高中化学课堂生成式人工智能辅助下的化学实验探究教学研究课题报告

高中化学课堂生成式人工智能辅助下的化学实验探究教学研究课题报告目录一、高中化学课堂生成式人工智能辅助下的化学实验探究教学研究开题报告二、高中化学课堂生成式人工智能辅助下的化学实验探究教学研究中期报告三、高中化学课堂生成式人工智能辅助下的化学实验探究教学研究结题报告四、高中化学课堂生成式人工智能辅助下的化学实验探究教学研究论文高中化学课堂生成式人工智能辅助下的化学实验探究教学研究开题报告一、研究背景意义

当前教育改革向深度学习与创新素养培育转型，高中化学实验探究教学作为培养学生科学思维与实践能力的关键载体，却长期受限于实验安全性、资源分配不均、个性化指导缺失等现实困境。生成式人工智能的崛起，以其强大的数据生成、情境模拟与交互反馈能力，为破解这些痛点提供了全新可能。当AI能动态构建虚拟实验环境、精准适配学生认知差异、实时生成探究性问题，传统“教师演示—学生模仿”的被动模式将转向“AI辅助—学生主导”的主动探究，这不仅是对教学手段的革新，更是对化学教育本质的重构——让实验探究从“固定流程”走向“动态生成”，从“统一标准”走向“个性生长”。在核心素养导向下，探索生成式AI与高中化学实验探究的深度融合，既是回应教育数字化转型的时代命题，更是为培养具有创新意识与问题解决能力的新时代人才奠定实践基础。

二、研究内容

本研究聚焦生成式人工智能在高中化学实验探究教学中的具体应用路径与实践效果，核心内容包括三方面：其一，生成式AI辅助实验探究的教学场景设计，结合高中化学核心实验（如物质制备、性质探究、定量分析等），构建“虚拟仿真+实物操作”的混合式探究模式，明确AI在实验问题提出、方案设计、过程模拟、数据解读等环节的介入深度与功能边界；其二，AI赋能下的实验探究教学策略开发，研究如何利用AI的实时反馈与个性化推荐能力，设计分层任务链、动态调整探究难度，引导学生从“验证性实验”向“探究性实验”“创造性实验”进阶；其三，教学效果与师生适应性评估，通过课堂观察、学生访谈、能力测试等方式，分析AI辅助对学生实验操作技能、科学推理能力、创新思维的影响，同时考察教师对AI工具的使用效能与教学观念转变，形成可推广的教学实践范式。

三、研究思路

研究遵循“理论建构—实践探索—反思优化”的螺旋递进路径：首先，通过文献梳理生成式AI在教育领域的应用现状与化学实验探究的教学逻辑，明确研究的理论基点与实践方向；其次，选取典型高中化学实验内容，联合一线教师开发AI辅助教学方案，并在实验班级开展为期一学期的教学实践，收集课堂实录、学生作品、师生互动数据等一手资料；最后，运用质性分析与量化统计相结合的方法，评估教学实效，提炼生成式AI辅助实验探究的核心要素与实施原则，针对实践中出现的“技术依赖”“思维替代”等问题提出优化策略，最终形成兼具理论价值与实践指导意义的研究成果，为高中化学教学的智能化转型提供具体参考。

四、研究设想

生成式人工智能与高中化学实验探究的融合，绝非技术的简单叠加，而是对传统实验教学范式的深度解构与重构。研究设想的核心在于构建一种“AI赋能—师生共创—动态生长”的实验探究生态：让AI成为学生科学思维的“催化剂”，而非替代者；让实验过程从“固定流程”走向“无限可能”，从“结果验证”走向“问题生成”。具体而言，我们将依托生成式AI的自然语言理解、情境模拟与数据生成能力，打造“虚拟—实体”双轨并行的实验场域——学生在虚拟实验室中可自由设计实验方案、模拟异常现象、探索极端条件，AI则基于化学原理实时反馈方案的可行性、预测实验结果，甚至主动抛出“若改变催化剂浓度，反应速率会如何变化”“这个产物是否可能存在同分异构体”等开放性问题，激发学生的探究欲；在实体实验环节，AI则通过图像识别、传感器数据实时分析，捕捉学生操作的细微偏差，如“滴加速度过快可能导致局部浓度过高”“加热时温度曲线异常是否与杂质有关”，并以“问题链”形式引导学生自主反思，而非直接给出纠错指令。这种模式下，教师的角色将从“知识权威”转变为“探究设计师”，他们可借助AI生成的学生操作数据、思维路径报告，精准定位每个学生的认知盲区，设计分层任务——对基础薄弱者，AI提供“脚手架式”引导（如步骤拆解、安全提示）；对能力突出者，则推送“挑战性”任务（如设计微型化实验、探究工业生产的优化路径）。研究还将特别关注“人机协同”的边界：当AI能生成无限实验变式时，如何引导学生保持对“真实科学”的敬畏？当数据可即时反馈时，如何避免学生陷入“重结果轻过程”的误区？这些问题的探索，旨在让技术真正服务于“人的科学素养生长”，而非让技术异化为教学的终极目标。

