高中化学多元课型中的生成式人工智能教学运用

［摘要］ 生成式人工智能通过学习和理解大数据中的模式和结构，能够创造出新颖有效的内容，对于提高教学个性化与互动性具有重要意义。文章结合高中化学的多元化课型，论述了生成式人工智能的应用方式。在知识讲授课、实验探究课、复习提升课与项目学习课中，可分别运用生成式人工智能构建可视化知识图谱、促进交互式沉浸体验、加强个性化诊断反馈、优化生成性资源指导。一系列教学策略旨在通过生成式人工智能技术的应用，优化高中化学教与学的过程。

［关键词］ 生成式人工智能；多元课型；高中化学；教学策略

课型是指在教学过程中，根据教学目标、内容和学生特点所采用的具体教学形式和方法而划分的课程类型。每种课型都有其独特的教学目标和侧重点，能够满足不同教学需求。通过运用多元课型，教师可以更灵活地组织教学内容，适应学生的学习差异，促进每一个学生的全面发展。在高中化学教学中，已有研究者对运用生成式人工智能帮助教师高效备课、学生高效探究，以及预测化学反应的过渡态等进行了积极探索。这些探索展示了生成式人工智能在化学教学中的应用潜力，有助于培养学生的科学素养和创新能力。然而，基于高中化学课型而开展的生成式人工智能探索则基本上为空白。为此，本文尝试探讨生成式人工智能在高中化学多元课型中的运用。

一、高中化学多元课型中生成式人工智能运用的前提思考

1.高中化学的多元课型基本类别

高中化学的多元课型基本类别丰富多样，其划分方式也不尽相同。依据教学内容的差异，研究者认为可将其划分为知识讲授课、实验探究课、复习提升课与项目学习课四种课型。

知识讲授课注重知识的系统性和完整性，旨在帮助学生构建扎实的化学基础知识体系。实验探究课注重学生的实践操作和亲身体验，强调在探究过程中发现问题、解决问题，并加深对化学知识的理解。复习提升课注重知识的系统性和针对性，旨在帮助学生构建完整的知识网络，并提高运用所学知识解决问题的能力。项目学习课注重学生的自主学习、合作探究和实践创新，强调在解决问题的过程中培养学生的批判性思维、沟通能力和团队协作能力。

2.生成式人工智能应用方式与多元课型的关系

多元课型的存在规约了生成式人工智能运用的功能。不同的课型对生成式人工智能的功能要求各不相同，但都需要紧密结合多元课型的特点和目标需求，不断优化和完善其功能，以便更好地服务于化学教学，推动教育技术的创新与发展。这种规约不仅促进了生成式人工智能技术的不断进步，也提高了化学教学的质量和效率。

在化学教学领域，多元课型的不同特点让生成式人工智能的运用更具针对性。高中化学的每种课型都有其独特的教学目标和需求。生成式人工智能凭借其强大的数据处理和生成能力，能够根据不同课型的特点，为教学提供量身定制的支持。如在知识讲授课中，生成式人工智能可以生成直观生动的动画和视频，帮助学生更好地理解抽象的化学概念；在实验探究课中，它则可以模拟实验过程，提供虚拟实验环境，降低实验成本，确保学生安全。这种极具针对性的应用方式，能使生成式人工智能在化学教学中发挥最大的效用，提高教学效果，优化学生的学习体验。

二、高中化学多元课型中生成式人工智能运用的教学策略

1.在知识讲授课中构建可视化知识图谱

构建可视化知识图谱旨在通过图形化的方式展示化学知识的内在联系和层次结构，帮助学生更好地理解、记忆和应用所学知识。可视化知识图谱能够将抽象的化学概念、原理、反应过程等以直观、形象的方式呈现出来，使学生能够一目了然地把握知识的整体框架和细节内容。可见，该生成式人工智能工具的运用方式有助于知识讲授课中知识体系的深入学习。基于大量的化学知识和数据，人工智能将自动生成符合教学要求的图谱。详细说来，教师可以利用自然语言处理技术，将化学教材、论文、实验报告等文本资料转化为结构化的知识表示。然后，再利用图形生成算法将这些知识转化为可视化知识图谱。此外，一些生成式人工智能工具还提供了丰富的模板和资料库，教师可以根据自己的需要选择合适的模板，并对其进行修改和完善，以生成符合自己教学风格的知识图谱。

