摘要：随着人工智能技术的快速发展，高中化学教育正经历从传统课堂向数字化、智能化转型的关键阶段。本文以天津市汇文中学、萧山区第十一高级中学等学校的实践案例为基础，系统分析人工智能在高中化学教学中的应用路径，包括智能教学平台构建、虚拟实验开发、个性化学习支持等。研究结果表明，人工智能技术可显著提升教学效率、优化学习体验，但需警惕技术依赖风险。本文提出“虚实融合、数据驱动、人机协同”的转型策略，为高中化学教育数字化转型提供理论参考与实践指导。

关键词：人工智能新技术；高中化学；教育数字化转型；实践；探索

引言

《教育信息化 2.0 行动计划》明确提出，要推动教育模式创新，构建高效、灵活的教育体系。在此背景下，人工智能技术成为教育数字化转型的核心驱动力。高中化学作为一门抽象性强、实验风险高的学科，亟需通过技术赋能突破传统教学瓶颈。例如，天津市汇文中学通过建设智慧校园，实现了“人人皆学、处处能学、时时可学”的教育目标；萧山区第十一高级中学借助智能平板与大数据分析，构建了化学单元精准教学模式。然而，当前人工智能在高中化学教育中的应用仍面临技术适配性不足、教师数字素养待提升等问题。因此，探索人工智能与高中化学教育的深度融合路径具有重要的现实意义。

1、人工智能在高中化学教育中的应用场景

1.1 智能教学平台：精准定位学情

智能教学平台通过对学生学习数据的实时采集与分析，可精准定位学情，优化教学策略。例如，萧山区第十一高级中学在必修（第二册）有机化合物单元教学中，通过智能平板终端授课和智学网大数据采集分析，实现了以下功能：

全景数据分析：通过单元测试卷的雷达对照图，直观呈现班级及年级在多官能团有机物结构与性质等知识点的得分率。针对得分率偏低的题目，备课组进行反思与改进，在后续复习中作为重点突破点。

1.2 虚拟实验：突破实验安全与资源限制

虚拟实验技术可让学生在安全、低成本的环境中模拟化学实验，提升实验技能。例如：

安全预演：在“浓硫酸稀释”实验中，通过AR 模拟流程，标注危险点（如禁止注水入酸），避免传统实验中的安全风险。

异常现象预测：提问“加热高锰酸钾时试管未略向下倾斜会怎样？”，AI 模拟试管破裂的3D 场景及原理分析，帮助学生理解实验操作规范。

操作技能培养：使用 DeepSeek 的 3D 建模功能，开展“设计最稳定 C6H12同分异构体”比赛，AI 实时评估结构稳定性并排名，激发学生的创新思维。

1.3 个性化学习支持：满足差异化需求

人工智能可根据学生的学习进度和风格，提供个性化的学习路径和资源推荐。例如：

分层习题生成：输入知识点（如“气体摩尔体积计算”），自动生成基础→拓展→高考真题三级题库，适应不同学生的需求。

错题智能诊断：学生上传错题图片，AI 识别错误类型（计算失误 / 概念混淆）并推送同类变式训练，帮助学生查漏补缺。

2、人工智能推动高中化学教育数字化转型的实践案例

2.1 天津市汇文中学：智慧校园建设赋能教育数字化转型天津市汇文中学通过以下措施推动教育数字化转型：

基础设施升级：全面升级学校硬件设备，建设智慧教室，配备智慧黑板、可移动终端（校园卡）等，实现无线网络全覆盖，满足信息化教学、管理和服务需求。

课程资源开发：全体教师协同推进完善汇文数字化校本资源库建设，包括优质课资源、微课资源、习题库资源等，实现数字化优质资源共建共享。此外，借助平台，学校进行了课程编排整合，打通校内外课程资源，为学生全面而有个性的发展提供支撑。

2.2 萧山区第十一高级中学：智能平板助力化学单元精准教学

萧山区第十一高级中学以必修（第二册）有机化合物单元为例，借助智能平板终端授课和智学网大数据采集分析，构建了化学单元精准教学模式：

单元教学精准化实施：通过设计平板单元教学、课堂互动活动、课后习题检测等，实时跟踪评价学生的学习情况，调整教学策略，精准定位学生单元学习的难点和困惑点。

巩固单元复习成效：通过典例精讲、分层辅导、微课研学等措施，帮助学生落实基本知识，提升综合运用能力。例如，针对共性问题进行典例精讲，根

据层次不同推送个性化错题，录制针对性微课供学生研讨学习。

3、人工智能推动高中化学教育数字化转型的挑战与对策

3.1 技术适配性不足

当前部分人工智能教学工具与高中化学教学内容的适配性不足，导致技术应用效果不佳。例如，某些虚拟实验平台在模拟复杂化学反应时存在精度不足的问题。对策：加强人工智能教学工具的研发与优化，提高其与高中化学教学内容的适配性。同时，建立人工智能教学工具的评价体系，定期对其应用效果进行评估与反馈。

3.2 教师数字素养待提升

部分高中化学教师对人工智能技术的认知和应用水平有限，难以充分发挥其在教学中的作用。对策：加强教师数字素养培训，提高其对人工智能技术的认知和应用能力。例如，开展校本培训，重点掌握 Prompt 工程技巧，如“用STAR 法则设计硫氮循环项目式学习方案”。同时，建立教师数字素养评价机制，激励教师不断提升自身数字素养。

3.3 技术依赖风险

过度依赖人工智能技术可能导致学生自主学习能力下降，教师教学创新能力减弱。对策：坚持“虚实结合”原则，在利用人工智能技术的同时，注重培养学生的自主学习能力和教师的教学创新能力。例如，在虚拟实验后跟进真实操作，防止“屏幕化学家”现象；鼓励教师结合人工智能技术开展教学创新，探索新的教学模式和方法。

4、人工智能推动高中化学教育数字化转型的策略建议

4.1 构建“虚实融合”的教学环境

将虚拟实验、智能教学平台等技术与传统实验教学、课堂教学相结合，构建“虚实融合”的教学环境。例如，在“实验室金属钠失窃案”化学侦探游戏中，学生通过向 AI 提问获取线索（钠与水反应特征、残留物检测方法），培养证据推理能力，同时结合真实实验操作，加深对化学知识的理解。

4.2 建立“数据驱动”的教学决策机制

利用大数据分析技术，对学生的学习行为、学习成绩等数据进行收集和分析，为教学决策提供数据支持。例如，通过学习分析报告，教师可以全面了解学生的学习情况，包括学习习惯、知识掌握程度等，从而制定更加精准的教学策略。

结语

人工智能技术在高中化学教育中的应用可显著提升教学效率、优化学习体验，但需警惕技术依赖风险。“虚实融合、数据驱动、人机协同”是推动高中化学教育数字化转型的有效策略。

参考文献：

[1] 教育部 . 教育信息化 2.0 行动计划 [Z].2022.

[2] 天津市汇文中学 . 人工智能赋能中学教育数字化转型的探索与实践[R].2025.

[3] 萧山区第十一高级中学 . 借助智能平板实施高中化学单元精准教学的实践研究 [R].2023.

[4] 科大讯飞. 新一代人工智能技术助推教育数字化转型的实践[R].2024.