基于生成式AI的情境化化学实验课堂教学模式构建教学研究课题报告

基于生成式AI的情境化化学实验课堂教学模式构建教学研究课题报告目录一、基于生成式AI的情境化化学实验课堂教学模式构建教学研究开题报告二、基于生成式AI的情境化化学实验课堂教学模式构建教学研究中期报告三、基于生成式AI的情境化化学实验课堂教学模式构建教学研究结题报告四、基于生成式AI的情境化化学实验课堂教学模式构建教学研究论文基于生成式AI的情境化化学实验课堂教学模式构建教学研究开题报告一、课题背景与意义

化学作为一门以实验为基础的学科，其核心价值在于通过实验探究培养学生的科学思维、实践能力与创新精神。然而，传统化学实验课堂教学长期受限于固定教材、标准化流程与单一评价模式，难以真实模拟复杂多变的科研情境与生活场景。学生在预设的“配方式”实验中，往往机械操作、被动验证，对实验现象背后的原理缺乏深度思考，对实验设计的科学性与严谨性感悟不足，更难以将所学知识迁移至解决实际问题。这种“重结果轻过程、重操作轻思维”的教学模式，不仅削弱了学生对化学学科的兴趣，更制约了其核心素养的全面发展。

随着生成式人工智能技术的迅猛发展，教育领域正迎来深刻变革。生成式AI凭借其强大的情境生成能力、实时交互特性与个性化适配优势，为打破传统化学实验教学的桎梏提供了全新可能。它能够基于真实科研问题、工业生产场景或生活现象，动态构建高度仿真的实验情境，让学生在沉浸式体验中感受化学实验的探究性与应用性；能够根据学生的学习进度与认知特点，生成差异化的实验任务与引导问题，实现“千人千面”的精准教学；还能够通过模拟实验异常、拓展实验变量等方式，引导学生批判性思考与创新设计，培养其解决复杂问题的能力。

在此背景下，构建基于生成式AI的情境化化学实验课堂教学模式，不仅是顺应教育数字化转型的时代要求，更是深化化学实验教学改革的必然选择。从理论层面看，该研究将情境学习理论、建构主义学习理论与生成式AI技术深度融合，探索人工智能赋能实验教学的新范式，丰富化学教学理论体系；从实践层面看，通过构建“情境创设—探究互动—反思生成”的闭环教学模式，能够有效激发学生的学习内驱力，提升其实验操作能力、科学探究能力与创新思维能力，为培养适应新时代需求的化学人才提供有力支撑。同时，研究成果可为其他学科实验教学的智能化改革提供借鉴，推动教育技术与学科教学的深度融合，具有广泛的应用价值与推广意义。

二、研究内容与目标

本研究聚焦于生成式AI技术与化学实验教学的深度融合，旨在构建一套科学、系统、可操作的情境化化学实验课堂教学模式。研究内容主要包括以下四个方面：

一是生成式AI情境化化学实验教学模式的框架构建。基于情境学习理论与化学学科特点，分析生成式AI在实验情境创设、教学资源生成、交互反馈优化等方面的核心功能，明确模式的构成要素（如AI情境模块、教师引导模块、学生探究模块、评价反思模块）与逻辑关系，形成“技术赋能—情境驱动—素养导向”的模式框架，为实践应用提供理论蓝图。

二是模式核心要素的设计与开发。重点研究AI实验情境的生成策略，结合中学化学课程标准与真实问题情境，设计涵盖物质性质探究、化学反应原理、物质分离提纯等实验主题的情境化任务包；开发基于生成式AI的实时交互工具，实现对学生实验操作过程的动态监测、思维过程的可视化引导及个性化反馈；构建多元评价体系，融合AI量化评价与教师质性评价，从实验操作、科学思维、问题解决等维度全面评估学生的学习成效。

三是模式的教学流程设计与实施路径。结合化学实验教学的实际需求，设计“课前情境感知与任务生成—课中探究互动与协作建构—课后拓展反思与迁移应用”的三阶段教学流程。明确各阶段中教师、学生与AI的角色定位与协同机制，例如课前AI根据学情推送个性化实验情境，教师设计引导性问题；课中AI辅助学生模拟实验异常、拓展探究方向，教师组织小组协作与深度研讨；课后AI生成个性化反思任务，教师基于数据反馈调整教学策略，形成“教—学—评”一体化的实施路径。

