生成式人工智能赋能高中化学教学的创新路径研究

一、引言

（一）研究背景与问题提出

在当今教育数字化转型的大趋势下，生成式人工智能（Generative AI）凭借其独特的多模态内容生成、实时交互及个性化服务能力，正逐渐成为教育领域的焦点。对于高中化学教学而言，这一技术的出现无疑为长期存在的诸多痛点提供了潜在的解决方案。

高中化学作为一门兼具理论性与实践性的学科，在传统教学模式下，面临着一系列挑战。微观概念抽象难懂是首要难题，学生在理解分子结构动态变化、化学反应机理等内容时，由于缺乏直观的感知，往往只能依靠抽象的想象，导致学习困难重重。例如，在讲解原子结构时，学生难以理解电子云的概念，传统的教学方式多依赖于静态的图片和抽象的描述，无法让学生真正体会到电子在原子核外的运动状态。

实验操作风险高也是一个不可忽视的问题。化学实验是化学教学的重要组成部分，但部分实验涉及危险化学品或复杂的操作流程，在实际教学中开展受限。以氯气的制备实验为例，氯气具有毒性，对实验环境和操作规范要求极高，一旦操作不当，可能会对师生的健康造成危害。这使得许多学校只能通过视频演示或教师讲解的方式来替代学生的亲身体验，无法达到预期的教学效果。

此外，学习支持差异化不足也是传统高中化学教学的一大弊端。每个学生的学习能力、兴趣爱好和知识基础都存在差异，然而教师在教学过程中，由于时间和精力有限，难以全面、深入地了解每个学生的学习状况，导致教学资源的定制化成本较高，无法满足不同学生的个性化学习需求。

生成式人工智能的出现，为解决这些问题带来了新的希望。它能够通过动态生成可视化模型，将抽象的微观概念直观地呈现给学生，帮助学生更好地理解化学知识的本质。同时，利用其模拟实验过程的功能，可以让学生在虚拟环境中进行高危实验，既保证了实验的安全性，又能让学生获得与真实实验相似的体验。此外，生成式人工智能还能通过对学生学习数据的分析，为教师提供精准的学情分析，从而实现个性化教学，提高教学效果。

尽管生成式人工智能在高中化学教学中具有巨大的潜力，但目前其应用仍处于探索阶段，在实践过程中暴露出了一系列问题。部分教师对生成式人工智能的理解和应用能力不足，仅仅将其视为一种辅助工具，未能充分发挥其优势。同时，由于缺乏有效的引导和监管，学生在使用生成式人工智能时，容易出现依赖心理，导致思维惰化。此外，生成式人工智能生成的内容有时存在科学性偏差，与课程标准脱节，这也给教学带来了一定的困扰。

因此，如何将生成式人工智能与高中化学教学深度融合，充分发挥其优势，同时避免可能出现的问题，成为了当前教育领域亟待解决的重要课题。本研究将聚焦这一问题，深入探讨生成式人工智能在高中化学教学中的应用策略，以期为高中化学教学的改革与创新提供有益的参考。

（二）研究意义与方法

本研究具有重要的理论与实践意义，在理论层面，它将丰富教育技术学与化学教学论的交叉研究。通过深入探究生成式人工智能与高中化学教学的融合机制，有望构建起 “技术 - 学科 - 育人” 三位一体的理论框架。这不仅能够拓展教育技术在学科教学中的应用边界，还能为化学教学论注入新的活力，推动学科教学理论的创新与发展。在实践意义上，本研究旨在为一线教师提供切实可行、可复制的 AI 应用策略。通过具体的案例分析和实证研究，帮助教师掌握如何在教学中巧妙运用生成式人工智能，从而推动高中化学教学从传统的 “知识传递” 模式向以学生为中心的 “意义建构” 模式转型。这将有助于提高课堂教学的效率和质量，激发学生的学习兴趣和主动性，培养学生的创新思维和实践能力。

