AI提示词工程赋能化学教学
王若妍 丁伟
提示词工程（Prompt Engineering）是一种通过设计和优化指令以精准引导大语言模型生成目标内容的技术手段。在化学教学中，利用该技术建构与学科特征适配的提示框架，可有效解决因缺乏限定条件导致模型输出内容偏离教学需求的问题。本文基于CREST(Chemical Content,Role,Engagement&Experiment,Students,Task)提示词框架，系统整合化学教学内容、角色设定、互动实验、学生特点与任务要求等维度，为教师提供结构化提示词设计范式。研究显示，基于CREST框架的提示词能够有效提升教学设计的科学性与实践性，生成的真实情境任务教学方案能强化学生对抽象概念的理解，并推动教学评价从单一分数导向转向多维能力评估。
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