基于人工智能的高中化学个性化学习路径优化研究

邱灵巍

《文渊(中学版)》 2025年12期

江西省寻乌中学

10.12252/j.issn.2096-627X.2025.12.161

教育信息化背景下，传统高中化学教学面临学生差异显著与教学内容统一的根本矛盾。该研究聚焦于人工智能技术如何驱动学习路径的个性化优化。通过构建高中化学知识图谱与动态学习者画像，设计自适应推荐算法，旨在为每位学生生成符合其认知水平与学习风格的最佳学习序列。实践证明，该方法有效提升了知识掌握效率与学科兴趣，为破解规模化教育与个性化培养的难题提供了可行的技术方案。

人工智能；高中化学；个性化学习