2025年高一上學(xué)期化學(xué)“化學(xué)編程”初步應(yīng)用測試一、測試背景與技術(shù)框架2025年，隨著人工智能與教育深度融合，“化學(xué)編程”作為跨學(xué)科教學(xué)新范式被引入高一化學(xué)課程。本次測試依托遼寧省“中學(xué)生英才計劃”化學(xué)學(xué)科的實踐經(jīng)驗，結(jié)合AI助教系統(tǒng)、AR可視化技術(shù)及計算思維培養(yǎng)模型，構(gòu)建“理論建模-虛擬實驗-數(shù)據(jù)分析”三位一體的教學(xué)體系。測試選取某省級示范高中高一年級120名學(xué)生為對象，分為傳統(tǒng)教學(xué)組（60人）與編程實驗組（60人），在為期8周的必修模塊學(xué)習(xí)中完成對比教學(xué)。1.1核心技術(shù)支撐AI動態(tài)學(xué)習(xí)系統(tǒng)：采用類似西瓜創(chuàng)客“AI靈感引擎”的定制化平臺，可根據(jù)學(xué)生代碼提交記錄（如變量定義規(guī)范性、循環(huán)邏輯復(fù)雜度）生成個性化錯題集，并推送微觀粒子模擬、化學(xué)平衡計算等針對性訓(xùn)練項目。AR分子可視化工具：基于編程貓“源碼精靈”功能優(yōu)化的3D分子模型系統(tǒng)，學(xué)生通過編寫JavaScript代碼控制分子鍵角（如H?O的104.5°）、鍵長參數(shù)，實時觀察分子構(gòu)型變化對物質(zhì)性質(zhì)的影響。計算思維培養(yǎng)模型：參考宿州市第三中學(xué)“問題情境-算法設(shè)計-結(jié)果驗證”教學(xué)策略，將化學(xué)問題拆解為“輸入?yún)?shù)→邏輯運算→輸出結(jié)論”的編程邏輯鏈，例如用Python循環(huán)語句模擬酸堿中和滴定曲線。二、測試內(nèi)容與實施過程2.1基礎(chǔ)概念編程化轉(zhuǎn)化在“物質(zhì)的量”章節(jié)，實驗組學(xué)生需完成三項任務(wù)：摩爾質(zhì)量計算器開發(fā)：使用變量賦值（M=m/n）編寫程序，輸入物質(zhì)化學(xué)式（如NaCl）后自動調(diào)取元素周期表數(shù)據(jù)庫計算分子量，傳統(tǒng)教學(xué)組則采用公式手動計算。測試數(shù)據(jù)顯示，實驗組計算準(zhǔn)確率提升23%，且能自主拓展至結(jié)晶水合物（如CuSO?·5H?O）的復(fù)雜計算。微觀粒子動態(tài)模擬：通過AR編程控制1mol水分子的虛擬運動，設(shè)置溫度變量（T=298K或373K）觀察分子動能變化。學(xué)生需在代碼中加入碰撞檢測邏輯（ifdistance<r0:energytransfer），理解溫度對分子運動速率的影響?；瘜W(xué)方程式配平算法：基于質(zhì)量守恒定律設(shè)計矩陣求解程序，輸入未配平方程式（如C2H5OH+O2→CO2+H2O）后，通過線性方程組運算輸出配平系數(shù)。約65%的實驗組學(xué)生能獨立完成氧化還原反應(yīng)（如KMnO?與HCl的反應(yīng)）的配平代碼編寫。2.2實驗?zāi)K的編程重構(gòu)2.2.1虛擬實驗設(shè)計在“化學(xué)能與電能”單元，實驗組利用IoT套件搭建模擬原電池：硬件連接：將鋅銅電極、硫酸溶液傳感器接入編程主板，通過Python讀取電壓數(shù)據(jù)（voltage=analogRead(A0)），并編寫條件語句（ifvoltage>0.7V:LED.on()）控制指示燈亮度。數(shù)據(jù)可視化：調(diào)用Matplotlib庫繪制電壓隨時間變化曲線，設(shè)置循環(huán)語句（fortinrange(300):plot(t,voltage)）記錄300秒內(nèi)的電極極化現(xiàn)象，傳統(tǒng)教學(xué)組僅觀察實物電池的電流計偏轉(zhuǎn)。