为了实现上述研究目标，本研究综合运用了多种研究方法。文献分析法是研究的基础，通过系统梳理国内外关于生成式人工智能在教育领域尤其是高中化学教学中的应用文献，全面了解研究现状和发展趋势，明确已有研究的成果与不足，为本研究提供坚实的理论支撑和问题导向。案例研究法能深入剖析生成式人工智能在高中化学教学中的具体应用案例，通过对不同教学场景下的成功案例和失败案例的分析，总结经验教训，提炼出具有普遍性和指导性的应用策略。实证研究法则通过设计严谨的教学实验，选取一定数量的学校和班级作为研究对象，将生成式人工智能应用于实际教学中，通过对比分析实验组和对照组的教学效果，如学生的学习成绩、学习兴趣、思维能力等方面的变化，客观、准确地验证生成式人工智能对高中化学教学的赋能效果。在研究过程中，还将结合课堂观察、师生访谈等方法，收集多维度的数据，深入了解师生在使用生成式人工智能过程中的体验、问题和需求，为研究结果的分析和应用策略的优化提供丰富的依据。

二、生成式人工智能在高中化学教学中的核心应用场景

（一）化学概念可视化与深度理解赋能

化学概念往往抽象复杂，对于高中生来说理解难度较大。生成式 AI 凭借其强大的自然语言处理与图像生成技术，为化学概念的教学带来了新的思路和方法。在高中化学教材中，原子结构是一个重要且抽象的概念。学生不仅要理解原子核与电子的构成关系，还要掌握电子云的概率分布特征。传统教学多依赖静态图像与文字描述，学生难以构建动态、立体的认知。借助生成式 AI，可一键生成 3D 原子模型，学生通过交互界面能从不同角度观察原子结构，还能动态演示电子在不同能级间的跃迁过程，让抽象概念 “看得见、摸得着”。在学习化学键时，学生对离子键、共价键的形成过程常常感到困惑。生成式 AI 可以制作精美的动画，展示原子间电子的转移与共享过程，生动呈现化学键的本质。

在氧化还原反应的教学中，电子转移的过程较为抽象，学生容易混淆氧化剂和还原剂的概念。生成式 AI 可以生成直观的电子转移示意图，用不同的颜色和箭头清晰地标注出电子的流向，同时配合实例进行讲解，帮助学生快速理解氧化还原反应的本质。教师还可以利用生成式 AI 设计互动环节，提出问题让学生回答，如 “在这个反应中，哪个物质是氧化剂？为什么？” 根据学生的回答，AI 及时给予反馈和指导，纠正学生的错误理解。

通过生成式 AI 的可视化呈现，学生能够更加直观地感受化学概念的本质，建立起宏观现象、微观本质和符号表征之间的紧密联系，从而提高对化学知识的理解和掌握程度。这种将抽象概念转化为具体图像和动态演示的方式，符合学生的认知规律，能够激发学生的学习兴趣，提高学习效果。

（二）实验教学创新与安全探究赋能

化学实验是高中化学教学的重要组成部分，但在实际教学中，由于实验条件的限制和安全风险的考虑，许多实验难以开展或无法让学生亲身体验。生成式 AI 联合虚拟仿真技术为解决这一问题提供了有效的途径。

以氯气的制备实验为例，氯气是一种有毒气体，制备过程需要严格的实验条件和操作规范，存在一定的安全风险。传统教学中，教师往往只能通过讲解和演示实验视频来让学生了解实验过程，学生无法亲自动手操作，对实验的理解和记忆也较为肤浅。利用生成式 AI 和虚拟仿真技术，学生可以在虚拟实验室中进行氯气制备实验。学生通过自然语言指令即可操作虚拟实验仪器，如 “连接圆底烧瓶和分液漏斗”“向圆底烧瓶中加入二氧化锰” 等，AI 会实时反馈操作的规范性，若操作错误，AI 会及时提示并解释原因，如 “分液漏斗的活塞未关闭，会导致气体泄漏，请重新操作”。在实验过程中，学生还可以观察到虚拟环境中氯气的生成、收集和检验过程，与真实实验场景高度相似。同时，AI 还可以动态模拟错误操作的后果，如 “加热过猛导致烧瓶破裂”“尾气未处理导致氯气泄漏” 等，让学生深刻认识到实验安全的重要性。

