人工智能赋能基础教育阶段化学教育的边界和路径

——课堂教学、实验教学、评价体系和教师教育的系统性重构

房 喻

（西部高校化学专业（师范）虚拟教研室（教育部）   陕西师范大学化学化工学院   陕西西安   710119）

自2022年底ChatGPT发布以来，人工智能（AI）对教育的冲击迅速从“未来命题”演变为“现实挑战”。短短数年间，各类AI辅助教学工具层出不穷，从个性化学习路径规划到智能作业批改，从虚拟实验模拟到知识图谱构建，技术向基础教育的渗透速度远超预期。2024年末，美国亚利桑那州特许学校委员会批准开办一所全新特许在线学校Unbound Academy^[1]。从2025年秋季起，该校四至八年级学生每天的文化课由AI在两小时内完成，其余四小时用于教师辅导、项目式学习及公众演讲、金融素养等工作坊，以强化批判性思维与综合能力培养。这一探索虽有争议，却昭示了一个不可回避的趋势：当AI能以极高效率完成知识传授时，基础教育的课堂形态与教师角色必将面临重构。

2025年1月，中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出“促进人工智能助力教育变革”^[2]。化学学科因其独特性，在这场变革中面临的挑战尤为突出。化学教育不仅要帮助学生建立从原子、分子到化学键的微观认知框架，更需通过学科特有的思维方式培育科学精神与理性态度。目前，AI尚难以替代培养科学精神和理性态度的深层教学，但如果教师不主动转型，就可能在效率至上的技术浪潮中被边缘化。本文将从AI给基础化学教学带来的挑战、必须直面的深层次问题以及教师培养与持续发展三个维度展开讨论，并在此基础上提出建议。

1 AI给基础化学教学带来的挑战

1.1 AI赋能学习的高效与局限

2023年末，为系统了解毫米波通信与太赫兹探测技术，笔者借助ChatGPT-4进行了三个多小时的集中学习^[3]。经过三十余轮问题迭代，应笔者要求，它将整个交互内容按“毫米波通信”与“太赫兹技术”两个板块，分别归纳整理为两份结构清晰、内容充实的PPT文稿。整个过程效率之高、针对性之强，远超预期。但笔者也发现，如果提问不够精准、不够深入，迭代不充分，它很容易给出笼统甚至失真的回答。这次经历使笔者确信：AI赋能的学习效率极高，但“学会学习”已成为前提。如果学生不具备精准提问和批判性审视的能力，AI不仅难以提供有效助力，反而可能使其在错误认知上越走越远。

1.2 AI进课堂的边界与路径

AI能够实现个性化教学、动态可视化和精准学情诊断，这些都是传统课堂难以企及的。然而，效率的提升并不等同于教育质量的改善。当一位初中生通过AI在三分钟内“学会”了质量守恒定律，背下表述并做对选择题时，他真的理解了吗？化学概念教学有其特殊性。质量守恒定律的发现是拉瓦锡推翻燃素说的经典案例^[4]，这一过程中蕴含的科学精神与方法论，远重于定律的文字表述。如果AI教学只提取“考点”而远离“故事”，只输出结论而省略探究过程，学生得到的不过是知识的躯壳，而非科学思想的血脉。

笔者了解到的一位初中化学教师的实践案例，为AI辅助课堂教学提供了有价值的实证参照。在“质量守恒定律”单元中，该教师借助AI支持学生课前完成基本概念的自主学习，课堂时间不再用于常规讲授，而是聚焦于核心认知冲突问题，亦即“镁条燃烧后质量为何增加”的深度研讨。教学效果表明，学生在概念理解的深刻性和问题迁移能力上均显著优于传统讲授式班级。该案例的关键启示在于：教师将AI释放出的课堂时间全部转化为探究性对话与批判性思维训练，而非引导学生机械复看AI讲解并叠加习题训练。后者本质上仅替换了信息传递的载体，且替换为一种缺乏教学互动与情感支持的“冷媒介”。由此可见，AI在化学课堂中的角色定位，应是促进学生认知拓展的学习工具，而非压缩思考过程的数字讲授终端。

