基于AI的初中化學性質預測模型構建與教學應用課題報告教學研究課題報告目錄一、基于AI的初中化學性質預測模型構建與教學應用課題報告教學研究開題報告二、基于AI的初中化學性質預測模型構建與教學應用課題報告教學研究中期報告三、基于AI的初中化學性質預測模型構建與教學應用課題報告教學研究結題報告四、基于AI的初中化學性質預測模型構建與教學應用課題報告教學研究論文基于AI的初中化學性質預測模型構建與教學應用課題報告教學研究開題報告一、研究背景意義

在初中化學教學中，物質的化學性質作為核心知識模塊，既是學生理解反應規(guī)律的基礎，也是培養(yǎng)科學思維的關鍵載體。然而，微觀粒子的抽象性、反應條件的復雜性，常讓初學者陷入“死記硬背”的困境——他們能背誦酸堿鹽的通性，卻難以預測未知物質的反應行為；能復現課本實驗現象，卻無法關聯性質背后的本質邏輯。傳統(tǒng)教學依賴經驗歸納與靜態(tài)呈現，難以動態(tài)展現“結構-性質-用途”的內在關聯，更無法針對學生的認知差異提供個性化引導。與此同時，人工智能技術的迅猛發(fā)展，尤其是機器學習在數據建模與模式識別上的突破，為破解這一教學痛點提供了新可能。通過構建基于AI的化學性質預測模型，不僅能將海量物質性質數據轉化為可交互的認知工具，更能讓學生在“輸入結構-預測性質-驗證結果”的探索中，體驗科學研究的思維過程。這種技術與教育的深度融合，不僅是對教學模式的革新，更是對學生科學素養(yǎng)培育路徑的重塑——它讓化學學習從被動接受轉向主動建構，從知識記憶走向思維發(fā)展，為初中化學教育的數字化轉型提供了可實踐的范本。

二、研究內容

本課題的研究核心在于“模型構建”與“教學應用”的雙向賦能。在模型構建層面，首先需建立初中化學物質性質數據庫，涵蓋常見元素及其化合物的物理性質、化學性質、反應規(guī)律等結構化數據，確保樣本的代表性與教學適配性；其次基于機器學習算法（如隨機森林、神經網絡等），設計“物質結構-化學性質”的映射模型，通過特征工程提取影響化學性質的關鍵變量（如原子半徑、電負性、官能團等），訓練模型具備對新物質性質的預測能力；最后通過實驗數據交叉驗證，優(yōu)化模型精度與解釋性，使其預測結果符合初中化學認知規(guī)律，避免過度復雜化。在教學應用層面，則需將模型轉化為教學工具：開發(fā)交互式學習平臺，學生可輸入物質結構信息（如化學式、原子結構示意圖），模型輸出預測性質及相關解釋，輔助課堂探究式教學；設計分層任務系統(tǒng)，根據學生預測結果推送個性化練習與拓展資源，實現差異化教學；結合虛擬實驗技術，讓學生通過“預測-實驗-修正”的循環(huán)，驗證模型預測并深化對性質規(guī)律的理解。研究將重點探索模型與教學場景的融合路徑，包括課堂演示、課后輔導、實驗預習等多元應用模式，評估其對提升學生科學推理能力與學習興趣的實際效果。

三、研究思路

本課題的研究思路遵循“理論引領-實踐探索-迭代優(yōu)化”的螺旋路徑。前期通過文獻研究梳理AI在教育中的應用現狀與化學性質預測的技術可行性，結合初中化學課程標準與認知規(guī)律，明確模型構建的核心目標與邊界條件——既需保證科學性，又需立足教學實際，避免超出學生認知負荷。在數據收集與處理階段，將與一線化學教師合作，整合教材實驗、習題、科研文獻中的物質性質數據，構建結構化數據庫，同時通過專家訪談確保數據的準確性與教學適用性。模型設計階段采用“算法選型-參數調優(yōu)-效果驗證”的迭代流程，優(yōu)先選擇解釋性較強的機器學習模型，便于教學過程中向學生展示預測邏輯，并通過對比實驗（如與傳統(tǒng)教學方法的效果對比）驗證模型的教學價值。教學應用階段則采用行動研究法，選取典型學校開展教學實驗，通過課堂觀察、學生訪談、學業(yè)測評等方式收集反饋，動態(tài)調整模型功能與教學策略——例如根據學生易錯點優(yōu)化特征提取維度，或根據課堂互動需求簡化操作界面。最終形成包含技術方案、教學案例、效果評估在內的完整研究成果，為AI技術在化學教育中的深度應用提供可復制、可推廣的實踐經驗。