五、研究进度

研究将历时18个月，以“扎根实践—迭代优化—理论提炼”为主线，分三个阶段自然推进。前期（第1-6个月）为“理论奠基与需求洞察”，重点研读生成式AI教育应用、化学探究教学的理论文献，深入3所不同层次的高中，通过课堂观察、师生访谈、实验操作能力测评，精准把握当前化学实验教学的痛点（如学生不敢动手、探究深度不足、个性化指导缺失）与师生对AI的期待（如希望AI提供“即时反馈”“创意启发”而非“标准答案”），同时调研学校现有实验条件与数字化基础，确保研究设计贴合教学实际。中期（第7-14个月）为“实践探索与模型构建”，选取“物质制备”“反应速率探究”“电解原理应用”等高中核心实验内容，联合一线教师开发AI辅助教学方案，在实验班级开展两轮教学实践——第一轮聚焦“AI工具适配性”，测试虚拟实验的交互流畅度、问题生成的精准度、数据反馈的有效性；第二轮则基于师生反馈优化教学策略，如调整AI提问的开放度、细化实体实验与虚拟模拟的衔接节点、完善教师引导的介入时机，同步收集课堂实录、学生实验报告、思维导图、访谈录音等质性资料，以及操作正确率、探究深度评分、学习投入度等量化数据。后期（第15-18个月）为“理论凝练与成果辐射”，运用扎根理论对质性资料进行三级编码，提炼生成式AI辅助实验探究的核心要素（如“动态问题生成机制”“虚实协同探究路径”“师生-技术三元互动模型”），通过统计软件分析量化数据，验证AI对学生科学推理能力、创新意识的影响，最终形成可推广的“高中化学AI辅助实验探究教学指南”，并在区域教研活动中开展实践案例分享，推动研究成果向教学实践转化。

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：理论上，构建“生成式AI赋能化学实验探究”的教学模型，揭示AI在“问题生成—方案设计—过程模拟—反思提升”全链条中的作用机制，填补该领域系统研究的空白；实践上，开发10个典型高中化学实验的AI辅助教学案例（含虚拟实验脚本、教师引导手册、学生探究任务单），形成《生成式AI辅助高中化学实验探究教学实施指南》，为一线教师提供可操作的实践路径；工具上，基于开源平台优化AI实验辅助模块，实现“实验方案智能评估”“异常现象模拟预测”“学生思维路径可视化”等功能，降低技术应用门槛。创新点则体现在三个维度：理念上，突破“技术辅助工具”的单一定位，提出“AI作为探究共同体成员”的新视角，强调AI与师生在科学探究中的平等对话与协同创造；模式上，构建“虚拟试错—实体验证—反思迁移”的闭环探究流程，解决传统实验中“学生不敢试错”“探究深度不足”的难题；实践上，首创“AI动态问题生成算法”，能根据学生操作数据实时生成差异化、进阶式探究问题，实现“千人千面”的实验探究指导，让每个学生都能在“最近发展区”内实现思维跃迁。这些成果与创新，不仅为高中化学教学的智能化转型提供具体参照，更将对理科探究教育的未来发展产生深远影响——让实验探究真正成为学生“触摸科学本质、培育创新基因”的沃土，而不再是机械模仿的“流水线作业”。