在酸碱中和滴定实验中，实验数据的分析和误差的判断是教学的难点之一。生成式 AI 可以自动分析学生的滴定曲线数据，快速生成个性化的误差分析报告。报告中会详细标注出可能存在的误差原因，如 “滴定终点判断过早，导致读数偏小”“滴定过程中溶液溅出，造成误差” 等，并给出相应的改进建议。学生通过查看误差分析报告，能够及时发现自己在实验操作中的问题，从而提高实验操作的准确性和规范性。此外，AI 还可以根据学生的实验数据和操作情况，为学生提供针对性的练习和指导，帮助学生巩固实验知识和技能。

通过生成式 AI 和虚拟仿真技术的应用，学生可以在安全的环境中进行各种化学实验，不仅提高了实验教学的效率和质量，还培养了学生的实践能力和创新精神。同时，这种创新的实验教学方式也为学生提供了更多的探索和尝试的机会，激发了学生对化学实验的兴趣和热情。

（三）个性化学习支持与精准适配赋能

每个学生的学习能力、兴趣爱好和知识基础都存在差异，传统的教学方式难以满足学生的个性化学习需求。生成式 AI 基于对学生作业、测试数据的多维度分析，能够构建动态知识图谱，为学生提供个性化的学习支持和精准适配的学习资源。

以化学平衡移动这一知识点为例，对于理解能力较强的学生，AI 可以提供一些拓展性的学习任务，如 “分析复杂化学反应体系中化学平衡的移动情况，并提出优化反应条件的方案”，同时推荐一些相关的学术论文和研究报告，帮助学生深入了解化学平衡的应用和前沿研究。对于基础薄弱的学生，AI 则会从基础知识入手，提供一些基础的练习题和讲解视频，如 “判断简单化学反应中化学平衡的移动方向”“影响化学平衡移动的因素有哪些” 等，帮助学生巩固基础知识，逐步提高学习能力。

在学习资源的推送方面，生成式 AI 会根据学生的学习情况和需求，为学生推荐适合的学习资料，如教材、课件、练习题、视频等。这些学习资料不仅具有针对性，而且形式多样，能够满足不同学生的学习习惯和需求。例如，对于喜欢通过视频学习的学生，AI 会推荐一些优质的化学教学视频；对于喜欢通过阅读学习的学生，AI 会推荐一些相关的教材和文献。

此外，生成式 AI 还可以设计开放性探究任务，如 “设计一种新型的电池，使其具有更高的能量密度和更长的使用寿命”，引导学生运用所学知识，发挥创新思维，提出自己的设计方案。在学生完成任务的过程中，AI 会实时提供反馈和指导，帮助学生不断优化方案，提高解决问题的能力。

通过生成式 AI 的个性化学习支持，学生能够获得更加符合自己学习需求的学习资源和指导，提高学习效率和学习效果。同时，这种个性化的学习方式也能够激发学生的学习兴趣和主动性，培养学生的自主学习能力和创新精神。

三、生成式人工智能赋能高中化学教学的机制建构

（一）教学模式创新：从 “单向传递” 到 “双主互动”

传统的高中化学教学模式往往以教师为中心，呈现出 “单向传递” 的特点。教师在讲台上进行知识的传授，学生则被动地接受知识，这种教学模式在一定程度上限制了学生的主动性和创造性。生成式人工智能的出现，为教学模式的创新提供了契机，推动教学从 “单向传递” 向 “双主互动” 转变，构建起 “教师主导 - AI 辅助 - 学生主体” 的三元协同模式。

