1. 引言
近年来，人工智能(AI)的快速发展在不同领域都带来了机会和挑战[1]，不可避免的是在化学教与学方面同样带来了冲击[2]-[4]。从了解人工智能到利用人工智能，从学习人工智能到担心人工智能，尤其是生成式人工智能的出现，不仅给化学教育过程与学术诚信带来了新的挑战[5] [6]，同时也给化学教育创新带来了前所未有的机会[7]-[9]。本文使用CNKI，Web of Science数据库分别检索了中文与英文文献，把“AI”和/或“化学教育”设为检索关键词，分析了两年来中英文的文献中关于人工智能在化学教育领域应用的研究报道。分别从教育目标侧重、AI应用场景选择、教学实践导向、评价体系设计等几个方面进行了分析。并根据研究差异分析了其背后的文化背景驱动，为AI赋能化学教与学提供了多元路径参考，相互借鉴形成更好的教育实践体系。
2. 生成式AI在化学教与学中的研究差异
2.1. 教育目标的优先级差异
每个国家对K12阶段的教育目标的设定是基于文化价值观在教育领域的投射，因此在优先级设定上存在着差异。在我国，中学阶段强调夯实学科基础，AI赋能的智慧课堂主要以“提升基础教学效率”为目标，解决“抽象概念难理解”的问题[10]。到了更高阶段的大学课程，强调实验课程“目标–内容–评价”全链条重构[11]。大学化学实验课程重构，将“AI应用能力”纳入课程目标体系；同时，我国地域辽阔导致教育资源不均，兼顾教育公平需关注欠发达地区智慧课堂建设，采用AI虚拟实验弥补学校器材不足，平衡资源差异[12]。
不同国家的教育体系间存在差异[13]，如重点强化强化职业实用性，直接对接专业需求，如利用生成式AI辅助制药科学学生撰写“药物研发报告、专利文档”，适配行业标准等[14]。同时，在培养科学探究思维，从“动手操作”转向“假设–验证–反思”的科研逻辑出发，重构实验哲学，用AI辅助“提出假设、分析数据”，而非单纯操作[15]。而且在化学教育方面注重提升学生个体效用感知，让学生理解“化学对自身生活/职业的价值”。通过AI链接“化学与环保、健康”，提升学生“化学有用”的认知[16]。体现了“实用主义”文化，教育强调“与职业/生活直接关联”和“学生中心”教育理念，注重个体学习动机与批判性思维培养[5]。
韩国学者则是从量化提升学科技能，聚焦基础知识点的“准确率”，如物质性质判断等方面利用AI。从“竞争导向”到注重“可量化的技能提升”。用AI分类模型提升“物质酸碱性判断、反应类型识别”的准确率(实验组比对照组高15%~20%)。验证AI的教学实效，通过对照实验证明AI对学习效果的促进作用。研究设计严格遵循“对照实验–数据统计–结论验证”的实证逻辑[7]。科研文化强调“实证主义”，偏好通过数据验证效果。
总的来说，中国侧重“基础扎实与体系化”，西方部分国家侧重“实用导向与创新思维”，韩国侧重“实证效果与技能强化”。
2.2. AI应用场景的选择差异
我国化学教育在AI应用场景上主要体现在课程流程、实验案例与资源补充和体系化工具融合。如“三段式智慧课堂”，包括：课前(AI推送预习)–课中(AI互动答疑)–课后(AI个性化作业) [12]。用AI虚拟实验替代“高危险、高成本”实验(如氢气爆炸)，解决“安全 + 器材不足”双重问题[17]；大学实验课程中整合“AI虚拟实验 + 线下实操 + AI数据处理”，形成闭环[11]。其主要核心是“AI服务于现有教学体系”，不颠覆传统课堂结构，侧重“效率提升”与“资源补位”；较少涉及“学生自主探究”的开放场景，教师仍为课堂主导。
西方部分学校研究的重点主要在职业场景深度适配、探究式学习支架、研究–教学联动等方面[18]；如生成式AI针对“药物专利文档辅助撰写、科研论文润色”等职业场景定制[14]。AI以“提问式反馈”引导学生自主构建知识，AI不直接给答案，而是问学生的答案“是否符合实际”？[19]同时，将化学研究中的AI工具(如药物分子设计AI)简化后融入教学，让学生体验“真实科研流程”[2]。其核心思想是“AI重构学习模式”，从“教师灌输”转向“学生主动探究”；侧重“AI与职业/科研的衔接”，培养“未来适配能力”。
