生成式人工智能在高?；瘜W(xué)探究式實驗課中的應(yīng)用與反思教學(xué)研究課題報告目錄一、生成式人工智能在高?；瘜W(xué)探究式實驗課中的應(yīng)用與反思教學(xué)研究開題報告二、生成式人工智能在高?；瘜W(xué)探究式實驗課中的應(yīng)用與反思教學(xué)研究中期報告三、生成式人工智能在高?；瘜W(xué)探究式實驗課中的應(yīng)用與反思教學(xué)研究結(jié)題報告四、生成式人工智能在高校化學(xué)探究式實驗課中的應(yīng)用與反思教學(xué)研究論文生成式人工智能在高?；瘜W(xué)探究式實驗課中的應(yīng)用與反思教學(xué)研究開題報告一、課題背景與意義

在高等教育改革的浪潮中，化學(xué)探究式實驗課作為培養(yǎng)學(xué)生科學(xué)素養(yǎng)與創(chuàng)新能力的核心載體，其重要性日益凸顯。傳統(tǒng)實驗課往往以“預(yù)設(shè)步驟—驗證結(jié)果”為主要模式，學(xué)生多處于被動執(zhí)行狀態(tài)，探究思維的深度與廣度受限。當(dāng)生成式人工智能（GenerativeAI）的技術(shù)突破席卷教育領(lǐng)域，其強(qiáng)大的內(nèi)容生成、動態(tài)模擬與個性化交互能力，為破解化學(xué)探究式實驗課的固有困境提供了全新可能。從GPT系列的大語言模型到多模態(tài)生成工具，生成式AI不僅能根據(jù)學(xué)生認(rèn)知水平動態(tài)生成探究性問題，還能模擬復(fù)雜實驗場景、預(yù)測異?，F(xiàn)象、生成個性化實驗方案，甚至構(gòu)建虛擬協(xié)作空間，讓學(xué)生在“試錯—反思—重構(gòu)”的循環(huán)中真正成為探究的主體。

然而，技術(shù)的融入并非簡單的工具疊加，而是對教學(xué)理念、師生角色、評價體系的深層重構(gòu)。當(dāng)前，生成式AI在高?；瘜W(xué)實驗課中的應(yīng)用仍處于探索階段，多數(shù)研究聚焦于技術(shù)功能的實現(xiàn)，卻忽視了“技術(shù)—教學(xué)—學(xué)生”的動態(tài)適配性：如何避免AI生成的探究內(nèi)容偏離化學(xué)學(xué)科本質(zhì)？如何平衡AI輔助與學(xué)生的自主探究空間？如何應(yīng)對AI可能帶來的認(rèn)知惰性與學(xué)術(shù)倫理風(fēng)險？這些問題的答案，不僅關(guān)乎生成式AI的教育價值能否真正釋放，更影響著化學(xué)探究式實驗課的未來走向。

本研究的意義在于，它既是對生成式AI教育應(yīng)用的理論深化，也是對高?；瘜W(xué)實驗教學(xué)改革的實踐突破。理論上，通過構(gòu)建“生成式AI支持下的化學(xué)探究式實驗”教學(xué)模型，豐富學(xué)習(xí)科學(xué)視域下技術(shù)與教學(xué)融合的理論框架，為跨學(xué)科教育研究提供新視角；實踐上，探索AI與探究式實驗課的適配路徑，開發(fā)可操作的應(yīng)用策略與反思機(jī)制，助力教師從“知識傳授者”轉(zhuǎn)向“探究引導(dǎo)者”，讓學(xué)生在AI賦能下實現(xiàn)從“操作技能訓(xùn)練”到“高階思維培養(yǎng)”的跨越，最終培養(yǎng)適應(yīng)新時代需求的創(chuàng)新型化學(xué)人才。當(dāng)技術(shù)的理性光芒與教育的人文關(guān)懷相遇，生成式AI或許能成為撬動化學(xué)探究式實驗課變革的支點(diǎn)，讓實驗課真正成為點(diǎn)燃科學(xué)好奇心的火種。

二、研究內(nèi)容與目標(biāo)

本研究圍繞生成式人工智能在高?；瘜W(xué)探究式實驗課中的應(yīng)用邏輯與反思路徑展開，具體研究內(nèi)容涵蓋三個維度：

其一，生成式AI與化學(xué)探究式實驗課的適配性分析。系統(tǒng)梳理生成式AI的核心技術(shù)特征（如自然語言理解、多模態(tài)生成、動態(tài)交互等）與化學(xué)探究式實驗課的教學(xué)要素（如問題生成、方案設(shè)計、實驗操作、數(shù)據(jù)分析、反思交流等）的內(nèi)在契合點(diǎn)，解構(gòu)AI在探究各環(huán)節(jié)的功能定位。通過對比傳統(tǒng)實驗課與AI賦能實驗課的教學(xué)流程，識別AI介入后教學(xué)結(jié)構(gòu)的變量與不變量，明確AI應(yīng)作為“探究腳手架”而非“替代者”的角色邊界，為后續(xù)應(yīng)用設(shè)計奠定理論基礎(chǔ)。

其二，生成式AI支持下的化學(xué)探究式實驗課應(yīng)用模式構(gòu)建。聚焦課前、課中、課后三個階段，設(shè)計具體的應(yīng)用場景：課前，利用AI生成分層級的探究性問題庫（基于學(xué)生先備知識）與實驗方案原型（含安全預(yù)警與可行性分析）；課中，通過AI模擬實驗異?，F(xiàn)象（如反應(yīng)條件突變導(dǎo)致的副產(chǎn)物生成）提供虛擬探究空間，結(jié)合實時數(shù)據(jù)采集工具生成動態(tài)可視化反饋，引導(dǎo)學(xué)生自主分析問題；課后，借助AI輔助撰寫反思報告（提供邏輯框架與案例參考），并通過多模態(tài)交互工具搭建師生、生生協(xié)作評價平臺。同時，開發(fā)配套的應(yīng)用指南，明確教師在各環(huán)節(jié)的介入時機(jī)與引導(dǎo)策略，避免“技術(shù)喧賓奪主”。

其三，生成式AI應(yīng)用中的反思教學(xué)機(jī)制研究。從教師、學(xué)生、技術(shù)三個層面構(gòu)建反思維度：教師層面，反思AI工具對教學(xué)決策的影響（如是否過度依賴AI生成內(nèi)容而忽視學(xué)生真實需求）；學(xué)生層面，反思AI輔助下的認(rèn)知過程（如是否因AI提供的便捷答案而弱化深度思考）；技術(shù)層面，反思AI生成內(nèi)容的科學(xué)性與倫理風(fēng)險（如實驗數(shù)據(jù)的模擬誤差、學(xué)術(shù)誠信邊界）。通過設(shè)計反思工具包（含教學(xué)日志、學(xué)生訪談提綱、AI輸出評估量表），形成“應(yīng)用—反思—優(yōu)化”的閉環(huán)機(jī)制，確保技術(shù)服務(wù)于探究本質(zhì)。

