人工智能驱动的化学教学组织形式创新路径探究

马逍 王俊杰 陈鑫 李京城 赵丽红 孙雪萍 程绍娟 王芳

引用本文: 马逍, 王俊杰, 陈鑫, 李京城, 赵丽红, 孙雪萍, 程绍娟, 王芳. 人工智能驱动的化学教学组织形式创新路径探究[J]. 大学化学, 2025, 40(9): 99-106. doi: 10.12461/PKU.DXHX202410085 shu
Citation:  Xiao Ma,  Junjie Wang,  Xin Chen,  Jingcheng Li,  Lihong Zhao,  Xueping Sun,  Shaojuan Cheng,  Fang Wang. Exploring Innovative Approaches to Chemistry Instructional Organization Driven by Artificial Intelligence[J]. University Chemistry, 2025, 40(9): 99-106. doi: 10.12461/PKU.DXHX202410085 shu

人工智能驱动的化学教学组织形式创新路径探究

    通讯作者: 王芳,E-mail:wangfang1116@163.com
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    洛阳理工学院高层次人才启动项目(2019BZ18);洛阳理工学院教改项目重点项目A类(2021JYZK-008);洛阳理工学院教改项目一般项目(2019JYYB-30);洛阳理工学院2021年度课程思政专项建设项目(物理化学)(2021KCSZ-001);洛阳理工学院2024年度校级“专创融合”课程项目(物理化学)

摘要: 本文探讨了人工智能(AI)技术在化学教学组织形式中的创新路径,并通过具体的案例来揭示AI如何改变传统教学。针对传统化学教学中的不足,提出了基于AI技术的自适应学习系统、智能实验平台与虚拟实验室,以及合作学习与智能协作三大创新路径。自适应学习系统通过个性化数据分析,为学生动态调整学习路径,解决了“一刀切”教学模式的问题;虚拟实验室和智能实验平台则打破了物理实验的局限,为学生提供安全、灵活的实验操作环境;智能协作工具在合作学习中优化了分组方式,并通过实时反馈提升学习效率。然而,上述创新路径在推广过程中仍面临教育资源分配不均、教师技术掌握不足等挑战。本文建议通过优化资源配置、强化教师培训和推动虚拟与传统教学结合,进一步提升AI技术在化学教育中的应用效果。展望未来,AI技术将继续为化学教学提供创新动力,推动教育模式的智能化转型,为实现教育公平和教学质量的提升提供重要支持。

English

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  • 发布日期:  2025-06-03
  • 收稿日期:  2024-10-22
  • 接受日期:  2024-12-18
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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