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个性化学习路径不仅是对学生学习进度和需求的调节，同时也能够为智能化实验设计提供有效反馈。学生在实验过程中的问题和疑问，可以通过智能平台进行记录和分析，从而为未来的实验设计提供参考数据。这种互动模式促进了智能化实验设计的持续优化，使其能够更好地适应不同学生的需求。
人工智能技术的迅猛发展为化学实验教学模式带来了革命性的变化，尤其是在智能化教学助手的设计与应用上。AI驱动的教学助手不仅能够进行课前教学资源的整理与推荐，还能够通过数据分析，为学生提供个性化的学习计划和实验指导。传统的化学实验教学往往依赖教师的个别
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