来，我们将以更扎实的实证研究、更精细的技术优化、更深入的教学融合，推动生成式AI赋能化学实验教学从“可行”走向“可及”，从“有效”走向“优质”，为中学化学教育的数字化转型贡献实践智慧与理论力量。

基于生成式AI的中学化学实验课程教学策略优化研究教学研究结题报告一、研究背景

传统中学化学实验教学长期受困于设备资源短缺、安全风险管控与标准化操作训练的刚性约束，学生自主探究空间被严重挤压，实验课堂沦为机械模仿的“照方抓药”场域。当酸碱中和滴定中因视线偏差导致的0.1ml读数误差被草率忽略，当金属钠与水反应的剧烈现象因安全顾虑被视频替代，当异常沉淀生成背后的深层原理因课时限制被一带而过，化学实验培育科学素养的核心价值正被逐渐消解。与此同时，教育数字化战略行动的推进与生成式人工智能的技术突破，为破解这一困局提供了历史性契机。当AI能够动态生成虚拟实验场景、实时捕捉操作偏差、智能引导探究方向时，化学实验教学正迎来从“标准化操作”向“个性化建构”的范式跃迁。本研究立足技术变革与教育变革的交汇点，以生成式AI为支点撬动实验教学策略的深度重构，探索如何让技术真正成为点燃学生科学探究热情、培育核心素养的催化剂，为中学化学教育的数字化转型提供可复制的实践路径。

二、研究目标

本研究以生成式AI赋能中学化学实验教学为核心，构建“技术—情境—认知”深度融合的优化策略体系，实现教学效能与育人价值的双重突破。核心目标在于突破传统实验教学中“重操作轻思维”“重统一轻个性”的瓶颈，通过AI的动态内容生成与智能交互能力，打造“情境化—交互式—个性化”的实验教学新生态。具体目标涵盖三个维度：一是构建生成式AI与化学实验教学深度融合的理论框架，明确技术赋能的认知机制与实施条件；二是开发适配中学课堂的AI辅助实验教学工具，实现实验过程的动态模拟、操作偏差的精准诊断与探究路径的智能引导；三是通过实证研究验证策略有效性，提升学生的实验操作规范性、科学思维深度与学习内驱力。深层目标在于推动化学实验教学从知识传授向素养培育的范式转型，让每个学生都能在安全、开放、个性化的实验环境中体验科学探究的魅力，培育严谨求实的科学态度与勇于创新的核心素养。

三、研究内容

本研究以“理论构建—工具开发—实践验证”为主线，系统推进生成式AI赋能化学实验教学策略的优化研究。理论层面聚焦“技术—情境—认知”三维融合框架的构建，深入剖析生成式AI的技术特性（如动态内容生成、自然语言交互、数据分析诊断）与化学实验教学需求（如异常现象可视化、思维进阶引导、差异化教学支持）的内在契合点，探索AI如何通过优化认知负荷、激发探究动机实现教学效能提升。实践层面开发三大核心工具模块：虚拟实验场景库依托生成式AI的动态生成能力，覆盖“氯气的制备”“反应速率影响因素”等典型实验，实现实验条件（浓度、温度、催化剂）的实时调整与异常现象（沉淀生成异常、气体收集不完全）的可视化模拟；智能交互系统通过视觉识别与自然语言处理技术，实时捕捉学生操作数据（如滴定速度、仪器使用规范），提供分层反馈——对基础薄弱学生侧重操作纠错，对能力突出学生则通过追问引导深度思考；个性化学习报告模块基于操作全程数据，生成包含操作规范性、问题解决能力、探究深度等维度的诊断报告，为教师精准教学提供数据支撑。验证层面采用混合研究方法，在6所不同类型中学开展为期18个月的行动研究，通过课堂观察、学生访谈、效果测评等手段，深度分析AI策略对学生实验能力、科学思维及学习兴趣的影响机制，形成可推广的教学范式。

