AI模型框架下数据驱动到符号建立的化学衔接教育探索

摘要

从数据驱动到化学符号的建立，是化学学科学习发展的核心过程。通过逻辑思维和模型建立相结合的方式是理解抽象化学符号的重要途径，也是衔接式化学教育的重要基石。本文以Transformer模型来模拟和演算阿伏伽德罗常数，以Scikit-learn内置模型来推导最概然分布，运用三重表征教学策略，探讨AI模型在化学衔接教育中的应用，特别是在理解阿伏伽德罗常数本质上是一个比例常数的基础上，将这一探索过程进一步延伸至玻尔兹曼常数、玻尔兹曼公式(熵的含义)，以及温度的定义及公式推演，帮助学生掌握并理解化学符号，深刻理会化学是一门研究聚集体的学科。

关键词

AI模型 / 化学衔接教育 / 阿伏伽德罗常数 / 玻尔兹曼公式 / 最概然分布