人工智能特别是生成式智能技术的加入，为科学实验教学质量的提升开创了全新局面，催生出多种多样的探究活动形式。基于“做中学”的理念，AI时代的科学教学应当坚持细致务实的实践导向，针对不同课程类型，精心设计教学流程，优化人机协作的探究方案，确保学生通过亲身操作实现深度的人机互动，并在人机协同的实践过程中持续发掘科学探究的深层意义。
（作者系山东省烟台高新技术产业开发区实验中学校长）
《中国教育报》2026年10月20日 第04版
学生与AI围绕数据解读、规律推导、误差归因等内容进行思辨，正是在边操作、边交流、边对比、边调整的反复验证中，他们独立掌握了控制变量、证据推理、数据建模、误差分析等通用科学探究技能，透过实验现象理解原理的本质，从而从零散的概念记忆上升到结构化、根本性的理论认知，为后续的知识迁移和系统性知识构建奠定坚实的实证思维基础。
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人机融合：
个性化评价推动知识迁移
AI与实验教学的深度融合，促使科学学习评价从统一化、结果导向的模式，转变为个性化、全过程、发展性的评估，使智能技术成为学生科学探究的专属成长工具，助力学生从浅层知识记忆迈向深入的学科探索，全面提升科学素养。
借助AI智能诊断，能够精准识别探究中的短板。人工智能全程跟踪学生的实验操作、变量控制、数据处理、误差分析等完整学习行为，准确判断问题根源，明确区分操作不当、方法不科学、原理理解不深入等个性化问题，将隐藏的学习缺陷变得可见、具体，并生成详细的学情分析报告。教师可以根据智能诊断结果，进行一对一精准指导，引导学生对照问题反思、改进不足、补齐短板，从而实现有针对性的提升。
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评论
陈嘉豪
英雄联盟版本环境持续变化，当前13.18版本中野联动成为节奏关键。通过分析近期LPL与LCK比赛数据，我们发现瑞尔、猪妹等开团型打野优先级显著提升，而中路沙皇、妮蔻的出场率保持高位。阵容搭配需兼顾对线压制与团战容错率。
林明远
在即将到来的LPL季后赛中，BLG与WBG的系列赛备受关注。双方过往交锋记录显示，BLG在红色方时更倾向于选择后期团战阵容，而WBG则擅长通过前期小规模碰撞建立优势。版本调整后，下路对线强度与小龙控制权重进一步上升。