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人工智能时代高中化学个性化教学的实现路径论文

发布时间:2022-11-08 11:14:24 文章来源:SCI论文网 我要评论















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  摘要:为了促进高中化学教学个性化发展和提升高中化学教学精准性,文章首先分析了高中化学个性化教 学现状,然后提出了人工智能时代高中化学个性化教学的实现路径,最后对人工智能时代高中化学个性化 教学进行了反思。

  关键词:个性化教学;人工智能;高中化学

  随着人工智能技术的发展,人工智能也逐渐展示出 强大的教学辅助功能,给学校教育和课堂教学都带来了 全面而深刻的影响,为个性化教学提供了强有力的技术 支撑,从而对学生学习效果产生了较大的影响,与此同 时,学生的学习效果受制于每个个体的体验,而个体体 验却是千差万别的,故如何利用人工智能服务高中教 育,以促进高中化学教学个性化发展和提升高中化学教 学精准性,是教师面临的新课题。

  一、高中化学个性化教学现状

  《普通高中化学课程标准(2017 年版 2020年修订)》 明确指出:“关注信息化环境下的教学改革,关注学生个 性化、多样化的学习和发展需求。……关注移动智能网络 终端、大数据分析技术和虚拟现实技术为代表的个性化 学习与评价系统的发展,并适时引入到化学教学中。”[1]由 此可见,高中化学教学走向个性化是时代的趋势。个性化 教学需要分析包括需求、兴趣和已有知识经验等个体差 异,为学生提供差异化的教学内容和教学方式。但在传统 教学模式下,化学课堂一般都以大班形式进行授课教学, 同时随着高考改革的深入,走班制教学也成为常态,在这 种统一教学内容和教学策略的模式下,高中化学课堂教 学会过分地关注教师的“教”,而忽视学生的“学”,忽视了 学生的个性需求, 目前的教学模式只有 60%左右的学生 群体的学习情况得到教师兼顾,兼顾全体的教学难以实 现,且特别容易忽视优秀学生和“学困生”的学习,更难以 对每一个学生进行针对性的教学。由于对学生的个性需 求支持不足,学生的个性化学习也就无法实现,故高中化 学课堂教学往往会存在以下问题。

  (一)课前学情诊断不精准

  教学的对象是学生,每个学生的天性禀赋、理解能力 和兴趣点都会存在很大差异,而上好一节课的前提是要 对全体学生的学情分析得非常到位,如学生具备不具备 相关的能力、已学了哪些化学知识。但受限于传统的教学 手段,教师常用的学情分析方法只有访谈法,一般只是咨 询几个学生,通过了解他们对相关化学内容的理解程度, 对学生已有内容、已有知识进行初步的了解,这样有限范围的学情分析导致教师课前无法全面了解全班学生每节 课、每个阶段对旧知识的掌握情况,未能了解每个学生的 特征与个性化学习需求,无法精准分析学生学习中存在的 共性问题与个性问题,不能及时发现可能存在的问题,进 而常常凭经验在课前假想学生学情,在课堂教学过程中习 惯于按照整齐划一的教学目标、进度、内容统一对学生进 行授课,这样不能有效、有针对性地做好教学,严重制约了 教师“教”和学生“学”的效果,不利于师生实现共同发展。

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  (二)课中效果反债不及时

  通常来讲,高中化学教学中的各种信息若能及时反 馈,教学效果会比较好。但常规教学中,信息的反馈通常 是通过教师主导的一些预设的问题、学生整齐划一的回 答或个别学生代表性的回答及课后大量作业的批改来实 现的,这些延时的学生信息反馈不能让教师全面捕捉课 堂随机生成的资源,也不能使教师及时了解学生掌握知 识和技能的情况,导致教师无法及时根据课堂教学的实 际情况临时调整和改进自己的教学方法和手段,只能按 部就班地根据教案施教,无法对学生的学习做及时、必要 的指导和纠正。