高中化学课堂生成式人工智能辅助下的化学实验探究教学研究中期报告一：研究目标

本研究旨在通过生成式人工智能的深度赋能，重构高中化学实验探究教学的生态范式，实现从“技术工具”到“探究共同体”的质跃。核心目标聚焦于：突破传统实验教学中安全限制、资源瓶颈与个性化指导缺失的桎梏，构建虚实融合的动态探究场域；验证生成式AI在激发学生科学思维、培育问题解决能力中的实效性；提炼可推广的“AI-师生-实验”三元协同教学模型，为教育数字化转型提供化学学科范本。具体而言，研究将着力达成三个维度的突破：其一，开发适配高中化学核心实验的生成式AI辅助系统，实现实验方案智能生成、异常现象动态模拟、思维路径可视化；其二，通过实证研究揭示AI介入对实验探究深度、学生创新意识的影响机制，验证其作为“思维催化剂”而非替代者的教育价值；其三，形成兼具理论高度与实践操作性的教学指南，推动化学实验从“标准化验证”向“个性化创造”转型，最终指向学生核心素养的深度培育。

二：研究内容

研究内容紧密围绕生成式AI与化学实验探究的深度融合展开，形成“场景构建—策略开发—效果验证”的闭环体系。在场景构建层面，聚焦高中化学三大核心实验类型——物质制备类（如氯气的实验室制取）、性质探究类（如元素周期律验证）、定量分析类（如酸碱中和滴定），设计“虚拟预演—实体操作—反思迁移”的三阶实验链。生成式AI在此场景中承担多重角色：在虚拟阶段，基于学生输入的初步方案实时生成反应路径模拟、安全风险评估、异常现象预测（如产物倒吸、副反应干扰）；在实体操作阶段，通过传感器数据与图像识别捕捉操作偏差，以“问题链”形式引导自主纠错（如“滴定管读数为何存在系统性误差？是否与气泡残留有关？”）；在反思阶段，AI结合实验数据生成个性化分析报告，推送拓展探究任务（如“若改用指示剂，终点判断会有何差异？”）。策略开发层面，重点探索AI赋能下的分层教学机制：针对基础薄弱者，提供“脚手式”引导（如步骤拆解、安全预警）；针对能力突出者，推送“挑战性变式”（如设计微型化实验、探究工业生产优化路径）。效果验证层面，则通过多维度评估体系——操作技能测评（如仪器使用规范性）、科学推理能力测试（如变量控制逻辑）、创新思维量表（如方案多样性）——量化分析AI介入对学生素养发展的贡献度，同时考察教师角色转型（从演示者到探究设计师）的适应性。

三：实施情况

研究历时8个月，已完成理论奠基与初步实践验证，取得阶段性突破。前期通过文献梳理与实地调研（覆盖3所不同层次高中），精准定位实验教学痛点：72%的学生因“担心操作失误”不敢动手，65%的教师反映“难以同时兼顾全班探究进度”，实验深度普遍停留在“照方抓药”层面。基于此，开发生成式AI辅助教学原型系统，核心功能包括：实验方案智能评估模块（基于化学原理库验证可行性）、异常现象模拟引擎（动态生成如“催化剂失活”“副产物生成”等情境）、操作实时反馈系统（通过摄像头识别操作规范度）。在实验班级（高一2个班，共86人）开展为期12周的教学实践，选取“乙烯制备与性质验证”“原电池设计”等典型实验。实践过程中，虚拟实验模块显著降低学生操作焦虑：初试阶段操作正确率仅61%，经3次AI辅助训练后提升至89%，其中“气体收集装置选择”等难点正确率增幅达34%。实体实验环节，AI的“延迟反馈”策略（先记录偏差再引导自查）有效避免思维替代：学生自主纠错率从初始的28%跃升至67%，实验报告中的“异常现象分析”深度提升2.1个等级（5级制）。教师角色转型初见成效：83%的教师表示“AI释放了批改与指导时间，可更专注于设计高阶探究任务”，但同时也面临“过度依赖AI生成问题”的新挑战。当前正优化AI问题生成算法，增加“留白式”提问（如“这个结果与你预测一致吗？若不一致，可能的原因是什么？”），强化批判性思维引导。同时启动第二轮教学实践，新增“电解质溶液导电性探究”“有机合成路线设计”等实验，重点验证AI对“创造性探究”的支撑效能。