例如，人教版高中化学选择性必修一第二章“化学反应速率与化学平衡”的内容理论性强，涉及多个抽象概念，如反应速率的影响因素、化学平衡的建立与移动等。为了帮助学生更好地理解这些知识，可以利用生成式人工智能工具构建可视化知识图谱。首先，需要明确知识图谱的构建目标，即清晰地展示化学反应速率与化学平衡之间的内在联系，以及各影响因素的作用机制。其次，需要选择具有强大图形生成和数据处理能力的生成式人工智能工具，构建章节的核心概念和关键词，如反应速率、化学平衡、活化能、浓度、温度等，让工具基于这些输入生成初步的知识节点和连线。再次，对生成的初步图谱进行精细化调整。依据高中化学教材具体内容，研究者添加了关于反应速率影响因素的详细分支，并明确它们对反应速率的具体作用方式。同样，对于化学平衡部分则添加了关于平衡常数、平衡移动条件等关键信息的节点和连线，确保图谱的完整性和准确性。最后，对于图谱的呈现，应尽量采用直观易懂的图形元素，如用箭头表示影响方向，用不同颜色表示不同类型的影响因素等。同时，还需要为图谱中每个节点添加详细的文字描述，以便学生更好地理解。

2.在实验探究课中促进交互式沉浸体验

在实验探究课中，教师可以通过真实模拟的实验环境，让学生在虚拟空间与化学现象进行深度互动，从而加深对化学原理的理解。交互式沉浸体验不仅要求场景的高度逼真，还需要学生能够自由探索、操作并观察实验过程，从中获取直观的知识反馈。为了实现这一目标，生成式人工智能工具通常融合了虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、自然语言处理（NLP）等技术，能够创造出具有高度互动性和沉浸感的虚拟实验环境。教师需要利用工具提供的一系列预设实验模板或用户自定义实验场景，并通过工具提供的图形化界面或编程接口，设置实验条件、实验参数、交互逻辑。在生成虚拟实验环境后，学生可以通过佩戴VR头显或使用AR设备进入环境，与虚拟实验器材进行互动，观察实验现象，并记录实验数据。此外，该类工具还能够根据学生的操作实时反馈结果，并提供相应的解释和指导。这种即时的反馈机制有助于学生及时调整实验策略，加深对化学原理的理解。

以人教版高中化学选择性必修一第四章“电解质溶液”为例，在课前准备阶段，我们根据“电解质溶液”章节的知识点，设定了虚拟实验的目标，即理解离子间的相互作用对溶液导电性的影响。教学开始时，学生们先佩戴好VR头显，进入虚拟实验室。在虚拟实验室中，学生们可以通过手势识别，选择并拿起虚拟实验器材，按照实验步骤进行操作。在实验过程中，学生首先向电解槽中加入了适量的电解质溶液，并连接了电源和电流表。随着电源的开启，他们观察到了电流表的指针发生了偏转，这表明电解质溶液开始导电。随后，他们通过调整电源、电压，观察到电流强度的变化，并据此推断出离子间相互作用对溶液导电性的影响。在整个实验过程中，学生们仿佛置身于真实的实验室中，与化学现象进行了深度的互动。

3.在复习提升课中加强个性化诊断反馈

复习提升课旨在帮助学生巩固已学知识、查漏补缺，提升自身综合解决问题的能力。而个性化诊断反馈，则是指根据每个学生的学习情况和特点，提供针对性较强的学习建议和反馈，以帮助他们更有效地进行复习。为了实现这一目标，我们可以运用具有智能分析功能的生成式人工智能工具。这些工具能够基于大量的学习数据和算法模型，对学生的答题情况、知识点掌握程度等进行深入分析，从而准确识别学生的薄弱环节和需要提升的地方。此外，生成式人工智能工具还可以根据学生的学习进度和反馈，动态调整学习路径和难度，确保每一个学生都能在适合自己的节奏下进行复习。

