针对信息技术迅猛发展的背景下化学史教学中存在的问题，基于线上的课程资源建设知识图谱，开设AI助教，初步探索了AI赋能的化学史教学方式。将知识图谱与AI助教应用于教学中，助力个性化的学习与学情诊断，通过教学实践初步证实了AI赋能的化学史教学改革解决了目前教学中存在的问题，提升了学生的学习兴趣与数字素养。教师借助知识图谱和AI助教的数据有助于全面诊断学情，为课堂教学的优化提供依据。

本文介绍了作者在计算材料学本科课程的教学实践中基于SPC/E水分子模型设计的一系列分子动力学实验内容。SPC/E水分子模型具有简洁、高效和便于理解的特点，基于此模型设计的实验内容包含分子动力学算法验证，以及径向分布函数、比热容和输运性质的计算。这些实验内容与理论课中分子动力学的基本原理和分子动力学对物质结构、热力学性质和动力学性质的计算等内容一一对应，有助于加深学生对分子动力学的基础知识的理解。这些实验采用同一模拟体系贯穿始终，计算量适中且均使用开源软件LAMMPS进行模拟，可实现计算化学及计算材料学课程中分子动力学实验简洁高效的教学。

高校化学教学实验室内存在很多危险因素，管理方法和技术手段采用不当会引起师生受伤，进而影响实验教学的正常进行。负面清单管理制度可简明扼要地将各种实验教学和实验室管理过程中发现的问题进行归纳总结，做好负面清单的整理和持续改进是强化高校化学实验教学实验室安全管理的有效方法之一。本文在总结现阶段高校化学实验教学实验室的各种影响因素的基础上，形成有针对性的负面清单，开展有针对性的实验室安全教育和培训E (education)、采取有效的实验室工程技术安全措施E (engineering)、强化实验室安全强制措施E (enforcement)，形成了3E方法与负面清单管理制度相结合的化学教学实验室安全模式。该制度的可持续发展模式在化学教学实验室管理中收获良好效果，为高校化学教学实验室安全管理提供参考。

针对当前物理化学教学中存在的诸多问题，本文以物理化学中“电解质溶液的电导”这一教学内容为例，提出了一种基于教学目标导向、以学生为中心的教学改革策略。通过拓展传统的“课前预习、课堂讲授、课后作业”模式，结合课程思政理念，引入双线P-BOPPPS-E教学模式，并采用过程性考核评价方案对教学效果进行系统性量化评估。该教学体系旨在激发学生的学习主动性，全面提升学生的“知识-能力-素质”三位一体的综合能力，为物理化学教学改革提供有效的理论支持和实践指导。

生成式AI凭其卓越的自然语言处理与知识生成力，深刻影响着教育变革。本文探讨了生成式AI在分析化学教学中的应用，剖析了其在教学过程中的多重角色，并对智能备课、学生个性化学习路径的设计、考试结果分析的实施过程进行了详细探索，提升了学生和教师的学习体验与教学效率，为教学模式现代化提供新视角。同时，本文客观分析了AI在教学中的挑战，并提出应对策略，为生成式AI在分析化学及更广泛教育领域的深入应用提供参考。

实验室安全教育是研究生培养的重要环节，对高校教学与科研环境的安全至关重要。论文基于东北林业大学材料学院林业工程专业研究生课程，探讨了AI赋能的实验室安全教育体系。针对传统模式理论与实践脱节、教学方式单一等问题，构建了理论学习、虚拟仿真与实践演练三大模块。AI技术不仅提供沉浸式安全培训，还通过智能考核和个性化反馈优化学习效果。实践演练强化应急处理能力，提高实验安全素养。该体系显著提升学生安全意识，降低事故风险，为高校实验室安全教育的优化和推广提供了重要参考。

从数据驱动到化学符号的建立，是化学学科学习发展的核心过程。通过逻辑思维和模型建立相结合的方式是理解抽象化学符号的重要途径，也是衔接式化学教育的重要基石。本文以Transformer模型来模拟和演算阿伏伽德罗常数，以Scikit-learn内置模型来推导最概然分布，运用三重表征教学策略，探讨AI模型在化学衔接教育中的应用，特别是在理解阿伏伽德罗常数本质上是一个比例常数的基础上，将这一探索过程进一步延伸至玻尔兹曼常数、玻尔兹曼公式(熵的含义)，以及温度的定义及公式推演，帮助学生掌握并理解化学符号，深刻理会化学是一门研究聚集体的学科。

随着生成式人工智能(GAI)的迅速发展，其在教育领域的应用也受到广泛关注，多所高校陆续开展了AI+课程的探索。本课程基于超星平台，利用教材、课程视频、课程相关资料训练AI助教，使其能完成“医用有机化学”课程中一般性问题的解答，满足了部分学生全时段答疑的需求，并在实践中积累了改进AI助教功能的经验。

在形成和发展新质生产力的背景下，人工智能(AI)已成为化学研究及教育教学领域的强大工具。本研究基于东北林业大学材料化学专业在产教融合背景下的“学-知-用”培养模式改革，结合AI技术，通过构建智能虚拟仿真实验平台和产教协同智能评估系统，有效解决了传统教育模式中理论实践脱节(学用转化率不足42%)、知识体系碎片化(跨课程知识关联度仅31.7%)、创新成果转化迟滞(平均转化周期超18个月)等突出问题。项目实施三年来取得显著成效：学生创新成果转化周期缩短至5.8个月，较传统模式提升67.8%；在中国国际大学生创新大赛等国家级竞赛中获奖数量增长147.8%。本研究验证了AI技术在破解产教融合深层矛盾中的独特价值，构建的“技术赋能-实践强化-产业反哺”教育生态体系，为新工科背景下材料化学专业人才培养提供了可复制范式。

卤代烃E2消除反应是基础有机化学课程中的重要教学内容，由于缺乏直观形象化的描述导致学生理解困难。本文设计了一个面向化学本科专业的计算化学实验，通过量子化学计算阐明卤代烃发生E2消除反应的详细机理及其与S_N2亲核取代反应的竞争机制，同时获取反应的热力学和动力学信息，帮助学生理解Zaitsev规则、选择性、反应热力学、反应动力学、过渡态、反应坐标等有机化学及物理化学中的基本概念。本实验旨在训练学生使用计算化学方法解决化学问题的基本思路，提升学生的科研素养。