四：拟开展的工作

当前研究已进入关键的第二轮实践深化阶段，拟聚焦“技术适配性优化”与“探究生态重构”双主线推进。技术层面，将重点优化生成式AI的“动态问题生成算法”，通过引入学生操作行为的时序数据分析，实现从“预设问题库”向“情境自适应提问”升级——当学生连续三次出现同一操作偏差时，AI将自动触发“认知冲突链”（如“你观察到沉淀溶解了吗？这与溶解度数据矛盾，可能是温度影响还是浓度误差？”），而非简单提示“错误”。同时，开发“虚实实验数据融合模块”，解决虚拟模拟与实体操作数据割裂问题，例如学生在虚拟中设计的微型化实验方案，可自动适配到实体实验室的微型仪器上，AI同步生成“虚拟-实体”结果对比报告，引导分析差异成因。实践层面，新增“电解质溶液导电性探究”“有机合成路线设计”等创造性实验，重点验证AI对“高阶思维”的支撑效能。教师协同方面，将组织“AI-教师工作坊”，通过案例研讨（如“如何避免AI生成的问题过于封闭？”）、角色扮演（教师模拟学生操作，AI实时反馈），帮助教师掌握“延迟介入”“留白提问”等引导技巧，推动从“技术使用者”向“探究设计师”转型。此外，启动“学生科学素养追踪计划”，对实验班级学生进行为期一学期的纵向数据采集，包括实验报告的创新性评分、科学论证的严谨度、探究问题的深度等，建立“AI介入-素养发展”关联模型。

五：存在的问题

实践过程中暴露出三重深层矛盾亟待破解。其一，“技术依赖”与“思维自主”的平衡难题：部分学生过度依赖AI的即时反馈，自主设计实验方案的意愿下降，在无AI辅助时，面对异常现象（如“预期产物未生成”）表现出明显焦虑，探究深度从“为什么”退化为“怎么办”。其二，“数据隐私”与“个性化服务”的伦理冲突：AI需采集学生操作视频、思维路径等敏感数据以优化反馈，但家长对数据安全的担忧日益凸显，部分学校要求“离线使用”，导致实时反馈功能受限。其三，“教师适应”与“技术迭代”的节奏错位：教师对AI工具的掌握程度差异显著，年轻教师更倾向创新应用，而资深教师因技术负担加重，出现“用AI替代备课”的消极倾向，削弱了教学设计的原创性。此外，现有评价体系仍以“操作正确率”为核心，AI辅助下的“试错过程”“批判性思维”等素养难以量化，导致教师对AI价值的认可度不足。

六：下一步工作安排

研究将围绕“算法优化—教师赋能—评价革新”三轨并行推进。算法优化方面，引入“认知负荷调节机制”，当检测到学生连续操作30分钟无进展时，AI自动切换至“轻干预模式”（仅提供关键词提示，如“变量控制”“安全边界”），避免信息过载。教师赋能方面，开发“AI辅助教学微课包”，涵盖“如何设计AI开放性问题”“如何解读学生思维路径报告”等场景化内容，结合“师徒结对”机制（年轻教师指导资深教师使用工具），降低技术门槛。评价革新方面，构建“多元素养雷达图”，将“实验方案创新性”“异常现象分析深度”“问题提出质量”等维度纳入评估体系，通过AI自动标注学生实验报告中的关键要素（如“是否提出改进方案”“是否对比文献数据”），生成可视化素养报告。时间节点上，第9-10月完成算法迭代与微课开发，第11-12月开展第三轮教学实践（覆盖4个实验班级），同步启动区域推广试点，第1月整理形成《AI辅助实验探究教学避坑指南》，解决实践中的共性问题。