四、研究設想

本課題的研究設想以“技術賦能教育，回歸化學本質”為核心理念，旨在構建一個既具備科學嚴謹性又貼合初中教學實際的AI預測模型，并通過深度教學應用，探索人工智能與化學教育融合的新范式。在技術層面，模型設計將突破傳統(tǒng)算法的“黑箱”局限，采用可解釋性機器學習框架，讓學生不僅能獲得預測結果，更能通過可視化界面理解“結構如何決定性質”的內在邏輯——例如，當輸入某物質的分子結構時，模型會高亮顯示影響其酸堿性的關鍵原子基團，并關聯教材中的同類物質案例，使抽象的微觀認知轉化為具象的推理過程。教學應用上，模型將作為“智能探究伙伴”嵌入課堂：在“酸的性質”教學中，學生可自主設計未知物質的預測方案，模型實時反饋并推送相關實驗視頻與安全提示，引導學生在“預測-驗證-反思”中構建知識網絡；課后則通過分層任務系統(tǒng)，為不同認知水平的學生推送個性化練習，如對基礎薄弱學生強化性質記憶，對學有余力學生拓展反應機理探究，真正實現“因材施教”。研究還將注重師生角色的重構——教師從知識的單向傳授者轉變?yōu)閷W習過程的引導者，借助模型生成的學情報告，精準定位學生的認知誤區(qū)，調整教學策略；學生則從被動接受者轉變?yōu)橹鲃犹骄空?，在與AI的互動中培養(yǎng)科學猜想、實驗設計、邏輯推理等核心素養(yǎng)。此外，課題將建立“研發(fā)-應用-反饋”的閉環(huán)機制，通過定期收集一線教師的課堂實踐案例與學生使用體驗，持續(xù)優(yōu)化模型功能與教學適配性，確保研究成果既能解決當前化學教學中的痛點，又具備可持續(xù)發(fā)展的生命力，為初中化學教育的數字化轉型提供可復制、可推廣的實踐樣本。

五、研究進度

研究周期擬定為18個月，分三個階段有序推進。第一階段（第1-6個月）為基礎構建期，重點完成文獻綜述與數據準備：系統(tǒng)梳理國內外AI教育應用、化學性質預測模型的研究現狀，明確技術邊界與教學需求；聯合一線化學教師與學科專家，構建涵蓋初中常見物質（如氧氣、鹽酸、氫氧化鈉、碳酸鈣等）的物理性質、化學性質、反應條件等結構化數據庫，確保數據的科學性、準確性與教學適配性；同步開展技術選型，對比隨機森林、神經網絡等算法在化學性質預測中的精度與可解釋性，確定核心算法框架。第二階段（第7-14個月）為模型開發(fā)與應用實驗期，分步實施模型構建與教學驗證：基于選定的算法，通過特征工程提取影響化學性質的關鍵變量（如原子價電子數、化學鍵類型、物質類別等），完成模型訓練與初步優(yōu)化；開發(fā)交互式學習平臺原型，實現物質結構輸入、性質預測、結果解釋、資源推送等核心功能；選取2-3所不同層次的初中學校開展教學實驗，將模型融入“金屬的化學性質”“酸堿的化學性質”等典型章節(jié)，通過課堂觀察、學生訪談、學業(yè)測評等方式收集應用效果數據，動態(tài)調整模型參數與教學策略。第三階段（第15-18個月）為總結推廣期，重點進行成果凝練與價值提煉：全面分析實驗數據，評估模型對學生科學思維能力、學習興趣及學業(yè)成績的影響，形成研究報告與教學案例集；基于實踐經驗優(yōu)化模型系統(tǒng)，提升其易用性與穩(wěn)定性，并探索向其他化學知識模塊（如物質的量、化學反應速率）擴展的可能性；通過教研活動、學術會議等渠道推廣研究成果，為一線教師提供AI教學工具使用指南與培訓支持，推動研究成果從實驗室走向真實教學場景。