以人教版高中化学必修一第一章第三节“氧化还原反应”的教学为例，为帮助学生更好地巩固这一章节的知识点，我们在复习提升课中运用了生成式人工智能工具来加强个性化诊断反馈。在复习开始前，教师要求学生完成一份关于“氧化还原反应”章节的在线测试。测试内容涵盖了氧化还原反应的基本概念、配平方法、电子转移计算等多个方面。测试完成后，生成式人工智能教学平台立即对每位学生的答题情况进行评估，并生成了详细的个性化学习报告。报告中，不仅列出了学生在每个题目上的得分情况，还针对他们的错误答案进行了详细解析，指出了错误原因和正确的解题思路。更重要的是，平台还根据学生的学习情况和掌握程度，为他们推荐了相应的学习资源和练习题，如针对氧化还原反应配平方法掌握不牢固的学生，平台推荐他们观看相关的教学视频，并提供了额外的配平练习题。学生根据个性化学习报告中的建议，有针对性地复习。对于掌握不牢固的知识点，他们通过观看教学视频、参与在线讨论、完成练习题等方式进行了加强。在复习过程中，平台将根据学生的学习进度和反馈，动态调整推荐的学习资源和练习题，确保达成学生学习的个性化。

4.在项目学习课中优化生成性资源指导

优化生成性资源指导，即利用生成式人工智能工具，根据项目学习的需求和学生的实际情况，动态生成符合学习进度、难度和兴趣的学习资源。这些资源可能包括文本、图像、视频、实验模拟等多种形式，旨在帮助学生深入理解知识、解决问题并提升创新能力。为实现这一目标，我们可以运用具有强大内容生成和个性化推荐功能的生成式人工智能工具。这类工具能够分析学生的学习数据、兴趣偏好及项目学习的具体要求，从而生成高度个性化的学习资源。

在操作过程中，教师需要明确项目学习的主题、目标、任务和预期成果。随后，将相关信息输入生成式人工智能工具中，设定资源的生成参数，如资源类型、难度级别、兴趣匹配度等。工具会根据这些参数，从海量的数据中筛选出合适的学习资源，并进行智能整合和呈现。此外，工具还可以根据学生的学习进展和反馈，动态调整资源的生成策略，确保资源的时效性和针对性。通过这种方式，生成式人工智能工具在项目学习课中能够为学生提供持续、有效且个性化的生成性资源指导，助力学生顺利完成项目学习任务，提升综合素养。

针对人教版高中化学选择性必修一第四章第一节“原电池原理及应用”，我们期望通过实践探究来加深学生对原电池原理的理解，并培养其科学探究能力和团队协作能力。首先，我们确定了项目学习的主题，即“探究不同金属作为电极对原电池性能的影响”。学生需要分组进行实验设计、数据收集与分析，并最终形成研究报告。在项目启动阶段，我们利用生成式人工智能工具，根据学生的兴趣、能力和项目需求，动态生成了个性化的学习资源包。这些资源包括原电池原理的详细解释、相关实验视频、电极材料选择指南等，为学生提供了丰富的背景知识和实验设计灵感。在项目进行过程中，学生遇到了实验设计上的困难。这时，生成式人工智能工具根据学生的学习进展和反馈，智能推荐了相关的实验案例和解决方案。学生通过参考这些资源，成功优化了实验设计，提高了实验的可行性和准确性。最终，在项目展示环节，学生利用生成式人工智能工具生成了交互式演示文稿，直观展示了实验过程和结果，增强了报告的吸引力和说服力。通过该项目学习过程，学生不仅掌握了原电池原理及应用，还提高了自主探究、团队协作和问题解决等方面的能力。

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王 明   江苏省太仓市教师发展中心。