高中化學多元課型中的生成式人工智能教學運用

［摘要］ 生成式人工智能通過學習和理解大數據中的模式和結構，能夠創(chuàng)造出新穎有效的內容，對于提高教學個性化與互動性具有重要意義。文章結合高中化學的多元化課型，論述了生成式人工智能的應用方式。在知識講授課、實驗探究課、復習提升課與項目學習課中，可分別運用生成式人工智能構建可視化知識圖譜、促進交互式沉浸體驗、加強個性化診斷反饋、優(yōu)化生成性資源指導。一系列教學策略旨在通過生成式人工智能技術的應用，優(yōu)化高中化學教與學的過程。

［關鍵詞］ 生成式人工智能；多元課型；高中化學；教學策略

課型是指在教學過程中，根據教學目標、內容和學生特點所采用的具體教學形式和方法而劃分的課程類型。每種課型都有其獨特的教學目標和側重點，能夠滿足不同教學需求。通過運用多元課型，教師可以更靈活地組織教學內容，適應學生的學習差異，促進每一個學生的全面發(fā)展。在高中化學教學中，已有研究者對運用生成式人工智能幫助教師高效備課、學生高效探究，以及預測化學反應的過渡態(tài)等進行了積極探索。這些探索展示了生成式人工智能在化學教學中的應用潛力，有助于培養(yǎng)學生的科學素養(yǎng)和創(chuàng)新能力。然而，基于高中化學課型而開展的生成式人工智能探索則基本上為空白。為此，本文嘗試探討生成式人工智能在高中化學多元課型中的運用。

一、高中化學多元課型中生成式人工智能運用的前提思考

1.高中化學的多元課型基本類別

高中化學的多元課型基本類別豐富多樣，其劃分方式也不盡相同。依據教學內容的差異，研究者認為可將其劃分為知識講授課、實驗探究課、復習提升課與項目學習課四種課型。

知識講授課注重知識的系統(tǒng)性和完整性，旨在幫助學生構建扎實的化學基礎知識體系。實驗探究課注重學生的實踐操作和親身體驗，強調在探究過程中發(fā)現問題、解決問題，并加深對化學知識的理解。復習提升課注重知識的系統(tǒng)性和針對性，旨在幫助學生構建完整的知識網絡，并提高運用所學知識解決問題的能力。項目學習課注重學生的自主學習、合作探究和實踐創(chuàng)新，強調在解決問題的過程中培養(yǎng)學生的批判性思維、溝通能力和團隊協(xié)作能力。

2.生成式人工智能應用方式與多元課型的關系

多元課型的存在規(guī)約了生成式人工智能運用的功能。不同的課型對生成式人工智能的功能要求各不相同，但都需要緊密結合多元課型的特點和目標需求，不斷優(yōu)化和完善其功能，以便更好地服務于化學教學，推動教育技術的創(chuàng)新與發(fā)展。這種規(guī)約不僅促進了生成式人工智能技術的不斷進步，也提高了化學教學的質量和效率。

在化學教學領域，多元課型的不同特點讓生成式人工智能的運用更具針對性。高中化學的每種課型都有其獨特的教學目標和需求。生成式人工智能憑借其強大的數據處理和生成能力，能夠根據不同課型的特點，為教學提供量身定制的支持。如在知識講授課中，生成式人工智能可以生成直觀生動的動畫和視頻，幫助學生更好地理解抽象的化學概念；在實驗探究課中，它則可以模擬實驗過程，提供虛擬實驗環(huán)境，降低實驗成本，確保學生安全。這種極具針對性的應用方式，能使生成式人工智能在化學教學中發(fā)揮最大的效用，提高教學效果，優(yōu)化學生的學習體驗。

二、高中化學多元課型中生成式人工智能運用的教學策略

1.在知識講授課中構建可視化知識圖譜

構建可視化知識圖譜旨在通過圖形化的方式展示化學知識的內在聯系和層次結構，幫助學生更好地理解、記憶和應用所學知識。可視化知識圖譜能夠將抽象的化學概念、原理、反應過程等以直觀、形象的方式呈現出來，使學生能夠一目了然地把握知識的整體框架和細節(jié)內容。可見，該生成式人工智能工具的運用方式有助于知識講授課中知識體系的深入學習。基于大量的化學知識和數據，人工智能將自動生成符合教學要求的圖譜。詳細說來，教師可以利用自然語言處理技術，將化學教材、論文、實驗報告等文本資料轉化為結構化的知識表示。然后，再利用圖形生成算法將這些知識轉化為可視化知識圖譜。此外，一些生成式人工智能工具還提供了豐富的模板和資料庫，教師可以根據自己的需要選擇合適的模板，并對其進行修改和完善，以生成符合自己教學風格的知識圖譜。