在AI赋能条件下，化学实验教学的地位非但不能削弱，反而应当加强。实验教学承载着理论教学无法替代的功能：学生通过亲手操作获得颜色变化、温度变化、气体产生和沉淀生成等感官体验，这是任何虚拟模拟都无法完全替代的。实验过程中因操作偏差导致的异常结果、偶然现象引发的新问题等不确定性，恰恰可能成为培养学生仔细观察、深入分析和灵活应变能力的契机。动手实验还能让学生亲历科学探究全过程，进而理解科学知识的实践来源，这更是虚拟场景难以替代的。当然，AI可以在实验教学中发挥辅助作用：通过虚拟仿真帮助学生预习操作流程、理解实验原理；借助智能分析辅助解读实验数据、诊断操作问题；利用安全预警防范危险操作。但AI无法替代真实的实验操作。此外，化学实验常需分组合作完成，这一过程有助于培养学生的合作意识、责任感和规范意识，同样是AI无法提供的教育价值。因此，AI赋能实验教学的正确方向，是用AI辅助增强实验教学效果，而非以虚拟替代真实。

1.3 AI时代的必备素养：学会学习

“学会学习”是AI时代最核心的能力，但在基础教育中远未被充分重视。在信息稀缺的时代，教育的核心任务是帮助学生“获得知识”；在AI时代，知识获取空前便利，教育的核心任务必须转向帮助学生“学会如何学习”。基于笔者使用ChatGPT-4的学习体验，“学会学习”至少涵盖四个层面：其一，明晰自身需求，准确界定知识边界；其二，将需求凝练为精准问题，提问愈精准、迭代愈深入，AI的回应愈具价值；其三，对AI输出保持批判性审视，其科学性与可信度须由使用者独立研判，而化学作为实证科学，实验验证始终是不可替代的鉴别手段；其四，善用AI将碎片化知识结构化，整合为系统的认知框架。

笔者在研究生培养中的实践也印证了这一点。自2013年起，笔者要求报考的所有硕士和博士新生必须选修一门国际名校开设的传感器或分子材料相关MOOC课程并通过考试。十余年来，每届学生都感到“特别困难”，但最终都坚持了下来。他们的收获不仅是专业知识和英语能力的提升，更是视野的拓展与自信的增强。这使笔者深切认识到，引导学生达到能够独立获取知识的状态，远比教给他们多少具体知识更为重要。这一原则对基础教育同样适用。然而现实是，基础教育阶段的学生普遍缺乏自主学习的训练和习惯，而“学会学习”恰恰是AI时代最需从小培养的核心素养。本年度菲尔兹奖获得者之一、数学家王虹的成长经历也印证了这一点。据报道，她自幼便养成了自主学习的习惯，这种能力贯穿其学术生涯，成为她取得杰出成就的重要基础^[5]。

2 必须直面的三个深层次问题

2.1 教师角色的重新定位

教师角色必须重新定义，但“转型”不等于“退场”。当知识传授可大量交由AI完成时，教师的独特价值在于价值引领、情感陪伴和思维激发。具体到化学教学中，在AI完成元素、原子、分子、原子结构、化学键和反应速率等基础知识的讲授后，一位优秀的化学教师还应引导学生在掌握基本概念的基础上深入思考：门捷列夫为何能预言未知元素？科学发现的思维方式是什么？芯片材料、新能源电池、生物医药、特种功能材料，乃至“双碳”目标下的绿色合成与催化转化等，化学如何支撑这些关乎国家战略、人类文明可持续发展和民生福祉的关键领域？科学研究与社会责任的关系如何？这样的教学已超越知识传授，进入思维训练与价值引领的层面。

近期，李希涓、朱玉军、王磊三位学者联合发文^[6]指出，以AI为代表的新技术正深刻变革科学研究范式、社会运行模式与知识生产形态，对教育目标、育人模式及学科发展提出系统性重构要求。在这场变革中，基础教育首当其冲，这一阶段正是学生世界观、人生观、价值观形成的关键时期。化学教育承载着独特育人价值：既传授物质变化的相关知识，又依托学科特有思维方式，培育学生的科学精神、理性态度与求真品格。这类素养正是AI难以替代的，亦是AI时代教师必须坚守的核心阵地。但也应当看到，倘若教师不主动转型，不从重复性知识讲授中抽身，聚焦更高价值的教育活动，那么AI替代教师将不再只是技术层面的假设，而只是时间问题。