六、預期成果與創(chuàng)新點

預期成果將形成“技術產品+教學實踐+理論體系”三位一體的產出體系：技術層面，開發(fā)一套基于可解釋性機器學習的初中化學性質預測模型系統(tǒng)，具備物質結構輸入、性質預測、邏輯可視化、個性化資源推送等功能，并通過教育軟件著作權登記；教學實踐層面，形成包含5-8個典型課例的《AI輔助化學探究教學案例集》，涵蓋不同課型（新授課、實驗課、復習課）與不同學情的教學設計方案，配套學生任務單、教師指導手冊等資源；理論層面，撰寫1-2篇高質量學術論文，探討AI技術與化學核心素養(yǎng)培育的融合路徑，發(fā)表在《化學教育》《中國電化教育》等核心期刊，同時完成1份不少于3萬字的課題研究報告。創(chuàng)新點體現在三個維度：技術創(chuàng)新上，首創(chuàng)“初中化學認知導向的特征工程方法”，將抽象的化學概念轉化為機器可識別的特征變量，使模型預測結果既符合科學規(guī)律又貼合學生認知水平，破解傳統(tǒng)模型“精度高但教學適用性低”的難題；教育應用創(chuàng)新上，構建“AI驅動的化學探究式教學模式”，通過“預測-實驗-修正”的閉環(huán)設計，讓學生在AI輔助下經歷完整的科學探究過程，實現從“知識記憶”到“思維建構”的深層學習；實踐價值創(chuàng)新上，研究成果將為初中化學教育數字化轉型提供實證范例，其“技術-教學”融合框架可遷移至物理、生物等理科教學領域，推動人工智能在基礎教育中的規(guī)模化應用與深度賦能。

基于AI的初中化學性質預測模型構建與教學應用課題報告教學研究中期報告一、研究進展概述

課題啟動以來，團隊圍繞“模型構建”與“教學應用”雙核心任務穩(wěn)步推進，取得階段性突破。在技術層面，已完成初中化學物質性質數據庫的初步建設，涵蓋120余種常見物質的物理性質、化學活性、反應條件等結構化數據，通過專家校驗確保科學性與教學適配性?；陔S機森林與可解釋性機器學習框架，模型核心算法已實現迭代優(yōu)化，對酸堿性、氧化還原性等關鍵性質的預測準確率提升至82%，并開發(fā)出“結構-性質”映射的可視化模塊，學生可通過分子結構示意圖直觀理解預測邏輯。教學應用方面，已設計并實施三輪課堂實驗，覆蓋“金屬活動性順序”“酸堿中和反應”等典型知識點，初步形成“AI預測-實驗驗證-小組研討”的探究式教學模式，學生參與度較傳統(tǒng)課堂提高35%，預測任務正確率隨使用頻次呈顯著上升趨勢。

二、研究中發(fā)現的問題

實踐過程中暴露出三方面關鍵問題亟待解決。模型層面，預測結果與實驗現象存在系統(tǒng)性偏差，對含復雜官能團的有機物性質預測準確率不足65%，反映出特征工程對初中生認知邊界的適配性不足；教學應用中，教師反饋界面操作流程偏繁瑣，備課時間成本增加，部分功能（如實時學情分析）與現有教學節(jié)奏存在沖突；學生層面，過度依賴模型預測導致自主設計實驗方案的能力弱化，約20%的學生出現“機械輸入-接受結果”的淺層學習傾向，削弱了科學探究的核心價值。這些問題揭示出技術工具與教育本質的深層張力——如何平衡模型精度與教學適用性、如何避免技術替代思維培養(yǎng)，成為后續(xù)研究的關鍵命題。

三、后續(xù)研究計劃

針對現存問題，后續(xù)研究將聚焦“精準優(yōu)化”與“深度融合”兩大方向。技術層面，擬引入遷移學習策略，擴充含復雜官能團的物質樣本庫，并聯合化學教育專家開發(fā)“認知導向特征工程”，將原子半徑、電負性等抽象參數轉化為學生可理解的“反應活性指數”等可視化指標，目標將模型整體準確率提升至90%以上。教學應用方面，啟動“輕量化”界面改造，開發(fā)教師端快捷操作模板，嵌入“預測引導式”實驗設計模塊，強制學生先提出假設再調用模型驗證；同時構建“AI輔助探究能力評價體系”，通過預測報告分析、實驗設計合理性評估等多維度指標，監(jiān)測學生科學思維發(fā)展軌跡。計劃在下一階段拓展至3所實驗校，重點驗證模型在“物質分類”“化學方程式配平”等新課型中的遷移效能，同步開展教師工作坊，推動研究成果向常態(tài)化教學場景轉化。

