基于人工智能的化學教學設計

摘" 要：自以ChatGPT為代表的人工智能應用程序上線以來，全球掀起了一股人工智能科技浪潮。隨著科技的發展，人工智能給職業教育帶來了諸多影響和機遇。文章旨在研究并探討基于人工智能的化學教學模式在職業教育領域的應用。首先，概述了人工智能技術在教育領域的發展歷程，重點介紹了人工智能技術在化學教學中的應用現狀，分析了職業教育對化學教學的需求和特點以及現有化學教學方法在職業教育中的局限性。其次，設計了基于人工智能的化學教學模式，探討了模式實施的技術支持和要求。再次，分析了基于人工智能的化學教學模式的效果，包括人工智能在教學效果評估中的應用方向。最后，討論了基于人工智能的化學教學模式面臨的挑戰與展望，包括技術層面的挑戰與解決方案，教育理念和體制層面的調整需求。

關鍵詞：人工智能;化學教學;職業教育;教學設計;教學評估

中圖分類號：G640" " 文獻標識碼：A" " 文章編號：1673-7164（2024）32-0003-04

當今，以互聯網、大數據和人工智能為代表的智能科技已深入人們生活的方方面面。國務院在《關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》（國發〔2017〕35號）中提出“利用智能技術加快推動人才培養模式、教學方法改革，構建包含智能學習、交互式學習的新型教育體系。開展智能校園建設，推動人工智能在教學、管理、資源建設等全流程應用。開發立體綜合教學場、基于大數據智能的在線學習教育平臺。開發智能教育助理，建立智能、快速、全面的教育分析系統。建立以學習者為中心的教育環境，提供精準推送的教育服務，實現日常教育和終身教育定制化。”[1]隨著越來越多“數字原住民”時代出生的孩子的成長，傳統的課程顯然已無法滿足他們的需求。職業教育作為經濟社會與產業發展的重要支撐，利用人工智能工具介入教學，為學生在線學習提供多元的、可供選擇的學習資源，是每一位教育工作者必須直面的課題之一。

一、研究背景

（一）人工智能技術在我國教育領域的發展歷程

目前，人工智能技術在我國教育領域的發展歷程可以概述為以下幾個階段：[2]

1. 初始期（2000—2012年）：2003年，“人工智能初步”出現在《普通高中課程方案（實驗）》中，這是“人工智能”首次引入教育政策。

2. 過渡期（2013—2016年）：2016年，《國家中長期教育改革和發展規劃綱要》中指出，要強化科技教育在中小學階段的培養，提高學生實踐創新的能力。這一時期人工智能教育政策更關注智能制造產業體系發展。

3. 高潮期（2017—2019年）：2017年，國務院發布《國家教育事業發展“十三五”規劃》，“鼓勵各級各類學校利用互聯網、大數據、人工智能和虛擬現實技術探索未來教育教學新模式”，首次出現了智慧校園、智能技術背景下的新教育教學模式等智能教育要點。

4. 平臺期（2020年至今）：2021年，教育部等六部門聯合發文，從平臺體系、數字資源、智慧校園、創新應用等方面提出了人工智能技術與教育相關的新型基礎設施，深化人工智能等技術應用教育實踐，持續推進人工智能教育體系發展。

人工智能技術在教育領域的發展趨勢是以個性化教育和學習分析為重點。厘清人工智能浪潮下人才培養的價值意蘊與現實隱憂，實現智能時代人才供給側與需求側的精準對接，是決勝智能時代的關鍵。[3]借助機器學習和大數據分析，教育機構可以更好地厘清學生的學習需求和學習風格，并根據個體差異進行個性化教學和學習支持。

（二）傳統化學教學方法在人工智能下的局限性

化學作為一門依托實驗為基礎的學科，無論是理解和消化理論知識、還是提高解決問題能力，或是強化動手能力，均需要依托一定量的實踐教學。然而受限于實驗環境、實驗設備等實際條件，學生很難在課后獲得加強練習的機會，很大程度上制約了學生核心素養的培養。此外，在職業教育中，學生的興趣和主動學習能力對于提高學習效果和職業發展具有重要意義，職業院校的化學教學更需要結合在線平臺、實驗室實訓等多種教學手段和資源，為學生提供更具實踐性的教學環境和學習資源。

（三）人工智能技術在化學教學中的應用現狀

在2018年由教育部、工業和信息化部、中國工程院共同發布的《關于加快建設發展新工科實施卓越工程師教育培養計劃2.0的意見》中特別強調了以“信息+”為特色的“多學科交叉融合”是教學改革的重要路徑。[4]目前，人工智能技術在化學教學中的應用主要體現在以下幾個方面：

1. 智能輔助教學，利用慕課、學習通等學習平臺，提供多媒體教學資源、學習指導和實驗模擬等功能，幫助學生更好地理解和掌握化學知識;2. 個性化學習，根據學生的學習情況和特點進行智能化學習推薦，個性化地為每個學生設計學習計劃和資源，提高學習效果;3. 虛擬實驗室，利用虛擬仿真技術，模擬真實的實驗操作和化學反應，使學生能夠在虛擬環境中進行實驗操作;4. 自動化評測，根據預設的試題庫組卷，通過系統自動識別考生答案，評估答題是否正確，給予相應的反饋和評價，提高評測效率，減輕教師負擔。

