人工智能与化学的融合体现在有机化学、催化化学等诸多方面。被誉为化学AlphaGo的先驱团队 已经利用人工智能开发出有机合成的机器人，合成路线设计的成功概率不输于有机合成专家。此外，人工智能还应用于推测新型药物分子，帮助研究人员设计更经济、更高效的催化剂等。人工智能与化学科学研究的结合已经如火如荼地展开了，这是否会促进中学化学教学的改进呢？如何将中学阶段的化学学习与人工智能相结合？本课程做了初步的探索和尝试。

一、教学内容分析

本节课选自2004年人教版必修1第三章第三节“用途广泛的金属材料”。《普通高中化学课程标准（2017年版2020年修订）》（以下简称“课标”）对金属材料的要求为“结合实例认识材料组成、性能与应用的联系”。继本校“汽车中的化学”系列课程教学开展到第四阶段，再结合当前教学进度，本节课聚焦于汽车骨架——汽车中金属材料应用较多的部位之一，寻找性能合适的金属材料。

人工智能助力汽车设计近些年在汽车工业界已有了不同程度的应用。与材料选择相关的应用如下：比如，从云端材料数据库中存储上千种材料，人工智能就可以帮助设计师加快设计效率；又如，人工智能可根据产品性能要求，如强度、重量、材料等，基于人工智能算法，同步生成多种可行的解决方案。此外，人工智能还能设计出新的部件，可将多个不同部件整合成一体化零件，不仅可以减重，还能增加强度。

学生可以基于用途解决材料选择的简单问题，但是遇到汽车的真实情境，就会面临车身骨架零部件功能各异、金属材料种类繁多的难题。能否通过将人工智能引入本节课的教学来帮助解决与化学相关的实际选材问题呢？本课从以下三个方面展开讨论：先从碰撞安全角度考虑不同部位对金属强度的不同需求，选择合适的金属材料；进一步结合成本因素对市售车型进行优选；最后讨论汽车轻量化问题，对车身骨架再次进行优化。本节课将车身金属材料的选择与人工智能的学习相结合，学生运用化学和计算机编程两方面的知识和能力来解决实际问题。

二、学情分析

学生在初中阶段初步学习了金属材料，能从性质、成本、资源可获得性、回收利用等多个方面对合金材料进行选择。现在一些学校已经开设了人工智能相关课程，为人工智能和学科教学融合提供了可能。此外，本课程实施班级的学生具有计算机相关特长，因此本课程尝试将金属材料的选择和人工智能相融合，设计符合学生特点的教学内容。

三、教学目标

在解决车身骨架选材、车型评价的问题时，学生能感受到化学学科与人工智能的交叉融合，深入理解并应用性质和用途的联系，提升了解决跨学科的综合问题的能力。在汽车轻量化讨论中，学生能运用材料的物理性质和化学性质并结合多种因素解释问题，可以体会节能减排在生产生活中的重要作用，并感受人与自然的和谐可持续发展的必要性。

四、教学重点

学生需要利用性质与用途的关系，在车身骨架材料选择的真实情境中综合多方面因素，最终解决复杂的实际问题。

五、教学难点

人工智能作为解决问题的手段，需要学生具有较多的知识储备并耗费大量的时间和精力，这对于有一定计算机基础的学生来说难度也较大。考虑到授课实际情况，信息技术教师编好了基本代码，学生在课堂上需要结合实际问题建立模型，读懂已有代码并改编程序语言。

六、教学过程

三个教学环节纵向间以问题线索、素材线索和活动线索依次深入展开，具体内容如图1所示。

环节一：保安全

教师引导：

（1）引入：汽车车身经历了马车型、箱型、甲壳虫型和目前广泛使用的船型的演变。车身的变化不仅是为了遮风挡雨，有更小的风阻、更高的速度，更是为了给乘客保驾护航。

（2）播放汽车安全碰撞试验的视频：提问为什么汽车前部被严重撞坏，但是驾驶员却可以得到较好的保护？这种看似破坏严重的汽车是安全的吗？

（3）安全的车身结构应该具有怎样的特点？选取车身骨架结构中非常重要的四个部位（A柱、B柱、T型梁和前纵梁，见图2），请你谈谈怎样设计车身结构更安全。

学生活动：

学生1：汽车撞坏后吸收了碰撞能量，驾驶员才能安全。因此，车前部看似被严重损坏，车身却是安全的。

学生2：A柱、B柱、T型梁位于乘坐安全区，应选择刚性强的金属材料，保证在巨大外力碰撞下不变形，继而保证驾驶员的安全。前纵梁位于汽车前部吸能区，应采用有韧性的金属材料，通过形变吸收能量，减少碰撞对驾驶员的冲击。

学生3：建立如图3所示的模型并得出运行结果。

设计意图：A柱、B柱和T型梁是汽车骨架中保证安全的关键部位，而汽车的前纵梁是汽车的吸能结构，因此学生围绕这四个代表部位对汽车骨架的安全性展开讨论。运用性质和用途的关系的相关知识，学生认识到车身骨架不同部位的功能不同，应该采用不同性质的金属材料。同时，学生能够自主建立解决问题的模型，运用人工智能的手段，综合多种车型的数据，从安全角度形成评价标准，最终就车身骨架四个关键部位的选材做出决策。

环节二：降成本

教师引导：

我们不仅希望汽车越安全越好，同时希望价格更能让消费者接受。性价比高的车型无疑是受大家欢迎的。根据能查到的汽车骨架所用钢材的强度和用量数据，我们如何进一步整理数据并评选出性价比高的车型呢？