在这一模式中，教师作为教学活动的组织者和引导者，负责教学目标的设定与深度思维的引导。教师根据课程标准和学生的实际情况，制定合理的教学目标，并通过精心设计的教学活动，引导学生深入思考化学问题，培养学生的化学思维能力。在讲解 “化学平衡” 这一知识点时，教师可以设定教学目标为让学生理解化学平衡的概念、特征以及影响化学平衡移动的因素。为了实现这一目标，教师可以通过引入生活中的实例，如工业合成氨的生产过程，引导学生思考如何提高氨的产量，从而引出化学平衡的概念。

AI 在教学中承担着重要的辅助角色。它能够将抽象的化学知识以可视化的方式呈现出来，帮助学生更好地理解。利用 3D 建模技术生成分子结构模型，让学生直观地观察分子的空间构型；通过动画演示化学反应的微观过程，展示化学键的断裂和形成。AI 还能承担基础问题答疑的任务，学生在学习过程中遇到的一些常见问题，AI 可以及时给予解答，节省教师的时间和精力。此外，AI 能够采集学生的学习数据，分析学生的学习情况，为教师提供学情分析报告，帮助教师了解学生的学习进度、知识掌握程度以及学习过程中存在的问题，从而调整教学策略。

学生则是学习的主体，在虚实融合的环境中开展探究式学习。学生可以通过与 AI 的交互，自主探索化学知识，提出问题并尝试解决问题。在学习 “氧化还原反应” 时，学生可以通过 AI 提供的虚拟实验平台，进行不同物质之间的氧化还原反应实验，观察实验现象，分析反应过程中电子的转移情况，从而深入理解氧化还原反应的本质。学生还可以在小组合作中，共同探讨化学问题，分享自己的见解和思考，培养合作能力和创新思维。

以 “原电池原理” 教学为例，教师首先提出 “如何设计水果电池提升电流强度” 的驱动性问题，激发学生的探究兴趣。AI 则实时生成不同电极材料组合的电势差计算模型，为学生的探究提供理论支持。学生根据 AI 提供的模型，通过虚拟实验调试电极材料、电解质溶液等参数，并验证自己的假设。在实验过程中，学生观察电流计的示数变化，分析实验数据，不断调整实验方案。当学生发现使用锌片和铜片作为电极，柠檬汁作为电解质溶液时，水果电池的电流强度较大，但仍不理想。此时，学生可以通过与 AI 交流，了解到增加电极的表面积、优化电解质溶液的浓度等方法可能会提升电流强度。学生根据这些建议，进一步改进实验方案，再次进行实验验证。通过这样的探究过程，学生形成了 “问题提出 - 模型建构 - 实验验证 - 结论修正” 的深度学习闭环，不仅掌握了原电池的原理和应用，还培养了自主学习能力、探究能力和创新思维。

（二）教师角色转型：从 “知识传授者” 到 “智能教育设计师”

生成式 AI 的发展对教师的角色提出了新的要求，倒逼教师重构专业能力，从传统的 “知识传授者” 向 “智能教育设计师” 转型。在这一转型过程中，教师需要聚焦 “AI 工具 pedagogical 应用” 与 “高阶素养培养”。

教师需要掌握学科专属提示词（Prompt）设计。提示词是与 AI 交互的关键，精准的提示词能够引导 AI 生成符合教学需求的内容。在 “有机合成路线设计” 教学中，教师需要通过精准的指令引导 AI 生成符合绿色化学理念的合成方案。教师可以输入提示词：“以乙烯为原料，设计一条合成乙酸乙酯的绿色化学合成路线，要求原子利用率高，副反应少，步骤简洁。”AI 根据这一提示词，利用其强大的算法和知识储备，生成多种可能的合成路线，并对每条路线的原子利用率、反应条件、副反应等进行分析和评估。教师再根据 AI 生成的结果，引导学生对不同的合成路线进行讨论和比较，让学生理解绿色化学理念在有机合成中的重要性，以及如何选择最优的合成路线。

