在数字化浪潮席卷教育领域的当下，人工智能正加速重塑教学的各个环节，从备课到课堂讲授再到课后反思，都发生了深刻变革。作为一名化学教师，在讲授化学平衡的知识时，我深切体会到了人工智能融入教学所带来的革新力量。

    备课革新：智能引擎驱动的精准教学设计。以往备课时，我主要依靠教材、教学用书以及自身经验设计教学方案。这种教学方案相对单一，多是沿用既定的教学模式与案例。面对学生对“动态平衡”本质理解的问题，这种线性备课方式显得力不从心。随着人工智能的介入改变了这一情况，为备课注入了智能基因，使教学设计从“经验依赖”转向“数据驱动”。

    通过智能备课平台的自然语言处理技术，能够深度分析化学平衡全国优质课案例，精准提取高频教学策略。例如，系统对近3年万余份化学平衡教学设计的语义分析显示，类比教学法在突破“动态平衡”认知障碍中出现频率高达78%。受此启发，我将化学平衡与生态系统的捕食—被捕食平衡、人体体温调节等生活化案例相类比，设计“宏观—微观—符号”三重表征的教学路径。在讲解“化学平衡状态”时，通过草原生态系统中兔子与狐狸数量的动态平衡类比，学生能直观理解“正逆反应速率相等但反应仍在进行”的本质特征。这种基于数据的教学设计使抽象概念具象化，为学生搭建了认知桥梁。

    课堂重构：智能技术支撑的深度学习场域。以往在学习“浓度对化学平衡的影响”时，我依赖传统的FeCl3与KSCN溶液演示实验，课堂以讲授为主，学生被动接受。现在人工智能的融入，使化学平衡课堂从单向灌输的“知识容器”转变为深度互动的“思维工坊”，学生的学习体验发生了质的飞跃。

    现在学习“浓度对化学平衡的影响”时，我不再依赖传统的FeCl3与KSCN溶液演示实验，而是让学生通过VR设备进入微观反应场景。学生戴上VR设备，仿佛化身微观世界的观察者：当虚拟滴管滴入Fe3+离子时，屏幕实时呈现溶液中Fe3+、SCN-等离子浓度曲线的跳动，粒子间碰撞的可视化轨迹如繁星闪烁，浓度商Q与平衡常数K的数值在界面右上角实时更新。一名学生在课后反馈中写道：“当我看到Fe3+离子涌入后，粒子碰撞突然加剧，平衡向生成Fe（SCN）3的方向移动，这种直观的动态过程让我真正理解了平衡移动的本质。”这种“眼见为实”的体验，使学生对“平衡移动本质是微观粒子动态博弈”的理解从抽象想象变为具象认知，课堂参与度提升45%，概念理解正确率从63%提升至88%。

    小组合作学习也因人工智能的助力而更具实效。学生围绕化学平衡的实际应用问题展开讨论，智能助手为每个小组提供实时数据支持与思路引导，帮助他们更高效地分析问题、解决问题。例如，当学生争论“催化剂是否影响化学平衡”时，人工智能即时调取权威数据库，用实验数据和理论分析支持观点，引导讨论走向深入。这种基于证据的探究式学习，让课堂真正成为思维碰撞的场所。在这一过程中，学生的团队协作能力、批判性思维以及创新意识都得到了充分锻炼。课堂不再是知识单向传递的场所，而是学生成长的关键阵地，他们在这里学会学习、学会合作、学会思考。

    反思升级：数据智能引领的教学迭代。人工智能不仅革新了教学实施，更重塑了教学反思的范式，使反思从“经验总结”转向“数据驱动”，推动教学持续优化。

    传统教学反思依赖教师的经验判断，而人工智能教学平台提供的多维数据报告，使反思走向科学化、精细化。通过分析学生在平衡移动方向判断模块的停留时长、错误类型等数据，我发现在处理涉及多变量改变的复杂情境时，学生正确率仅为43%。数据显示，学生往往孤立分析单一因素对平衡的影响，缺乏综合考量温度、浓度等多变量协同作用的能力。基于此，在后续教学中我增加了“真实情境下的平衡分析”任务。例如，在分析“合成氨反应条件选择”时，我让学生综合运用“压强对气体体积的影响”和“温度对平衡常数的作用”等知识，提出兼顾反应速率与平衡转化率的优化方案。这种数据驱动的反思机制，构建了“数据采集—问题诊断—策略优化—效果验证”的闭环，使教学更加契合培养学生“科学探究与创新意识”核心素养的要求。

    人工智能赋能教学不仅是技术手段的革新，更是教育理念的深层变革。它推动教学资源从有限预设走向无限生成，认知诊断从模糊判断走向精准画像，教学决策从经验直觉走向数据智能。当人工智能成为教学的“数字伙伴”，教师的教学方式将进一步突破时空限制，重构课堂新生态。

    （作者单位系山东省东平县教育科学研究中心）