为深入贯彻落实国家关于人工智能与教育深度融合的战略部署，充分发挥学校作为“全国首批科学教育实验校”和“全国第二批中小学人工智能教育基地”的示范引领作用。12月22日下午，一场以“AI for Science”为主题的青年教师学术沙龙在图文信息楼504成功举办。来自数学、物理、化学、生物、地理、通用技术等学科的6位青年教师代表齐聚一堂，围绕AI如何深度融入学科教学、作业设计与教科研实践，分享了各具特色、富有前瞻性的探索与经验。活动特邀原闵行区教育学院龚耀昌老师现场点评指导，学生科学院、学生工程院、智教梦之队教师团队参与学习与交流。本次沙龙以“实践驱动、学科融合、素养导向”为核心理念，6位青年教师立足一线教学真实场景，从不同维度展现了人工智能赋能科学教育的多元路径与创新可能。

通用技术学科郭幸君老师以《从工具使用到素养跃迁：AI重构通用技术课堂》为题，深入分享了如何借助AIGC技术推动学生从“会操作软件”走向“具备物化能力与工程素养”的深层转变。她以选择性必修课《产品三维设计与制造》中的实践为例，展示了学生如何利用AI工具，通过自然语言或图片快速生成三维模型，实现创意的高效物化。同时，郭老师特别指出：“AI建模虽能提升效率，但尚未自动带来能力与素养的提升。”为此，她引导学生在真实制造约束下对AI生成模型进行人工优化——包括模型修复、功能结构添加、分件打印方案设计等，并通过实体打印、组装与测试完成闭环学习。更关键的是，她鼓励学生反思AI设计的局限，如细节失真、结构不合理等问题，从而培养其批判性思维与技术伦理意识。

化学学科张尧老师以《AI辅助基于项目化学习的高中化学主题式作业的设计与实施》为题，系统阐述了如何借助生成式人工智能推动化学作业从传统“知识再现”向“素养导向”的项目化实践转型。她指出《普通高中化学课程标准（2017年版2025年修订）》明确提出“充分发挥生成式人工智能在教学设计、实验方案和习题试题优化中的作用”，这为作业改革提供了新契机。张老师以“高纯铋的提取与应用”为主线，通过AI工具对原始试题进行多轮迭代优化：从单一考查晶体结构，逐步拓展至材料合成、催化性能、绿色工艺等维度，最终生成一个完整的项目化学习任务——“含BiOCl的珠光效果指甲油的制备”。该项目巧妙融合无机合成、胶体化学、光学原理与日用化学品开发，引导学生在真实情境中综合运用知识、设计实验方案并评估产品安全性与环保性。AI不仅提升了作业设计效率，更重要的是打开了我们的思维边界。

数学学科尹赵老师以《问题提出·AI赋能·反思评价——数学建模素养培养的新路径》为题，分享了两节校本建模课的深度实践。她以“教室里的照明”为真实情境，引导学生从生活观察出发提出数学问题，进而构建光照强度与距离、灯管数量等变量之间的函数模型。在这一过程中，尹老师引入AI工具，支持学生完成数据处理、模型求解与参数优化等技术性环节，使教学重心真正回归“问题提出”与“模型检验”这两个核心素养环节。她提出“台阶式”问题提出方法，通过设计层层递进的问题链，帮助学生学会用自然语言与数学语言精准表达问题；同时强调“反思评价”环节的关键作用——当AI给出结果后，学生需主动追问：“这个模型是否合理？”“输入条件是否完备？”“AI的回答能否解释现实现象？”从而有效规避AI依赖带来的思维弱化问题，形成“提问—评价—优化”的闭环思维。

物理学科戚雨婷老师以《AI赋能芯片材料选型》为题，分享了她指导学生开展“面向芯片性能提升的新型材料筛选”课题的研究实践。该课题源于学生想要提升电脑CPU性能让游戏更流畅这一朴素的愿望，经过引导逐步升维至3纳米制程节点下面临的核心物理挑战，进而引发学生提出高阶研究问题：“当传统硅基器件逼近物理极限，人类如何通过新材料突破性能瓶颈？”。面对现实中芯片材料制备设备昂贵、流程复杂、高中阶段难以实现的困境，戚老师带领学生借鉴物理课本中的“思想实验”传统，转向“虚拟世界”开展科学研究——利用人工智能这一智能研究新范式，探索高介电常数材料对抑制量子隧穿的作用。在项目推进中，学生面临材料学理论与算法知识的“双重壁垒”，戚老师指导他们通过迁移学习方法，训练神经网络模型，高效筛选潜在候选材料。项目全过程涵盖数据获取、算法配置、模型训练与评估优化等环节，学生完成了完整的数据科学闭环。