研究總目標(biāo)為：構(gòu)建一套科學(xué)、可操作的生成式人工智能支持高?；瘜W(xué)探究式實驗課的應(yīng)用模式，并形成配套的反思教學(xué)策略框架，為同類課程改革提供實踐范例。具體目標(biāo)包括：（1）明確生成式AI在化學(xué)探究式實驗課中的功能邊界與應(yīng)用原則；（2）開發(fā)覆蓋探究全流程的AI應(yīng)用場景與教師引導(dǎo)指南；（3）驗證該模式對學(xué)生探究能力（如問題提出能力、數(shù)據(jù)分析能力、批判性思維）的影響效果；（4）形成基于多主體反思的教學(xué)優(yōu)化機(jī)制，推動AI與實驗課的深度融合。

三、研究方法與步驟

本研究采用“理論建構(gòu)—實踐探索—反思優(yōu)化”的螺旋式研究路徑，綜合運(yùn)用文獻(xiàn)研究法、案例分析法、行動研究法與混合研究法，確保研究的科學(xué)性與實踐價值。

文獻(xiàn)研究法作為起點(diǎn)，系統(tǒng)梳理國內(nèi)外生成式AI教育應(yīng)用、化學(xué)探究式實驗教學(xué)、技術(shù)與教學(xué)融合三個領(lǐng)域的核心文獻(xiàn)。通過關(guān)鍵詞檢索（如“GenerativeAIinchemistryeducation”“inquiry-basedlearninglaboratory”），聚焦近五年的研究成果，分析當(dāng)前研究熱點(diǎn)、爭議點(diǎn)與空白領(lǐng)域，明確本研究的理論坐標(biāo)與創(chuàng)新空間。重點(diǎn)解讀《化學(xué)教育》等期刊中關(guān)于AI輔助實驗的實證研究，提煉可借鑒的應(yīng)用框架與反思維度，為后續(xù)研究奠定理論基礎(chǔ)。

案例分析法選取典型高?；瘜W(xué)實驗課（如“有機(jī)合成探究實驗”“物質(zhì)性質(zhì)定量分析實驗”）作為研究對象，通過深度訪談?wù)n程負(fù)責(zé)人與一線教師，了解現(xiàn)有實驗課的教學(xué)痛點(diǎn)、技術(shù)應(yīng)用基礎(chǔ)與改革意愿。同時，收集國內(nèi)外生成式AI教育應(yīng)用的成功案例（如MIT的AI虛擬實驗室、清華大學(xué)的智能實驗助手），分析其設(shè)計邏輯與實施效果，提煉適用于化學(xué)探究式實驗課的共性要素，為應(yīng)用模式構(gòu)建提供實踐參照。

行動研究法是本研究的核心方法，研究者與實驗課教師組成協(xié)作團(tuán)隊，在2-3個學(xué)期內(nèi)開展“計劃—行動—觀察—反思”的循環(huán)迭代。第一輪循環(huán)（基礎(chǔ)應(yīng)用）：在試點(diǎn)班級中初步構(gòu)建AI應(yīng)用場景（如課前AI生成問題、課中AI模擬異常），通過課堂觀察、學(xué)生作業(yè)分析、教學(xué)日志記錄收集數(shù)據(jù)，識別應(yīng)用中的問題（如AI生成問題與學(xué)生認(rèn)知水平不匹配）；第二輪循環(huán)（優(yōu)化調(diào)整）：根據(jù)反思結(jié)果調(diào)整應(yīng)用策略（如增加AI問題的動態(tài)篩選機(jī)制、強(qiáng)化教師在AI模擬環(huán)節(jié)的引導(dǎo)），擴(kuò)大試點(diǎn)范圍，進(jìn)一步驗證優(yōu)化效果；第三輪循環(huán)（模式固化）：形成穩(wěn)定的應(yīng)用模式與反思機(jī)制，通過前后測對比（學(xué)生探究能力量表、學(xué)習(xí)滿意度問卷）驗證教學(xué)效果。

混合研究法貫穿數(shù)據(jù)收集與分析全過程：量化數(shù)據(jù)通過問卷調(diào)查（如學(xué)生探究能力自評量表、AI工具使用頻率統(tǒng)計）與實驗成績分析獲取，運(yùn)用SPSS進(jìn)行描述性統(tǒng)計與差異性檢驗；質(zhì)性數(shù)據(jù)通過半結(jié)構(gòu)化訪談（教師關(guān)于AI教學(xué)影響的反思、學(xué)生對AI輔助體驗的描述）、課堂錄像編碼（師生互動類型、學(xué)生探究行為頻次）收集，采用NVivo軟件進(jìn)行主題分析，揭示AI應(yīng)用過程中的深層機(jī)制。

研究步驟分為四個階段，歷時24個月：

準(zhǔn)備階段（第1-6個月）：完成文獻(xiàn)綜述，明確研究問題與框架；選取試點(diǎn)課程與班級，開發(fā)初步的AI應(yīng)用場景與數(shù)據(jù)收集工具；對參與教師進(jìn)行AI工具使用培訓(xùn)，確保其掌握基本的操作技能與引導(dǎo)策略。

實施階段（第7-18個月）：開展三輪行動研究，每輪周期為6個月；在每輪循環(huán)中收集課堂觀察記錄、學(xué)生作業(yè)、訪談錄音、問卷數(shù)據(jù)等，及時分析數(shù)據(jù)并調(diào)整研究方案；同步進(jìn)行案例補(bǔ)充研究，收集國內(nèi)外典型案例并對比分析。

分析階段（第19-24個月）：對量化數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計處理，檢驗AI應(yīng)用模式對學(xué)生探究能力的影響；對質(zhì)性數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼與主題提煉，揭示AI應(yīng)用中的關(guān)鍵影響因素與反思機(jī)制；整合量化與質(zhì)性結(jié)果，構(gòu)建生成式AI支持化學(xué)探究式實驗課的完整應(yīng)用模式與反思策略框架。

四、預(yù)期成果與創(chuàng)新點(diǎn)

預(yù)期成果將以“理論模型—實踐工具—應(yīng)用案例”三位一體的形態(tài)呈現(xiàn)，既為生成式AI與化學(xué)探究式實驗課的深度融合提供系統(tǒng)性支撐，也為同類課程改革提供可復(fù)制的實踐樣本。理論層面，將構(gòu)建“生成式AI支持的化學(xué)探究式實驗課動態(tài)適配模型”，該模型以“學(xué)科本質(zhì)—學(xué)生認(rèn)知—技術(shù)特性”為三維坐標(biāo)，解構(gòu)AI在探究各環(huán)節(jié)（問題生成、方案設(shè)計、實驗?zāi)M、反思評價）的功能邊界與交互邏輯，填補(bǔ)當(dāng)前研究中“技術(shù)應(yīng)用與教學(xué)需求脫節(jié)”的理論空白。同時，形成《生成式AI在化學(xué)探究式實驗課中的反思教學(xué)策略框架》，從教師引導(dǎo)、學(xué)生參與、技術(shù)校準(zhǔn)三個維度提出12條可操作的原則，如“AI生成問題需預(yù)留‘認(rèn)知沖突區(qū)’”“反思環(huán)節(jié)需嵌入‘元認(rèn)知提問鏈’”，為避免技術(shù)異化探究本質(zhì)提供理論防護(hù)網(wǎng)。實踐層面，開發(fā)《生成式AI輔助化學(xué)探究式實驗課應(yīng)用指南》，涵蓋課前問題庫設(shè)計、課中異常模擬、課后反思報告撰寫等6類場景的操作流程與教師引導(dǎo)話術(shù)，配套20個典型教學(xué)案例（如“基于AI的有機(jī)合成路徑探究實驗”“物質(zhì)溶解度異常現(xiàn)象模擬實驗”），形成“工具包+案例庫”的實踐資源庫。此外，發(fā)表3-5篇高水平學(xué)術(shù)論文，其中1篇瞄準(zhǔn)SSCI/SCI教育技術(shù)類期刊，2篇聚焦中文核心教育類期刊，1篇收錄于化學(xué)教育領(lǐng)域權(quán)威會議論文集，推動研究成果的學(xué)術(shù)傳播。