四、研究數據與分析

數據層面，模型性能與教學效果呈現多維突破。技術指標顯示，經過三輪迭代優(yōu)化，模型對酸堿性、氧化還原性等基礎性質的預測準確率從初始的68%提升至82%，其中無機物預測精度達90%，但含復雜官能團的有機物預測準確率仍徘徊在65%左右，反映出特征工程對初中生認知邊界的適配性不足。教學實驗數據更具說服力：在覆蓋3所實驗校、12個班級的實踐樣本中，采用AI輔助探究式教學的班級，學生在“預測-實驗-修正”任務中的參與度較對照組提升35%，預測任務正確率隨使用頻次呈顯著正相關（r=0.78），表明模型能有效強化學生對性質規(guī)律的認知內化。學情分析揭示關鍵差異：基礎薄弱學生通過可視化模塊對“結構-性質”關聯的理解正確率提升42%，而學優(yōu)生在自主設計實驗方案時表現出更強的批判性思維，驗證了模型在分層教學中的適配價值。然而，深度訪談暴露出隱憂：約20%的學生出現“機械輸入-接受結果”的淺層學習傾向，其預測報告缺乏對異常結果的反思，提示技術工具需強化思維引導功能。

五、預期研究成果

中期成果已形成“技術產品+教學范式+理論框架”的三維產出體系。技術層面，基于可解釋性機器學習的初中化學性質預測模型V2.0版本即將完成，新增“認知導向特征工程”模塊，將原子半徑、電負性等抽象參數轉化為“反應活性指數”等可視化指標，目標將整體準確率提升至90%以上，并配套開發(fā)教師端輕量化操作模板，備課效率預期降低40%。教學實踐層面，已構建包含8個典型課例的《AI輔助化學探究教學案例集》，覆蓋“金屬活動性順序”“酸堿中和反應”等核心知識點，形成“預測引導-實驗驗證-深度研討”的教學閉環(huán)模式，學生科學探究能力評估量表初稿已完成。理論層面，課題組撰寫的《AI賦能化學核心素養(yǎng)培育的路徑研究》已進入核心期刊審稿階段，首次提出“認知適配性”評價維度，為技術工具的教育應用提供新范式。這些成果將為初中化學教育數字化轉型提供可復制的實證樣本，推動人工智能從輔助工具向思維培養(yǎng)伙伴的角色進化。

六、研究挑戰(zhàn)與展望

當前研究面臨三重深層挑戰(zhàn)。技術層面，復雜有機物預測準確率的瓶頸暴露出特征工程與初中生認知結構的錯位，如何將量子化學參數轉化為符合皮亞杰具體運算階段學生可理解的概念，成為亟待攻克的難題。教育應用層面，教師對AI工具的接受度呈現兩極分化：年輕教師積極擁抱創(chuàng)新，但資深教師擔憂技術消解實驗教學的本質，需探索“人機協同”的新型師生關系建構路徑。倫理層面，學生過度依賴模型預測可能削弱自主探究能力，需建立“AI輔助能力評價體系”，將預測反思深度、實驗設計創(chuàng)新性等納入核心素養(yǎng)評估。展望未來，課題組將聚焦三個方向：一是聯合認知科學家開發(fā)“認知適配性”特征轉化算法，二是通過教師工作坊重塑教學理念，三是構建“技術-思維”雙維評價模型。我們堅信，唯有保持對教育本質的敬畏，方能讓AI真正成為點燃學生科學思維的星火，為初中化學教育的深度變革貢獻智慧。

基于AI的初中化學性質預測模型構建與教學應用課題報告教學研究結題報告一、概述

本課題歷經三年系統(tǒng)研究，成功構建了基于可解釋性機器學習的初中化學性質預測模型，并形成了一套完整的AI輔助化學探究教學應用體系。研究覆蓋6所實驗校、28個教學班級，累計收集學生行為數據12萬條，物質性質樣本庫擴展至180余種，模型預測準確率從初始68%提升至91.3%，其中無機物預測精度達95.2%。通過“技術賦能-教學重構-素養(yǎng)培育”的三維實踐，驗證了AI工具在破解初中化學教學痛點中的顯著價值：微觀抽象概念的可視化呈現、探究過程的個性化引導、認知偏差的精準診斷均取得突破性進展。研究成果已形成技術專利1項、核心期刊論文3篇、省級教學成果獎1項，為初中化學教育數字化轉型提供了可復制的實證范本。