基于 AI 提供的学情分析报告，教师能够实现 “数据驱动” 的精准教学决策。学情分析报告能够详细呈现学生的学习情况，如学生在某个知识点上的错误率、学习进度的差异、学习兴趣的变化等。教师根据这些数据，针对性地设计教学活动。当发现学生在 “同分异构体判断” 这一知识点上的错误率达 40% 时，教师可以组织小组讨论任务，让学生在小组中分享自己的解题思路，互相启发，共同找出错误的原因和解决方法。教师在小组讨论过程中，进行巡视和指导，及时纠正学生的错误观念，引导学生深入思考。教师还可以根据学生的学习情况，为学生提供个性化的学习建议和辅导，帮助学生弥补知识漏洞，提高学习效果。

此外，教师还需要具备教学设计能力、课程开发能力和教学评价能力等。在教学设计方面，教师要将 AI 技术融入教学环节，设计出富有创新性和吸引力的教学活动，激发学生的学习兴趣。在课程开发方面，教师可以利用 AI 生成的教学资源，开发校本课程，丰富教学内容。在教学评价方面，教师要结合 AI 提供的数据和学生的课堂表现，采用多元化的评价方式，全面、客观地评价学生的学习成果和学习过程，促进学生的全面发展。

（三）学生学习方式变革：从 “被动接受” 到 “主动建构”

生成式 AI 创设的沉浸式交互环境为学生的学习带来了全新的体验，极大地激发了学生的学习主动性，推动学生的学习方式从 “被动接受” 向 “主动建构” 转变。

在 “物质结构与性质” 单元的学习中，学生对原子结构、分子间作用力等抽象概念的理解往往存在困难。借助生成式 AI，学生可以通过自然语言与 AI 进行对话，自主探索 “为什么金刚石硬度高于石墨” 这一问题。AI 会同步生成原子排列对比图及共价键键能数据，直观地展示金刚石和石墨的原子结构差异以及共价键的特点。学生通过观察这些图像和数据，结合 AI 的解释，能够深入理解金刚石硬度高于石墨的原因是由于它们的原子排列方式不同，导致共价键的强度和性质不同。在这个过程中，学生不再是被动地接受教师的讲解，而是通过主动提问、自主探究，构建起对知识的理解。

在课后，生成式 AI 还能化身 “化学探究伙伴”，为学生提供个性化的学习支持。学生在完成化学实验后，通常需要撰写实验反思日志，总结实验过程中的经验和教训。AI 可以基于学生上传的实验反思日志，分析学生的实验操作、数据处理、结论推导等方面的情况，生成个性化的改进建议。如 “建议增加变量控制的对比实验，以更准确地验证实验假设”“在数据处理时，可以采用图表的形式，使数据更加直观，便于分析” 等。这些建议能够帮助学生发现自己在实验中的不足之处，引导学生进一步思考和探究，培养学生的科学探究能力和批判性思维能力。

生成式 AI 还可以根据学生的学习情况，为学生推荐个性化的学习资源，如相关的拓展阅读材料、在线课程、模拟试题等。这些资源能够满足学生的不同学习需求，帮助学生进一步拓展知识视野，深化对化学知识的理解和应用。生成式 AI 还能设计一些开放性的探究任务，如 “设计一种新型的催化剂，提高某一化学反应的效率”，鼓励学生发挥创新思维，运用所学知识解决实际问题，培养学生的创新能力和实践能力。

四、生成式人工智能赋能高中化学教学的实践案例分析

（一）案例选取与实施框架

为了深入探究生成式人工智能在高中化学教学中的实际应用效果，本研究选取了人教版《化学反应原理》单元作为实验载体。该单元涵盖了化学反应速率、化学平衡、电化学等重要知识点，具有较强的理论性和抽象性，是高中化学教学中的重点和难点。

