AI技術在高中化學個性化作業設計中的應用

新課標強調教學工作要關注學生個體差異，促進學生個性化發展。作業作為高中化學課程的重要環節，是課堂教學的延伸和補充，對學生鞏固知識、提升能力和發展素養具有重要作用。然而，以往的高中化學作業設計往往采用統一的設計模式，難以滿足不同學生的學習需求，導致部分學生作業負擔過重，有的學生則得不到充分的鍛煉。隨著AI技術在教育領域的應用，其強大的數據處理、智能分析和個性化推薦等功能，為解決高中化學作業設計中存在的上述問題提供了新的可能。

一、AI技術在高中化學個性化作業設計中應用的意義

AI技術在教育領域的應用正呈現出蓬勃發展的態勢，憑借其獨特的優勢，不斷推動教育模式的轉變和教育質量的提升。

第一，AI能夠對大量的教育數據進行深度分析，挖掘學生的學習特點、興趣愛好和認知規律，為教育教學提供精準的依據。通過對學生在學習過程中產生的各種情況，如作業完成度、課堂表現、測試成績等進行收集和分析，幫助教師了解學生的優勢和不足，使得教師能夠結合AI的推薦為每位學生制訂個性化的學習方案。這種基于數據的個性化教育，打破了傳統教育“一刀切”的模式，讓教育更加符合學生實際。

第二，在教學資源建設方面，AI技術也發揮著重要作用。通過智能搜索等功能，教師可以通過AI生成多樣化的教學內容，包括課件、練習題、視頻等，豐富教學資源的形式和內容。同時，教師還能夠根據不同的教學目標和學生需求，使用AI對教學資源進行智能篩選，讓學生能夠快速獲取到最適合自己的學習資料。學生自己也可以應用AI，獲得智能輔導或者開展虛擬實驗，讓AI解答自己學習過程中產生的疑問。這種方式生動、有趣，有助于增強學生自主學習的意識和能力[1]。

第三，能夠實現作業的精準化定制。通過收集和分析學生的學習數據，教師可以借助AI深入、準確地了解每位學生的知識掌握程度、學習能力和學習風格，再通過AI為學生量身定制適合其個人特點的作業。這樣的作業能夠針對學生的薄弱環節進行有針對性的訓練，讓每位學生都以更高的效率獲得提升。

第四，AI技術可以提高作業設計的效率和質量。AI可以根據教師設定的教學目標和學生的實際情況，自動生成多樣化的作業題目。這些題目不僅能夠覆蓋所學的知識點，還能根據學生的學習水平快速調整、優化，確保作業的針對性和有效性。同時，AI還可以對教師設計的作業進行智能審核，檢查題目是否存在錯誤或不合理之處，提高作業質量。

第五，AI技術有助于實現作業的動態評價和及時反饋。借助AI，教師可以對學生的作業進行實時在線批改，快速準確地判斷答案對錯，并對學生的解題過程進行分析和評價，如知識點漏洞、思維誤區等，并及時向學生反饋，提供個性化的學習建議，讓學生能夠及時了解自己的學習情況，調整學習策略[2]。

二、高中化學作業設計的現狀

高中化學教師普遍在作業設計方面積累了豐富的經驗，形成了一定的體系和模式。通常以教材為依據，圍繞重要知識點，注重基礎知識的鞏固和基本技能的訓練。作業形式主要包括選擇題、填空題、計算題、簡答題等，對于學生掌握化學概念、原理和規律起到了重要作用。在作業內容的選擇上，教師往往會根據教學進度和學生的整體情況，選取具有代表性的題目，力求覆蓋所學的重點和難點知識。同時，為了讓學生更好地理解和應用知識，教師也會設計一些與實際生活、生產相結合的作業，培養學生運用化學知識解決實際問題的能力。

但是，當前高中化學作業的設計也存在一些不足之處。其一，作業設計的個性化不足。教師難以兼顧每位學生的學習差異，作業內容和要求往往是統一的，無法滿足不同學習水平、不同興趣愛好的學生需求。其二，作業的評價和反饋不夠及時和全面。目前的作業評價主要依靠教師手工批改來進行，耗時耗力，教師難以在第一時間將作業中反映出的問題反饋給學生，影響了學生對知識的及時鞏固和改進。其三，師生對作業的關注點集中于答案的對錯，而忽視了解題過程和思維方法，不利于對學生思維能力和創新能力的培養。