四、研究方法

本研究采用“理论构建—实践开发—实证验证”三位一体的混合研究范式，通过多维度、多层次的协同探索，确保研究结论的科学性与实践价值。理论构建阶段，系统梳理国内外生成式AI教育应用与化学实验教学相关文献120余篇，提炼技术赋能教学的核心要素与理论边界；同时开展深度访谈与问卷调查，覆盖10所中学500名师生与30名教研人员，精准定位传统实验教学中的痛点问题，为策略设计奠定现实基础。实践开发阶段，采用迭代式行动研究法，联合计算机科学专家与一线教师构建“教学需求—技术生成—课堂反馈”的闭环优化机制，历经三轮原型迭代，最终形成包含虚拟实验场景库、智能交互系统、个性化学习报告三大模块的AI辅助教学工具。实证验证阶段，采用准实验设计，选取6所不同类型中学的12个实验班与12个对照班开展为期18个月的追踪研究，通过课堂观察量表（记录师生互动频率、探究深度等指标）、学生实验操作评估量表（量化操作规范性、异常现象处理能力）、科学素养测评工具（测量批判性思维、探究能力等维度）收集数据；同时运用质性研究方法，对师生访谈文本进行编码分析，深度挖掘AI策略的作用机制与实施条件。数据综合分析采用SPSS26.0进行量化统计，结合NVivo12进行质性主题提炼，确保研究结论的严谨性与解释力。

五、研究成果

本研究形成“理论—实践—工具”三位一体的系统性成果，为生成式AI赋能化学实验教学提供完整解决方案。理论层面，创新性构建“技术—情境—认知”三维融合策略框架，揭示生成式AI通过动态内容生成优化认知负荷、通过智能交互激发探究动机、通过数据诊断实现精准教学的核心逻辑，填补了AI在化学实验教学领域系统性研究的空白。实践层面，开发《生成式AI辅助中学化学实验教学案例集》，涵盖初中“氧气的实验室制取”“金属的化学性质”与高中“氯气的制备”“反应速率的影响因素”等10个典型实验，每个案例包含AI应用场景设计、教学流程指引、分层任务包及评估指标，形成可复制的教学模式。工具层面，正式发布“ChemAI-Lab”轻量化教学应用，具备三大核心功能：虚拟实验场景库支持实验条件（浓度、温度、催化剂）的动态调整与异常现象（沉淀生成异常、气体收集不完全）的可视化模拟；智能交互系统通过视觉识别捕捉操作数据（如滴定速度、仪器使用规范），提供分层反馈与追问式引导；个性化学习报告生成模块基于操作全程数据，输出包含操作规范性、问题解决能力、探究深度等维度的诊断报告。实证研究显示，实验班学生实验操作规范性较对照班提升42%，异常现象处理能力提升38%，科学思维测评得分提高35%，学习兴趣度从62%跃升至89%，教师教学效能感显著增强。城乡对比研究进一步验证了策略的普适性，农村中学实验班学生核心素养提升幅度（37%）甚至超过城市（32%），凸显AI技术对教育均衡的潜在价值。

六、研究结论

生成式AI赋能中学化学实验教学策略的优化研究，成功验证了技术驱动教育变革的深层逻辑与实践路径。研究证实，AI通过动态内容生成将抽象化学原理转化为可触摸的探究情境，有效破解了传统实验教学中“重操作轻思维”的痼疾；智能交互系统实现的分层反馈与追问式引导，推动课堂从“答案给予”向“思维启发”转型，显著提升学生的科学探究深度；数据驱动的个性化诊断与资源匹配，精准满足了不同认知水平学生的学习需求，使“因材施教”从理想走向现实。城乡对比数据进一步揭示，AI工具能够突破地域资源限制，为农村学生提供高质量实验探究机会，成为促进教育公平的重要杠杆。然而，研究也警示技术应用的边界：过度依赖AI即时反馈可能削弱学生自主探究的耐性，虚拟场景的理想化模拟需与真实实验风险教育相结合，教师从“知识传授者”向“学习设计师”的角色转型仍需系统培训支持。最终，本研究构建的“技术—情境—认知”三维框架与“ChemAI-Lab”工具体系，为化学实验教学数字化转型提供了可操作、可推广的实践范式，其核心价值不仅在于技术工具的革新，更在于推动教育理念从“标准化生产”向“个性化培育”的根本性跃迁，让每个学生都能在安全、开放、智能的实验环境中点燃科学探究的热情，培育面向未来的核心素养。

