第71期【文献学习】基于“教师-AI助手-学生”交互模式的教学实践——以“胶体的教学”为例

本文发表于《化学教育》2026年第9期，作者朱梦迪、孙辉（山东省青岛第五十八中学）。为探索信息技术赋能化学教学的路径，以“胶体”教学为例，重构“教师—AI助手—学生”课堂角色关系，建构多元交互模式。教师从知识讲授者转变为学习促进者与引导者，学生从被动接受者转变为主动建构者，AI作为认知伙伴提供即时信息检索与整合支持。通过“NaCl+酒精是否为胶体”的认知冲突案例，展示AI辅助教学的赋能价值与局限，凸显教师在专业引导和价值判断中的关键作用。

多元交互模式（图2）分三环节：

关键手段：AI助手（豆包）、预习学案+自测、丁达尔效应实验验证、认知冲突设计、问题链驱动深度学习。

学生在“NaCl+酒精”案例中经历了“AI给出结论→实验现象冲突→追问AI→AI优化回答”的互动，对胶体的认识从“特定物质”深入为“粒径决定性质”的本质理解。知识体系梳理环节帮助学生明确自主学习路径，为后续脱离教师独立探究提供方法工具。评价环节AI生成个性化判断题，实现学情精准诊断。

核心启示：AI进入课堂的价值不在于“提供更快的答案”，而在于“制造认知冲突的契机”——当AI回答与预习答案不一致、与学生实验现象不一致时，教师引导追问“哪个可信？如何验证？”的过程，正是科学精神与批判性思维生长的最佳时机。教师要从“防AI作弊”的焦虑转向“用AI制造认知冲突”的教学设计。

迁移建议：该“预习—质疑AI—实验验证—AI优化—深度追问”交互模式可迁移至“离子反应”“氧化还原反应”“化学反应速率”等抽象概念教学。关键设计要点：①预习学案中设置AI可能给出“简化/不准确”答案的问题（如“Fe与CuSO₄反应，AI可能忽略Fe³⁺的生成”）；②课堂中让学生对比AI答案与已有认知的冲突；③引导学生设计实验/查找资料验证；④将验证结果反馈AI，观察AI能否优化回应；⑤教师追问触及本质的问题链。需注意的是，教师应提前测试AI在不同问题上的回应表现，预判认知冲突点，做好引导预案。