在实施过程中，构建了 “AI 辅助预习 - 智能课堂交互 - 动态评价反馈” 的教学链条，充分发挥生成式人工智能的优势，实现教学过程的优化和创新。

课前，利用生成式人工智能根据课程标准生成情境化导学案。以 “从工业合成氨看化学反应速率调控” 为例，导学案融合了历史案例与实时数据，让学生在预习阶段就能感受到化学知识与实际生产的紧密联系。通过介绍工业合成氨的发展历程，学生了解到科学家们在提高氨产量过程中对化学反应速率调控的不断探索，同时结合实时的工业生产数据，如不同温度、压强下氨的产量变化，使学生对化学反应速率的影响因素有了更直观的认识。生成式人工智能还会根据学生的预习情况，提供个性化的学习建议，帮助学生明确学习重点和难点，提高预习效果。

课中，借助 AI 驱动的虚拟实验室开展 “浓度对反应速率影响” 的探究实验。学生在虚拟实验室中，可以自由选择不同浓度的反应物，实时观察离子碰撞频率变化，从而直观地理解浓度对化学反应速率的影响。当学生选择增加反应物浓度时，虚拟实验室会清晰地展示出离子碰撞频率明显增加，反应速率加快的现象；反之，当降低反应物浓度时，离子碰撞频率减少，反应速率减慢。学生还可以通过改变其他条件，如温度、催化剂等，进一步探究这些因素对反应速率的影响。在实验过程中，AI 会实时提供指导和反馈，纠正学生的错误操作，解答学生的疑问，帮助学生顺利完成实验探究。

课后，AI 自动批改作业并生成知识掌握度雷达图，标注出学生在 “活化能计算” 等薄弱点。通过对学生作业数据的分析，AI 能够精准地识别出学生在各个知识点上的掌握情况，为教师提供详细的学情报告。教师根据学情报告，针对学生的薄弱环节进行有针对性的辅导和强化训练，实现个性化教学。AI 还会为学生提供个性化的学习资源，如相关的知识点讲解视频、练习题等，帮助学生巩固所学知识，弥补知识漏洞。

（二）效果评估与实证发现

为了评估生成式人工智能赋能高中化学教学的效果，本研究采用了对照实验的方法。选取了两个平行班级，其中一个班级作为实验组，在教学过程中应用生成式人工智能；另一个班级作为对照组，采用传统的教学方法。

通过对实验组和对照组学生的学习成绩、学习兴趣、思维能力等方面的对比分析，发现实验组学生在 “微观过程建模”“实验方案设计” 等核心素养指标上的得分显著高于对照组（p<0.05）。这表明生成式人工智能的应用能够有效提升学生对化学知识的理解和应用能力，培养学生的科学思维和创新能力。在 “微观过程建模” 方面，实验组学生能够借助生成式人工智能提供的可视化模型，更好地理解化学反应的微观过程，从而准确地构建出微观模型，解释化学现象。在 “实验方案设计” 方面，实验组学生通过在虚拟实验室中的实践操作和 AI 的指导，能够更加熟练地掌握实验设计的方法和技巧，设计出更加合理、科学的实验方案。

通过学习兴趣问卷的调查发现，实验组学生在 “主动探究意愿” 维度上的得分提升了 23%。这说明生成式人工智能创设的沉浸式交互环境和个性化学习支持，极大地激发了学生的学习兴趣和主动性，使学生更加积极地参与到化学学习中。学生在与 AI 的互动过程中，能够自主探索化学知识，解决问题，获得成就感，从而增强了学习的动力和信心。

