远程教育行业领先者，20年专注教师专业培训
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研修日志
屏幕上跳动的数据流与化学课堂的画面在我脑海中交织，忽然对 “技术赋能教育” 有了更具象的理解。
一、AI 撕开教学认知的裂缝
研修初期接触瓣学 IPAS 课堂评价系统时，我曾困惑于那些数据的意义 —— 学生在线时长、答题正确率、师生互动频次，这些冰冷的数字如何能诠释充满温度的化学课堂？直到在 “化学反应速率与化学平衡” 的模拟教学中，系统生成的热力图清晰显示学生在 “化学平衡常数计算” 环节的参与度骤降，才惊觉以往仅凭经验判断的教学节奏，竟与学生真实的认知难点存在如此偏差。就像用分光计测定物质浓度般，AI 以数据为棱镜，将教学过程分解为可观测的光谱，让隐藏在互动表象下的认知断层无所遁形。
二、当门捷列夫在课堂开口说话
在尝试 “一招让照片开口说话” 的技术时，我特意选取了门捷列夫的肖像。当 AI 生成的虚拟人物以第一人称讲述元素周期表的发现故事，配合动态演示的元素性质递变动画时，后排常走神的小李同学竟主动举手提问：“为什么氟元素的电子亲和能会出现反常？” 这让我想起研修中专家强调的 “技术不是炫技，而是认知的催化剂”。就像电解池需要外加电源才能引发反应，AI 技术为化学史教学提供了 “认知电动势”，让抽象的科学发现变成可感知的思维历程，这种沉浸式体验产生的学习驱动力，远比单纯的讲解更具能量。
三、在 STEM 项目里看见学科的经纬
设计 “新能源电池研发” STEM 项目时，我曾担心跨学科知识的整合会让化学教学偏离主线。但当学生在设计电极材料时主动查阅物理课本的电阻率数据，在计算电解液浓度时搬出数学的函数模型，我忽然理解了研修中 “学科融合是知识的生态系统” 的深意。这就像原电池中电子与离子的协同传导，化学知识作为 “电子流” 提供核心反应原理，物理和数学则如同 “离子流” 构建能量转化的路径，只有当两者在项目情境中形成闭合回路，才能产生真正的 “认知电流”。
四、带着数据与思考重新出发
此刻回看研修笔记，从 AI 分析工具的操作手册到 STEM 项目设计的思维导图，字里行间都透着认知的蜕变。但更重要的收获，是在技术狂热中保持的理性 —— 就像电解池需要控制电压才能避免副反应，教育技术的应用也必须以学科本质为基准。明天的化学课，我将用 AI 生成的错题分析报告开展分层辅导，让门捷列夫的虚拟讲解作为课前预习资源，而 STEM 项目的电池设计成果，则会成为理解电化学原理的最佳教具。
研修的终点不是技术的堆砌，而是让每一次课堂互动都成为点燃认知的火花，这或许就是 “智融课堂” 的真正含义。
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