  (三)课后个性化指导难实现

  在与学生的沟通交流中,教师会发现不同学生对知 识点的掌握情况是不一样的,有的学生上课都能听得懂, 而有的学生只能掌握部分知识。在传统教学中,教师无法 根据每个学生的不同情况有针对性地制定教学方案,导 致学生无法有效获得适宜的化学学习内容和学习策略指 导,进而很难达到个性化学习目标。同时,教师布置海量 作业成为其提高学生化学成绩的重要法宝,而数量众多、 质量不高的作业并不能很好地帮助学生巩固知识、形成 能力,反而成了学生的负担,制约了学习效率和效果的提 升,甚至会导致学生苦学、厌学。

  二、人工智能时代高中化学个性化教学的实现路径

  跨越课堂时空的互联网、精准分析课堂行为的教育 平台、学生人手一台的平板电脑等智能设备为高中化学 个性化教学的实现提供了强劲有力的支持[2]。但仅靠人工 智能设备,无法确保高中化学个性化教学的实现。教师必须以尽可能少的时间、精力和物力投入,科学地运用 教学策略,保证高中化学个性化教学能够实现。在这一 过程中,教师可围绕课前、课中、课后开展教学,促进教 学向个性化方向发展,促进学生的创新思维发展,进而 引导其实现个性化成长。

  (一)课前先行检测,诊断个性需求

  课前先行检测就是指教师利用人工智能技术通过 一定量的问卷、练习或任务,事先了解学生的认知准备、 检测学生对旧知的掌握情况。课前先行检测的目的是分 析学生的个性、兴趣和需要,借助适当的智能设备为学 生提供个性化的化学内容和学习方法,基于此,教师根 据学生对化学知识的了解程度,就能有方向性地进行化 学课堂教学[3]。以“金属的腐蚀与防护”为例,笔者在课前 借助智能设备发布教学微视频和自主检测练习,如表 1 所示,之后,学生完成自主学习任务,并提出自学过程中 的一个收获和一个困惑并上传,如表 2所示。在该学习 过程中,学生根据学习任务自主进行学习,教师只是提 供支持学习的一些资源,而一 目了然的精准分析统计就 是通过人工智能技术实现的,即教师可借此进一步精准 了解学生具备的探究能力和对电化学腐蚀现象的掌握 情况,以便针对本节重难点知识和教学方式做出适合学 生的教学方案,为学生的个性化需要提供技术支持。

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  (二)课中及时反债,实现生成性教学

  学生的接受能力和解决问题能力各不相同,在认知 过程中存在很大的个体差异,如在课堂上学生的思维五 花八门,会有各种问题或假设,而有些问题或假设教师可能从来没遇到过。面对众多有利于促进学生进一步学 习建构的可能的课堂生成资源,单靠提问几个学生是无 法做到及时全面捕捉信息的。而每个教室配备的智能设 备能随时与教师的智能手机、学生的平板电脑进行无缝 即时通信, 让课堂教学数据的及时收集反馈得到实现。 因此,高中化学教学中,教师可依靠智能设备,获取直观 全面及时的资源,这为有针对性的生成性教学的实现提 供可能。在为学生提供学习资源的基础上,教师可结合当 节教学内容,布置学习任务,要求学生先自主思考,再以 小组讨论的形式完成学习任务。在这一过程中,学生应各 自提出自己的想法和创新性意见,以实现个性化学习。例 如,在“金属的腐蚀与防护”教学过程中,首先每个小组通 过平板电脑展示一张学生拍摄的身边的金属腐蚀图片, 不同视角的腐蚀图片会引起学生更强烈的共鸣,引发其 更多的思考,而教师可顺势引出腐蚀的概念。接下来的 重难点是析氢腐蚀和吸氧腐蚀概念的建构,对此,教师 可先引导学生自主学习教材内容并进行小组交流讨论, 要求每个小组提出两个困惑问题。期间教师应以组内成 员的身份参与交流并及时利用智能手机去捕捉学生中 典型的、代表性的观点。小组交流后,教师要让各小组及 时利用平板电脑上传困惑的问题,进而通过智能设备汇 总相关问题,结合捕捉的观点,筛选出共性核心问题进行 重点探究,如“化学腐蚀和电化学腐蚀的区别是什么?为 什么电化学腐蚀会更快?是不是所有金属都会被腐蚀? 氧气为什么是生成氢氧根离子?负极反应铁为什么只生 成亚铁离子? ”,这些是学生的困惑,也是本节教学的重 难点。故教师对于这些问题,就可以利用智能设备一一 投影展示在大屏幕上,通过师生、生生互动进行解决,从 而引导学生成功建构金属电化学腐蚀的模型。随后教师 结合课堂,通过利用智能设备随机挑选学生、学生按键抢 答等形式,活跃课堂气氛。另外,教师还可以当堂检测、 当场反馈的形式了解学生学习情况,并根据智能设备及 时反馈出来的共性薄弱点调整教学策略,从而实现课堂 随时生成问题的解决,完成核心概念的教学,如此学生 也就顺利完成了对知识的自主建构。

