分析化学课程是高校化学专业及其相关专业的专业核心课程，其课程目标的达成是专业人才培养目标达成的关键，有效实施教学改革与设计，是提高该门课程目标达成的重要措施。本文根据课程实施当前存在的问题，深化课程改革，形成了师生学习共同体，线上线下两线深度融合，坚持课程思政，追求一流课程的“两性一度”要素和坚持成果导向(Outcome-Based Education, OBE)理念不断融入的三元驱动的课程改革与设计，形成了“一体、两线融合、三元驱动”的课程改革模式。

金属掺杂是水系锌离子电池二氧化锰(MnO₂)正极的重要改性策略，其中参数的选择直接影响电化学性能。然而，掺杂元素类型、浓度以及合成条件与电化学性能之间的复杂相互关系，使得优化MnO₂正极以获得优异电化学性能仍然具有挑战性。为了高效研究金属掺杂MnO₂的性能，我们提出了一种基于文献数据的机器学习模型。在特征工程和模型选择后，我们发现极限梯度提升模型(XGB)在测试集上R²达到了0.921的高预测精度。在此之后，特征重要性分析进一步指导了一系列实验的设计，这些实验与密度泛函理论计算一致地验证了模型的准确性和可靠性。在从多个角度验证可行性后，我们进一步构建了基于该模型的在线性能预测平台，为后续研究人员提供了一个便捷的工具，帮助他们获得指导和启发。我们相信，这项工作为金属掺杂MnO₂在能源存储领域的研究提供了新的视角和框架。