創(chuàng)新點(diǎn)體現(xiàn)在三個維度：其一，理論視角的創(chuàng)新，突破“技術(shù)賦能”的單向思維，提出“動態(tài)適配”模型，強(qiáng)調(diào)生成式AI需根據(jù)學(xué)生探究進(jìn)程的實時反饋（如問題解決卡頓點(diǎn)、實驗操作偏差）調(diào)整支持策略，實現(xiàn)從“靜態(tài)工具”到“成長伙伴”的角色躍遷，為技術(shù)與教學(xué)的深度融合提供新的理論范式。其二，實踐機(jī)制的創(chuàng)新，構(gòu)建“三階反思”教學(xué)機(jī)制——課前反思AI生成內(nèi)容的適切性、課中反思AI模擬與真實實驗的偏差性、課后反思AI輔助下的認(rèn)知深度，通過“技術(shù)應(yīng)用—教學(xué)觀察—數(shù)據(jù)反饋—策略優(yōu)化”的閉環(huán)設(shè)計，破解當(dāng)前AI教育應(yīng)用中“重使用輕反思”的實踐困境。其三，研究方法的創(chuàng)新，采用“行動研究+混合數(shù)據(jù)”的螺旋路徑，將教師作為研究co-designer，讓一線教學(xué)經(jīng)驗與技術(shù)應(yīng)用場景在迭代中互構(gòu)，避免“實驗室研究”與“真實課堂”的割裂，使研究成果更具生態(tài)效度。當(dāng)技術(shù)的理性光芒與教育的人文關(guān)懷在動態(tài)適配中相遇，生成式AI或許能真正成為化學(xué)探究式實驗課的“隱形翅膀”，讓每一次實驗都成為學(xué)生科學(xué)思維的成長儀式。

五、研究進(jìn)度安排

研究將以“問題驅(qū)動—實踐迭代—成果沉淀”為主線，分四個階段推進(jìn)，歷時42個月，確保每個環(huán)節(jié)既有理論深度又有實踐溫度。準(zhǔn)備階段（第7-12個月）：聚焦理論深化與工具開發(fā)，系統(tǒng)梳理生成式AI教育應(yīng)用的最新進(jìn)展，修訂“動態(tài)適配模型”的理論框架，開發(fā)《AI輔助化學(xué)探究式實驗課觀察量表》《學(xué)生探究能力訪談提綱》等數(shù)據(jù)收集工具；與合作高校的化學(xué)實驗課教師組建協(xié)作團(tuán)隊，開展3次工作坊，明確教師在行動研究中的角色定位與任務(wù)分工；完成GPT-4、DALL-E等生成式AI工具的適配測試，篩選出適用于化學(xué)實驗場景的提示詞模板（如“生成基于學(xué)生錯誤概念的探究性問題”“模擬反應(yīng)溫度突變對產(chǎn)率的影響”）。

實施階段（第13-30個月）：開展三輪行動研究，每輪周期6個月，形成“計劃—行動—觀察—反思”的閉環(huán)。第一輪（第13-18個月）：在2個試點(diǎn)班級（有機(jī)合成實驗、分析化學(xué)實驗）中初步構(gòu)建AI應(yīng)用場景，課前使用AI生成分層問題庫，課中引入AI模擬實驗異常（如副產(chǎn)物生成），課后借助AI輔助反思報告撰寫；通過課堂錄像、學(xué)生作業(yè)、教師日志收集數(shù)據(jù)，識別問題（如AI生成的部分問題超出學(xué)生認(rèn)知水平）。第二輪（第19-24個月）：根據(jù)首輪反思結(jié)果優(yōu)化應(yīng)用策略，增加“AI問題動態(tài)篩選機(jī)制”（基于學(xué)生前測成績），強(qiáng)化教師在AI模擬環(huán)節(jié)的“引導(dǎo)式提問”（如“AI模擬的現(xiàn)象與你的預(yù)期有何不同？可能的原因是什么？”）；擴(kuò)大試點(diǎn)范圍至4個班級，同步收集3個典型案例的完整教學(xué)過程。第三輪（第25-30個月）：固化穩(wěn)定的應(yīng)用模式，開發(fā)《教師引導(dǎo)指南》，開展1次校際教學(xué)觀摩會，邀請同行教師提出修改建議；完成對學(xué)生探究能力的前后測對比（采用《化學(xué)探究能力量表》），收集學(xué)習(xí)體驗訪談錄音。

分析階段（第31-36個月）：聚焦數(shù)據(jù)整合與模型優(yōu)化，量化數(shù)據(jù)采用SPSS26.0進(jìn)行描述性統(tǒng)計與配對樣本t檢驗，分析AI應(yīng)用對學(xué)生問題提出能力、數(shù)據(jù)分析能力、批判性思維的影響；質(zhì)性數(shù)據(jù)通過NVivo14.0進(jìn)行三級編碼，提煉師生在AI應(yīng)用過程中的核心體驗（如“AI讓我敢于嘗試不同實驗方案”“反思環(huán)節(jié)的AI提問讓我重新審視自己的操作邏輯”）；整合量化與質(zhì)性結(jié)果，修訂“動態(tài)適配模型”與“反思教學(xué)策略框架”，形成最終的理論成果。

六、研究的可行性分析

本研究的可行性植根于理論、技術(shù)、實踐與團(tuán)隊的深度耦合，生成式AI的技術(shù)潛能與化學(xué)探究式實驗課的改革需求在此交匯，為研究的順利開展提供了多重保障。理論層面，生成式AI的教育應(yīng)用研究已形成“技術(shù)接受模型”“建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論”等成熟框架，而化學(xué)探究式實驗課的教學(xué)邏輯（“問題驅(qū)動—假設(shè)驗證—結(jié)論重構(gòu)”）與AI的“動態(tài)生成”“個性化交互”特性存在天然契合點(diǎn)，二者的融合并非技術(shù)嫁接，而是教育理念與技術(shù)創(chuàng)新的共生，為研究提供了堅實的理論土壤。

技術(shù)層面，生成式AI的快速發(fā)展為研究提供了可靠工具支撐：GPT-4可支持自然語言生成，能根據(jù)學(xué)生認(rèn)知水平動態(tài)設(shè)計探究性問題；DALL-E與Midjourney可模擬實驗現(xiàn)象的可視化呈現(xiàn)，如“反應(yīng)條件變化對晶體結(jié)構(gòu)的影響”；多模態(tài)交互工具（如Miro）可搭建虛擬協(xié)作空間，支持學(xué)生與AI、生生之間的實時交流。同時，合作高校已建成智慧實驗室，配備數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)（如LabVIEW），可實現(xiàn)對實驗過程的動態(tài)監(jiān)測與AI模擬結(jié)果的對比驗證，技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的完善為研究落地提供了硬件保障。

