<?xml version="1.1" encoding="utf-8"?>
<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ETR</journal-id><journal-title-group><journal-title>Educational Theory and Research</journal-title></journal-title-group><issn>2995-3448</issn><eissn>2995-3456</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ETR.2025490005</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>新课标背景下人工智能在化学分层作业设计中的运用探讨</title><url>https://artdesignp.com/journal/ETR/3/49/10.61369/ETR.2025490005</url><author>姜小娇</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>3</volume><issue>49</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-12-05</published-time></date></history><abstract>传统的化学教学通常为所有学生布置相同的作业，未能充分考虑学生在知识掌握和学习能力上的个体差异。为解决这一问题，分层作业应运而生。分层作业会根据学生的不同学习水平和需求，设计出不同难度、层次的作业。然而，受制于教师精力和时间有限，想要真正实现高效、精准的分层作业设计仍面临诸多挑战。生成式人工智能的出现为化学分层作业设计提供了创新的解决方案。人工智能是基于大规模预训练的语言模型，具有自然对话生成、提供知识和信息、文本生成等特点。运用人工智能产品可以帮助教师进行分层作业的布置和个性化评价，实施因材施教，实现教育的个性化和精准化，最终促进学生的全面发展。</abstract><keywords>新课标,人工智能,初中化学,分层作业设计</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 夏琪, 程妙婷, 薛翔钟, 赵建丰, 赖俊彤. 从国际视野透视如何将ChatGPT 有效纳入教育&amp;mdash;&amp;mdash; 基于对72篇文献的系统综述[J]. 现代教育技术,2023,33(6):26-33.[2] 周玲, 王烽. 生成式人工智能的教育启示: 让每个人成为他自己[J]. 中国电化教育,2023(5):9-14.[3] 蒋里.AI 驱动教育改革:ChatGPT/GPT 的影响及展望[J]. 华东师范大学学报（教育科学版）,2023,41(7):143-150.[4] 卢宇, 余京蕾, 陈鹏鹤, 李沐云. 生成式人工智能的教育应用与展望&amp;mdash;&amp;mdash; 以ChatGPT 系统为例[J]. 中国远程教育,2023(4):24-31.[5] 李福灼, 覃延鑫. 人工智能技术赋能学生个性化学习: 基本方略与实践图景[J]. 中国成人教育,2024(5):66-72.[6] 李娅莉, 战盈, 李莎, 章乐琦.ChatGPT 对高校大学英语教学的启示[J]. 现代英语,2023(12):9-13.[7] 张帝, 陈泽侠. 生成式人工智能应用于高校思政教育的机遇、挑战与路径研究[J]. 世纪桥,2024(14):83-85.[8] 王小平. 生成式人工智能嵌入高等教育: 发展前景、风险与实践进路&amp;mdash;&amp;mdash; 以ChatGPT 为例[J]. 新疆警察学院学报,2024,44(1):59-65.[9] 孙立会, 周亮. 生成式人工智能赋能教育变革的逻辑&amp;mdash;&amp;mdash; 基于新质生产力的视角[J]. 教育研究,2024,45(10):38-49.[10] 丁明磊, 薛美慧. 以数智化赋能企业创新管理加快形成新质生产力[J]. 施工企业管理,2024(11):23-25.[11] 李建华, 梁梦, 姚雪蓉. 人工智能驱动下的学习者思维能力发展与培养策略研究[J]. 中国品牌与防伪,2025(3):152-154.[12] 王刚, 刘杨, 关欣, 齐鹏远, 张庆福. 基于创新能力培养的材料类专业综合实验教学组织与建设[J]. 模具制造,2025,25(5):99-101.[13] 黄海琴. 基于新课标聚焦初中化学实验教学功能的落地[J]. 中学化学教学参考,2023(35):48-49.[14] 马万龙. 浅谈初中化学探究性实验教学的有效开展[J]. 试题与研究,2023(32):159-161.[15] 杨生动." 人工智能+ 教育" 背景下初中化学智慧课堂教学的实践研究[J]. 教育文汇,2022(1):46-49.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