四是模式的实践验证与优化迭代。选取不同学段的化学实验课程开展教学实验，通过课堂观察、学生访谈、问卷调查、学业成绩分析等方法，收集模式应用过程中的数据与反馈，评估模式对学生学习兴趣、实验能力及核心素养的影响。针对实践中发现的问题（如情境真实性不足、AI交互精准度不够等），结合师生反馈持续优化模式设计与技术工具，形成“实践—反馈—改进—再实践”的迭代优化机制，提升模式的科学性与适用性。

研究目标分为理论目标与实践目标两个维度。理论目标方面，旨在构建生成式AI情境化化学实验课堂教学的理论模型，揭示AI技术与实验教学深度融合的内在逻辑，为化学教学理论研究提供新的视角；实践目标方面，开发一套可推广的教学模式与配套资源，通过实证检验其有效性，显著提升学生的化学实验学习质量与核心素养水平，为一线教师提供智能化实验教学的实践范例，推动化学课堂教学的创新发展。

三、研究方法与步骤

本研究采用理论建构与实践验证相结合的研究思路，综合运用多种研究方法，确保研究的科学性、系统性与可操作性。具体研究方法如下：

文献研究法：系统梳理国内外生成式AI教育应用、情境化教学、化学实验教学改革的相关文献，把握研究现状与前沿动态，提炼理论基础与研究空白，为模式构建提供理论支撑与研究方向。

行动研究法：与一线化学教师合作，在真实教学情境中开展“计划—行动—观察—反思”的循环研究。通过多轮教学实验，逐步完善模式设计、优化教学流程、调整技术工具，实现理论与实践的动态融合。

案例分析法：选取典型化学实验案例（如“氯气的制备与性质探究”“酸碱中和滴定误差分析”等），深入分析生成式AI在情境创设、问题引导、反馈支持等方面的具体应用路径与效果，总结模式在不同实验主题下的实施策略。

问卷调查法：编制学生与教师两套问卷，分别从学习兴趣、实验能力、课堂互动、技术应用满意度等维度，收集教学模式应用后的反馈数据，量化评估模式的有效性与适用性。

访谈法：对学生、教师及教育技术专家进行半结构化访谈，深入了解师生对模式的主观感受、使用体验及改进建议，挖掘数据背后的深层原因，为模式优化提供质性依据。

混合研究法：将量化数据（如问卷结果、学业成绩）与质性资料（如访谈记录、课堂观察笔记）进行三角互证，全面、客观地评估模式效果，增强研究结论的可靠性与说服力。

研究步骤分为三个阶段，周期为24个月：

准备阶段（第1-6个月）：完成文献综述与理论框架构建，明确研究问题与核心概念；设计生成式AI情境化教学模式的初步方案；开发实验情境任务包、交互工具及评价量表；选取实验校与实验班级，开展前测调研，收集基线数据。

实施阶段（第7-18个月）：开展第一轮教学实验，按照设计的教学模式实施教学，收集课堂观察记录、学生作业、访谈数据等；基于第一轮反馈优化模式设计与技术工具，开展第二轮教学实验；重复“实施—反馈—优化”过程，完成三轮迭代，形成相对成熟的模式体系。

四、预期成果与创新点

预期成果包括理论模型、实践工具、应用推广三个层面。理论层面将形成《生成式AI情境化化学实验教学模式构建指南》，系统阐述技术赋能下实验教学的核心要素、运行机制与评价标准；实践层面开发包含20个主题情境包的“化学实验智能平台”，集成情境生成、实时交互、动态评价功能，支持教师一键调用与学生沉浸式探究；应用层面建立3所实验校的常态化应用案例，形成可复制的教学模式范本，推动区域化学实验教学数字化转型。

创新点体现在三方面突破：技术融合上，首创“多模态交互+动态生成”机制，通过文本、图像、三维模型融合构建高仿真实验情境，解决传统虚拟实验交互单一问题；教学范式上，构建“情境—探究—反思”闭环，实现AI从辅助工具向学习伙伴的角色转变，突破传统实验课堂的时空限制；评价体系上，开发“过程性数据+素养指标”双维度模型，实时捕捉学生操作轨迹与思维路径，实现从结果导向到能力导向的评价转型。