2.2 评价体系的系统重构

评价体系的失灵是AI带来的最深层次挑战。如果学生借助AI能轻松完成作业和测试，考试分数还能反映真实的学习成果吗？如果知识获取变得如此便利，记忆性和复现性的考核还有多大意义？问题不在于“要不要禁止学生用AI”，而在于“什么才是值得评价的”，是记住了多少反应方程式，还是能够设计实验方案解决一个实际问题？是会背诵概念定义，还是能够运用化学原理分析社会议题？这要求评价重心从“考查知识记忆”转向“考查能力素养”，从“终结性评价”转向“过程性评价”，从“单一维度”转向“多维指标”。已有教师尝试“人机协同”的评价模式：允许学生在完成开放性任务时使用AI工具，但必须标注AI的贡献与自己的独立思考，评价重点放在问题分析、方案设计和批判性反思上。

教师评价同样面临挑战。如果知识传授主要由AI完成，再以学生考试成绩评价教师，不仅不公平，也失去了学理基础。我们需要探索新的教师评价体系，将课程设计能力、学习引导能力、学生发展指导能力等纳入评价范畴。学校管理也需系统性重构：统一的课程进度是否仍为必需？班级授课制是否还是唯一的组织形式？当个性化学习成为常态，学分认定、考试制度、教师工作量核算等一系列配套制度均需重新设计。教材建设同样面临转型：纸质教材已不再是知识的主要载体，未来的化学教材或将更多承担学习路线图与问题集的角色。

2.3 AI赋能教育的底线坚守

推进AI赋能教育的过程中，有几条底线必须守住。一是防止思维惰性风险。如果学生习惯于从AI获取现成答案，独立思考能力可能退化。化学的魅力在于探究未知，若学生只被动接受结论，不再追问“为什么”“还有没有别的可能”，化学教育的灵魂便丢失了。二是警惕数字鸿沟加剧。AI教育资源的获取依赖硬件和网络条件，如果优质资源集中在发达地区和优质学校，城乡之间、区域之间的教育差距可能进一步拉大。三是不偏离教育本质。效率并非教育最重要的目标。价值引领、人格塑造、情感浸润恰恰需要慢下来，需要人与人之间深度的互动。基础教育阶段的学生处于人格形成关键期，他们需要的不仅是高效率的知识输入，更需要有温度的成长环境。四是防止对教师作用的简单化理解。教师最核心的价值正在于AI做不到之处：观察学生的情绪变化，捕捉课堂的意外生成，发现学生的独特之处，帮助学生建立自信。这些难以量化的教育行为，才是教师专业性的真正体现。

3 AI赋能下的教师培养与持续发展

关于AI赋能基础化学教育的讨论大多聚焦教学层面，但有两个更根本的问题被普遍忽视：师范生培养的滞后和在职教师持续学习的困境。某种意义上，这两个问题比AI工具本身更值得关注，因为它们决定着未来相当长一段时间基础教育阶段化学教育的品质。

3.1 师范生培养的滞后与重构

师范生培养方案的滞后是一种隐性的危机。当前师范院校化学专业的培养方案，总体上仍沿袭“学科知识传授+教育理论研习+教学能力训练+教育实习实践”的基本框架。这一框架在过去是合理的，因为师范生需要储备足够的化学知识才能站上讲台。但在AI能高效传授知识的时代，师范教育的重心是否需要调整？

问题不仅在于专业课程的内容与教学方式，更在于教育教学法课程的严重滞后。当前的教育理论研习和教学能力训练，仍以传统课堂为预设场景，教学设计、课堂组织、学生评价等核心课程几乎未将AI纳入考量。师范生学习如何设计教学流程、如何提问、如何组织讨论，但很少被引导思考：当AI能即时回答学生的问题时，教师的提问策略应该如何调整？当每个学生拥有个性化AI学伴时，班级讨论的基础和方式将发生怎样的变化？当AI能够自动完成作业批改时，评价的功能和形式又该如何重新定义？这些不是学科知识的问题，而是教学法本身需要重构的问题。