七：代表性成果

中期阶段已形成可量化的实践突破与理论雏形。技术层面，AI辅助教学原型系统迭代至2.0版本，新增“实验方案智能评估”功能，对86份学生方案的分析显示，AI推荐的优化建议采纳率达73%，其中“反应条件优化”“安全防护补充”建议被采纳率最高。实践层面，第二轮实验初步数据表明，在“乙烯制备实验”中，学生自主设计改进方案的比例从首轮的12%升至38%，实验报告中的“异常现象分析”深度平均提升1.8个等级（5级制）。教师层面，83%的教师通过工作坊掌握了“延迟反馈”技巧，课堂观察显示，教师引导学生自主解决问题的提问占比从45%提升至68%。理论层面，初步构建“AI-师生-实验”三元协同模型，核心要素包括“动态问题生成机制”“虚实数据融合路径”“教师引导时机阈值”，已在《化学教育》期刊发表论文1篇。此外，开发《生成式AI辅助化学实验探究案例集》（含5个典型实验的AI脚本与教师指导手册），被3所高中采纳为校本教研材料，为区域化推广奠定基础。

高中化学课堂生成式人工智能辅助下的化学实验探究教学研究结题报告一、引言

在核心素养培育与教育数字化转型的双重驱动下，高中化学实验教学正经历从“标准化验证”向“个性化创造”的范式跃迁。传统实验教学中，安全风险、资源限制、思维定式等桎梏长期制约着学生探究深度，而生成式人工智能的崛起为破局提供了技术支点。本研究历时两年，聚焦“生成式AI赋能高中化学实验探究教学”的核心命题，通过构建虚实融合的动态探究场域，重构师生与技术的关系生态，推动实验教育从“工具理性”回归“价值理性”。结题阶段的研究不仅验证了AI作为“思维催化剂”的教育价值，更提炼出可推广的“三元协同”教学模型，为理科探究教育的智能化转型提供了化学学科范本。

二、理论基础与研究背景

研究扎根于建构主义学习理论与情境认知理论，强调科学探究需在真实问题情境中实现“做中学”与“思辨共生”。生成式AI的介入，本质是对传统实验场域的时空延展——其自然语言交互能力打破操作壁垒，动态模拟功能拓展探究维度，数据生成机制实现认知可视化，使抽象的化学原理转化为可触摸的探究体验。研究背景直指三大现实困境：实验安全红线下，学生难以接触高危反应；资源分配不均导致探究机会不平等；标准化评价体系抑制创新思维。生成式AI通过虚拟试错空间、个性化任务推送、过程性数据追踪，为破解这些痛点提供了系统性方案。同时，研究呼应新课标对“科学态度与社会责任”的素养要求，探索如何通过AI引导学生在实验中保持对科学本质的敬畏感与批判意识。

三、研究内容与方法

研究内容以“技术适配—场景重构—素养验证”为逻辑主线，形成闭环体系。技术适配层面，开发生成式AI辅助教学系统3.0版本，集成实验方案智能评估（基于化学原理库验证可行性）、异常现象动态模拟（如催化剂失活、副反应生成）、思维路径可视化（学生操作决策树生成）三大核心模块。场景重构层面，构建“虚拟预演—实体操作—反思迁移”三阶实验链，在物质制备、性质探究、定量分析等核心实验中，实现AI从“问题生成器”到“思维脚手架”的角色进阶。素养验证层面，建立“操作技能—科学推理—创新意识”三维评估体系，通过实验操作录像分析、学生论证文本挖掘、创新方案多样性测评，量化AI介入对学生素养发展的贡献。

研究采用混合研究范式，质性研究以扎根理论为核心，对12个实验班级的课堂实录、师生访谈、实验报告进行三级编码，提炼“AI-师生-实验”三元协同模型的关键要素；量化研究采用准实验设计，设置实验组（AI辅助教学）与对照组（传统教学），通过前后测对比分析学生在实验设计严谨性、异常现象分析深度、问题提出质量等维度的差异。同时引入眼动追踪技术，采集学生在操作关键节点的视觉注意力分布，揭示AI反馈对认知负荷的影响机制。数据三角验证确保结论的信效度，最终形成兼具理论深度与实践指导力的研究成果。

四、研究结果与分析

历时两年的实践探索，生成式人工智能在高中化学实验探究教学中的赋能效应已得到系统验证。量化数据显示，实验组学生在“科学推理能力”测评中平均得分较对照组提升27.3%，其中“变量控制逻辑”维度增幅达34.6%，印证了AI动态问题生成机制对学生批判性思维的显著促进。质性分析进一步揭示，AI辅助下的实验探究呈现三大质变：其一，探究深度从“流程复现”转向“问题发现”，学生自主提出异常现象成因的比例从首轮的12%跃升至结题阶段的43%，如“电解实验中阴极产物为何与理论预测不符？”这类高阶问题成为常态；其二，创新意识显著激活，实验方案多样性指数（基于方案结构差异度计算）提升2.8倍，微型化实验设计、绿色化改进等创新案例占比达38%；其三，科学论证严谨性增强，学生实验报告中“数据对比”“文献引用”“误差分析”等要素完整度提升41%，显示AI引导下的反思迁移能力深化。

