人工智能赋能化学教学

莆田第一中学 林淑英

近期参与“人工智能赋能化学教学”专题培训，让我对AI技术与化学学科教学的融合有了从理论到实践的全方位认知。此前虽知晓AI对教育的变革作用，但对其在化学教学中的具体落地路径始终模糊。通过专家分享的实操案例与现场演练，我不仅掌握了AI工具的应用方法，更深刻体会到技术赋能下化学教学的创新空间，现将培训心得总结如下。

一、认知重构：从“技术辅助”到“生态重塑”的思维转变

培训前，我对AI在教学中的定位局限于“工具辅助”，认为其仅能简化备课、批改作业等机械性工作。但周熊俊老师《数智华转型视域下的教学转型与提质增效》的分享彻底打破了这一认知——AI绝非简单的效率工具，而是能重塑教学生态的核心驱动力。比如通过分析元素化合物性质的关联规律生成知识图谱，或利用AI模拟化学前沿研究案例，这与此前我对“AI仅能处理基础教学任务”的认知形成强烈冲击。 他指出，AI赋能的教学变革需以“学习者为中心”，通过融合AI答疑、个性化路径推荐的平台，实现教学资源精准匹配与学习过程动态追踪。这让我意识到，化学教学中长期存在的“学生基础差异大、个性化指导难”等痛点，并非单纯依靠教师精力投入就能解决，而AI技术构建的智能化教学体系，恰好为破解这些难题提供了系统性方案。

二、实践启发：AI赋能化学教学的三维落地路径

（一）资源整合：构建“精准适配”的教学资源体系 陈晓丹副教授分享的《有机化学》在线课程建设经验极具实操价值。她依托超星平台搭建“预习-学习-巩固-测评”的闭环资源库，通过AI算法对微课视频、电子教案等资源进行结构化梳理，针对有机化学反应机理等难点内容精准推送讲解材料。这让我联想到自身的《无机化学》教学：以往整理的教学资源杂乱无章，学生常因找不到适配材料而影响学习效率。培训中习得的“AI分类+精准推送”方法，可直接应用于梳理元素周期律、化学键等模块的资源，为基础薄弱生推送概念动画，为学有余力者提供拓展实验设计，真正实现“一人一资源包”。

（二）实验教学：打造“虚实融合”的实践新范式 丁珊副教授关于虚拟实验技术的分享直击化学实验教学痛点。她在《生物材料实验》中采用的“虚拟预习+实体操作”模式，让学生先通过仿真平台反复练习无菌操作等关键步骤，再进行实际操作，使实验成功率提升40%以上。这与淮北理工学院耿陈老师的实践不谋而合——其在有机化学实验中利用泛雅平台构建知识图谱，通过3D动画展示蒸馏装置连接与反应机理，让学生直观掌握操作要点。 培训现场的虚拟实验实操让我亲身体验到技术优势：在模拟“有毒气体制备实验”时，系统能实时反馈操作错误并解析原理，既规避了安全风险，又通过交互设计深化了对实验原理的理解。这解决了我长期面临的“危险实验难开展、操作细节难示范”等问题，为后续《化学实验基础》课程设计提供了清晰思路。

（三）学情诊断：实现“动态精准”的个性化指导 蒋胜男老师分享的无机化学理论课实践让我对个性化教学有了新认识。她利用学习通的AI算法，根据学生答题正确率、视频观看时长等数据生成个性化知识图谱，针对“铜族元素”章节的薄弱点推送专项练习。这种“数据驱动”的教学模式，比传统“凭经验判断学情”更精准高效。 在分组实操环节，我尝试用DeepSeek工具设计《化学分析》微课，AI不仅快速生成教案框架，还根据预设的学情数据设计了互动环节——通过实时投票功能检测学生对滴定分析误差来源的掌握情况，自动推送针对性讲解。这种即时反馈机制，恰好能解决化学计算教学中“学生错误隐蔽、难以即时纠正”的问题。

此次培训犹如一扇窗口，让我看到人工智能为化学教学带来的无限可能。从资源整合的精准化、实验教学的虚实融合到学情诊断的动态化，AI技术正在破解传统化学教学的诸多难题。但我始终牢记：技术是手段而非目的，正如培训中一位杜永刚老师所言，AI应成为“延伸教学触觉的数字手臂”。未来的教学实践中，我将以此次培训为起点，在技术应用与人文关怀间寻找平衡，让人工智能真正服务于化学学科核心素养的培养，助力学生在化学世界中找到专属的探索路径。