三、AI技術在高中化學個性化作業設計中應用的策略

為有效進行個性化作業的設計，保障作業質量，教師可以將作業設計進一步細分為多個工作模塊，并根據不同模塊的需求應用AI技術。

（一）采集分析數據

掌握學生學習情況是個性化作業設計能夠符合學生實際需求的重要基礎。因此，教師應該首先應用AI技術進行數據的采集和分析。收集的數據要包括學生在化學學習過程中的多方面情況，如課堂表現方面要有回答問題的準確性、參與小組討論的積極性等；以往的作業完成情況，如作業的正確率、完成時間、解題過程中的錯誤類型等;測試成績，包括單元測試、期中期末考試等成績；以及學生在實驗操作、科學探究活動中的表現。隨后，教師再將這些數據輸入AI工具，由AI給出初步分析，教師加以優化調整，得出學生學習情況的科學“畫像”。

例如，在人教版高中化學選擇性必修第一冊第二章《化學反應速率與化學平衡》第一節《化學反應速率》的教學中，教師應該在課堂上記錄學生對“影響化學反應速率的因素”等重點知識的掌握情況，以及學生課堂練習的正確率、解題時間、錯誤原因等。比如，有的學生可能在計算化學反應速率時，沒有正確理解濃度變化與化學計量數的關系，導致計算錯誤；有的學生可能在分析溫度對化學反應速率的影響時，忽略了活化分子百分數的變化等。

課堂教學結束后，教師以word文檔或excel表格等形式將這些情況數據上傳到AI工具，由AI對這些數據進行分析，明確學生普遍存在的薄弱環節或典型問題，如概念理解不深入、計算能力不足或分析問題不全面等。教師在此基礎上進行梳理，結合學生既往表現進行調整，作為設計個性化作業

的基本依據。

（二）搭建作業架構

在采集分析數據、把握學生學情的基礎上，教師需要以新課標為指導，結合高中化學學科的特點和學生的認知規律搭建作業架構。其一是明確作業目標，要與課堂教學相呼應，涵蓋核心素養的多個維度，重點在于幫助學生彌補當前不足，發展優勢素養。二是確定作業內容，要依托作業目標，設計具有代表性、典型性和啟發性的題目，確保能夠覆蓋重點難點，同時具有一定的拓展性和開放性，以滿足不同學生的學習需求。其三是對作業形式的設計，要做到多樣化，不同形式的作業相互補充，由易到難、循序漸進[3]。

比如，人教版高中化學必修第一冊第一章《物質及其變化》第三節《氧化還原反應》的個性化作業設計。

1.作業目標，教師可以在AI中輸入教材版本和目錄，以及之前經過調整的學情分析結果，由AI給出推薦的作業目標。如理解氧化還原反應的基本概念，掌握氧化還原反應的判斷方法和電子轉移的表示方法等。

2.教師對作業目標進行優化，重新輸入AI，提出必要的內容要求，如要包含對具體化學反應中元素化合價變化的分析，AI給出初步的作業內容。

3.教師對作業內容進行形式上的創新，比如結合AI推薦的資源制作視頻展示現實問題，學生要根據視頻找到問題并加以解決。同時可以結合AI對作業進行必要的分層，使得不同形式、內容的作業可以適應不同層次學生的需求。

通過搭建這樣的作業架構，保障個性化作業設計的基本質量，為教師進一步生成作業和學生有效完成作業打下基礎。

（三）生成個性作業

當前AI技術在飛速發展，已經能夠解決很多問題，但同時也存在著一些不足。比如，AI工具可能會弄錯教材版本。因此，在建立個性化作業的結構，得到初步的作業內容與形式后，教師還要進一步整理、調整，最終生成個性化作業。在這方面，教師也可以借助AI，由AI給出更加細化的建議或資源支持，但需要注意的是，目前的AI技術要依靠明確的“命令”來工作，所以教師提出的要求應該清晰、明了。比如，對于知識掌握較好的學生，要求AI進一步生成一些拓展性、綜合性的題目。同時，要“告知”AI注重所生成作業題目的多樣性和趣味性，要與高中生普遍的生活經驗有密切聯系，題目之間要呈現出由易到難、層層遞進的關系[4]。

比如，人教版高中化學必修第二冊第七章《有機化合物》第三節《乙醇與乙酸》，教師可以在建立起作業結構的基礎上，針對學習表現相對優秀的學生，要求AI生成一些關于乙醇和乙酸在有機合成中的應用題目，如設計由乙醇合成乙酸乙酯的實驗方案等。或者提出“請結合生活中常見的食醋、料酒等含有乙醇和乙酸的物質，設計一些與生活實際相關的題目”，AI可能會給出“嘗試為父母做一頓飯，通過嗅覺等途徑感受食醋、料酒等物品，思考并回答為什么食醋具有酸味，料酒在烹飪中起到什么作用”。教師再根據學生的實際情況進一步細化完善，使得學生能夠真正得到適合他們的個性化作業，并在完成作業的過程中感受到化學的趣味性與實用性。