技术适配性方面，AI系统迭代至3.0版本后，“虚实数据融合模块”实现突破：虚拟实验中设计的微型装置可自动适配实体微型仪器，生成“虚拟-实体”结果对比报告，学生据此分析差异原因（如“实际反应速率低于模拟值，可能与杂质干扰有关”），使探究过程更具科学严谨性。教师角色转型成效显著，通过“工作坊-微课包-师徒结对”三位一体培训，92%的教师掌握“延迟反馈”技巧，课堂观察显示，教师引导学生自主解决问题的提问占比从45%提升至78%，真正实现从“知识权威”到“探究设计师”的蜕变。

然而，数据亦暴露关键矛盾：当AI介入强度过高时（如实时反馈频率＞3次/分钟），学生操作正确率虽达92%，但自主设计意愿下降18%，印证“技术依赖”与“思维自主”需动态平衡。眼动追踪数据显示，过度依赖AI的学生在关键决策节点（如仪器选择）的视觉停留时间缩短41%，认知负荷从“深度思考”转向“快速响应”。这一发现为优化算法提供了方向——引入“认知负荷调节机制”，当检测到学生连续操作无进展时，AI自动切换至“轻干预模式”，仅提供关键词提示（如“安全边界”“变量控制”），保留思维留白空间。

五、结论与建议

研究证实，生成式人工智能通过构建“虚拟预演—实体操作—反思迁移”的三阶实验链，能有效破解传统实验教学的安全限制、资源瓶颈与思维桎梏，推动实验探究从“标准化验证”向“个性化创造”转型。核心结论有三：其一，AI作为“思维催化剂”，其价值不在于替代教师，而在于通过动态问题生成、虚实数据融合、思维路径可视化，激发学生自主探究的内驱力；其二，“三元协同模型”（AI-师生-实验）是实现技术教育价值的关键，需明确教师“延迟介入”、AI“适时引导”、学生“主动试错”的角色边界；其三，素养培育需平衡“技术赋能”与“思维留白”，避免因过度反馈抑制批判性思维的萌发。

基于此，提出三项实践建议：其一，构建“AI辅助教学避坑指南”，明确“何时介入、如何提问、何时退场”的操作规范，如“异常现象分析环节，AI应采用‘留白式提问’（如‘这个结果与你预测一致吗？若不一致，可能的原因是什么？’）而非直接纠错”；其二，修订实验评价体系，增设“方案创新性”“问题提出质量”“反思深度”等维度，开发“多元素养雷达图”工具，通过AI自动标注学生实验报告中的关键要素（如“是否提出改进方案”“是否对比文献数据”），实现素养发展的可视化追踪；其三，建立“教师-技术协同发展机制”，将AI工具应用纳入教师培训必修模块，开发“场景化微课包”（如“如何设计AI开放性问题”“如何解读学生思维路径报告”），降低技术适应门槛，推动教师从“技术使用者”向“探究设计师”深度转型。

六、结语

生成式人工智能与高中化学实验探究的深度融合，不仅是对教学手段的革新，更是对科学教育本质的重构——当技术能模拟无限实验变式、捕捉思维细微偏差、生成个性化问题链时，实验探究便从“固定流程”走向“动态生长”，从“统一标准”走向“个性创造”。本研究构建的“三元协同”模型，揭示了AI作为“探究共同体成员”的教育价值：它不是替代学生思考的工具，而是点燃思维火花的催化剂；不是束缚探究的枷锁，而是拓展认知边界的桥梁。

结题不是终点，而是新起点。未来，随着算法迭代与教育生态的持续进化，AI辅助实验探究将更深度融入教学常态。但技术的终极意义，始终在于服务于“人的科学素养生长”——当学生能在虚拟试错中保持对真实科学的敬畏，在数据反馈中培育批判性思维，在自主探究中触摸化学之美，实验教育便真正完成了从“知识传递”到“智慧启迪”的升华。这或许正是生成式人工智能赋予化学教育的最大价值：让每个学生都能在实验探究的沃土上，培育出属于自己的创新基因与科学灵魂。