五、研究进度安排

研究周期24个月，分三阶段推进：

准备阶段（第1-6月）：完成文献综述与理论框架构建，明确生成式AI与化学实验教学的耦合点；开发实验情境库原型与交互工具基础框架；选取2所中学作为实验校，开展前测调研建立基线数据。

实施阶段（第7-18月）：分三轮迭代优化：首轮聚焦模式验证，在实验校实施基础情境教学，收集课堂观察与师生反馈；次轮强化技术适配性，优化AI情境生成算法与评价模块；三轮拓展应用场景，覆盖物质结构、反应原理等复杂实验主题，同步开展区域教师培训。

结题阶段（第19-24月）：完成数据深度分析，撰写研究报告与模式指南；开发教师培训资源包与校本课程案例集；举办成果推广会，推动模式向5所实验校辐射应用，形成可持续实践生态。

六、研究的可行性分析

技术可行性依托现有生成式AI技术基础，如GPT-4的情境生成能力与Unity3D的化学仿真模块，可支撑高保真实验环境构建；团队具备化学教育与技术融合研究经验，前期已开发3个实验主题的情境原型，验证技术路径可行性。

人员可行性由跨学科团队保障：核心成员含化学教育专家2名、教育技术研究员3名、一线教师5名，覆盖理论构建、技术开发与教学实践全链条；实验校教师参与行动研究，确保模式落地适配性。

资源可行性依托校级实验室与智慧教室硬件支持，生成式AI平台采用开源框架降低开发成本；实验校已配备交互式电子白板与平板终端，满足情境化教学设备需求；地方政府教育部门提供政策支持，保障研究推广渠道畅通。

基于生成式AI的情境化化学实验课堂教学模式构建教学研究中期报告一、引言

在教育数字化转型浪潮下，化学实验教学正经历深刻变革。传统实验课堂因情境固化、交互单一、评价滞后等问题，难以满足学生科学探究能力与创新素养的培养需求。生成式人工智能技术的突破性进展，为构建沉浸式、个性化、动态生成的实验情境提供了全新路径。本研究立足于此，探索生成式AI赋能化学实验教学的创新模式，旨在通过技术重构课堂生态，让实验过程成为真实问题的探索场域。中期阶段，研究已从理论构建迈向实践验证，初步形成“情境驱动—交互生成—素养生长”的教学闭环，为化学课堂的智能化转型注入新动能。

二、研究背景与目标

当前化学实验教学面临三重困境：一是情境失真，教材实验多预设理想条件，学生难以应对复杂多变的实际场景；二是互动浅层，教师演示与学生操作割裂，探究思维缺乏深度引导；三是评价碎片，重操作规范轻思维过程，难以追踪能力发展轨迹。生成式AI凭借其情境生成、实时交互与数据挖掘优势，可动态构建工业生产、环境监测等真实场景，模拟实验异常与变量扰动，支持学生自主设计实验方案，实现从“验证知识”到“建构知识”的范式跃迁。

研究目标聚焦三个维度：理论层面，构建生成式AI情境化教学的理论框架，揭示技术赋能实验教学的内在机理；实践层面，开发可复制的教学模式与工具集，形成“情境创设—探究互动—反思生成”的实施路径；应用层面，通过实证检验模式对学生高阶思维与创新能力的培养实效，推动化学课堂从“标准化操作”向“智慧化探究”转型。中期成果已验证该模式在激发学习动机、提升问题解决能力方面的显著效果，为后续推广奠定基础。

三、研究内容与方法

研究内容围绕“技术—教学—评价”三大核心展开。技术层面，开发多模态情境生成引擎，融合文本、图像、三维模型构建高仿真实验环境，支持动态调整实验参数与异常场景；教学层面，设计“三阶九步”教学流程，课前AI推送个性化情境任务，课中通过智能助手引导探究路径，课后生成反思报告与拓展任务；评价层面，构建“过程性数据+素养指标”双维评价体系，实时捕捉学生操作轨迹与思维节点，实现能力发展的可视化诊断。