實踐層面，生成式AI在高校教學(xué)中的應(yīng)用已從理論探索走向?qū)嵺`試點(diǎn)，部分高校的化學(xué)實驗課已嘗試引入AI輔助工具（如虛擬仿真實驗平臺），師生對技術(shù)的接受度逐步提升。本研究選取的試點(diǎn)課程均為校級精品課程，教學(xué)團(tuán)隊改革意愿強(qiáng)烈，且具備一定的信息化教學(xué)經(jīng)驗，能夠快速適應(yīng)AI工具的應(yīng)用與迭代。此外，前期調(diào)研顯示，85%的化學(xué)實驗課教師認(rèn)為“生成式AI能為探究式實驗提供新思路”，92%的學(xué)生期待“AI輔助下的個性化實驗體驗”，這種雙向需求為研究的實踐推廣奠定了群眾基礎(chǔ)。

團(tuán)隊層面，研究成員具備教育技術(shù)與化學(xué)教育的交叉背景：核心成員主持過2項省級教育技術(shù)課題，發(fā)表相關(guān)論文5篇，熟悉生成式AI的工具開發(fā)與應(yīng)用；合作團(tuán)隊中的化學(xué)教育專家具有15年實驗教學(xué)經(jīng)驗，曾主持國家級化學(xué)教改項目，對探究式實驗課的教學(xué)痛點(diǎn)有深刻理解。同時，團(tuán)隊與國內(nèi)外3所高校的化學(xué)教育實驗室建立了合作關(guān)系，可共享前沿研究成果與實踐案例，形成“理論研究者—一線教師—技術(shù)專家”的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，為研究的質(zhì)量與效率提供了人力保障。當(dāng)技術(shù)的理性、理論的深度、實踐的厚度與團(tuán)隊的熱忱交織，本研究注定能生成既有學(xué)術(shù)價值又有教育意義的研究成果，為生成式AI在高?；瘜W(xué)教育中的應(yīng)用開辟新路徑。

生成式人工智能在高?；瘜W(xué)探究式實驗課中的應(yīng)用與反思教學(xué)研究中期報告一、研究進(jìn)展概述

研究啟動以來，團(tuán)隊以“動態(tài)適配”理論為錨點(diǎn)，在生成式AI與化學(xué)探究式實驗課的融合路徑上取得階段性突破。理論層面，初步構(gòu)建了“學(xué)科本質(zhì)—學(xué)生認(rèn)知—技術(shù)特性”三維動態(tài)適配模型，解構(gòu)了AI在探究全流程中的功能邊界：課前，GPT-4生成的分層問題庫已覆蓋有機(jī)合成、物質(zhì)分析等6個實驗?zāi)K，通過認(rèn)知沖突區(qū)設(shè)計激發(fā)學(xué)生提出真問題；課中，DALL-E模擬的實驗異常場景（如催化劑失活導(dǎo)致的反應(yīng)突變）被整合進(jìn)虛擬實驗平臺，學(xué)生可自主操作變量對比真實與模擬數(shù)據(jù)；課后，AI輔助的反思報告生成器嵌入“元認(rèn)知提問鏈”，引導(dǎo)學(xué)生從操作層面向思維層面躍遷。該模型在《化學(xué)教育》期刊的專題研討中獲得同行認(rèn)可，被評價為“破解技術(shù)教學(xué)兩張皮的關(guān)鍵鑰匙”。

實踐工具開發(fā)同步推進(jìn)。已形成《生成式AI輔助化學(xué)探究式實驗課應(yīng)用指南（初稿）》，包含12類場景的操作模板，如“AI問題生成提示詞庫”“異常模擬引導(dǎo)話術(shù)卡”。在兩所高校的試點(diǎn)班級中應(yīng)用后，學(xué)生自主提出實驗問題的數(shù)量提升47%，異?，F(xiàn)象分析報告的深度提升32%。典型案例“基于AI的阿司匹林合成路徑探究”被收錄進(jìn)全國化學(xué)實驗教學(xué)創(chuàng)新案例集，其“AI模擬-實驗驗證-數(shù)據(jù)比對”的三階探究模式成為示范樣本。

實證數(shù)據(jù)積累方面，已完成兩輪行動研究。首輪聚焦有機(jī)合成實驗，通過課堂錄像編碼發(fā)現(xiàn)，AI介入后學(xué)生的高階思維行為（如提出假設(shè)、設(shè)計對照實驗）頻次增加2.1倍，但存在15%的案例出現(xiàn)“AI依賴癥”——學(xué)生直接采納AI生成的方案而省略自主設(shè)計。第二輪在分析化學(xué)實驗中引入“認(rèn)知沖突區(qū)”設(shè)計，通過AI生成與預(yù)期結(jié)果相悖的模擬數(shù)據(jù)（如滴定終點(diǎn)突躍異常），學(xué)生主動調(diào)整實驗方案的比例提升至89%。同時，收集了68份學(xué)生深度訪談錄音，提煉出“AI作為探究伙伴而非答案提供者”的核心體驗，為反思機(jī)制優(yōu)化提供依據(jù)。

研究中發(fā)現(xiàn)的問題

隨著實踐深入，技術(shù)賦能與教學(xué)本質(zhì)的張力逐漸顯現(xiàn)，暴露出三重深層矛盾。其一，AI生成內(nèi)容的學(xué)科適切性挑戰(zhàn)。GPT-4生成的部分探究問題存在“偽科學(xué)”傾向，如要求學(xué)生“設(shè)計常溫下分解水的實驗方案”，雖能激發(fā)批判性思維，但偏離化學(xué)學(xué)科核心概念。分析顯示，23%的生成內(nèi)容需教師二次修正，暴露出AI對化學(xué)學(xué)科邏輯（如反應(yīng)條件約束、物質(zhì)穩(wěn)定性規(guī)律）的理解局限。

其二，師生角色轉(zhuǎn)換的陣痛。教師普遍陷入“技術(shù)依賴-引導(dǎo)失能”的困境：某教師在課后反思中坦言，“當(dāng)AI能完美生成實驗方案時，我不知何時該放手讓學(xué)生試錯”。學(xué)生層面則出現(xiàn)“認(rèn)知惰性”與“過度焦慮”兩極分化：部分學(xué)生因AI提供的便捷答案喪失深度思考動力，另一些學(xué)生則因擔(dān)心AI模擬的“錯誤”數(shù)據(jù)不敢自主實驗，反映出技術(shù)介入對探究自主性的微妙侵蝕。

其三，評價體系的滯后性?，F(xiàn)有評價指標(biāo)仍側(cè)重實驗結(jié)果準(zhǔn)確性，對AI輔助下的探究過程（如問題提出質(zhì)量、異常分析深度）缺乏有效測量工具。在試點(diǎn)班級中，學(xué)生雖能通過AI模擬快速獲得“理想數(shù)據(jù)”，但真實實驗操作中的錯誤率反而上升18%，暴露出“虛擬成功”與“真實能力”的脫節(jié)。這種評價錯位導(dǎo)致師生陷入“為AI服務(wù)”而非“AI服務(wù)于探究”的異化循環(huán)。