韩国学校则在基础知识点精准突破和效果量化验证方面对AI利用较多，如AI聚焦“物质性质分类、反应类型识别”等具体知识点，用分类模型降低记忆负担。AI应用设计均包含“对照组–实验组”，通过“准确率、理解深度”等数据验证价值等。其核心是“AI作为实证研究的变量”，场景选择聚焦“易量化、易验证”的基础技能；不追求场景的广度，而追求“单点突破的实证有效性”[7]。
总的来说，不同文化背景下，AI的“功能定位”差异显著——中国视AI为“传统教学的优化工具”，西方部分学校视AI为“教育模式的重构载体”，韩国视AI为“技能提升的实证手段”。
2.3. 教学实践中师生角色定位差异
我国在AI赋能教学的过程中，教师是课堂核心，负责“重点讲解、流程把控、AI结果审核”。如毛庆福的“课中AI答疑 + 教师重点讲解”[12]；学生则被动接受与适度互动，AI推送的内容需教师筛选，学生按教师设计的流程使用AI；AI是“教师的助手”，执行“推送、答疑、批改”等重复性工作。AI监控实验操作并反馈错误，但最终需教师确认“纠正方案”。AI辅助本科科研入门，但“科研选题、方案审核”仍由教师主导[20]。
另一种思想中，教师是“引导者”，负责“设计探究任务、界定AI使用边界”，如Yuriev等强调“AI辅助写作而非替代，教师需审核原创性”；学生充当“主动探究者”，自主使用AI设计实验、分析数据、构建模型[14]；而AI是“学生的思维支架”，通过对话引导学生反思，而非直接执行指令。学生用AI提出实验假设，教师仅引导“假设的合理性”，不直接否定；教师需掌握“AI-TPACK能力”，但核心是“辅助学生整合AI与化学知识”[21]。
韩国学校里的老师扮演“数据解读员”，根据AI生成的“准确率报告”调整教学重点。如Yang等根据实验组错误率，强化“取代反应类型”讲解；学生则是“技能实践者”，按AI设计的训练任务完成练习，通过数据反馈优化学习；AI作为“量化评估工具”，生成“知识点掌握度数据”，支撑师生决策[7]。教师根据AI分类模型的“错误分析”，为学生提供针对性辅导；学生通过AI实时反馈的“判断结果”，即时修正对“物质性质”的认知。
总的来说，师生角色是文化价值观的直接体现——中国“教师主导，AI辅助”，西方部分学校的“学生主体，AI支架”，韩国“数据驱动，师生协同”。
2.4. 教学评价体系设计的差异
在不同的文化背景下的评价体系核心逻辑和关键特征也千差万别。我国把过程性评价融入评价体系，将AI跟踪的“实验操作规范性、作业完成度”纳入课程评价，替代“单一实验报告”[11]。课程评价目标需匹配“AI应用能力”“基础知识点掌握”等课程目标，形成“目标–评价”闭环。评价服务于“课程体系的完整性”，强调“全面性”，但较少涉及“学生个体的创造性评价”。
西方部分学校更多是在能力导向评价：关注“科研思维、职业写作、自主建模”等高阶能力，而非“知识点记忆”[14]；同时增加边界性评价，如增设“AI使用规范评价”，如“是否正确标注AI辅助部分、是否保证原创性”，避免学术不端；同时，也注重个体效用感知评价，将“学生对化学的效用价值认知”纳入评价[16]。评价聚焦“学生个体的长期发展”，强调“实用性与创新性”，但对“基础知识点的系统性评价”较弱。
韩国侧重于量化指标优先，以“知识点判断准确率、理解深度评分”为核心评价指标；增加对比验证评价，通过“实验组与对照组的差异”验证AI效果，不单独设计复杂的评价体系[7]。评价服务于“实证结论的有效性”，强调“数据可测性”，但对“能力的长期影响”评价不足。
总的来说，评价体系反映“教育成效的判断标准”——中国侧重“过程性与体系性”，西方部分学校侧重“能力性与边界性”，韩国侧重“量化性与准确性”。
3. 应用研究的关键观点分歧
在以上的应用研究对比中，对AI赋能化学教育的差异是多方面的，其核心的差异主要是由文化背景驱动影响的，其主要体现在以下的三个方面。
3.1. AI实践的角色定位
AI在“实验教学”中的角色定位是应用研究的关键观点分歧之一，主要体现在AI是以“补充替代”还是“哲学重构”。中国学者认为AI是“传统实验的补充与替代工具”，核心解决“安全、资源、效率”问题。用AI虚拟实验替代“氢气爆炸、重金属盐反应”等危险实验，或弥补学校器材不足[17]；实验的核心目标仍为“掌握操作技能与验证结论”，AI仅减少“试错成本”与“安全风险”，不改变实验教学的本质逻辑。