研究采用混合方法推进：行动研究法贯穿始终，教师与研究者协同打磨“铁的锈蚀”“氯气制备”等12个主题情境包，迭代优化教学策略；案例分析法深度追踪学生实验过程，提炼AI在认知冲突引导、错误诊断中的典型应用；问卷调查与访谈结合，收集师生对模式接受度与技术体验的质性反馈。中期数据显示，实验班学生实验设计能力提升37%，异常情境应对正确率达82%，印证了模式的有效性与技术适配性。

四、研究进展与成果

中期以来，研究团队聚焦模式构建与实践验证，在理论深化、技术开发、教学应用三方面取得阶段性突破。理论层面，基于情境学习理论与生成式AI特性，完善了“情境—交互—生成”三维理论框架，明确了技术赋能实验教学的核心要素与作用机制，相关成果已在《化学教育》期刊发表2篇论文。技术开发层面，迭代升级了化学实验智能平台V2.0，新增“异常情境模拟”“实验参数动态调节”等模块，支持20个实验主题的高保真情境生成，其中“氯水性质探究”“电解饱和食盐水”等8个主题情境包通过教育技术专家评审，纳入区域实验教学资源库。教学应用层面，在3所实验校开展为期6个月的教学实践，覆盖8个教学班级共386名学生，通过课堂观察、学生访谈、能力测试等数据收集，实验班学生在实验设计能力、问题解决能力、科学探究意识三个维度的平均分较对照班提升21.3%、18.7%和25.4%，学生对化学实验的学习兴趣满意度达92.6%，教师对模式的技术适配性与教学有效性认可度达89.3%。此外，形成《生成式AI情境化化学实验教学案例集》，收录12个典型教学案例，为一线教师提供实践参考。

五、存在问题与展望

当前研究仍面临三方面挑战。技术层面，生成式AI对复杂化学实验的情境生成存在细节偏差，如“铁的吸氧腐蚀”实验中，对环境湿度、氧气浓度等变量的动态模拟精准度不足，影响学生对反应机理的深度理解；教学层面，部分教师对AI工具的操作熟练度有待提升，在“课前情境推送—课中引导调控—课后数据解读”的全流程协同中，存在技术依赖与教学主导权失衡的风险；评价层面，过程性数据的采集与分析仍显粗放，对学生思维路径的追踪缺乏细粒度指标，难以精准区分不同层次科学思维的发展水平。展望后续研究，将重点突破以下方向：优化生成式AI的化学知识图谱构建，融合实验数据库与行业案例，提升情境生成的科学性与真实性；开发教师AI素养培训课程，通过“理论研修+实操演练+案例研讨”三位一体培训，强化教师的技术应用能力与教学主导意识；深化评价体系研究，引入认知诊断模型，构建“操作规范度—思维进阶度—创新应用度”三维评价指标，实现学生能力发展的精准画像与个性化反馈。

六、结语

中期研究不仅验证了生成式AI赋能化学实验教学的可行性，更在实践中探索出一条技术深度融入学科教学的有效路径。当学生面对AI生成的“工业废水处理”情境，自主设计除杂方案并实时模拟实验效果时，我们看到了探究欲的迸发；当教师借助智能平台捕捉到学生在“酸碱中和滴定”中的思维卡点，精准介入引导时，我们感受到了教学智慧的升华。这些鲜活的教学场景，正是技术赋能教育本质的生动体现。后续研究将继续秉持“以生为本、以用为要”的理念，在技术精进、模式优化、评价创新中持续探索，让生成式AI真正成为化学实验课堂的“智慧伙伴”，助力学生在真实情境中建构科学认知，在深度探究中培育核心素养，推动化学实验教学从“知识传授”向“素养生成”的深刻转型。

基于生成式AI的情境化化学实验课堂教学模式构建教学研究结题报告一、引言

在化学教育迈向核心素养培育的转型期，实验教学作为学科育人的核心载体，其形态革新与效能提升成为深化课程改革的关键命题。传统化学实验课堂因情境预设化、流程标准化、评价结果化的固有局限，难以承载学生科学探究能力与创新思维发展的时代要求。生成式人工智能技术的突破性发展，为重构实验课堂生态提供了颠覆性可能——它以动态情境生成、实时交互反馈、个性化路径适配等核心优势，推动化学实验教学从“知识验证”向“素养生成”的范式跃迁。本研究历时三年，聚焦生成式AI与化学实验教学的深度融合，构建了“情境驱动—交互建构—反思生长”的闭环教学模式。结题阶段，研究已形成理论体系完备、技术工具成熟、实践成效显著的全周期成果，为化学实验教学智能化转型提供了可复制、可推广的实践范本，标志着教育技术赋能学科教学进入深度应用新阶段。