2.2.2化學(xué)平衡定量分析借鑒東北大學(xué)“超分子合成”實驗的數(shù)據(jù)分析方法，學(xué)生用編程處理可逆反應(yīng)（N?+3H??2NH?）的虛擬實驗數(shù)據(jù)：濃度變化模擬：定義初始濃度數(shù)組（c0=[1,3,0]），通過循環(huán)語句迭代計算不同時間的濃度（ct=c0-k*t），繪制濃度-時間圖像。平衡常數(shù)計算：編寫函數(shù)K=(c_NH3^2)/(c_N2*c_H2^3)，輸入溫度參數(shù)后自動判斷平衡移動方向。實驗組中有82%的學(xué)生能在代碼中加入勒夏特列原理的邏輯判斷（ifTincrease:Kdecrease）。三、測試結(jié)果與教學(xué)反思3.1能力維度對比評估指標(biāo)編程實驗組（均值）傳統(tǒng)教學(xué)組（均值）差異率概念遷移能力87分65分+34%實驗設(shè)計創(chuàng)新性78分52分+50%復(fù)雜問題解決速度12分鐘/題21分鐘/題-43%3.2典型案例分析案例1：AR分子構(gòu)型編程學(xué)生李某在設(shè)計NH?分子模型時，誤將鍵角設(shè)為109.5°（angle=109.5），導(dǎo)致虛擬分子出現(xiàn)“不穩(wěn)定振動”。通過AI助教的錯誤提示（Warning:Natomlonepairrepulsionnotconsidered），自主修正代碼加入孤對電子排斥參數(shù)（angle=107-0.5*lp），最終生成符合VSEPR理論的三角錐形結(jié)構(gòu)。該過程體現(xiàn)“試錯-迭代”的計算思維，傳統(tǒng)教學(xué)組則依賴教師板書講解。案例2：中和滴定曲線編程學(xué)生王某用Python編寫的滴定程序中，因未設(shè)置pH突躍判斷條件（ifpH>7:break），導(dǎo)致曲線在終點附近出現(xiàn)異常波動。經(jīng)對比標(biāo)準(zhǔn)曲線（由AR系統(tǒng)自動生成），其通過嵌套循環(huán)（forVin0to50:ifV==Veq:plotredpoint）完成優(yōu)化，該過程對應(yīng)化學(xué)核心素養(yǎng)中的“證據(jù)推理與模型認(rèn)知”能力。3.3現(xiàn)存問題與改進方向技術(shù)依賴風(fēng)險：32%的學(xué)生在脫離編程工具后，對“化學(xué)平衡常數(shù)只與溫度有關(guān)”等核心概念理解出現(xiàn)模糊，需加強“去工具化”邏輯復(fù)盤訓(xùn)練。硬件適配問題：部分低端設(shè)備運行AR程序時出現(xiàn)分子模型卡頓（幀率<24fps），影響鍵長調(diào)節(jié)精度，后續(xù)需開發(fā)輕量化HTML5版本。評價體系完善：當(dāng)前AI僅能評估代碼正確性（如語法錯誤），需引入宿州市第三中學(xué)提出的“創(chuàng)意系數(shù)”指標(biāo)，對學(xué)生自主添加的拓展功能（如實驗誤差分析模塊）進行加分。四、跨學(xué)科價值與教育啟示本次測試驗證了“化學(xué)編程”的三重教育價值：知識結(jié)構(gòu)化：將零散的化學(xué)公式（如c=n/V、Ksp=[A?][B?]）整合為可復(fù)用的代碼模塊，形成“輸入-處理-輸出”的邏輯閉環(huán)。思維可視化：通過編程流程圖（如判斷酸堿強弱的ifKa>10^-7:strongacid），將抽象的“電離平衡”轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的算法步驟。創(chuàng)新實踐：實驗組30%的學(xué)生能獨立完成拓展項目，如用機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測未知物分子式（基于元素分析數(shù)據(jù)），體現(xiàn)STEAM教育的融合優(yōu)勢。未來教學(xué)中，需進一步開發(fā)“化學(xué)編程”校本課程，例如結(jié)合東北大學(xué)