二、研究目的與意義

研究直擊初中化學教學的核心困境——微觀粒子的抽象性與學生具象思維的矛盾，傳統(tǒng)教學難以動態(tài)展現“結構-性質-用途”的內在關聯，導致學生陷入機械記憶的被動學習狀態(tài)。課題以“AI驅動科學思維培育”為宗旨，旨在通過構建性質預測模型，將海量物質數據轉化為可交互的認知工具，讓學生在“輸入結構-預測性質-實驗驗證-反思修正”的閉環(huán)中，經歷完整的科學探究過程。其深層意義在于：一是突破技術工具與教育本質的割裂，首創(chuàng)“認知適配性”特征工程框架，使機器學習算法的預測邏輯與初中生認知規(guī)律深度耦合；二是重構師生角色關系，教師從知識傳授者轉變?yōu)樗季S引導者，學生從被動接受者轉變?yōu)橹鲃犹骄空?；三是為理科教育數字化轉型提供新范式，證明人工智能不僅能提升教學效率，更能成為培育科學推理、批判性思維等核心素養(yǎng)的賦能載體。

三、研究方法

研究采用“技術迭代-教學實踐-理論提煉”的螺旋上升路徑，融合行動研究、準實驗設計與質性分析。技術層面，以可解釋性機器學習為基座，通過特征工程將原子半徑、電負性等抽象參數轉化為“反應活性指數”“酸堿強度可視化圖譜”等認知適配性指標，采用遷移學習策略解決復雜有機物預測瓶頸，結合貝葉斯優(yōu)化算法實現模型參數動態(tài)調優(yōu)。教學實踐層面，構建“預測引導-實驗驗證-深度研討”的三階教學模式，在金屬活動性探究、酸堿性質驗證等典型課例中嵌入模型應用，通過課堂觀察、認知診斷測試、學習行為追蹤等多維數據采集效果。理論層面，運用扎根理論分析師生交互數據，提煉出“AI輔助探究能力評價四維指標”（預測邏輯性、實驗設計合理性、反思深度、遷移應用能力），形成《人工智能賦能化學核心素養(yǎng)培育的實踐框架》。整個研究過程嚴格遵循“問題驅動-數據驗證-迭代優(yōu)化”的科學邏輯，確保技術方案與教學實踐的動態(tài)平衡。

四、研究結果與分析

經過三年系統(tǒng)實踐，研究成果在技術效能、教學價值與理論創(chuàng)新三個維度形成深度突破。技術層面，基于可解釋性機器學習的初中化學性質預測模型V3.0版本實現重大突破，預測準確率從初始68%提升至91.3%，其中無機物精度達95.2%，復雜有機物預測準確率通過“認知適配性特征工程”提升至78.6%。模型核心創(chuàng)新在于將原子半徑、電負性等抽象參數轉化為“反應活性指數”“酸堿強度可視化圖譜”等學生可理解的概念，使機器學習邏輯與初中生認知規(guī)律實現深度耦合。教學實踐數據更具說服力：在6所實驗校28個班級的跟蹤研究中，采用AI輔助探究式教學的班級，學生在“結構-性質-用途”推理任務中的正確率提升40%，科學探究能力評估量表顯示，學生預測邏輯性、實驗設計合理性、反思深度等維度均顯著優(yōu)于對照組（p<0.01）。深度訪談揭示關鍵轉變：82%的學生表示模型幫助他們“看見”微觀粒子的行為，76%的教師反饋課堂從“知識灌輸”轉向“思維碰撞”，技術工具真正成為連接抽象理論與具象認知的橋梁。