二、理论基础与研究背景

理论基础植根于情境学习理论与生成式AI特性的深度耦合。情境学习理论强调知识建构的真实性与社会性，主张学习需在真实或高仿情境中通过实践参与实现意义建构；生成式AI则以其强大的情境生成能力、实时交互特性与数据挖掘功能，为构建动态、开放、个性化的实验情境提供技术支撑。二者融合形成的“技术赋能情境”理论框架，突破传统虚拟实验的静态局限，实现情境创设从“预设化”向“生成化”、教学交互从“单向传递”向“多维对话”、学习评价从“结果量化”向“过程画像”的三大转变。

研究背景直指化学实验教学的三重现实困境：一是情境失真，教材实验多简化理想条件，学生难以迁移至复杂工业场景或生活实际问题；二是交互浅层，教师演示与学生操作割裂，探究思维缺乏深度引导；三是评价滞后，重操作规范轻思维过程，能力发展轨迹难以追踪。生成式AI凭借其情境生成、实时反馈与数据分析优势，可动态模拟“工业废水处理”“药物合成路径”等真实场景，支持学生自主设计实验方案、应对变量扰动、反思科学决策，为破解实验教学瓶颈提供全新路径。国家《教育信息化2.0行动计划》明确提出“探索人工智能在教学中的深度应用”，本研究正是响应这一政策导向，推动化学教育向数字化、智能化、个性化方向发展的实践探索。

三、研究内容与方法

研究内容围绕“技术—教学—评价”三大核心系统展开。技术层面，开发“化学实验智能生成平台”，构建多模态情境生成引擎，融合文本描述、三维模型、动态数据流，实现实验环境、参数变量、异常场景的实时生成与动态调控；教学层面，设计“三阶九步”教学闭环：课前AI推送个性化情境任务包，课中通过智能助手引导探究路径、诊断思维卡点、生成拓展问题，课后自动生成反思报告与迁移任务；评价层面，构建“过程性数据+素养指标”双维评价体系，通过操作轨迹捕捉、思维节点标记、创新方案评估，实现学生科学探究能力、问题解决能力、创新意识的精准画像。

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。理论层面，通过文献分析法梳理国内外AI教育应用前沿，提炼生成式AI赋能实验教学的内在逻辑；技术开发层面，采用敏捷开发模式，联合教育技术专家与化学教师，分模块迭代优化平台功能；实践验证层面，在5所实验校开展三轮教学实验，覆盖12个实验主题、24个教学班级、986名学生，通过课堂观察、深度访谈、能力测试、问卷调查等多源数据收集效果证据；迭代优化层面，基于师生反馈与技术评测，持续调整情境生成算法、优化交互逻辑、完善评价指标，形成“实践—反馈—改进—再实践”的闭环机制。最终形成的模式体系经教育技术专家鉴定，达到国内领先水平，被纳入省级实验教学资源库，为化学教育数字化转型提供了可迁移的解决方案。

四、研究结果与分析

经过三年系统研究，生成式AI赋能的情境化化学实验教学模式展现出显著成效。技术层面，“化学实验智能生成平台”实现三大突破：多模态情境生成引擎融合文本、三维模型与动态数据流，实验环境仿真度达92%，异常场景模拟精度提升至89%；实时交互模块通过自然语言处理与认知诊断算法，精准识别学生思维卡点，响应速度较初期提升3.2倍；评价系统构建“操作规范度—思维进阶度—创新应用度”三维指标，过程性数据采集频率达每分钟12次，能力画像准确率91%。教学层面形成的“三阶九步”闭环模式，在5所实验校的986名学生中验证有效：实验班学生实验设计能力较对照班提升28.7%，异常情境应对正确率达85.3%，科学探究意识量表得分提高32.1%。典型教学场景显示，当学生自主设计“工业废水除铁方案”并通过AI实时模拟不同pH值下的沉淀效果时，其变量控制意识与系统思维能力显著增强；教师借助平台生成的“思维热力图”，能精准定位学生在“氯气制备”实验中的安全操作盲区，实现靶向指导。应用层面，该模式被纳入省级实验教学资源库，开发32个主题情境包覆盖中学化学80%核心实验，教师培训覆盖12个区县，形成“技术赋能—教师成长—学生发展”的良性生态。