高中化学课堂生成式人工智能辅助下的化学实验探究教学研究论文一、引言

在核心素养培育与教育数字化转型的浪潮下，高中化学实验教学正经历一场静默而深刻的革命。当生成式人工智能以“思维催化剂”的姿态闯入传统实验场域，那些曾经被安全红线、资源壁垒与思维定式束缚的探究空间，正被重新解构与重构。化学实验的本质是科学思维的具象化——学生通过操作、观察、质疑、论证，触摸物质变化的规律，培育理性与创造共生的科学素养。然而现实却是：试剂瓶上的警告标签成了学生探索的枷锁，有限的仪器设备让创新实验沦为奢望，标准化的评分体系将探究过程简化为“照方抓药”的机械复刻。生成式AI的崛起，恰恰为破解这些桎梏提供了技术支点：它能在虚拟空间模拟高危反应，让胆怯的学生敢于试错；它能根据学生认知差异动态生成探究任务，让实验从“一刀切”走向“千人千面”；它能捕捉思维路径的细微偏差，引导学生在异常现象中发现科学之美。这种赋能绝非技术的简单叠加，而是对化学教育本质的重构——当实验过程从“固定流程”走向“动态生成”，当师生关系从“权威-服从”转向“协同创造”，科学探究便真正回归了其本源：一场以问题为帆、以证据为锚的思维远航。

二、问题现状分析

当前高中化学实验探究教学深陷三重困境，形成阻碍学生科学素养培育的闭环桎梏。安全风险成为学生探索的隐形牢笼。氯气制备、钠与水反应等经典实验因潜在危险性，常被简化为教师演示或视频播放，学生亲手操作的机会被压缩至不足30%。这种“安全至上”的保守策略，实则剥夺了学生通过试错深化理解的权利——当学生无法亲眼见证催化剂浓度对反应速率的直观影响，无法亲手处理实验中的突发异常，抽象的化学原理便沦为课本上的冰冷文字。资源分配不均加剧教育公平的鸿沟。重点中学配备的数字化实验平台与微型仪器，让探究活动如虎添翼；而普通学校却因经费限制，连基本试剂的重复使用都捉襟见肘。调研显示，65%的农村中学学生从未接触过滴定分析以外的定量实验，探究深度的天平在城乡间严重倾斜。更致命的是标准化评价对创新思维的绞杀。实验评分聚焦“操作步骤正确率”“数据吻合度”等显性指标，却忽视“方案设计合理性”“异常现象分析深度”等隐性素养。学生为追求高分，宁愿循规蹈矩地重复“标准答案”，也不敢提出“若改变反应温度，产物是否会不同”的挑战性问题。这种“重结果轻过程”的评价导向，使实验探究异化为“按图索骥”的流水线作业，与培育创新意识的核心目标背道而驰。生成式人工智能的介入，正是要打破这一困局：它以虚拟试错消解安全焦虑，以数据共享弥合资源差距，以过程性评价替代单一标准，让每个学生都能在实验的沃土上，培育属于自己的科学根系。

三、解决问题的策略

面对化学实验探究教学的三重困境，生成式人工智能通过构建“技术赋能-场景重构-评价革新”的三维解构体系，实现从“破局”到“立新”的范式跃迁。技术赋能层面，开发虚实融合的动态实验场域：在虚拟空间构建“高危反应安全岛”，学生可自由操作氯气制备、钠与水反应等经典实验，系统实时模拟反应进程并生成安全预警（如“温度超过临界值将引发爆炸”），让危险系数高的探究从“禁止触碰”变为“可控试错”。同时建立“云端实验资源池”，整合微型化仪器、数字化传感器等稀缺资源，通过AI的智能适配算法，将虚拟实验方案自动转化为实体操作指南（如“将烧杯替换为微型试管，试剂用量减至1/5”），使普通学校学生也能开展前沿探究。场景重构层面，打造“问题驱动-数据支撑-思维可视化”的探究闭环：AI基于学生操作行为实时生成差异化问题