生物学科韩晓帅老师以《AI在生物学辅助教学中的应用探究》为题，分享了其在教学实践中探索AI赋能的五大路径：AI辅助教材理解、前沿把握、教学设计、课堂诊断与核心概念交互演示。在“AI辅助教材理解”环节，韩老师对比了通用大模型与基于学科知识库的AI问答效果。他发现，尽管通用大模型能快速生成关于学科概念的解释并提供文献支持，但存在“幻觉”风险。相比之下，基于高中生物教材内容构建的知识库AI助手，能更准确地结合课标要求和典型例证。在“AI辅助前沿把握”方面，韩老师展示了利用coze工作流便捷获取学科研究前沿的方法，实现科研动态的“一键抓取+智能整理”，极大提升了教师对学科前沿的响应速度与教学转化能力。在“AI辅助课堂诊断”方面，韩老师进一步拓展应用场景：将课堂录音转录文本，教学设计与教学内容输入AI工作流，生成结构化的课堂评价报告。AI不仅能分析“教学流程是否真实落地”“师生互动是否充分”，还能识别“学生参与度不均”“关键环节讨论深度不足”等细节问题，为教师提供即时、客观的反思依据。

地理学科张亮老师以《地理实验“智”变：AI助力破解地理实验痛点》为题，系统分享了其在高中地理教学中探索AI赋能实验教学的实践路径。他指出，传统地理实验存在“时空跨度不匹配、自然条件限制大、变量控制难、过程复杂、技术门槛高”等现实困境，导致学生难以直观理解动态地理过程，课堂互动不足、思维空间受限，探究式学习难以落地。面对这些挑战，张老师提出以AI驱动“地理模拟实验”的新范式，构建“目标拆解—数据适配—模型构建—训练生成—互动探究”的闭环实践路径。通过将真实地理问题转化为可计算任务，利用AI平台生成动态仿真实验，实现对自然与人文因素的多维调控与实时反馈。在典型案例“洪涝灾害形成过程”中，张老师展示了如何输入明确指令，基于AI生成交互式仿真实验界面。学生可通过调整地形坡度、植被覆盖率、降水强度等参数，实时观察洪水水位变化、淹没面积扩展及灾害损失评估，从而深入理解灾害形成的因果机制。这一过程不仅实现了地理过程的可视化与动态化，更支持个性化探究与多因素叠加分析。

原闵行区教育学院龚耀昌老师对本次沙龙活动进行了深度点评，他由衷赞叹：“这些案例不仅扎实、鲜活，更展现出令人欣喜的教育智慧与学科自觉。”专家指出，从通用技术到地理实验，从化学作业到数学建模，老师们不约而同地超越了对AI工具的浅层应用，真正将其融入科学教育的内核，共同勾勒出AI赋能教学的深层图景：从孤立知识点走向跨学科整合，从追求答案结果转向珍视思维过程，从技术辅助走向人机协同共创。

他特别强调，AI在这些课堂中已不再是“外挂”，而是作为促进深度学习的“认知伙伴”和教学研究的“智慧协作者”，有效激发了师生的追问意识、探究精神与批判性思维。诸如“重问题提出、重约束优化、重批判反思”等实践取向，不仅精准呼应新课标对核心素养的要求，更与全球科学教育改革方向高度一致。点评中，专家特别指出：“真正的科学教育，是让学生经历真实的问题解决过程。”他充分肯定我校教师的探索方向，期待未来能进一步深化实践，逐步构建具有示范意义的“AI for Science”本土化实施路径，为科学教育高质量发展贡献可复制、可推广的“样板经验”。

在沙龙总结环节，校党委书记朱靖深情分享了自己的感悟。她感慨到：“听过不少关于人工智能与教育的报告，但今天这场交流真正让我感受到一线教师的实践智慧。”她指出，当前国家大力推进“AI赋能教育教学全流程、全链条、全要素”，其深层逻辑已发生根本转变——不再是‘技术先行、业务跟进’，而是‘教学场景驱动、AI无痕融入’。过去强调“AI+教育”，如今更应是“教育+AI”：不是为用AI而用AI，而是从真实教学痛点出发，让AI成为解决问题的自然支撑。她特别强调，在“双新”课改深入推进的背景下，如何实现学生深度学习、核心素养落地、教学评一致性等长期难题，一直是教育改革的关键挑战。而今天6位青年教师的分享，虽视角各异、学科不同，却共同勾勒出一个覆盖备课、课堂、作业、评价的全场景育人图景，生动展现了人机协同如何真正服务于学习方式变革与教师专业成长。如果把6个案例拼合起来看，就是一幅面向未来的科学教育新生态画卷。

朱越校长向龚老师的深入指导与高度肯定致以诚挚感谢。她曾担忧AI发展可能削弱人的价值，但今天的案例充分证明七宝中学的老师们牢牢把握着AI使用的主动权，让技术真正服务于学生的学习、教师的成长与学校的育人使命。

朱越校长进一步提出五点展望：

本次沙龙是“AI for Science”探索的精彩开篇。期待这一品牌持续深耕、迭代生长，成为七宝中学科学教育创新的鲜明标识。更期待全体教师勇立智能时代潮头，以教育者的智慧与定力，引领技术赋能育人的深刻变革。