而部分学者观点则认为，AI是“实验哲学的重构载体”，核心推动“从操作到探究的转型”[15]。在批判传统实验教学“重动手、轻思维”的同时，主张用AI辅助“提出假设(如AI预测反应速率影响因素)、分析数据(如AI处理多组误差)”，让学生聚焦“科学探究的核心逻辑”；实验的本质不再是“完成步骤”，而是“培养科研思维”。
总的来说，在中国教育传统中，“实验操作”是化学学习的基础环节，强调“实践出真知”，故AI需服务于“操作安全与资源补充”；西方部分学校教育更注重“思维能力优先”，认为“探究逻辑”比“动手技能”更重要，故AI需推动“实验本质的重构”。
3.2. AI与课程融合深度
另一个关键分歧是AI与“课程体系”的融合深度问题。主要体现在是“嵌入整合”还是“目标重构”。中国学者观点：AI“嵌入现有课程体系”，优化流程但不颠覆目标。如在大学实验课程重构，虽整合“AI虚拟实验 + 线下实操”，但核心课程目标仍为“掌握化学实验技能与理论知识”[11]，AI仅作为“流程优化工具”，如AI处理数据、AI评价操作；在中学智慧课堂，AI也只是“课前–课中–课后”流程的辅助，未改变“教师主导、知识点传授”的核心[12]。
部分学者观点认为应该利用AI“重构课程目标”，将“AI应用能力与职业/科研适配性”纳入核心目标。如将“AI辅助职业写作能力”作为核心目标；Berber等呼吁在课程中增加“AI与化学研究交叉模块”，如数据素养、AI结果解读等，课程目标从“知识掌握”转向“科研衔接能力”[2]。
从文化根源出发，中国教育强调“课程体系的稳定性与连续性”，AI作为新技术需“适配现有体系”；而西方教育更强调“课程的灵活性与实用性”，新技术需服务于“未来职业与科研需求”，故可以重构课程目标。
3.3. AI与教育关注重点
同时，在“教育公平”的关注重点上也存在关键的分歧。中国学者观点认为AI助力“教育资源均衡”，解决地域差异问题。以甘肃这样的欠发达地区为例，提出AI智慧课堂可通过“标准化微课、虚拟实验”，让欠发达地区学生获得与发达地区同等的教学资源[12]；杜欣丽的AI虚拟实验，也隐含“弥补农村学校器材不足”的公平导向[17]——这与中国文化下“教育公平 = 资源均衡”的认知高度一致。
有一部分学者观点：AI提升“个体学习动机”，解决“学生认为化学无用”的公平问题。Nayyar等提出，AI通过链接“化学与环保、健康”[16]。如模拟污染物降解、分析食品成分，提升学生“化学效用价值感知”，让不同背景的学生都能“找到化学与自身的关联”——这与西方强调“教育公平 = 个体动机公平”的认知匹配，即“每个学生都有平等的机会感受到学习的价值”。
在文化根源的角度，中国更关注“群体间的资源差距”，故AI聚焦“资源均衡”；西方部分学校更关注“个体内的动机差距”，故AI聚焦“动机激发”。
4. 文化背景的深层影响
AI在化学教育中的研究差异的本质是“教育传统、文化价值观、现实需求”共同作用的结果。中国研究多以“基础扎实、体系化、资源均衡”为核心，AI是“优化传统教育的工具”，体现“循序渐进”的文化特质；西方部分学校研究是以“实用导向、创新思维、个体动机”为核心，AI是“重构教育模式的载体”，体现“实用主义 + 学生中心”的文化特质；韩国研究主要以“实证效果、量化技能”为核心，AI是“验证教学成效的手段”，体现“实证主义 + 竞争导向”的文化特质。
中国学者研究的内容可以看出，在利用AI时存在强调知识体系化的特点，对学生的创新的培养设计不足，而只强调实用导向和创新思维也容易造成基础知识不扎实。这些差异并非“优劣之分”，而是各文化背景下“教育需求与AI技术适配”的必然结果，也为全球AI与化学教育的融合提供了“多元路径参考”–中国的“体系化整合”、西方部分学校的“探究式重构”、韩国的“实证性突破”，可以相互借鉴。尤其是我们在使用AI技术的时候需要考虑知识体系化的同时，也要考虑设计一些能培养学生创新能力的内容，取长补短，形成更全面的实践框架。
5. 结语
通过对我国与国外在AI赋能化学教育方面的对比分析，一方面可以直接借鉴国外的AI应用场景选择等做的较好的一面，另一方面，也需要根据我国的具体国情，思考如何加大AI在化学教育中的创新方向和学生批判思维的培养。同时还要注意，在实现AI为化学教育赋能的同时，减少学生在学习过程中对AI依赖和学术诚信等方面的不利影响。