学科知识的储备同样需要重新审视。师范生仍需具备扎实的化学学科基础，但“扎实”的内涵正在发生变化。过去，“扎实”意味着记忆大量的事实、公式和反应，能够随时调用；在未来，“扎实”更多地意味着对学科核心概念和思想方法的深刻理解，能够判断AI生成内容的准确性，能够将抽象原理转化为学生可感知的问题情境。那些AI可以随时提供的具体知识细节，未必需要占用师范生宝贵的记忆空间；而那些AI无法替代的学科洞察力和判断力，恰恰需要加倍强化。

教学法内容的改革比专业课程调整更为紧迫。化学教学法课程需要系统更新：如何在AI辅助环境下进行学情诊断？如何利用AI支持分层教学和个性化指导？如何设计人机协同的探究性学习任务？如何引导学生批判性地审视AI给出的答案？这些内容应当成为新一代师范生教学能力训练的核心模块。如果教学法课程本身不革新，师范生将带着旧工具箱走进新课堂，这正是未来几年最值得警惕的危机。

师范生培养的调整不能止于增加一两门“AI工具使用”的选修课，而需要更为系统的设计。首先，应让师范生以学习者身份深度体验AI辅助学习的过程，正如笔者跟随ChatGPT-4学习毫米波通信和太赫兹探测那样。唯有亲身经历“提问—应答—追问”的迭代过程，体会AI的优势与局限，他们才能在未来教学中有效指导学生。其次，需培养师范生在AI辅助环境下的教学设计能力：何时让学生直接向AI提问，何时组织面对面讨论，何时需要教师亲自讲解，这些判断需要在实践中积累经验。再次，要训练师范生在AI辅助环境下的课堂组织能力：当每个学生面对不同的AI学习进度时，教师如何协调全班的教学节奏？如何确保课堂讨论依然有效？如何关注到每一位学生的学习状态？这些问题在传统教学法课程中几乎未被涉及。

更为根本的是，师范教育需要重新思考化学教师的核心素养。在未来，一位优秀的化学教师或许不再需要记住所有反应方程式（因为AI可随时提供），但必须能够设计出激发学生探究欲望的学习场景；必须能够识别学生在AI学习过程中产生的困惑并给予有效引导；必须能够在学生接触了大量AI生成的信息后，帮助他们建立批判性思维和科学判断力。这些素养的培养，需要师范教育课程体系的系统性调整，而非零散地修补。师范教育的惯性十分强大，培养方案的调整需要周期，但AI的普及速度不会等待。

3.2 在职教师持续学习的困境与出路

在职教师持续学习的困境是眼前的危机。当前在职的数十万基础教育化学教师，大多成长于“以教师为中心、以知识传授为核心”的传统教育模式。他们中的许多人虽然对AI有所耳闻，但缺乏系统的学习和实践。一个常见的现象是：学校引入AI教学平台，教师参加培训掌握了基本操作，但回到课堂后依然沿用原来的教学方式，AI仅仅被当作偶尔使用的“辅助工具”，其潜力远未被挖掘。这种情况的出现并非教师不努力，而是AI赋能教育所带来的变革涉及教学的每一个环节，仅仅培训操作技能远远不够。教师需要重新理解自己的角色定位，重新设计课程结构，重新思考评价方式，而这些都难以通过浅层培训解决。更令人担忧的是，一些学校在推动AI教学时，对教师的要求仅仅是“用起来就行”，却缺乏系统的制度跟进，没有提供持续的学术支持，也没有组建必要的学习共同体。

目前面向教师的AI培训大多停留在“功能介绍+操作演示”层面，与实际教学场景脱节。教师需要的不是泛泛的了解，而是针对化学学科特点的具体指导。例如，如何用AI讲解原子结构？如何用AI设计分层作业？如何用AI辅助实验教学？如何识别AI给出的错误信息？这些才是教师真正需要掌握的实操性知识。

建立教师学习共同体是一条可行的路径。当同一所学校或同一区域内的教师形成学习共同体，定期分享AI辅助教学的尝试、困惑与经验时，个体的探索便汇聚为集体的智慧。一位教师发现用AI组织“化学与生活”主题讨论效果很好，另一位教师摸索出利用AI进行分层作业设计的方法，这些分散的经验通过共同体的交流得以汇聚、验证和推广，远比自上而下的统一培训更具生命力。