（四）人工智能技術在化學教育中應用的意義

1. 提升學習效果，人工智能技術可以根據學生的個性化需求和學習進度，提供定制化的學習資料和教學內容，幫助學生更好地理解化學概念和原理，提高學習效果;2. 拓展學習資源，人工智能技術可以通過互聯網和大數據資源，提供更為豐富和廣泛的化學學習資源，幫助學生開拓知識領域;3. 增強實踐能力，人工智能技術可以提供虛擬實驗室，讓學生進行實驗操作和數據分析，在實踐中掌握化學實驗技能和科學方法;[5]4. 個性化學習輔助，通過分析學生的學習數據和行為模式，為學生提供個性化的學習建議和輔導，幫助學生解決學習中的困難和問題;5. 培養創新能力，通過利用人工智能技術，學生可以進行更多的自主學習和探究性學習，培養創新思維和解決問題的能力;6. 促進教育公平，人工智能技術可以打破地域和資源限制，讓更多學生能夠享受到高質量的化學教育資源，促進教育公平和普及。[6]

二、基于人工智能的化學教學設計與實施——以電解質溶液導電性為例

（一）案例背景

“離子反應”是中職化學必修課程中概念原理類的內容，是中職階段學生學習的重點知識之一，從教材體系來看，它是學習溶液導電性、酸堿鹽電離知識的延續和深化;也為后面學習元素化合物知識奠定基礎。借助人工智能技術，通過虛擬仿真實驗工具，可以提供更直觀、互動性的學習體驗，能夠幫助學生深入理解電解質溶液導電性。

（二）教學目標

1. 通過實驗探究建立電離、電解質、非電解質的概念，初步建立化學平衡的核心思想;2. 通過對物質導電性的驗證及對不同物質導電性的探究，診斷并發展學生“科學探究與創新意識”核心素養水平，提升學生分析問題和解決問題的能力，提升學生的交流合作水平;3. 通過建立電離、電解質和非電解質的概念，診斷并發展學生“宏觀辨識和微觀探析”核心素養水平，提高學生對化學學科價值的認識水平，引導學生分別從宏觀和微觀兩個視角來認識化學反應。

（三）學情分析

基于學生已有的知識——已了解若干物質的性質以及酸堿、鹽的一般性質，回答當這些物質在水里的時候會怎么樣呢？為什么酸堿鹽溶液可以具有導電性、酸堿鹽在水溶液中的反應是如何發生的等這些有待深入探討的問題，對這些問題的探討也可從另外一個角度對化合物進行分類，從而引導學生從不同視角來認識化合物。這些問題恰好是學生學習的障礙，并且很大程度上影響了思維的進一步發展。

（四）教學準備

通過nobook軟件，模擬電解質溶液導電性測試的實驗過程。

（五）教學過程

1. 導入（1分鐘）。濕手不能碰電源插座，因為水能導電，可能會造成人體觸電，并對身體造成傷害。那么水，H2O分子是一種可以導電的微粒嗎？我們通過一個實驗來探究一下。

2. 實驗操作（5分鐘）。介紹實驗工具，找到軟件中“電解質溶液導電能力一樣強嗎”實驗，根據視頻介紹，自主完成實驗，并觀察實驗結果。

3. 小組討論（4分鐘）。思考不同溶液的導電性強弱區別，同種溶液的導電性強弱與溶液濃度關系，為什么生活中水能夠導電。

4. 小結（5分鐘）。教師對實驗結果及分析進行小結，引出電解質與非電解質、強電解質與弱電解質概念，并鼓勵學生多動手實驗、多思考問題。通過引入人工智能教學工具和虛擬實驗室，學生可以在模擬實驗環境中進行實驗操作，利用人工智能教學工具進行數據分析和討論，提高學生對電解質溶液的理解和應用能力，并促進學生的合作學習和探究精神。

三、基于人工智能的化學教學效果評價

（一）基于人工智能的教學效果評價

1. 測驗等定量評價。通過人工智能，后臺自動生成試卷、自動完成批改與錯題解析，幫助學生自我評估學習掌握程度，并實時提供反饋與錯題解答，以便更好鞏固所學。

2. 課堂難易度評價。通過捕捉回答正確率、互動參與次數等信息，精準識別每一個學生對當前所學內容的掌握程度，以便教師及時了解個人學習情況，掌控教學節奏，提供更加符合學生實際需求的講授內容。

3. 學習行為評估。通過分析學生在學習過程中的行為數據，如學習時間、點擊次數等，可以評估學生的學習興趣、參與度和投入程度。識別學生對當前所學內容的感興趣程度，形成班級的個性化畫像，幫助教師更好地了解本班學生興趣方向，以便在備課過程中更有針對性地選取恰當案例，提升學生的學習興趣。