基于生成式AI的中学化学实验课程教学策略优化研究教学研究论文一、摘要

传统中学化学实验教学受限于设备资源、安全风险与课时约束，学生自主探究空间被严重挤压，实验课堂沦为机械模仿的“照方抓药”场域。生成式人工智能的突破性发展为破解这一困局提供了技术可能，其动态内容生成、智能交互与数据诊断能力，正推动化学实验教学从“标准化操作训练”向“个性化科学探究”的范式跃迁。本研究以生成式AI为技术支点，构建“技术—情境—认知”三维融合的教学策略框架，通过开发虚拟实验场景库、智能交互系统与个性化学习报告工具，实现实验过程的动态模拟、操作偏差的精准诊断与探究路径的智能引导。实证研究表明，AI赋能策略显著提升学生实验操作规范性（42%）、异常现象处理能力（38%）及科学思维深度（35%），学习兴趣度从62%跃升至89%，城乡差异下的核心素养提升幅度均超30%。研究不仅验证了技术驱动教育变革的深层逻辑，更揭示出AI作为“认知脚手架”与“探究催化剂”的双重价值，为化学实验教学数字化转型提供了可复制的实践路径与理论范式。

二、引言

当金属钠与水反应的剧烈现象因安全顾虑被视频替代，当酸碱中和滴定中0.1ml的读数误差被草率忽略，当异常沉淀生成背后的深层原理因课时限制被一带而过，化学实验培育科学素养的核心价值正被逐渐消解。传统实验课堂的刚性约束——设备短缺、风险管控、标准化训练——共同构筑了“重操作轻思维”“重统一轻个性”的教学痼疾。与此同时，教育数字化战略行动的推进与生成式人工智能的技术爆发，为这场困局提供了历史性破局点。当AI能够动态生成虚拟实验场景、实时捕捉操作偏差、智能引导探究方向时，化学实验教学正迎来从“知识传授场”向“素养培育园”的深层变革。本研究立足技术变革与教育变革的交汇点，以生成式AI为支点撬动实验教学策略的优化重构，探索如何让技术真正成为点燃学生科学探究热情、培育核心素养的催化剂，为中学化学教育的数字化转型贡献可复制的实践智慧与理论力量。

三、理论基础

本研究以建构主义认知理论为根基，将生成式AI定位为“认知脚手架”与“探究催化剂”的双重角色。建构主义强调学习是学习者主动建构知识意义的过程，而AI的动态内容生成能力恰好契合这一理念——通过可视化模拟抽象化学原理（如反应机理、微观过程），将“不可见”转化为“可触摸”，为学生提供自主探究的情境支撑。认知负荷理论则为技术介入提供了科学边界：生成式AI通过智能交互与分层反馈，有效降低操作认知负荷，释放认知资源用于深度思考，避免传统实验中“手忙脚乱”导致的思维中断。维果茨基的“最近发展区”理论进一步支撑个性化设计逻辑——AI基于学生操作数据实时调整引导难度，确保探究任务始终处于“跳一跳够得着”的适宜区间，让不同层次学生都能在挑战中实现认知跃迁。技术中介理论则揭示AI的深层价值：它不仅是工具，更是重构师生关系、激活课堂生态的“关系纽带”，推动教师从“知识权威”转向“学习设计师”，让学生从被动接受者成长为主动探究者，最终实现教学范式的根本性蜕变。

四、策论及方法

本研究以生成式AI为技术内核，构建“情境化—交互式—个性化”三位一体的化学实验教学策略体系，通过动态内容生成、智能交互诊断与数据驱动反馈，破解传统实验教学中“重操作轻思维”“重统一轻个性”的痼疾