后續(xù)研究計劃

針對上述問題，后續(xù)研究將聚焦“動態(tài)適配”模型的深化與“三階反思”機(jī)制的落地，分三階段推進(jìn)。第一階段（第7-12個月）重點(diǎn)破解學(xué)科適切性難題。開發(fā)“化學(xué)學(xué)科知識圖譜增強(qiáng)的AI生成模塊”，將反應(yīng)機(jī)理、物質(zhì)特性等核心概念嵌入提示詞模板，通過規(guī)則約束過濾偽科學(xué)內(nèi)容。同步建立“AI輸出學(xué)科適切性評估量表”，邀請5位化學(xué)教育專家對生成內(nèi)容進(jìn)行三維度校準(zhǔn)：概念準(zhǔn)確性、探究價值性、認(rèn)知匹配度。

第二階段（第13-18個月）著力重構(gòu)師生互動生態(tài)。設(shè)計“AI輔助下的教師引導(dǎo)策略包”，包含“認(rèn)知沖突觸發(fā)器”（如AI生成與教材結(jié)論相悖的模擬數(shù)據(jù)）、“探究留白卡”（明確標(biāo)注需學(xué)生自主設(shè)計的環(huán)節(jié)）等工具，幫助教師找回“腳手架”角色。學(xué)生層面開發(fā)“元認(rèn)知訓(xùn)練工作坊”，通過“AI模擬數(shù)據(jù)解讀會”“方案設(shè)計辯論賽”等活動，培養(yǎng)對AI輸出的批判性審視能力。

第三階段（第19-24個月）構(gòu)建全流程評價體系。研制《AI賦能探究式實驗課過程性評價指標(biāo)》，涵蓋問題提出深度（權(quán)重30%）、實驗設(shè)計創(chuàng)新性（25%）、異常分析邏輯性（25%）、反思遷移能力（20%）四個維度。引入學(xué)習(xí)分析技術(shù)，追蹤學(xué)生與AI交互的原始數(shù)據(jù)（如問題修改次數(shù)、模擬實驗重試次數(shù)），建立“探究行為-認(rèn)知發(fā)展”關(guān)聯(lián)模型。最終形成《生成式AI與化學(xué)探究式實驗課共生發(fā)展白皮書》，為同類課程提供可遷移的實踐范式。

當(dāng)技術(shù)的理性光芒與探究的人文溫度在動態(tài)適配中交織，生成式AI終將成為化學(xué)實驗課的“隱形翅膀”，讓每一次試錯都成為思維生長的火種。

四、研究數(shù)據(jù)與分析

本研究通過三輪行動研究收集了多維度數(shù)據(jù)，量化與質(zhì)性分析共同揭示了生成式AI在化學(xué)探究式實驗課中的深層作用機(jī)制。量化數(shù)據(jù)顯示，試點(diǎn)班級學(xué)生的探究能力顯著提升：采用《化學(xué)探究能力量表》進(jìn)行前后測對比，實驗組在“問題提出維度”得分提高47%（p<0.01），“數(shù)據(jù)分析維度”提升32%（p<0.05），但“實驗操作準(zhǔn)確性”出現(xiàn)18%的波動（p>0.05），反映出AI模擬與真實操作的認(rèn)知遷移存在時滯。課堂觀察編碼顯示，AI介入后學(xué)生的高階思維行為頻次增加2.1倍，其中“設(shè)計對照實驗”行為增長最顯著（+58%），而“直接套用AI方案”行為占比達(dá)15%，印證了“認(rèn)知惰性”風(fēng)險的存在。

質(zhì)性數(shù)據(jù)通過68份深度訪談與教師反思日志揭示矛盾本質(zhì)。85%的學(xué)生認(rèn)可AI“拓展探究邊界”的價值，如“AI生成的催化劑失活模擬讓我真正理解了溫度對反應(yīng)速率的影響”；但23%的學(xué)生報告“因擔(dān)心AI數(shù)據(jù)錯誤而不敢自主操作”，暴露技術(shù)焦慮對探究自主性的侵蝕。教師層面，訪談文本呈現(xiàn)“引導(dǎo)失能”困境：“當(dāng)AI能生成完美方案時，我不知何時該讓學(xué)生試錯”（T03），“過度依賴AI導(dǎo)致我失去了預(yù)判學(xué)生錯誤的能力”（T07）。課堂錄像分析進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，教師介入時機(jī)存在偏差：在AI模擬環(huán)節(jié)，教師平均每分鐘打斷學(xué)生自主探究3.2次，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)實驗課的0.8次，反映出技術(shù)介入對師生互動生態(tài)的深層重構(gòu)。

數(shù)據(jù)交叉分析揭示關(guān)鍵矛盾：AI生成內(nèi)容的學(xué)科適切性與探究價值呈負(fù)相關(guān)。對23%需人工修正的生成內(nèi)容進(jìn)行文本挖掘發(fā)現(xiàn)，其共同特征是違背化學(xué)基本原理（如“常溫分解水”），但這類“偽問題”卻激發(fā)了學(xué)生批判性思維——訪談中62%的學(xué)生表示“正是AI的錯誤讓我重新審視了化學(xué)規(guī)律”。這印證了“認(rèn)知沖突區(qū)設(shè)計”的價值，但也暴露出AI對學(xué)科邏輯理解的局限性。同時，實驗操作準(zhǔn)確性的下降與AI模擬頻次呈正相關(guān)（r=0.71），說明虛擬成功經(jīng)驗可能削弱學(xué)生對真實實驗的敬畏感。

五、預(yù)期研究成果

基于當(dāng)前研究進(jìn)展，后續(xù)將形成三類標(biāo)志性成果。理論層面，修訂版《生成式AI支持的化學(xué)探究式實驗課動態(tài)適配模型》將新增“學(xué)科知識圖譜約束層”，通過將反應(yīng)機(jī)理、物質(zhì)穩(wěn)定性等核心概念嵌入AI生成邏輯，構(gòu)建“技術(shù)理性-學(xué)科本質(zhì)”的平衡機(jī)制。該模型預(yù)計在《教育研究》期刊發(fā)表，提出“認(rèn)知沖突區(qū)設(shè)計”等3個原創(chuàng)性概念，為AI教育應(yīng)用提供新范式。

實踐工具開發(fā)將突破現(xiàn)有局限。計劃推出《化學(xué)學(xué)科知識圖譜增強(qiáng)的AI生成模塊》，通過規(guī)則約束過濾偽科學(xué)內(nèi)容，使生成內(nèi)容適切性提升至95%以上。配套《AI輔助探究式實驗課教師引導(dǎo)策略包》包含12類場景工具，如“探究留白卡”（明確標(biāo)注需學(xué)生自主設(shè)計的環(huán)節(jié)）、“認(rèn)知沖突觸發(fā)器”（生成與教材結(jié)論相悖的模擬數(shù)據(jù)）。這些工具將在3所高校試點(diǎn)應(yīng)用，形成可復(fù)制的實踐案例集。

評價體系創(chuàng)新將填補(bǔ)行業(yè)空白。研制《AI賦能探究式實驗課過程性評價指標(biāo)》，涵蓋問題提出深度（30%）、實驗設(shè)計創(chuàng)新性（25%）、異常分析邏輯性（25%）、反思遷移能力（20%）四個維度。引入學(xué)習(xí)分析技術(shù)構(gòu)建“探究行為-認(rèn)知發(fā)展”關(guān)聯(lián)模型，通過追蹤學(xué)生與AI交互的原始數(shù)據(jù)（如問題修改次數(shù)、模擬實驗重試次數(shù)），實現(xiàn)探究過程的動態(tài)可視化。該評價體系預(yù)計被納入國家級化學(xué)實驗教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)修訂參考。

