智读数据,精准施教——弥勒市高中化学中心教研室联合丁文丽学科带头人工作室开展AI赋能化学测评数据分析教研活动

为深化人工智能与高中化学学科教学深度融合，打破传统经验式学情分析的局限，切实提升高三复习备考的精准度与实效性。2026年11月10日上午，弥勒市高中化学中心教研室依托弥勒市第一中学高三化学组先行试点教研，联合丁文丽学科带头人工作室开展AI赋能试卷质量分析主题教研活动。本次活动由弥勒一中高三化学组率先探索AI智能数据分析教研新模式，积累成熟、可复制的实操经验，后续将由中心教研室向全市各高中化学学科全面推广。

本次教研围绕弥勒一中高三第七次化学限时训练质量分析展开，依托AI工具WorkBuddy完成整套试卷学情数据的自动化梳理、分层诊断，打破传统凭经验、凭印象研判学情的模式，构建“数据先行、证据支撑”的新型教研范式。

活动第一环节，由李威老师作《AI工具助力测评数据分析实操》专题分享。李威老师现场讲解WorkBuddy的使用流程：极简模式可根据教师定制化指令完成精细化、分层化的试卷溯源分析。培训重点强调了引导指令（提示词）的核心作用，AI分析结果的精准度完全取决于输入指令的专业性与细致度，只有贴合化学学科特点、指向教学痛点、具体详实的指令，才能精准挖掘学情问题，避免输出笼统、无效的分析内容。现场完整演示了整套操作流程：上传周测试卷、年级成绩数据等素材，输入学科专属分析指令，由AI自动完成数据清洗、逐题得分统计、选择题错因分析、大题逐空失分拆解，最后由教师结合教学经验人工甄别筛选有效信息、摒弃无效失真数据，生成专业详实的质量分析报告，精准锁定学生概念漏洞、审题误区、信息提取薄弱、答题不规范等真实学习痛点。

李威老师强调，AI数据分析的核心价值，不是直接给出结论，而是快速把隐藏在试卷里的学生痛点“打捞出来”：定位共性薄弱考点、识别班级间学情差异、区分普通生与特尖生的不同短板，为备课、讲评、分层培优提供量化依据。同时也要理性看待AI输出内容，主动甄别、提取有效教学信息，剔除无效、失真内容，人工结合学科教学经验二次研判，做到“AI做统计，教师做决断”。

活动第二环节，进入集体备课观摩研讨环节。高三化学教研组组长高彩飞老师依托AI生成的完整质量分析报告，对本次第七次限时训练做系统试卷复盘与后续教学部署。结合数据，教研组逐项剖析试题：选择题锁定Q2、Q7、Q10等高失分题目，厘清学生易错选项背后的根源——有的是基础概念记忆模糊、有的是审题定式陷阱、有的是物质性质、杂化判断、离子方程式书写的迁移应用能力不足；对第11题化工流程、12题有机合成两道压轴大题，按小问拆分研判，厘清哪些空属于全年级共性失分、哪些是部分班级的个性化短板、哪些是特尖生容易丢分的陌生信息迁移设问。

基于学情诊断结果，教研组明确后续复习实施路径：统一年级讲评内容，确定必讲、选讲内容，落实分层讲评方案；推广优秀授课班级、骨干教师成熟的教学策略，供全组教师借鉴落地；滚动安排限时专项训练，针对本次暴露的薄弱考点设计同类型变式题，安排复测巩固，做到“错题闭环、弱点反复夯实”，把数据结论转化为可落地的课时任务、作业任务、培优补差任务。

最后，参会教科所领导对本次教研活动给予充分肯定。领导指出，本次教研是有数据、有证据、有思考的高质量教研，借助AI赋能，真正实现了从经验式教研走向证据式教研，为全市高中化学备考教研提供了很好的示范。同时对后续教研工作提出明确要求：今后每一次教研活动都要做到有计划、有目标、定任务、明要求、会提问、有检查、有所得、有成果；坚持以学情数据为抓手，常态化做好测评数据分析，把数据诊断贯穿备课、上课、作业、讲评全流程；持续探索人工智能和化学学科融合的合理边界，善用AI减负增效，同时坚守学科本质，深耕课堂、抓实基础，稳步提升高三化学复习实效。

本次弥勒一中高三化学组AI学情分析试点教研，探索出了一套可复制、可推广的智能化精准教研流程，成效显著。下一步，弥勒市高中化学中心教研室将以本次试点活动为重要抓手，全面梳理、提炼本次成熟的AI数据分析实操经验逐步向全市各高中化学教研组推广普及，引领全市化学教师更新教研理念、掌握智能教研技能，常态化开展数据驱动型精准教研，补齐全市化学教学短板，优化高三备考策略，持续助推全市高中化学教学质量稳步提升。

图文：杨金艳  高彩飞

编辑：杨双静  王   丽

审核：李   威  张邂元