4. 輔助評價工具。人工智能技術可以提供輔助評價工具。學生通過平臺上傳學習成果后，后臺自動生成學習記錄、學習報告等，幫助教師和學生更方便地評估學習效果。AI評價系統也有一些局限性。在教學中，學生的學習進展并不只是單純地依靠對知識的掌握，還涉及情感因素和學習動機等諸多因素，在這一過程中，教師的職業判斷和人文關懷是不可替代的。因此，教師仍需要結合教學經驗和專業知識，持續給予學生個性化的指導與支援。

（二）人工智能輔助教學的影響效果

從學生的角度來看，基于人工智能的職業教育化學教學能夠提供個性化的學習體驗。通過調閱和分析學生學習過程數據以及練習反饋數據，輔助教師確認學生的知識理解程度和學習進展情況，并給予針對性的指導，幫助學生更好地理解和掌握化學概念。

從教師的角度來看，基于人工智能的職業教育化學教學可以自動生成習題和練習題，提供更全面的教學輔助工具。人工智能還可以提供精確的學生評估和學習進展報告，教師可以根據這些報告來了解學生的學習情況，有針對性地制訂教學計劃和策略，提高教學效果。

從教學工具的角度來看，基于人工智能的職業教育化學教學可以提供資源包、虛擬仿真實驗平臺等更多樣化的學習資源和工具，還可以根據學生的學習需求和興趣愛好推薦適合的學習材料和實驗項目，突破教學時間和教學場所的限制，提高學生的實驗操作技能，培養學生的實驗設計和問題解決能力。

四、基于人工智能的化學教學模式展望

（一）技術層面發展

數據準備和標注，人工智能的模型需要大量的準確數據進行訓練，需要化學教學人員輔助設計師完成化學實驗過程中的變化、反應和結果等準確數據采集和標注，以形成適用于化學教學的標準數據集。

知識表示和理解。化學知識包含大量的符號、公式和化學方程式，目前的練習識別中，答題系統尚不能準確識別出文字與化學符號的聯系，如何將這些知識有效地用計算機表示并讓人工智能系統理解是一個挑戰。此外，化學概念之間的關聯和推理也需要考慮，以便系統能夠深入理解學習者的問題并提供準確的解答。

個性化教學和適應性評估。人工智能可以為學習者提供個性化的學習和評估，但如何根據學習者的不同需求和特點進行個性化教學和適應性評估是一項技術挑戰。這需要系統能夠準確地識別學習者的知識水平、學習風格和困難點，并據此提供個性化的學習建議和評估反饋。

教師與人工智能的協作。在化學教學中，教師通常扮演著重要的角色，他們能夠提供實踐經驗和深入理解的指導。要實現教師與人工智能系統的有效協作是一個挑戰，需要設計合適的界面和工具，使教師能夠與系統進行實時交互和反饋。

倫理和隱私問題。在使用人工智能技術進行教學時，需要考慮倫理和隱私問題。例如，如何保護學習者的個人信息和交互數據，如何確保人工智能系統提供的教學建議和評估是準確、公正和可信的。

（二）教學模式調整

個性化教育理念的重新定位。人工智能教學模式可以根據學生的學習能力、興趣和學習風格進行個性化的教學，有利于學生按照自己的學習習慣掌握學習進度，也方便教師更好掌握教學節奏，提供更適合本班學生的教學內容。

師生關系的重構。目前的教學模式仍舊依靠教師在教學過程中穿針引線，教師在教育中起著重要的指導和引領作用。而基于人工智能的教學模式可能降低教師的重要性，挑戰傳統的師生關系，需要尋找新的平衡點。

自主學習能力的培養。人工智能教學模式可以提供大量的學習資源和自主學習的機會，但對學生的自主學習能力提出了更高的要求，需要培養學生自主學習的能力，并按照個人學習計劃完成學習內容。

創造性思維的培養。探究式教學模式、項目式教學模式都能有效激發學生的問題解決能力，但在實際教學中，受限于教學場景等客觀原因，學生常常無法獲得充分的實踐體驗。通過人工智能輔助教學有利于改善教學實踐過程，更好激發學生創新思維的培養。

參考文獻：

[1] 中華人民共和國中央人民政府.《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》[EB/OL]. （2017-07-08）[2024-08-04]. https： //www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[2] 楊佳慧. 我國人工智能教育政策的文本研究：基于政策工具視角[D]. 黃石：湖北師范大學，2023.

[3] 楊婷婷. 人工智能發展對我國就業技能結構的影響研究[D]. 北京：北京交通大學，2022.

[4] 楊云芳. 人工智能時代高中化學信息化教學發展探究[J]. 教學研究，2023（29）：55-57.

[5] 趙爽，龍雨星，閆巖，等. 基于現代信息技術的高校化學教學模式探究[J]. 化工管理，2023（09）：56-59.

[6] 王金龍，王翠枝. 化學化工虛擬仿真實驗教學改革與探索[J]. 廣東化工，2023（05）：205-206+228.