加热是化学实验中最常见、最基本的操作之一，不仅可用于溶解、蒸发、干燥、杀菌、灭菌等基础操作，还可加快反应速率，促进化学平衡移动、物质相态转变(如升华)，同时用于调控反应条件(如温度依赖性合成)或实现分离纯化(如蒸馏)等。加热方式多样(主要包括直接加热和间接加热)、加热仪器种类繁多。能根据具体实验条件和加热对象、目的、场景和要求，科学选用不同的加热方法和加热仪器并能进行规范操作是有关实验人员的基本素养，对安全、高效完成实验以及得到科学的实验结果和可靠的实验数据具有重要意义。本文主要介绍直接加热及实验室常用于直接加热的电炉、电热板、电陶炉、电磁加热搅拌器和电热套的正确使用及其注意事项，以期为从事化学实验学习、教学和研究的学生、教师及其他相关人员提供参考。

为响应“新工科”改革的时代发展要求，针对当前高分子工程教育存在的问题，本论文以“聚合物工程综合训练”课程的教改为例，开展了“产学研”深度结合教育模式在实践课程教学中的实践与评价。围绕高分子材料与工程一流本科专业建设及人才的培养要求，将“产”和“研”的需求与资源，有机融合至“学”中。本文探索了具有自身特色的工程教育人才培养模式，并且取得了良好的教学效果，对培养高分子工程人才、深化工程教育改革具有借鉴意义。

机器学习(ML)在分子合成领域显示了重要的应用前景。然而，准确的机器学习预测依赖于大量实验数据，而通过传统实验方法获得成千上万的实验数据仍然是一个巨大的挑战。因此，基于小数据集得到可接受的预测模型是目前该领域亟待解决的重要问题。本研究通过构建1152个反应数据，利用大量有化学意义的特征描述符，通过多维数据分析获得了有效的预测结果，证明了基于小数据集的机器学习算法可以可靠地预测酰胺键合成反应的转化率。研究比较了6种机器学习算法的预测精度，其中随机森林表现出卓越的预测性能(R² > 0.95)。同时，在预测未知芳胺分子的转化率时，研究发现在训练集中加入少量未知分子的相关反应数据，即使数据集较小，也能显著提升对未知分子转化率的预测准确性，揭示了一种利用小数据集得到较好预测结果的方法。本研究为小数据集下的机器学习辅助化学合成研究提供了参考价值。不久的将来，机器学习将有力地推动有机合成化学的智能化发展。

人工智能(AI)技术的迅猛发展，正以前所未有的广度和深度渗透到科学研究的各个领域。化学作为一门承上启下、连接基础与应用的中心科学，正处于这场范式变革的中心。本文旨在系统阐述人工智能对化学化工学科前沿发展与高等本科教育带来的革命性影响。文章将分别从AI在化学化工科学研究前沿(如智能分子设计、智能合成等)中的颠覆性应用、在智能化工专业本科生培养中的作用以及在化学学科教育模式的革新三个维度进行深入探讨，并对未来发展趋势与潜在挑战提出展望。