  (三)课后个性作业,实现个性辅助

  作业是课堂教学中的一个重要环节,在课堂教学中 占重要地位。高中化学教学中,教师通过学生的作业,能 全面地了解自己的教学成效,以及学生的学习情况。但 统一的练习、重复的习题会导致无效的作业,徒增师生无 效劳动。对此,智能教育平台能依据每个账号下学生课 前检测和课中练习情况体现出的差异,有效地设置个性 化作业。具体来说,高中化学教学中,教师可充分利用强 大的人工智能技术,根据试题涉及的化学知识点,自动为 所有学生建立个性的错题电子档案,记录学生知识弱项, 为学生推送错因分析、同伴优秀答案、同类型高频错题、 同知识点拓展提升题,实现当场解决问题和自我订正,以及多方位巩固和提升,并对学生学习进行个性化的指 导,建立学生认知发展档案,有针对性地做好学生特别 是“学困生”在某一化学知识结构方面的补缺拾漏工作, 如此能有效提高个体学习效率,使不同层次的学生得到 发展,从而较好地解决传统教学中难实现个性化辅导等 问题。

  为了实现高中化学教学目标,人工智能技术支撑下 的化学个性化教学可以通过高效的数据分析、个性化的 教学资源和作业,并融合线上线下教学,突破教学时间 和空间,重视学生个性差异,将个体学习和互助学习有 机整合来实现,以满足不同层次个体的需求,使每个学 生均能得到关注与提升。

  三、人工智能时代高中化学个性化教学反思

  人工智能时代高中化学个性化教学的实现,要密切 关注教师、学生、教学内容、教学媒体、教学情境等要素, 即通过促进各要素功能的最大化,实现个性化教学[4]。

  (一)个性化教学的核心是要关注学生发展

  以人为本是教育教学的基本要求,人工智能技术下 的高中化学个性化教学更是以学生的全面发展为出发 点,不断强化学生的主体地位,重视学生自身发展,故教 师要以个性的知识经验和能力水平等差异为出发点,结 合化学学科特点,通过化学实验、独自体验、合作探究和 个性辅助的方式,因人施教,引导学生提出自己观点,主 动参与,从而有效调控教学,达到化学教学过程的最优 化[5],最终有效提高学生的学习创新能力,提升学生对知 识的自主建构能力。

  (二)个性化教学的精髓是活用人工智能技术

  任何技术手段都会有优缺点,实际教学中也会存在 人工智能技术的过度使用、贸然使用、不当使用的错误 倾向, 甚至部分教师可能会对人工智能技术产生恐惧、 否定、怀疑、依赖等情绪,这需要教师理性思考高中化学 个性化教学中人工智能的合理使用策略,强调基于教学 实践的需求开拓性地使用人工智能技术,此时,不是只 把人工智能作为现成的、孤立的辅助教学工具,而是强 调运用人工智能技术为师生创造一种能支持情境创设、 启发思考、自主探究、个性学习、多重交互的教学环境[6]。 因此,教师选择和使用人工智能技术时,要根据实际需 要,寻找最佳结合点,选择最佳时机,以促进学生的个性 发展,实现教学效果的最大化。