学生活动：

建立如图4所示的模型：

优选结果显示：性价比最高的是日本某C车型；如果从高和超高强度的钢用量来看，最安全的是德国某S车型。

设计意图：在此环节，学生建立解决问题的模型，分析整理图表，完成数据挖掘过程，再修改教师提供的编码，最终获得运算结果。为了挑选性价比高的车型，学生需要考虑多方面的因素：从安全角度要增加高强度钢的使用，同时尽可能降低成本，将两种因素同时作为编程的评价标准，借助计算机程序对不同车型进行评价，切实提升了综合解决实际问题的能力。

环节三：促环保

教师引导：

可以对客户利益最大化公式进行修改：

因此，我们还可以尝试减轻车身重量。很多企业都在研究汽车轻量化的问题，找到物美价廉的轻质材料有利于进一步提高性价比，而且有助于节能减排。鉴于此，我们提出了以下问题：哪些化学新材料可以实现轻量化？哪些特点决定了它们在轻量化上的可行性？一些轻量化材料的特点如表1所示。

学生活动：

学生1：密度小的金属，比如铝，可减轻汽车重量，降低油耗，减少空气污染；铝制品表面有一层致密的氧化膜，因此车身抗腐蚀性增强。此外，铝合金的回收再利用率很高，由此节约了金属资源。

学生2：镁合金也可以用于轻量化，它比铝有更明显的减重效果，相对成本稍高。而且我国镁资源丰富，可以降低生产成本，从而实现大规模应用。

学生3：很多跑车车身选择了碳纤维，但是因为成本高，很难推广。因此，复合材料中玻璃纤维增强塑料的应用前景要优于碳纤维。

设计意图：汽车轻量化目前可通过三种途径实现，即选择轻质材料、优化结构和优化制造工艺。为了更贴近化学学习，教学过程选取了材料角度。学生通过资料阅读与讨论相结合的方式，了解材料在汽车轻量化中的应用价值。

七、教学反思

1．与人工智能相结合，解决实际中的复杂问题

本课程以车身骨架材料为讨论核心，根据公式：

围绕三个变量，展开逐层深入的讨论：如何对车身骨架材料的选取进行优化。学生需要对200多个数据进行处理，虽然数据量并不大，却是学生利用人工智能解决化学相关问题的一次尝试。环节1从汽车骨架安全性的角度出发。通过对不同功能的车身零件进行个性化选材的讨论，学生建立了问题解决模型，体验了基于功能与用途主导的性质选择过程。环节2在保障安全的基础上考虑了价格因素，提高了问题的综合度和复杂度。学生认识到，面对实际中的复杂问题，要综合考虑多个变量，同时需要挖掘数据，获取信息，建立新的模型，最终找到解决问题的方法。环节3提出了汽车轻量化的问题。节能减排急需汽车轻量化生产，但轻量化材料的成本往往较高，因此轻质材料的低成本研发和应用留待学生们未来进一步去探索。

2．探索不同学科教师同台授课的方式

原计划是化学和信息技术教师分开授课，但发现这并不利于解决问题。化学教师引领课堂核心问题，但是无法彻底解决问题，这时需要信息技术教师为学生搭建“脚手架”，以便学生借助人工智能手段共同解决问题。因此，课堂采用了不同学科教师在同一教学环节穿插授课的方式，如图5所示：化学教师提出相关问题，学生形成问题解决思路；信息技术教师提供人工智能手段，学生建立问题解决模型，最终共同解决问题。这种新课堂模式是以化学学科为核心、以人工智能为手段和途径、以学生提升跨学科问题解决能力为导向的教学方式。

学科融合的教学方式无疑加大了教师的备课难度。不同学科教师要以头脑风暴的形式展开多次讨论，一起探讨教学的可实现性，因此促成了跨学科的集体备课。无论是面对面讨论还是线上讨论，化学教师都必须不断推翻那些暂时无法通过技术手段实现的想法；信息技术教师需要不断地提供技术支持，通过大量预测试，论证化学问题解决的可能性。

3．展望：“人工智能＋X”课程

本课程是对“人工智能＋化学”课的初步尝试。作为本节课的深入与延续，笔者又进行了如下反思：新型合金的研发多基于实验尝试，面对众多的实验数据，各种金属所含元素种类与含量、相关机械性能和力学参数，能否让计算机进行机器学习，得出元素含量和力学性能之间的关系？这样，计算机就能够根据合金组成对性能进行预测；反之，也能对具备一定力学性能的合金成分进行预测。目前，已有研究者通过数据挖掘技术在粉末冶金领域加快了成分设计。 有了人工智能的助力，合金的冶炼不再是基于经验的反复实验，而是基于规律指导的预测。因此，后续教学能否借助人工智能在学生可接受的范围内进一步探秘金属材料组成与性质的关系？

为了加快建设创新型国家和世界科技强国，国务院在2017年印发的《新一代人工智能发展规划》中明确要求：“在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育”，此外还鼓励高校在原有基础上拓展人工智能专业教育内容，形成“人工智能＋X”的复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学等学科专业教育的交叉融合。以上均有利于未来高中阶段逐步开设“人工智能＋学科”相关课程，因为未来知识的探索与应用会更多地依赖于人工智能。 zp2NrBT3YulKgUO7QtSwnsr+ZWFwkWt9wxkYK2pYXupxLx3u4oUwlkJkgW3DklnV