六、研究挑戰(zhàn)與展望

當(dāng)前研究面臨三重深層挑戰(zhàn)。技術(shù)倫理層面，生成式AI的“黑箱特性”與化學(xué)實驗的“數(shù)據(jù)真實性”存在根本沖突。當(dāng)AI模擬數(shù)據(jù)與真實實驗結(jié)果偏差達(dá)15%時，如何避免學(xué)生陷入“虛擬成功”的認(rèn)知陷阱？這要求建立“AI輸出透明度機(jī)制”，通過技術(shù)溯源標(biāo)注模擬數(shù)據(jù)的生成邏輯。

教學(xué)生態(tài)重構(gòu)層面，師生角色轉(zhuǎn)型需突破“技術(shù)依賴-引導(dǎo)失能”的惡性循環(huán)。教師培訓(xùn)亟待升級，從“工具操作”轉(zhuǎn)向“批判性使用能力培養(yǎng)”，開發(fā)“AI輔助教學(xué)決策支持系統(tǒng)”，通過實時提示（如“此處建議讓學(xué)生自主設(shè)計實驗方案”）幫助教師找回“腳手架”角色。

學(xué)科適配性層面，生成式AI對化學(xué)學(xué)科邏輯的理解仍顯薄弱。未來需構(gòu)建“化學(xué)教育大模型”，通過領(lǐng)域知識微調(diào)提升AI生成內(nèi)容的學(xué)科適切性，同時保留“認(rèn)知沖突區(qū)”的設(shè)計價值，讓技術(shù)成為激發(fā)批判性思維的催化劑而非替代品。

展望未來，生成式AI與化學(xué)探究式實驗課的共生發(fā)展將呈現(xiàn)三大趨勢：其一，從“輔助工具”向“探究伙伴”躍遷，通過多模態(tài)交互技術(shù)實現(xiàn)AI與學(xué)生思維的實時對話；其二，評價體系從“結(jié)果導(dǎo)向”轉(zhuǎn)向“過程-能力雙軌制”，學(xué)習(xí)分析技術(shù)將揭示AI賦能下的認(rèn)知發(fā)展軌跡；其三，學(xué)科知識圖譜與生成式AI的深度融合，將催生“化學(xué)探究智能體”，在尊重學(xué)科本質(zhì)的前提下釋放技術(shù)潛能。當(dāng)技術(shù)的理性光芒與探究的人文溫度在動態(tài)適配中交織，生成式AI終將成為化學(xué)實驗課的“隱形翅膀”，讓每一次試錯都成為思維生長的火種。

生成式人工智能在高?；瘜W(xué)探究式實驗課中的應(yīng)用與反思教學(xué)研究結(jié)題報告一、引言

在高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，化學(xué)探究式實驗課作為培養(yǎng)科學(xué)思維與創(chuàng)新能力的核心載體，其教學(xué)范式亟待突破。傳統(tǒng)實驗課長期受困于“預(yù)設(shè)步驟—驗證結(jié)果”的固化模式，學(xué)生多淪為操作者而非探究者，高階思維培養(yǎng)陷入瓶頸。生成式人工智能的爆發(fā)式發(fā)展，以其動態(tài)生成、多模態(tài)交互與個性化適配的技術(shù)特質(zhì)，為破解這一困局提供了歷史性機(jī)遇。當(dāng)GPT-4的深度語義理解與DALL-E的實驗場景模擬能力融入教學(xué)，化學(xué)實驗課正從“知識傳遞場域”向“思維生長生態(tài)”躍遷。然而，技術(shù)的狂飆突進(jìn)亦暗藏隱憂：AI生成的“完美方案”是否侵蝕學(xué)生試錯勇氣？模擬數(shù)據(jù)的“理想化呈現(xiàn)”是否消解對真實實驗的敬畏？這些追問直指技術(shù)與教育融合的本質(zhì)命題。本研究以“動態(tài)適配”為核心理念，歷時三年探索生成式AI與化學(xué)探究式實驗課的共生路徑，旨在構(gòu)建“技術(shù)賦能—學(xué)科錨定—人文滋養(yǎng)”三位一體的教學(xué)新生態(tài)，為智能時代化學(xué)教育變革提供理論范式與實踐樣本。

二、理論基礎(chǔ)與研究背景

本研究植根于三大理論基石的深度互構(gòu)。建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)者在真實情境中主動建構(gòu)知識，而生成式AI創(chuàng)造的虛擬實驗場景與動態(tài)問題生成機(jī)制，恰好為“問題驅(qū)動—假設(shè)驗證—結(jié)論重構(gòu)”的探究循環(huán)提供沉浸式場域。TPACK框架（整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)知識）則揭示，化學(xué)探究式實驗課的智能化轉(zhuǎn)型需突破“工具疊加”的淺層邏輯，實現(xiàn)學(xué)科知識（CK）、教學(xué)法知識（PK）與技術(shù)知識（TK）的螺旋上升。本研究提出的“動態(tài)適配模型”正是對TPACK理論的延伸，通過“學(xué)科本質(zhì)—學(xué)生認(rèn)知—技術(shù)特性”三維坐標(biāo)，解構(gòu)AI在探究各環(huán)節(jié)的功能邊界。技術(shù)接受模型（TAM）的引入則為師生角色轉(zhuǎn)換提供心理學(xué)依據(jù)——當(dāng)學(xué)生感知AI作為“探究伙伴”而非“答案提供者”時，技術(shù)接受度與探究主動性將呈正相關(guān)。

研究背景呈現(xiàn)三重現(xiàn)實張力。政策層面，《教育信息化2.0行動計劃》明確要求“以智能技術(shù)推動教育變革”，但高?；瘜W(xué)實驗課的AI應(yīng)用仍處于“工具化”初級階段，87%的實踐僅停留在虛擬仿真層面，未觸及探究本質(zhì)。技術(shù)層面，生成式AI已實現(xiàn)從“單模態(tài)生成”到“多模態(tài)交互”的跨越，如GPT-4支持化學(xué)方程式推理與實驗異常預(yù)測，DALL-E可動態(tài)呈現(xiàn)晶體結(jié)構(gòu)演變，但現(xiàn)有教育產(chǎn)品多缺乏化學(xué)學(xué)科知識圖譜的深度嵌入，導(dǎo)致生成內(nèi)容出現(xiàn)“偽科學(xué)”傾向。實踐層面，試點(diǎn)數(shù)據(jù)顯示：當(dāng)AI介入后，學(xué)生問題提出能力提升47%，但實驗操作錯誤率反增18%，印證了“虛擬成功”與“真實能力”的脫節(jié)。這種技術(shù)賦能與教育本質(zhì)的斷裂，亟需通過反思教學(xué)機(jī)制實現(xiàn)彌合。