五、結論與建議

研究證實，AI驅動的化學性質預測模型能有效破解初中化學教學的核心矛盾——微觀抽象性與學生具象思維的鴻溝。通過“預測引導-實驗驗證-深度研討”的教學閉環(huán)，學生經歷完整的科學探究過程，實現從“知識記憶”到“思維建構”的本質躍遷。技術層面，“認知適配性”特征工程框架為AI教育應用提供了新范式，證明機器學習算法需與認知科學深度結合方能發(fā)揮教育價值。教學層面，模型重構了師生關系：教師從“知識權威”轉變?yōu)椤八季S教練”，學生從“被動接受者”成長為“主動探究者”?；诖颂岢鋈椊ㄗh：一是建立“AI輔助化學探究能力評價體系”，將預測反思深度、實驗設計創(chuàng)新性等納入核心素養(yǎng)評估；二是開發(fā)分層教師培訓課程，重點提升人機協同教學能力；三是構建區(qū)域教育云平臺，推動優(yōu)質AI教學資源普惠共享。唯有讓技術工具始終服務于教育本質，方能實現“以智育人”的終極目標。

六、研究局限與展望

研究仍存在三重局限亟待突破。技術層面，復雜有機物預測準確率（78.6%）與無機物（95.2%）的差距，反映出量子化學參數向初中生認知轉化的瓶頸；教育應用中，模型對實驗條件（如溫度、濃度）的動態(tài)響應能力不足，制約了探究式教學的深度開展；理論層面，“認知適配性”框架的普適性需在物理、生物等學科中進一步驗證。展望未來，研究將向三個方向縱深發(fā)展：一是聯合認知科學家開發(fā)“多模態(tài)認知適配算法”，融合分子模擬、AR可視化等技術，構建沉浸式探究環(huán)境；二是探索“AI-教師”協同教學新范式，通過智能學情診斷系統(tǒng)實現精準教學干預；三是建立跨學科AI教育應用聯盟，推動“認知適配性”框架向基礎教育全學科輻射。我們堅信，當技術工具始終敬畏教育本質、尊重學生認知規(guī)律，人工智能必將成為點燃科學思維的星火，為培養(yǎng)面向未來的創(chuàng)新人才開辟新路徑。

基于AI的初中化學性質預測模型構建與教學應用課題報告教學研究論文一、摘要

本研究針對初中化學教學中微觀概念抽象性與學生具象思維矛盾的核心痛點，構建了基于可解釋性機器學習的化學性質預測模型，并探索其教學應用路徑。通過“認知適配性”特征工程框架，將原子半徑、電負性等抽象參數轉化為“反應活性指數”等可視化指標，模型預測準確率從初始68%提升至91.3%。教學實踐驗證了“預測引導-實驗驗證-深度研討”閉環(huán)模式的顯著效果：28個實驗班學生科學探究能力提升40%，82%的學生表示“看見”了微觀粒子的行為邏輯。研究突破技術工具與教育本質的割裂，為AI賦能核心素養(yǎng)培育提供了實證范式，推動初中化學教育從知識傳遞向思維建構的深層轉型。

二、引言

化學世界的微觀奧秘常讓初學者望而卻步，分子結構的抽象性、反應條件的復雜性，使得傳統(tǒng)教學陷入“教師講不清、學生聽不懂”的困境。學生能背誦酸堿鹽通性，卻無法預測未知物質的反應行為；能復現課本實驗，卻難以關聯性質背后的本質邏輯。這種認知斷層不僅削弱學習興趣，更扼殺了科學思維的萌芽。與此同時，人工智能技術的迅猛發(fā)展，尤其是機器學習在數據建模與模式識別上的突破，為破解這一教育頑疾提供了新可能。當算法能從海量物質數據中提煉“結構-性質”映射規(guī)律，當可視化技術能將微觀粒子行為轉化為動態(tài)圖像，化學學習便可能從被動記憶躍遷為主動探究。本研究正是基于這一時代命題，試圖構建AI驅動的化學性質預測模型，讓技術真正成為連接抽象理論與具象認知的橋梁，讓初中生在探索未知中體會科學思維的魅力。

三、理論基礎

本研究以建構主義學習理論為根基，強調知識是學習者在特定情境中主動建構的產物。初中生正處于皮亞杰認知發(fā)展理論中的具體運算階段，對抽象概念的依賴仍需具體事物支撐，這要求教學工具必須將微觀過程可視化、將邏輯推理顯性化。在此框架下，AI模型的設計需遵循“認知適配性”原則——算法的復雜度需與學習者認知水平匹配，預測結果需能通過可視化界面轉化為學生可理解的概念語言。技術層面，融合TPACK（整合技術的學科教學知識）框架，將化學學科知識（物質性質規(guī)律）、教學知識（探究式教學設計）與技術知識（可解釋機