基于生成式人工智能的有机化学教学创新:学生角色、教师职责与学习迁移

朱荣秀

引用本文: 朱荣秀. 基于生成式人工智能的有机化学教学创新:学生角色、教师职责与学习迁移[J]. 大学化学, 2026, 41(10): 47-55. doi: 10.12461/PKU.DXHX202510050 shu
Citation:  Rongxiu Zhu. 基于生成式人工智能的有机化学教学创新:学生角色、教师职责与学习迁移[J]. University Chemistry, 2026, 41(10): 47-55. doi: 10.12461/PKU.DXHX202510050 shu

基于生成式人工智能的有机化学教学创新:学生角色、教师职责与学习迁移

    通讯作者: 朱荣秀,E-mail:rxzhu@sdu.edu.cn
  • 基金项目:

    山东省自然科学基金(ZR2023MB072);山东省本科教学改革研究项目(M2024026);山东大学教育教学改革研究项目(2023Y106, 2024Z07和2024Y123)

摘要: 生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,GenAI)的迅速发展正重塑高等教育的教学形态。作为实验性强、概念抽象且知识体系庞大的核心学科,有机化学教学正面临来自AI的机遇与挑战。一方面,ChatGPT、DeepSeek等模型为学生提供了即时的知识生成、反应机理与核心概念的理解以及写作辅助功能,激发学习兴趣,促进自我解释与知识迁移;另一方面,缺乏引导的使用可能引发依赖性、削弱批判性思维,并带来学术诚信风险。本文以“学生角色重构-教师职责转变-学习迁移促进”为主线,在“批判性乐观主义”的教育哲学视角下,分析AI驱动学习生态中师生关系的再定义。进一步提出以AI素养、提示词设计与迁移性任务为核心的教学框架,并结合课堂实践阐明其实施要点与评价路径,旨在为高校有机化学课程的教学创新与教育评价提供可推广的参考。

English

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  • 发布日期:  2025-12-05
  • 收稿日期:  2025-10-15
  • 接受日期:  2025-11-17
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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