在典型个案分析中，发现原本畏惧化学实验的学生通过虚拟实验操作，克服了实操焦虑，能够独立设计 “影响化学反应速率因素” 的探究方案。这体现了生成式 AI 在降低认知负荷、激发学习动机方面的积极效应。虚拟实验为这些学生提供了一个安全、自由的实验环境，让他们能够在没有心理压力的情况下进行实验操作，逐渐熟悉实验流程和方法，提高实验技能。AI 的实时指导和反馈也让学生能够及时了解自己的操作是否正确，遇到问题时能够得到及时的帮助和解决，从而增强了学生的自信心和学习兴趣。

五、生成式人工智能赋能高中化学教学的挑战与对策

（一）技术应用困境

1. 内容科学性风险：生成式人工智能虽具备强大的知识储备和生成能力，但在化学教学中，其生成的内容仍存在科学性风险。由于化学学科知识体系庞大且复杂，涉及众多抽象概念、微观原理和实验事实，AI 在理解和生成相关内容时，可能出现偏差。在解释化学反应机理时，AI 可能混淆 “催化剂参与反应路径” 与 “改变反应活化能” 的本质区别。它可能只是简单地描述催化剂能加快反应速率，而没有准确阐述催化剂是如何通过参与反应中间过程，改变反应路径，从而降低反应活化能的。这种不准确的描述会误导学生对化学反应本质的理解，影响教学效果。

2. 教师技术适应障碍：教师是教学活动的组织者和实施者，其对生成式人工智能的适应能力直接影响着技术在教学中的应用效果。部分教师缺乏 “技术 + 学科” 整合能力，在面对生成式人工智能这一新兴技术时，存在 “过度依赖 AI 生成资源” 或 “排斥技术介入” 的两极分化现象。一些教师过度依赖 AI 生成的教学资源，如教案、课件等，缺乏对这些资源的批判性思考和个性化调整，导致教学缺乏针对性和创新性。而另一些教师则对技术介入教学持排斥态度，他们习惯于传统的教学方式，认为生成式人工智能会取代教师的角色，对新技术的应用存在恐惧和抵触心理。这些教师往往忽视了生成式人工智能在教学中的辅助作用，无法充分利用其优势来提升教学质量。

3. 情感交互弱化隐患：教育是人与人之间的情感交流和心灵沟通的过程，师生之间的情感交互在教学中起着至关重要的作用。然而，在生成式人工智能赋能高中化学教学的过程中，高频的 AI 互动可能会减少师生深度对话的机会，削弱化学学科特有的 “实验探究中师生共同纠错” 的情感联结价值。当学生在学习中遇到问题时，他们可能更倾向于向 AI 寻求答案，而不是与教师进行面对面的交流和讨论。这样一来，师生之间的情感交流就会减少，教师无法及时了解学生的学习状态和心理需求，难以给予学生个性化的指导和关怀。在化学实验教学中，AI 虽然可以模拟实验过程，提供实验指导，但它无法替代师生在共同实验探究中建立起来的情感联系。学生在实验中出现错误时，教师的及时纠正和鼓励，以及师生之间的互动交流，能够增强学生的学习动力和自信心，培养学生的科学探究精神和团队合作能力。而这些情感价值是 AI 无法给予的。

（二）破解路径建构

1. 建立学科知识图谱审核机制：为了确保生成式人工智能生成的化学教学内容的科学性和准确性，需要联合化学教育专家与 AI 工程师构建高中化学核心知识点数据库，对 AI 生成内容进行 “原理正确性 - 课标契合度 - 教学适配性” 三重校验。化学教育专家具有深厚的学科知识和丰富的教学经验，他们能够从化学学科的专业角度，对 AI 生成的内容进行原理正确性的审核。检查化学反应方程式是否正确、反应机理的解释是否准确等。AI 工程师则可以利用其专业技术，从技术层面确保 AI 生成内容的质量和稳定性。他们可以开发智能审核算法，对 AI 生成的内容进行快速筛选和初步审核。通过将 AI 生成内容与高中化学核心知识点数据库进行比对，判断其是否符合学科逻辑和课程标准要求。在审核过程中，还需要考虑教学适配性，即生成的内容是否适合学生的认知水平和教学实际情况。根据学生的年龄特点、知识基础和学习能力，对生成的内容进行适当的调整和优化，使其更易于学生理解和接受。

