随着人工智能技术的快速发展，其在化学教育中的应用已成为教育变革的核心驱动力。本文以卤代正丁烷合成实验为例，基于南开大学AI创新平台(NK-GeniOS)，构建了红外光谱智能识别与教学辅助系统。通过单调性抗锯齿优化法实现了对于图片形式的红外谱图中产品及杂质红外吸收峰的快速准确识别，通过设计分析Agent与评价Agent的多智能体协同机制，系统实现了对实验数据的精准解析与个性化反馈，解决了传统教学中谱图解读依赖教师经验、缺乏实时指导的痛点。此外，通过组建项目小组，以“研究-汇报-讨论”的模式实现了实验教学的分层赋能，不同层次的学生都能有所收获，并极大地激发了学生的科研兴趣，79%的同学开始愿意参与到类似的研究中，参与翻转课堂的意愿也从20%提高到71%。

课程思政的有效融入是教学质量提升和高素质人才培养的关键。我们以“电动势法测定化学反应的热力学函数”这一实验项目为例，构建了一次深入的实验探究与思政教育相结合的教学实践活动。通过对电动势测定原理和方法的探讨以及反应热力学量的导出，学生们不仅深化了对相关基础理论知识的理解，提升了他们解决实际问题的实验技能和创新能力;同时强化了学生的家国情怀以及责任担当意识。

为提升氯氧铋/硅藻土(BiOCl/D)的可见光催化性能，引入了碳量子点(CQDs)，以温和水解法成功构建了CQDs/BiOCl/D三元复合体系，并研究了其在可见光下对水中抗生素环丙沙星(CIP)的光降解性能。结果表明，当CQDs加入量为催化剂总质量的3%时，所制备的3%CQDs/BiOCl/D在90 min可见光照射后，对CIP的降解率为90.1%，同时发现在80 min照射后，CIP的抑菌活性可消除。捕获剂实验和电子顺磁共振(EPR)结果证实，3%CQDs/BiOCl/D光降解反应中主要活性物种为空穴(h⁺)、羟基自由基(·OH)和超氧自由基(·O₂^-)。通过超高效液相色谱-质谱联用(UPLC-MS/MS)数据确认了CIP降解过程的中间产物并推测其降解路径。CQDs的上转换荧光性能、催化剂的稳态和瞬态荧光光谱及其相应的光电化学测试证明，3%CQDs/BiOCl/D光催化性能提升归功于CQDs的上转换作用、电子接收性能、转移性能和光热效应以及CQDs、硅藻土与BiOCl之间的协同作用。