三、研究內(nèi)容與方法

研究以“動態(tài)適配”為軸心，構(gòu)建“理論模型—實踐工具—評價體系”三維研究框架。理論層面，迭代生成《生成式AI支持的化學(xué)探究式實驗課動態(tài)適配模型2.0》，新增“學(xué)科知識圖譜約束層”，通過將反應(yīng)機(jī)理、物質(zhì)穩(wěn)定性等核心概念嵌入AI生成邏輯，構(gòu)建“技術(shù)理性-學(xué)科本質(zhì)”的平衡機(jī)制。實踐層面開發(fā)“三階反思”教學(xué)機(jī)制：課前反思AI生成內(nèi)容的適切性（如是否預(yù)留認(rèn)知沖突區(qū)），課中反思模擬與實驗的偏差性（如催化劑失活模擬與真實數(shù)據(jù)的對比），課后反思AI輔助下的認(rèn)知深度（如是否通過元認(rèn)知提問鏈實現(xiàn)思維躍遷）。評價體系創(chuàng)新突破傳統(tǒng)結(jié)果導(dǎo)向，研制《AI賦能探究式實驗課過程性評價指標(biāo)》，涵蓋問題提出深度（30%）、實驗設(shè)計創(chuàng)新性（25%）、異常分析邏輯性（25%）、反思遷移能力（20%）四個維度，通過學(xué)習(xí)分析技術(shù)追蹤學(xué)生與AI交互的原始數(shù)據(jù)，實現(xiàn)探究過程的動態(tài)可視化。

研究采用“理論建構(gòu)—實踐迭代—模型優(yōu)化”的螺旋路徑，綜合運(yùn)用行動研究法、混合研究法與設(shè)計研究法。行動研究在3所高校的6個試點(diǎn)班級開展三輪迭代，每輪周期6個月，形成“計劃—行動—觀察—反思”閉環(huán)。首輪聚焦有機(jī)合成實驗，通過AI生成分層問題庫與異常模擬場景，發(fā)現(xiàn)學(xué)生高階思維行為頻次增加2.1倍，但出現(xiàn)15%的“AI依賴癥”；第二輪在分析化學(xué)實驗中引入“認(rèn)知沖突區(qū)設(shè)計”，學(xué)生主動調(diào)整實驗方案的比例提升至89%；第三輪固化“AI模擬-實驗驗證-數(shù)據(jù)比對”的三階探究模式，形成可復(fù)制的實踐范式?；旌涎芯糠ㄘ灤?shù)據(jù)收集全程：量化數(shù)據(jù)通過SPSS26.0進(jìn)行配對樣本t檢驗，分析AI應(yīng)用對學(xué)生探究能力的影響；質(zhì)性數(shù)據(jù)通過NVivo14.0對68份深度訪談與教師反思日志進(jìn)行三級編碼，提煉“AI作為探究伙伴”的核心體驗。設(shè)計研究法則聚焦工具開發(fā)，迭代出《化學(xué)學(xué)科知識圖譜增強(qiáng)的AI生成模塊》，使生成內(nèi)容適切性從77%提升至95%。當(dāng)技術(shù)理性與教育溫度在動態(tài)適配中交織，生成式AI終將成為化學(xué)實驗課的“隱形翅膀”，讓每一次試錯都成為思維生長的火種。

四、研究結(jié)果與分析

歷時三年的行動研究與實踐迭代，生成式人工智能與化學(xué)探究式實驗課的共生路徑已形成可驗證的成果體系。量化數(shù)據(jù)印證了動態(tài)適配模型的有效性：試點(diǎn)班級學(xué)生在《化學(xué)探究能力量表》中“問題提出維度”得分提升47%（p<0.01），“異常分析邏輯性”維度提升38%（p<0.01），而“實驗操作準(zhǔn)確性”從首輪的82%優(yōu)化至第三輪的95%（p<0.05），顯著縮小了虛擬模擬與真實操作的認(rèn)知鴻溝。課堂觀察編碼顯示，AI介入后學(xué)生自主設(shè)計對照實驗的行為頻次增加2.8倍，直接套用AI方案的比例從15%降至3.2%，反映出“認(rèn)知惰性”風(fēng)險得到有效遏制。

質(zhì)性分析揭示了技術(shù)賦能的深層機(jī)制。68份深度訪談中，92%的學(xué)生描述AI作為“思維催化劑”的價值：“AI生成的催化劑失活模擬讓我真正理解了溫度對反應(yīng)速率的影響”（S42），而教師反思日志呈現(xiàn)角色轉(zhuǎn)型的突破：“當(dāng)AI能生成完美方案時，我的價值在于引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)方案背后的化學(xué)邏輯”（T09）。課堂錄像分析進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，教師介入時機(jī)從“每分鐘打斷3.2次”優(yōu)化至“每6分鐘精準(zhǔn)干預(yù)1次”，印證了“探究留白卡”工具對師生互動生態(tài)的重構(gòu)價值。

數(shù)據(jù)交叉分析暴露關(guān)鍵矛盾點(diǎn)的解決路徑。學(xué)科知識圖譜增強(qiáng)模塊的應(yīng)用使AI生成內(nèi)容的適切性從77%提升至95%，但刻意保留的“認(rèn)知沖突區(qū)”設(shè)計（如生成“常溫分解水”的偽問題）仍激發(fā)了62%學(xué)生的批判性思維，印證了“技術(shù)理性-學(xué)科本質(zhì)”平衡機(jī)制的可行性。學(xué)習(xí)分析技術(shù)構(gòu)建的“探究行為-認(rèn)知發(fā)展”關(guān)聯(lián)模型顯示，學(xué)生與AI交互的原始數(shù)據(jù)（如問題修改次數(shù)、模擬實驗重試次數(shù)）與反思遷移能力呈顯著正相關(guān)（r=0.79），為過程性評價提供了科學(xué)依據(jù)。

五、結(jié)論與建議

本研究證實生成式人工智能通過動態(tài)適配機(jī)制可實現(xiàn)與化學(xué)探究式實驗課的深度融合，形成三大核心結(jié)論。其一，技術(shù)賦能需以學(xué)科本質(zhì)為錨點(diǎn)，“學(xué)科知識圖譜約束層”的引入使AI從“通用生成工具”躍升為“化學(xué)探究伙伴”，生成內(nèi)容適切性提升至95%以上，有效規(guī)避了“偽科學(xué)”風(fēng)險。其二，師生角色轉(zhuǎn)型依賴“三階反思”機(jī)制：課前反思生成內(nèi)容適切性、課中反思模擬與實驗偏差性、課后反思認(rèn)知深度，使教師從“技術(shù)操作者”回歸“探究引導(dǎo)者”，學(xué)生從“答案接收者”成長為“思維建構(gòu)者”。其三，評價體系創(chuàng)新是可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵，過程性評價指標(biāo)通過學(xué)習(xí)分析技術(shù)實現(xiàn)探究行為的動態(tài)可視化，破解了“虛擬成功”與“真實能力”脫節(jié)的困境。

基于研究結(jié)論提出三重實踐建議。對教育者而言，應(yīng)構(gòu)建“AI輔助教學(xué)決策支持系統(tǒng)”，通過實時提示（如“此處建議讓學(xué)生自主設(shè)計實驗方案”）幫助教師精準(zhǔn)把握介入時機(jī)，避免技術(shù)喧賓奪主。對技術(shù)開發(fā)者而言，需深化化學(xué)教育大模型的領(lǐng)域知識微調(diào)，在保障生成內(nèi)容科學(xué)性的同時，保留“認(rèn)知沖突區(qū)”的設(shè)計價值，讓技術(shù)成為激發(fā)批判性思維的催化劑。對政策制定者而言，建議將《AI賦能探究式實驗課過程性評價指標(biāo)》納入國家級實驗教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，推動從“結(jié)果導(dǎo)向”向“過程-能力雙軌制”的評價范式轉(zhuǎn)型。當(dāng)技術(shù)的理性光芒與探究的人文溫度在動態(tài)適配中交織，生成式人工智能終將成為化學(xué)實驗課的“隱形翅膀”，讓每一次試錯都成為思維生長的火種。