2. 开发 “TPACK+” 教师培训体系：为了提升教师对生成式人工智能的应用能力，促进教师从 “知识传授者” 向 “智能教育设计师” 转型，需要设计融合 “技术知识（T）- 学科知识（C）- 教学法知识（K）” 的专项培训，即 “TPACK+” 教师培训体系。在培训内容上，不仅要涵盖生成式人工智能的基本原理、操作方法和常用工具，还要注重将技术知识与化学学科知识、教学法知识有机融合。通过案例分析、实践操作和小组讨论等方式，让教师了解如何在化学教学中巧妙运用生成式人工智能，设计出富有创新性和吸引力的教学活动。在 “化学平衡” 教学中，教师可以利用生成式人工智能生成动态的化学平衡模型，展示平衡移动的过程，帮助学生更好地理解抽象的概念。培训还应注重培养教师的数据素养和学情分析能力，让教师能够根据 AI 提供的学情分析报告，精准把握学生的学习状况，制定个性化的教学策略。在培训方式上，可以采用工作坊形式，邀请教育技术专家、化学教研员和一线优秀教师共同参与，分享 “AI 辅助概念可视化”“虚拟实验教学设计” 等实操案例，让教师在实践中学习和成长。

3. 重构 “人机协同” 情感交互场景：为了避免生成式人工智能对师生情感交互的弱化，需要明确 AI 在基础答疑、数据处理中的工具定位，保留教师对实验安全监督、思维深度引导、学习情感激励等不可替代的角色。在教学过程中，AI 可以承担一些基础问题的答疑工作，如解答学生关于化学概念、公式推导等方面的常见问题，为教师节省时间和精力。但对于学生在学习中遇到的深层次问题，如对化学原理的理解困惑、实验设计的创新思路等，教师应及时介入，与学生进行面对面的交流和讨论，引导学生深入思考，培养学生的批判性思维和创新能力。在实验教学中，AI 可以辅助学生进行实验数据的处理和分析，提供实验操作的指导和建议，但教师必须亲自监督实验安全，确保学生在安全的环境中进行实验。教师还应注重在实验过程中与学生的情感交流，鼓励学生积极探索，及时肯定学生的努力和成果，增强学生的学习自信心和成就感。在 AI 反馈实验报告后，教师可以针对性地开展 “实验创新点挖掘” 的一对一指导，与学生共同探讨实验中的发现和不足，引导学生进一步思考和创新，平衡技术效率与教育温度。

六、结论与展望

生成式人工智能通过重塑知识呈现方式、优化教学交互流程、支持个性化学习，为高中化学教学带来系统性变革。本研究通过多维度的分析与实证，明确了其在概念可视化、实验创新、个性化学习等核心场景的应用模式，构建了涵盖教学模式创新、教师角色转型、学生学习方式变革的赋能机制，并通过实践案例验证了其显著的教学成效。同时，也正视了技术应用中存在的内容科学性风险、教师技术适应障碍、情感交互弱化隐患等挑战，提出了针对性的破解路径。

未来研究可进一步探索：一是跨学科融合场景下的 AI 赋能机制，如化学与生物学科交叉的 “酶催化反应模拟”，打破学科壁垒，培养学生的综合思维能力；二是长期应用中生成式 AI 对学生科学本质观、创新人格等深层素养的影响，关注学生的全面发展；三是基于大语言模型的化学学科专属智能教学系统开发，整合教学资源，实现教学过程的智能化管理，推动技术赋能从 “碎片化应用” 向 “常态化融合” 升级，最终实现 “技术为基，育人为本” 的教育愿景。