作者简介：刘蕊(1995.1—)，性别:女，籍贯:辽宁 凌海，民族:满族，学历:研究生，职称:助教，研究方向:高校辅导员

AI赋能下高校化学专业探究式课堂教学模式构建研究

刘蕊

锦州医科大学医疗学院 辽宁锦州 121001

摘要

传统高校化学课堂多以理论讲授为主，实验探究环节受设备、课时与安全条件约束，学生自主探究空间有限。人工智能技术凭借虚拟仿真、智能答疑、学情数据分析等优势，为重构化学探究式课堂提供支撑。本文立足化学学科理论与实验并重的特点，分析AI融入探究式教学的价值，剖析当前教学现存问题，从教学场景、资源开发、评价体系、师生角色四个维度构建教学实施策略，并结合化学反应案例验证模式可行性，旨在激发学生科学探究思维，提升化学专业实践创新能力，为高校理科课堂数字化改革提供参考。

关键词：人工智能；高校化学；探究式教学；课堂模式；化学虚拟仿真

引言

化学是实验性很强的自然学科，探究式教学是以问题为驱动，让学生自己去猜想、设计实验、验证假设，符合化学专业人才的培养目标。但是，在实际的教学过程中，高危、高成本、长周期的化学实验很难在实体课堂上进行，大班授课下教师不能实时了解每个学生的探究进度。伴随着AI技术的普及，在高校课堂中智能仿真平台、AI学情分析工具也逐渐被使用起来。本文试图把人工智能同化学探究课堂融合起来，创建起新的教学架构，解决传统探究教学的痛点，促使课堂从知识传授转变为科学探究。

一、AI赋能高校化学探究式课堂教学模式构建基础

AI赋能化学探究式教学以建构主义学习理论、科学探究理论为理论支撑。建构主义认为学习不是被动接收知识，而是学习者依托已有认知主动建构知识体系，探究式课堂正是为学生创设问题情境，引导自主建构。AI技术可突破实体实验限制，借助虚拟仿真模拟化学反应全过程，例如可逆反应，直观呈现浓度、温度对化学平衡移动的影响。同时AI可采集学生答题、操作、提问数据，精准捕捉认知薄弱点。当前高校化学专业具备数字化教学硬件基础，师生数字素养持续提升，为新模式落地提供现实条件，也对教学设计、资源建设提出新要求^[1]。

二、AI赋能高校化学专业探究式课堂构建策略

（一）依托AI虚拟仿真，创设递进式化学探究问题情境

AI虚拟仿真平台可以冲破实体实验室的安全、耗材、时间束缚，给化学课堂创建起多层次的探究情境，代替一部分有强腐蚀性、易燃易爆、反应周期长久的化学实验。教师在课前利用AI平台设计出梯度化的探究问题，从基础验证类问题到综合探究类问题。以化学平衡探究为例，学生在仿真系统中自由调节温度、压强、反应物浓度，实时观察N₂、H₂、NH₃的物质的量变化曲线，自行记录实验数据，提出自己的猜想，不再受课本上已有的结论所限制。学生可以反复改变实验参数，多次进行探究，避免实体实验中安全风险，减少试剂的使用^[2]。

课堂导入时用AI动画、分子动态模拟来展示微观粒子的变化过程，将复杂的化学键断裂和生成过程直观地展现出来，降低学生对化学微观知识的理解难度。学生在沉浸式的情境下主动发现矛盾、提出探究的问题，打破了以前老师直接讲授知识点的授课模式。AI系统可以依据学生操作行为动态改变情境难度，学生基础薄弱时会增加提示信息，学生完成基础探究任务之后就会得到拓展探究任务，从而达成分层情境的创建，适应不同学习能力的学生的探究需求。

（二）利用AI学情分析，优化探究课堂分组与任务设计

传统的探究课堂分组大多由教师主观决定，容易造成组内能力不均、探究任务匹配度不高。AI学情分析系统可以收集课前预习测试、线上练习、历史学习记录等各方面的数据，自动检测学生在化学热力学、动力学、有机反应机理等模块上的掌握情况，依据优势互补的原则智能分成探究小组。系统产生学生学情画像，对每个学生擅长的模块进行标注，比如数据记录、实验方案设计、结果分析等，使教师能够合理地安排组内探究角色，保证每一个学生都能参与到探究活动中来，防止小组探究中出现少数人主导、其他人旁观的情况。