4 建议与展望

建议一：重构师范生培养方案，将AI素养纳入核心课程。 化学师范专业应在保持学科基础扎实的同时，增设AI辅助教学设计、人机协同课堂组织等模块，让师范生以学习者身份深度体验AI辅助学习，在走上讲台之前就理解AI的优势、局限及其对学习方式的影响。建议教育部师范类专业认证标准中增加AI素养相关要求，推动全国师范院校课程体系调整。开展“AI时代化学教师核心素养”专项研究，为培养方案调整提供学理支撑。同时，师范院校应率先建设AI辅助教学的示范课程和案例库，为师范生提供可观摩、可模仿的实践资源。

建议二：建立在职教师持续专业发展的支持体系。 教育管理部门应将AI素养纳入教师培训必修内容，尤其要重视面向化学等学科的针对性培训，而非泛泛的技术介绍。学校和教研部门应推动教研方式转型，从传统的“听课评课”转向“研究—实践—反思”模式，建立教师学习共同体，让分散的探索汇聚为集体智慧。各级教研活动和教学比赛应及时将AI辅助教学能力纳入评价指标，发挥引导作用。尤其要避免两种极端：一是“只用不研”，安装了平台、配备了设备，却缺乏持续的专业支持；二是“不敢用也不会用”，在技术浪潮面前无所适从。建议设立专项资金支持教师开展AI辅助教学的行动研究，让教师在实践中成长。

建议三：系统推进评价体系改革。 推动学生评价从知识记忆考查转向能力素养考查，将过程性评价、表现性评价纳入正式框架。探索“人机协同”的评价模式，允许学生在开放性任务中使用AI，但须标注贡献，评价重点放在问题分析、方案设计和批判性反思上。改革教师评价，将课程设计能力、学习引导能力和学生发展指导能力纳入体系。学校管理层面应重构课程设置和教学安排，降低标准化测试比重，增加开放性任务和实践操作的考核权重。建议教育主管部门组织专家研制AI时代化学学科核心素养评价指南，为一线教师和学校提供可操作的参照框架。

化学的基础性、渗透性和支撑性，决定了化学教育质量直接关系到国家科技竞争力的培育，关系到人类文明的可持续发展^[7]。抓住AI赋能教育的历史性机遇，对培养具有家国情怀、责任担当和创新能力的时代新人意义重大。但技术终究只是工具，教育的根本在于育人。AI可以帮助学生更快地获取知识，却无法替代教师在学生心中播下科学精神的种子、点燃求知欲望的火花、引领价值追求的方向。让我们在技术赋能中守护教育本真，在变革创新中锚定育人方向，培养出既能驾驭AI工具，又具备独立人格和科学精神的下一代。

没有化学就没有未来，AI时代的基础化学教育大有可为。

参考文献

[1] MacKenzie Price. AI System Will Drive Academics at New Virtual Charter School [EB/OL]. (2025-02-27)[2026-08-07].https://2hourlearning.com/ai-system-will-drive-academics-at-new-virtual-charter-school-2/.

[2] 中共中央、国务院. 中共中央 国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》[N]. 人民日报，2025-01-20(1).

[3] 房喻. 人工智能赋能教育：从跟随ChatGPT-4进行的一次自主学习说起[J]. 大学化学，2025，40(9): 1-4.

[4] 张德生，徐汪华. 化学史简明教程 [M]. 2版.合肥：中国科学技术大学出版社，2017: 35-51.

[5] 中国科学报. 专访王虹：从北大数学系曾经的“小透明”到菲尔兹奖得主[EB/OL]. [2026-08-07]. https://www.peopleapp.com/column/3005274302450000761-4179.

[6] 李希涓，朱玉军，王磊. AI赋能化学创新人才培养的实践路径和化学教育研究的转型方向[J]. 化学教育（中英文），2026，47(3): 128-129.

[7] 房喻. 化学：支撑人类文明可持续发展的关键力量[J]. 大学化学，2025，(12): 72-75.

引用本文：

房喻. 人工智能赋能基础教育阶段化学教育的边界和路径——课堂教学、实验教学、评价体系和教师教育的系统性重构[J]. 化学教育(中英文)，2026, 47(19): 14-18.