例如，人教版高中化學選擇性必修一第二章“化學反應速率與化學平衡”的內容理論性強，涉及多個抽象概念，如反應速率的影響因素、化學平衡的建立與移動等。為了幫助學生更好地理解這些知識，可以利用生成式人工智能工具構建可視化知識圖譜。首先，需要明確知識圖譜的構建目標，即清晰地展示化學反應速率與化學平衡之間的內在聯系，以及各影響因素的作用機制。其次，需要選擇具有強大圖形生成和數據處理能力的生成式人工智能工具，構建章節(jié)的核心概念和關鍵詞，如反應速率、化學平衡、活化能、濃度、溫度等，讓工具基于這些輸入生成初步的知識節(jié)點和連線。再次，對生成的初步圖譜進行精細化調整。依據高中化學教材具體內容，研究者添加了關于反應速率影響因素的詳細分支，并明確它們對反應速率的具體作用方式。同樣，對于化學平衡部分則添加了關于平衡常數、平衡移動條件等關鍵信息的節(jié)點和連線，確保圖譜的完整性和準確性。最后，對于圖譜的呈現，應盡量采用直觀易懂的圖形元素，如用箭頭表示影響方向，用不同顏色表示不同類型的影響因素等。同時，還需要為圖譜中每個節(jié)點添加詳細的文字描述，以便學生更好地理解。

2.在實驗探究課中促進交互式沉浸體驗

在實驗探究課中，教師可以通過真實模擬的實驗環(huán)境，讓學生在虛擬空間與化學現象進行深度互動，從而加深對化學原理的理解。交互式沉浸體驗不僅要求場景的高度逼真，還需要學生能夠自由探索、操作并觀察實驗過程，從中獲取直觀的知識反饋。為了實現這一目標，生成式人工智能工具通常融合了虛擬現實（VR）、增強現實（AR）、自然語言處理（NLP）等技術，能夠創(chuàng)造出具有高度互動性和沉浸感的虛擬實驗環(huán)境。教師需要利用工具提供的一系列預設實驗模板或用戶自定義實驗場景，并通過工具提供的圖形化界面或編程接口，設置實驗條件、實驗參數、交互邏輯。在生成虛擬實驗環(huán)境后，學生可以通過佩戴VR頭顯或使用AR設備進入環(huán)境，與虛擬實驗器材進行互動，觀察實驗現象，并記錄實驗數據。此外，該類工具還能夠根據學生的操作實時反饋結果，并提供相應的解釋和指導。這種即時的反饋機制有助于學生及時調整實驗策略，加深對化學原理的理解。

以人教版高中化學選擇性必修一第四章“電解質溶液”為例，在課前準備階段，我們根據“電解質溶液”章節(jié)的知識點，設定了虛擬實驗的目標，即理解離子間的相互作用對溶液導電性的影響。教學開始時，學生們先佩戴好VR頭顯，進入虛擬實驗室。在虛擬實驗室中，學生們可以通過手勢識別，選擇并拿起虛擬實驗器材，按照實驗步驟進行操作。在實驗過程中，學生首先向電解槽中加入了適量的電解質溶液，并連接了電源和電流表。隨著電源的開啟，他們觀察到了電流表的指針發(fā)生了偏轉，這表明電解質溶液開始導電。隨后，他們通過調整電源、電壓，觀察到電流強度的變化，并據此推斷出離子間相互作用對溶液導電性的影響。在整個實驗過程中，學生們仿佛置身于真實的實驗室中，與化學現象進行了深度的互動。

3.在復習提升課中加強個性化診斷反饋

復習提升課旨在幫助學生鞏固已學知識、查漏補缺，提升自身綜合解決問題的能力。而個性化診斷反饋，則是指根據每個學生的學習情況和特點，提供針對性較強的學習建議和反饋，以幫助他們更有效地進行復習。為了實現這一目標，我們可以運用具有智能分析功能的生成式人工智能工具。這些工具能夠基于大量的學習數據和算法模型，對學生的答題情況、知識點掌握程度等進行深入分析，從而準確識別學生的薄弱環(huán)節(jié)和需要提升的地方。此外，生成式人工智能工具還可以根據學生的學習進度和反饋，動態(tài)調整學習路徑和難度，確保每一個學生都能在適合自己的節(jié)奏下進行復習。