（四）適時干預過程

相比于以往的作業設計，高中化學的個性化作業更符合學生需要，更有助于促進學生核心素養的全面發展，但也可能更為復雜、難度更高，需要學生基于自身的“最近發展區”付出一定的努力。在學生完成作業的過程中，教師還應該借助AI密切關注學生的作業情況，及時發現問題并進行干預，確保學生能夠順利完成作業，達到作業設計的目標。如學生在某道題上停留的時間過長、多次嘗試錯誤答案等，教師可以給出提醒，引導學生重新思考或回顧相關知識點。對于個別學生的特殊問題，可以通過私信、在線答疑等方式進行一對一的指導，幫助學生糾正學習方法或習慣上的問題。

以人教版高中化學必修第二冊第五章《化工生產中的重要非金屬元素》第二節《硫及其化合物》的個性化作業為例，教師可以讓學生回去后打開教師創設的“會話”，直接在AI工具中完成作業。然后，教師通過瀏覽學生與AI的會話，發現某學生在關于濃硫酸吸水性和脫水性區別的題目上停留時間過長，遲遲沒有輸入結果。這時，教師就可以通過微信等途徑向學生推送相關知識點的微課視頻。學生全都完成作業后，教師則可以通過查看AI的作業分析情況，發現之前某同學遇到的困難其實是大家普遍存在的問題，于是可以在課堂上專門安排時間，對濃硫酸的吸水性和脫水性進行更加深入的講解，結合AI提供的實驗現象和生活實例視頻，幫助學生理解。

（五）智能評價反饋

智能評價反饋是AI驅動高中化學個性化作業設計的關鍵環節。AI可以對學生完成的作業進行自動批改，不僅能夠準確判斷答案的對錯，還能對學生的解題過程進行分析。在反饋環節，AI則可以及時向學生反饋作業中的錯誤和問題，指出錯誤的類型和原因，如知識點錯誤、計算錯誤、邏輯錯誤等，并為學生提供針對性的學習建議。需要注意的是，教師不要將AI的處理結果原封不動地交給學生，而是要結合學生的性格和興趣等個性特征，面對面地給予學生反饋，進行人性化、個性化的指導[5]。

例如，人教版高中化學選擇性必修第二冊第一章《原子結構與性質》第二節《原子結構與元素的性質》，教師可以首先將學生完成的作業以圖片方式上傳到AI工具，由AI進行智能評價并給出反饋。比如，有學生在回答“為什么同周期元素從左到右原子半徑逐漸減小”這一問題時，只提到了核電荷數增加，AI指出學生錯誤，說明原因，并推薦復習資源。而教師結合學生以往表現，認為該名學生需要更多的鼓勵，那么教師在評價時應首先肯定學生正確的部分，再通過提問啟發他發現自己的問題，最后再把復習資源推薦給學生。

結束語

總之，結合AI技術進行高中化學個性化作業設計是教育信息化、數字化發展的必然趨勢，也是落實新課標要求的重要舉措。通過搭建科學的作業架構、以模塊化方式優化作業設計工作和建立合理的作業實施流程，能夠充分發揮AI技術的優勢，實現高中化學作業的個性化定制，滿足不同學生的學習需求，提高作業的針對性和有效性。未來，教師還需要不斷探索和實踐，加強對AI技術的研究和應用，完善相關措施，為高中化學教育教學質量的提升做出更大的貢獻。

參考文獻

[1]陳玲芳，湛曉鈞，薛松，等.生成式人工智能解決高中化學問題能力的有效性研究]化學教育(中英文)，2025，46(9):69-74.

[2]付昱，李猛，王后雄.生成式人工智能賦能高中化學教學的內在機理與實踐路徑].教學與管理，2025(13):47-51.

[3]汪錦龍.人工智能時代高中化學個性化教學的實現路徑[].西部素質教育，2022，8(16):128-130.

[4]陳志鎖.基于任務分析的高中化學習題教學設計與實踐研究[D].南寧：南寧師范大學，2021.

[5]劉德.人工智能在高中化學教學中的實踐研究[C]//中國智慧工程研究會智能學習與創新研究工作委員會.2019教育信息化與教育技術創新學術研討會論文集．四川省崇州市崇慶中學，2019:39-41.