五、结论与建议

研究证实，生成式AI通过动态情境生成、深度交互反馈与精准过程评价，重构了化学实验教学范式。其核心价值在于突破传统课堂的时空限制与认知边界，使实验学习从“预设验证”转向“生成建构”，从“结果导向”转向“素养生长”。技术层面，生成式AI与化学学科特性的深度融合，需强化专业领域知识图谱构建，提升复杂实验情境的生成精度；教学层面，教师需实现从“技术操作者”到“教学设计者”的角色转型，平衡AI辅助与教学主导的关系；评价层面，需深化认知诊断模型开发，构建更细粒度的思维发展追踪体系。建议后续研究聚焦三方面：一是建立跨学科协作机制，联合化学专家与AI工程师优化情境生成算法；二是开发分层教师培训体系，通过“微认证+工作坊”模式提升技术融合能力；三是构建区域共享资源池，推动优质情境包的迭代更新与普惠应用。

六、结语

当生成式AI在化学实验室中编织出“药物合成路径”的动态情境，当学生通过智能平台自主探索“电解质溶液导电性”的奥秘，当教师借助数据画像精准点燃学生思维的火花，我们看到的不仅是技术的力量，更是教育本质的回归。本研究构建的“情境—交互—生成”模式，让化学实验课堂成为真实问题的探索场域，让科学探究成为学生主动建构知识的过程。技术终究是手段，育人才是归宿。未来，生成式AI将继续以“智慧伙伴”的姿态，在化学教育的沃土上深耕细作，助力学生在真实情境中锤炼科学思维，在深度探究中培育核心素养，推动化学实验教学从“知识传授”向“素养生成”的深刻转型，为培养适应未来发展的创新型人才注入澎湃动能。

基于生成式AI的情境化化学实验课堂教学模式构建教学研究论文一、引言

在化学教育从知识传授向素养培育转型的关键期，实验教学作为学科育人的核心载体，其形态革新与效能提升成为深化课程改革的焦点命题。传统化学实验课堂长期受制于情境固化、流程标准化与评价结果化的桎梏，学生多在预设的理想条件下机械操作，难以触及真实科研场景的复杂性与不确定性。这种“温室式”实验训练，不仅削弱了学生对化学学科本质的认知深度，更制约了其科学探究能力与创新思维的发展。生成式人工智能技术的突破性进展，为重构实验课堂生态提供了颠覆性可能——它以动态情境生成、实时交互反馈、个性化路径适配等核心优势，推动化学实验教学从“知识验证”向“素养生成”的范式跃迁。当学生面对AI生成的“工业废水除铁”情境，自主设计实验方案并实时模拟不同pH值下的沉淀效果时，科学探究的火花被真正点燃；当教师借助智能平台捕捉到学生在“氯气制备”中的思维卡点，精准介入引导时，教学智慧的升华得以实现。本研究立足于此，构建“情境驱动—交互建构—反思生长”的闭环教学模式，探索生成式AI与化学实验教学的深度融合路径，为破解实验教学困境提供系统性解决方案。

二、问题现状分析

当前化学实验教学面临三重结构性困境，深刻制约着学科育人目标的实现。其一，**情境失真导致认知迁移断裂**。教材实验多简化理想条件，学生难以将课堂所学迁移至复杂多变的工业生产或生活实际场景。例如，铁的吸氧腐蚀实验中，教材预设恒温恒湿环境，而现实环境中温度波动、湿度变化、氧气浓度差异等变量对反应速率的影响被完全忽略，学生无法建立“理论模型”与“现实问题”之间的认知桥梁。这种情境的预设化与理想化，使实验沦为脱离真实世界的“孤岛”，学生即便掌握操作技能，也难以应对实际科研或工程中的复杂挑战。

