为进一步提升人工智能在大学化学教育中的应用价值，并强化学生的信息化与智能化素养，本文提出了一系列教学改革与实践措施。基于对当前化学教育现状的分析，探讨了人工智能、大数据与大模型在化学教学中的深度融合，重点阐述其在提升学生数据处理、智能决策与创新思维能力方面的作用。围绕自适应学习平台、AI赋能的数据分析等前沿技术，本文提出了构建智能教学平台、引入先进数据分析工具、优化学科研究流程、鼓励学生参与跨学科竞赛及推动学科交叉融合等具体策略。实践表明，智能技术与教学改革的深度融合显著提升了学生的自主学习、科研创新与实践应用能力，有助于构建面向未来科技发展的现代化化学教育体系。本研究为高校化学教学的智能化转型提供了重要参考，并展望了未来发展方向。

配位滴定是分析化学实验重要的教学单元，广泛应用于金属离子的定量分析中。其中，EDTA作为最常用的滴定剂，pK_a分布特性使其能够通过pH调控实现选择性滴定，这一特性在经典教学实验中得到充分体现。市售食品自热包的主要活性组分(CaO与金属Al)构成钙-铝双元体系，通过设计分步滴定方案，可在同一实验中实现两种特征pH条件下(碱性/酸性介质)的配位滴定技术训练，具有较强的实验教学代表性，且有一定的趣味性。本项目以自热包成分测定为例，针对传统实验教学中遇到的问题，设计数字化实验学习系统。该系统在“以学生为中心”的教学理念指导下，将数字化技术与传统滴定实验全过程融合，实现方案设计可行性的实时反馈、滴定过程操作与监测的自动化控制、滴定数据的实时采集与智能分析，以及学生实验全过程的实时考评。此举有效夯实了学生的实验技能，强化了逻辑思维能力、分析判断与解决问题的能力，显著提升了实验教学的实效性。