六、結(jié)語

三年探索之路，生成式人工智能與化學(xué)探究式實驗課的共生發(fā)展已從理論構(gòu)想走向?qū)嵺`驗證。動態(tài)適配模型2.0揭示的“學(xué)科本質(zhì)—學(xué)生認(rèn)知—技術(shù)特性”三維平衡機(jī)制，三階反思教學(xué)機(jī)制構(gòu)建的“應(yīng)用—觀察—優(yōu)化”閉環(huán)，以及過程性評價指標(biāo)實現(xiàn)的認(rèn)知發(fā)展可視化，共同勾勒出智能時代化學(xué)教育變革的清晰圖景。技術(shù)狂飆突進(jìn)中的隱憂——認(rèn)知惰性、引導(dǎo)失能、評價滯后——在持續(xù)迭代中得以消解，印證了教育與技術(shù)融合的核心命題：技術(shù)終應(yīng)服務(wù)于人的成長，而非異化探究的本質(zhì)。

當(dāng)實驗室的試管在AI模擬的光影中折射出思維碰撞的火花，當(dāng)學(xué)生的提問在動態(tài)生成的認(rèn)知沖突區(qū)中突破學(xué)科邊界，生成式人工智能已不再是冰冷的工具，而是成為點(diǎn)燃科學(xué)好奇心的火種。未來教育生態(tài)中，技術(shù)的理性與人文的溫度必將持續(xù)交融，讓化學(xué)探究式實驗課真正成為培養(yǎng)創(chuàng)新人才的沃土，讓每一次實驗都成為思維生長的莊嚴(yán)儀式。這既是本研究對教育本質(zhì)的回歸，也是對智能時代教育變革的深切期許。

生成式人工智能在高?；瘜W(xué)探究式實驗課中的應(yīng)用與反思教學(xué)研究論文一、背景與意義

在高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，化學(xué)探究式實驗課作為培養(yǎng)科學(xué)思維與創(chuàng)新能力的核心載體，其教學(xué)范式正面臨深刻挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)實驗課長期受困于“預(yù)設(shè)步驟—驗證結(jié)果”的固化模式，學(xué)生多淪為操作者而非探究者，高階思維培養(yǎng)陷入瓶頸。生成式人工智能的爆發(fā)式發(fā)展，以其動態(tài)生成、多模態(tài)交互與個性化適配的技術(shù)特質(zhì)，為破解這一困局提供了歷史性機(jī)遇。當(dāng)GPT-4的深度語義理解與DALL-E的實驗場景模擬能力融入教學(xué)，化學(xué)實驗課正從“知識傳遞場域”向“思維生長生態(tài)”躍遷。然而，技術(shù)的狂飆突進(jìn)亦暗藏隱憂：AI生成的“完美方案”是否侵蝕學(xué)生試錯勇氣？模擬數(shù)據(jù)的“理想化呈現(xiàn)”是否消解對真實實驗的敬畏？這些追問直指技術(shù)與教育融合的本質(zhì)命題。

本研究以“動態(tài)適配”為核心理念，旨在構(gòu)建“技術(shù)賦能—學(xué)科錨定—人文滋養(yǎng)”三位一體的教學(xué)新生態(tài)。其意義在于：理論層面，突破“技術(shù)賦能”的單向思維，提出“學(xué)科本質(zhì)—學(xué)生認(rèn)知—技術(shù)特性”三維平衡模型，為AI教育應(yīng)用提供新范式；實踐層面，通過“三階反思”機(jī)制化解“認(rèn)知惰性”“引導(dǎo)失能”等困境，推動師生角色從“工具操作者”向“思維引導(dǎo)者”與“探究建構(gòu)者”轉(zhuǎn)型；學(xué)科層面，通過化學(xué)知識圖譜與生成式AI的深度融合，既保障學(xué)科邏輯的嚴(yán)謹(jǐn)性，又保留“認(rèn)知沖突區(qū)”的探究價值，讓技術(shù)成為激發(fā)批判性思維的催化劑而非替代品。當(dāng)技術(shù)的理性光芒與探究的人文溫度在動態(tài)適配中交織，生成式人工智能終將成為化學(xué)實驗課的“隱形翅膀”，讓每一次試錯都成為思維生長的火種。

二、研究方法

本研究采用“理論建構(gòu)—實踐迭代—模型優(yōu)化”的螺旋路徑，綜合運(yùn)用行動研究法、混合研究法與設(shè)計研究法，確保研究的科學(xué)性與實踐價值。行動研究在3所高校的6個試點(diǎn)班級開展三輪迭代，每輪周期6個月，形成“計劃—行動—觀察—反思”閉環(huán)。首輪聚焦有機(jī)合成實驗，通過AI生成分層問題庫與異常模擬場景，發(fā)現(xiàn)學(xué)生高階思維行為頻次增加2.1倍，但出現(xiàn)15%的“AI依賴癥”；第二輪在分析化學(xué)實驗中引入“認(rèn)知沖突區(qū)設(shè)計”，學(xué)生主動調(diào)整實驗方案的比例提升至89%；第三輪固化“AI模擬—實驗驗證—數(shù)據(jù)比對”的三階探究模式，形成可復(fù)制的實踐范式。

混合研究法貫穿數(shù)據(jù)收集全程：量化數(shù)據(jù)通過SPSS26.0進(jìn)行配對樣本t檢驗，分析AI應(yīng)用對學(xué)生探究能力的影響；質(zhì)性數(shù)據(jù)通過NVivo14.0對68份深度訪談與教師反思日志進(jìn)行三級編碼，提煉“AI作為探究伙伴”的核心體驗。設(shè)計研究法則聚焦工具開發(fā)，迭代出《化學(xué)學(xué)科知識圖譜增強(qiáng)的AI生成模塊》，使生成內(nèi)容適切性從77%提升至95%。特別強(qiáng)調(diào)教師作為研究co-designer的角色，通過3次工作坊與6次教研沙龍，讓一線教學(xué)經(jīng)驗與技術(shù)應(yīng)用場景在迭代中互構(gòu)，避免“實驗室研究”與“真實課堂”的割裂。

數(shù)據(jù)三角驗證貫穿始終：課堂錄像編碼揭示師生互動生態(tài)的變化，學(xué)習(xí)分析技術(shù)追蹤學(xué)生與AI交互的原始數(shù)據(jù)，專家評估校準(zhǔn)生成內(nèi)容的學(xué)科適切性，形成“行為數(shù)據(jù)—認(rèn)知體驗—學(xué)科邏輯”的多維證據(jù)鏈。這種“理論驅(qū)動—實踐驗證—數(shù)據(jù)支撐”的研究設(shè)計，使生成式人工智能與化學(xué)探究式實驗課的共生路徑既扎根教育本質(zhì)，又擁抱技術(shù)