AI赋能落后地区高中化学教学探索与实践

　　新高考赋分制下，化学实验题占比提升，但资源受限地区学生因实验条件匮乏，难以获得必要的实验体验。本文提出利用AI模拟化学反应中的核心现象，构建低成本虚拟实验环境。同时，客观分析AI在实验模拟方面的局限，提出AI模拟与微型实验的互补策略。研究指出AI赋能可为资源受限地区学生提供“可视性、可探究”的实验学习路径，有助于缩小城乡差距。
　　新高考下化学等级赋分制正在加剧城乡教育不均衡
　　在新高考改革背景下，化学学科采用等级赋分制来评定学生成绩。这种评价方式根据考生在全体考生中的相对位置排名确定最终等级分数。同时，高考化学试题注重对学生创新意识与实验素养的考查。而对于地处落后山区的高中学校而言，学校的化学实验室条件普遍薄弱，部分学校甚至不具备基本的实验教学场所。学生连课程标准规定的基础实验都无法亲手操作，更不用说完成开放程度更高的探究性学习任务。这种局面导致学生在高考实验题中得分率偏低。加之等级赋分制放大了相对排名的竞争效应，城乡学生之间的化学成绩差距因此被进一步拉大，教育不均衡问题在学科评价中表现得更为突出。
实验条件匮乏致使落后地区学生赋分排名后移
　　首先，多数山区的高中学校没有标准化的化学实验室，部分学校甚至缺少烧杯、试管等基础实验器材。化学实验课就变成教师语言讲述或播放实验视频。学生无法动手实验，难以感受化学实验中颜色变化的丰富与动态，在化学实验的学习中逐步变为走马观花。
　　其次，学生缺乏课本基础实验的操作技能，对实际实验中可能出现的意外情况无法理解，只能死记硬背实验步骤与错误操作的后果，无法形成真正的实验体系。高考中出现陌生情境探究题时，县域普通高中学生普遍表现出随意猜测、逻辑混乱等问题。
　　在赋分制模式下，学生高考的化学成绩是根据其在全省选考化学群体中的排名百分比，通过等级转换换算得出。对于实验条件薄弱地区的学生，在涉及现象分析、原因解释等题型上易落后于资源充裕地区的学生，进而表现为排名百分比后移、赋分成绩变低的现象。
　　AI模拟实验可弥补落后地区化学教学短板
　　近年来，人工智能（AI）技术的发展为这一困境提供了新的解决思路。虚拟实验技术尤其适用于化学教学中针对过程性观察和探究能力的训练，可以有效弥补传统文本教学在呈现化学变化动态过程方面的根本性缺陷。
　　人工智能技术能够模拟化学实验中的多种典型现象。化学反应的表观特征，包括颜色转变、沉淀生成与溶解以及晶体结构等，均可借助AI实现动态模拟。
　　1.颜色变化过程模拟
　　针对高中化学实验中常见的颜色反应，可利用模拟程序辅助学生清晰观察色彩演变的完整过程。该程序可预先设定若干典型的反应组合，例如三氯化铁溶液与硫氰化钾溶液反应呈现血红色，三氯化铁溶液与苯酚溶液反应呈现紫色。
　　2.沉淀形态的模拟逻辑
　　对于高中化学中涉及沉淀生成及转化的实验，可利用模拟程序帮助学生在视觉上直观感受沉淀的形成与转化过程，并对不同沉淀的形态特征加以区分，包括晶状沉淀、絮状沉淀和胶状沉淀。此举可在一定程度上弥补真实实验中沉淀形态细节观测困难以及转化过程不连续的不足。
　　3.晶体结构的AI可视化
　　对于高中物质结构模块中晶体结构这一教学难点，可利用AI辅助学生克服空间想象能力不足的问题。借助AI工具，学生可以对晶胞进行任意角度的旋转和任意比例的缩放，从坐标轴方向、体对角线方向等多个视角观察原子的空间排布规律。当晶胞旋转时，对应的投影图会同步更新，能够清晰展示晶体三维结构与二维投影之间的对应关系。针对高考中的体对角线投影图考点，可展示体对角线投影动画，分步骤展示原子沿视线方向的空间排布与重叠规律。
　　AI模拟实验与微型实验相结合共同促进化学教育公平
　　尽管AI模拟在视觉现象呈现方面展现出优势，但它的局限性仍不可回避。首先是感官体验的缺失。气体的气味、实验过程中的触觉反馈等信息无法通过屏幕传递。其次，缺乏操作技能的训练。例如酸碱中和滴定操作，要求手眼协作与肌肉记忆的配合，AI模拟无法替代真实练习所形成的动作技能。第三，AI无法真正呈现化学实验中的未知或突发情况，只能展示预先设定、标准化的实验现象。
　　针对上述问题，可以采取AI模拟与微型实验相结合的混合教学策略。对于视觉现象类内容，优先采用AI模拟；对于滴定操作等核心操作技能，则优先采用微型化实验方案以保障学生的真实动手练习。两种方式相互补充，共同构建适合教育资源落后地区的化学实验教学解决方案。
　　展望未来，随着虚拟现实与增强现实技术的持续成熟以及相关设备成本的逐步下降，沉浸式虚拟实验室有望进入县城中学，从而逐步弥补学生在操作体验方面的不足。教育公平的最终目标，是确保所有学生拥有同等的认知体验。AI赋能，正在使这一目标从抽象理念逐步走向具体实践。

　　山西省隰县第一中学 杨文丽