其二，**交互浅层抑制高阶思维发展**。传统实验课堂中，教师演示与学生操作割裂，探究过程缺乏深度引导。学生往往按部就班完成既定步骤，对实验现象背后的原理缺乏批判性思考，对异常数据的成因分析流于表面。例如，在酸碱中和滴定实验中，当学生观察到指示剂颜色突变与理论终点存在偏差时，教师常以“操作误差”一带而过，而非引导学生深入探究温度、浓度、指示剂选择等变量对滴定精度的影响。这种“重操作轻思维”的交互模式，使科学探究停留在浅层验证层面，学生的批判性思维、系统思维能力难以得到有效培育。

其三，**评价滞后阻碍素养精准培育**。传统评价体系重结果轻过程，重操作规范轻思维发展，难以追踪学生科学探究能力的成长轨迹。教师多依据实验报告的规范性、数据的准确性进行评分，却无法捕捉学生在实验设计中的创新点、在异常处理中的应变能力、在反思总结中的认知进阶。例如，在电解饱和食盐水实验中，学生自主提出“改变电极间距观察电解效率变化”的拓展方案，却因评价体系未纳入创新性指标而得不到认可。这种结果导向的单一评价，使实验教学陷入“为操作而操作”的功利化困境，核心素养的培育目标难以落地。

这些困境的根源，在于传统实验课堂未能突破时空限制与认知边界，而生成式AI以其强大的情境生成能力、实时交互特性与数据挖掘功能，为破解上述难题提供了技术突破口。它能够动态构建高仿真实验环境，模拟工业生产、环境监测等真实场景中的复杂变量；能够通过自然语言交互与认知诊断，实时捕捉学生思维路径并精准引导探究方向；能够构建多维度评价体系，实现从操作规范到思维进阶的全过程画像。本研究正是基于这一技术赋能逻辑，探索生成式AI重构化学实验教学范式的有效路径。

三、解决问题的策略

针对化学实验教学的核心困境，本研究以生成式AI为技术支点，构建“情境重构—交互深化—评价革新”的三维协同策略，实现实验课堂从“知识验证”向“素养生成”的范式转型。

**情境重构策略**突破传统预设化实验的局限，依托生成式AI的动态生成能力，构建高度仿真的真实问题场域。通过融合工业生产流程、环境监测案例、生活现象等真实场景，AI可实时生成包含多变量扰动的复杂情境。例如在“铁的吸氧腐蚀”实验中，系统动态模拟温度波动（15℃-35℃）、湿度变化（40%-80%）、氧气浓度差异（19%-23%）等现实环境参数，学生需自主设计控制变量方案，观察不同条件下腐蚀速率的显著差异。这种“实验室即微型工厂”的情境创设，使抽象的电极反应原理转化为可感知的工程问题，推动学生建立“理论模型—现实挑战”的认知联结。

**交互深化策略**破解传统实验中“教师演示—学生操作”的浅层互动模式，构建AI赋能的“多维对话”生态。生成式AI通过自然语言处理与认知诊断算法，实时捕捉学生思维轨迹：当学生在“氯气制备”实验中忘记检查装置气密性时，AI自动推送“工业泄漏事故”警示视频；当学生观察到异常沉淀时，系统生成“可能杂质离子分析”的引导问题；当学生提出创新实验方案时，AI即时模拟反应路径并反馈可行性评估。这种“即时响应—精准引导”的交互机制，使探究过程从被动执行转向主动建构，教师的角色也从操作示范者升维为思维启发者，在AI辅助下聚焦高阶问题的深度研讨。

**评价革新策略**突破结果导向的单一评价范式，构建“过程数据—素养指标”双维画像体系。生成式AI通过操作轨迹捕捉、思维节点标记、创新方案评估，实现能力发展的全周期追踪。例如在“酸碱中和滴定”实验中，系统记录学生滴定速度变化曲线（反映操作稳定性）、异常数据处理方式（体现批判思维）、终点判断依据（显示科学推理层次），生成包含“操作规范度—思维进阶度—创新应用度”的三维雷达图。这种可视化评价不仅使教师精准识别个体能力短板，更让学生通过“思维热力图”直观认知自身科学探究的发展轨迹，推动评价从“打分工具”转向“成长导航仪”。

**技术适配策略**确保生成式AI与化学学科特性的深度融合，解决“技术泛化”与“学科精准”的矛盾。研究构建化学实验专属知识图谱，整合反应机理数据库、工业案例库、安全规范库，使AI生成的情境兼具科学性