  (三)个性化教学的基石是研析学习内容

  人工智能时代的高中化学个性化教学要从基于课 程标准的视角来分析教学内容[7-8],找到符合课程标准的 定位和要求,把课标和教科书结合起来,明确培养学生 的高中化学关键能力和必备品格是什么、怎样更好地去 落实素养的培养和发展,并从化学内容要求和学业要求 等方面对教学内容进行深入分析和扩展,从而明确教学 目标,明了学生建立新旧知识间关联的内容,了解教学的重点与难点,找到实施常规教学手段时存在的困难或 低效率的教学环节,进而找出最恰当的方式,为人工智能 技术下的高中化学个性化教学的实施奠定基础。

  (四)个性化教学的引擎是提出真实问题

  化学学科核心素养需要通过真实的问题情境才能 体现出来,然后在分析真实问题和解决任务的过程中得 以发展和提升[9-10]。高中化学个性化教学需要设计对学生 有挑战性的真实问题,即这个挑战性的问题学生可能未 必一下能回答出来,而是需要经过思考探究。对于类似 问题的解决,课堂教学要提供相应支撑,包括人工智能技 术、教师的一些讨论及同伴的启迪,从而把这样的抽象思 维外显化、直观化,并据此进一步诊断学生在思考、解决 问题时的思维困难是什么,以及需要提供什么支持,进而 给学生搭支架,解决学生思维上的障碍、困难,从而促进 学生在挑战性任务中自主思考。通过真实问题启发、驱 动学生思考,让学生直面真实复杂问题,再慢慢地抽丝剥 茧,进而形成一些解决问题的思路,能极大地开阔学生的 视野、启迪学生的思维,让学生感受到学习特别有成就 感,突显了课程理念,并能在真实问题的解决过程中培养 和发展核心素养,从而让学生产生更强的内在动力,推动 高中化学个性化教学的研究向更深方向发展。

  总之,在当前的教育大变革背景下,教师应该正视学 生差异,充分有效地利用人工智能,通过对教学诸要素、 诸环节的再研究、再反思,实现思维的再活化,始终以学 生发展为本,不断创新教学方式,帮助学生在真实问题解 决中完成具有挑战性的学习任务和活动,将知识结构化, 促进能力进阶,进而促进学生化学学科核心素养的发展。

  参考文献:

  [1] 中华人民共和国教育部.普通高中化学课程标准(2017年版 2020 年修订)[M].北京:人民教育出版社,2020:2.

  [2] 吴波.人工智能和大数据驱动下的研究生个性化教育[J].林区教 学,2019(7):18-20.

  [3] 武法提,牟智佳.电子书包中基于大数据的学生个性化分析模型 构建与实现路径[J].中国电化教育,2014(3):63-69.

  [4] 杨玉芹.MOOC 学习者个性化学习模型建构[J].中国电化教育, 2014(6):6-10.

  [5] 董君武.构建个性化学习系统的研究[D].上海:华东师范大学,2016.

  [6] 何克抗.促进个性化学习的理论、技术与方法:对美国《教育传播 与技术研究手册(第四版)》的学习与思考之三[J].开放教育研究, 2017(2):13-21.

  [7] 冷静,付楚昕,路晓旭.人工智能时代的个性化学习:访国际著名 在线学习领域专家迈克·沙普尔斯教授[J].中国电化教育,2021(6):69-74.

  [8] 刘斌,王孟慧.人工智能时代的个性化学习:内涵、技术支持与实 现路径[J].教育探索,2021(7):80-83.

  [9] 陈长玉,李明,罗力佳.基于人工智能的个性化学习模型建构[J]. 重庆第二师范学院学报,2021,34(3):118-121.

  [10] 周琴,文欣月.从自适应到智适应:人工智能时代个性化学习新 路径[J].现代教育管理,2020(9):89-96.

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