课堂上开展探究活动的时候，AI会立刻获取小组讨论留言、方案提交等各方面的内容，从而对各个小组的探究进度展开及时的观察。小组遇到思路卡顿、方案设计出错的时候，AI给学生推送引导性的提示而不是直接给出答案，从而保护学生的独立探究思维过程。教师依靠AI创建的实时学情报表，把大部分精力放在重点难点答疑以及探究思路的引导上，缩减基础问题答疑的工作量。课后AI对各个小组的探究任务完成情况加以总结，找出任务设计中存在的不足，进而促使教师不断改进下次探究任务的设计，从而持续提高探究任务的科学性和针对性。

（三）搭建AI交互式资源库，支撑学生自主探究资料检索

探究式学习要求学生根据探究主题自主查阅资料、设计实验方案，传统的纸质教材资源更新缓慢，资料检索效率低。教师利用AI创建化学专业的交互式资源库，把电子教材、文献片段、实验操作视频、分子模型库、典型反应案例等各类资源进行整合。资源库自带的AI智能检索助手，学生只需要输入探究主题，就能立即找到相关资料，AI会根据学生目前的知识水平挑选适合的资源，从众多复杂的文献中挑选出与本课程无关的内容，防止学生被过多的信息干扰^[3]。

AI资源库能存留学生的探究历程记载、实验数据、探究报告这些，造就个性化的学习档案。学生可以随时回看资源、回顾探究过程，并且可以查阅其他同学优秀的探究方案，进行互评学习。资源库不断更新，把最新的化学科研成果简化成本科教学素材，缩短课堂教学和学科前沿的距离。AI可以发现学生检索偏好的特点，挖掘出学生感兴趣的化学领域，推送拓展学习的资料，促使学有余力的学生开展课外探究，拓展化学专业的学生科研视野。

（四）构建AI全过程多元评价体系，完善探究学习考核机制

传统的化学课程考核只看重期末的笔试成绩，忽略了探究过程中方案的设计、动手操作、科学思维等能力的评价，不能体现探究式学习的效果。依靠人工智能创建全过程多元评价体系，把评价渗透到课前准备、课堂探究、报告撰写全过程中。利用AI技术对仿真实验操作记录、探究方案提交情况、小组讨论发言、数据处理结果等全过程进行采集，形成全方位的评价数据，不能用最终的成绩来评价学生学业情况^[4]。

AI评价主要是对学生的进程进行记录的，教师人工评价有权重。AI做客观的数据统计，教师对学生探究思路、创新思维、科学态度等进行质性评价，人机结合保证评价的全面性。立刻把评价结果反馈给学生，记载探究环节的不足之处并给予改进提议，助力学生快速改正探究趋向。

结语

AI技术给高校化学专业探究式课堂改革开辟了新途径，依靠虚拟仿真、学情分析、智能资源库、多元评价，可以很好地解决传统化学探究教学中存在的实验条件受限、学情掌握不充分、评价手段单一等问题。新模式是以学生探究活动为重心，用AI来辅助教学，而不是取代教师的教学。实践落地还要不断改进教学资源，提高师生数字教学能力。未来教学实践要不断探寻AI同化学探究课堂深度整合的途径，完善教学模式，培育出具备扎实理论根基、过硬实验水平和创新能力的化学专业人才。

参考文献

[1]李道华,刘祥君.高校化学专业师范生课堂教学能力综合测评标准研究与实践[J].绵阳师范学院学报,2023,42(2):49-56.

[2]李晓冬,贾大庆,胡鹏程,等.表现性评价在高校化学师范专业课堂教学中的应用研究——以中学化学教学设计与评价课程为例[J].洛阳师范学院学报,2022,41(11):62-65+79.

[3]阮婷婷,黄甫全,曾文婕.智能化学本评估初探——基于AI教师主讲课堂的试验研究[J].教育研究与实验,2021(2):7.

[4]杨伟,侯昌东.基于AI人脸识别技术的高校化学实验室安全管理系统设计与实现[J].科教导刊:电子版,2021.

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