以人教版高中化學必修一第一章第三節(jié)“氧化還原反應”的教學為例，為幫助學生更好地鞏固這一章節(jié)的知識點，我們在復習提升課中運用了生成式人工智能工具來加強個性化診斷反饋。在復習開始前，教師要求學生完成一份關于“氧化還原反應”章節(jié)的在線測試。測試內容涵蓋了氧化還原反應的基本概念、配平方法、電子轉移計算等多個方面。測試完成后，生成式人工智能教學平臺立即對每位學生的答題情況進行評估，并生成了詳細的個性化學習報告。報告中，不僅列出了學生在每個題目上的得分情況，還針對他們的錯誤答案進行了詳細解析，指出了錯誤原因和正確的解題思路。更重要的是，平臺還根據學生的學習情況和掌握程度，為他們推薦了相應的學習資源和練習題，如針對氧化還原反應配平方法掌握不牢固的學生，平臺推薦他們觀看相關的教學視頻，并提供了額外的配平練習題。學生根據個性化學習報告中的建議，有針對性地復習。對于掌握不牢固的知識點，他們通過觀看教學視頻、參與在線討論、完成練習題等方式進行了加強。在復習過程中，平臺將根據學生的學習進度和反饋，動態(tài)調整推薦的學習資源和練習題，確保達成學生學習的個性化。

4.在項目學習課中優(yōu)化生成性資源指導

優(yōu)化生成性資源指導，即利用生成式人工智能工具，根據項目學習的需求和學生的實際情況，動態(tài)生成符合學習進度、難度和興趣的學習資源。這些資源可能包括文本、圖像、視頻、實驗模擬等多種形式，旨在幫助學生深入理解知識、解決問題并提升創(chuàng)新能力。為實現這一目標，我們可以運用具有強大內容生成和個性化推薦功能的生成式人工智能工具。這類工具能夠分析學生的學習數據、興趣偏好及項目學習的具體要求，從而生成高度個性化的學習資源。

在操作過程中，教師需要明確項目學習的主題、目標、任務和預期成果。隨后，將相關信息輸入生成式人工智能工具中，設定資源的生成參數，如資源類型、難度級別、興趣匹配度等。工具會根據這些參數，從海量的數據中篩選出合適的學習資源，并進行智能整合和呈現。此外，工具還可以根據學生的學習進展和反饋，動態(tài)調整資源的生成策略，確保資源的時效性和針對性。通過這種方式，生成式人工智能工具在項目學習課中能夠為學生提供持續(xù)、有效且個性化的生成性資源指導，助力學生順利完成項目學習任務，提升綜合素養(yǎng)。

針對人教版高中化學選擇性必修一第四章第一節(jié)“原電池原理及應用”，我們期望通過實踐探究來加深學生對原電池原理的理解，并培養(yǎng)其科學探究能力和團隊協(xié)作能力。首先，我們確定了項目學習的主題，即“探究不同金屬作為電極對原電池性能的影響”。學生需要分組進行實驗設計、數據收集與分析，并最終形成研究報告。在項目啟動階段，我們利用生成式人工智能工具，根據學生的興趣、能力和項目需求，動態(tài)生成了個性化的學習資源包。這些資源包括原電池原理的詳細解釋、相關實驗視頻、電極材料選擇指南等，為學生提供了豐富的背景知識和實驗設計靈感。在項目進行過程中，學生遇到了實驗設計上的困難。這時，生成式人工智能工具根據學生的學習進展和反饋，智能推薦了相關的實驗案例和解決方案。學生通過參考這些資源，成功優(yōu)化了實驗設計，提高了實驗的可行性和準確性。最終，在項目展示環(huán)節(jié)，學生利用生成式人工智能工具生成了交互式演示文稿，直觀展示了實驗過程和結果，增強了報告的吸引力和說服力。通過該項目學習過程，學生不僅掌握了原電池原理及應用，還提高了自主探究、團隊協(xié)作和問題解決等方面的能力。

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王 明" "江蘇省太倉市教師發(fā)展中心。