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。

聚苯胺作为最受关注的导电高分子材料之一，在诸多领域均有广泛应用。聚苯胺的化学合成实验是材料化学及相关专业实验教学中的代表性实验，然而，该实验存在诸多不足，如产物性质对溶剂的选择、掺杂剂类型、反应时间、温度等条件高度敏感，表征手段单一，产率不稳定且重现性差等。本实验是对“聚苯胺化学合成”实验的改进，将原实验中化学合成法更改为电化学合成法，同时结合了仪器分析实验“循环伏安分析法”和开放性实验“防腐涂料的制备”等相关课程实验，巧妙地将其从一个验证性制备实验改进为一个集制备条件自主选择及防腐性质测试为一体的创新设计实验，使学生连贯地学习聚苯胺的合成、掺杂及相关的电化学知识，对导电高分子的广泛应用有更清晰的认识。本改进实验内容丰富，更贴合现代化学及材料学科发展，有助于学生将多门课程中的理论知识融会贯通，提升综合技能。