以“学”为中心的问题实验教学改革
宰建陶, 陈虹锦, 魏霄, 张利, 马荔, 钱雪峰
【大学化学】doi: 10.3866/PKU.DXHX202309023
基础化学实验不仅可以验证化学理论和训练实验技能,更应注重学生分析问题、解决问题能力的提升。针对基础学科拔尖学生的培养,我们本着因材施教的理念,开展了基础化学实验课程的教学内容、知识体系、教学方法的改革和实践。通过构建以“学”为中心、问题为导向的教学模式,系统提升实验教学在人才培养中的效果和作用。
关键词: 探究式课题研究, 创新能力培养, 基础化学实验
自制开放荧光光谱仪的搭建、性能测试与实际应用
孙春霖, 姜姚乐, 陈雨, 郭荣婧, 沈永雯, 惠新平, 张保新, 潘效波
【大学化学】doi: 10.3866/PKU.DXHX202311096
荧光检测在化学分析、生物检测等多个领域得到广泛应用,因此对本科生进行相关实验教学具有重要意义。本实验成功创制了一套价格低廉、体积小巧的开放式荧光光谱仪,对其性能进行全面评估,并成功应用于实际样品的检测。这有助于培养学生的仪器设计和创制意识,增强他们对自主创制仪器的信心。
关键词: 荧光检测, 自制荧光光谱仪, 本科实验教学, 四方酸素染料, 国产仪器设备
电阻气体传感过程中的气-固吸附行为分析
牛芳, 李茸, 张巧兰
【大学化学】doi: 10.3866/PKU.DXHX202311102
气体在固体表面的吸附分为物理吸附和化学吸附两种类型。应用表面化学知识,对电阻式气体传感过程中的实验结果进行模拟分析,探讨其吸附行为并将其作为本科生创新创业和本科生学位论文设计的科研素材,能够促进学生深刻认识和理解气-固吸附类型及原理,提升学生理论联系实际的能力,培养学生的科研素养。
关键词: 气体传感, 气固吸附, 物理吸附, 化学吸附, 电荷转移
物理化学项目驱动习题课教学改革与实践
郭丽萍, 王红梅, 宋利, 李孟丽, 郭海洋
【大学化学】doi: 10.12461/PKU.DXHX202409102
物理化学是一门化学化工材料类本科专业基础课,其课程特点要求学生具备一定的逻辑思辨能力。面对物理化学知识学习与运用能力培养的难点,我们针对本校学生的特点,基于“学习金字塔”理论,采用项目驱动式学习法,结合“微课”和“互联网+”等手段,对习题课进行了改革和持续改进,形成了适合于本校学生的习题课模式,也可为其他地方性应用型本科院校提供参考。
关键词: 物理化学, 习题课, 项目驱动式学习, 微课
生成人工智能在酸碱中和滴定图像模拟中的应用
秦磊, 郭凯
【大学化学】doi: 10.12461/PKU.DXHX202408123
本研究深入探讨了生成式人工智能技术在酸碱中和滴定图像模拟领域的创新应用。通过实践,我们使用生成式人工智能技术编写了酸碱中和滴定动态图像的代码,并据此建立了一个“实验图像代码生成+调优”的范式。该范式紧密结合教育场景与教学的实际需求,旨在为化学教育工作者在实验教学中提供创新的技术支持,同时为学生在化学学习过程中构建智能、交互式的学习场景。
关键词: 人工智能, 化学实验, 代码编写, 动态图像
生成AI在分析化学教学中的应用探索
龙双双, 刘婧靖, 王晓娟
【大学化学】doi: 10.12461/PKU.DXHX202408096
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。
关键词: 生成式AI, 分析化学, 智能备课, 个性化学习路径设计, 考试结果分析
生成人工智能驱动化学创新教学的现状及展望
吴凌莉, 雷圣宾
【大学化学】doi: 10.12461/PKU.DXHX202503069
化学是化工、材料、环境、生物、能源及药学等多个专业的基础课程,生成式人工智能(Generative AI,GAI)的快速发展正在深刻改变化学教育的实践模式。本综述旨在聚焦生成式人工智能驱动化学创新教学这一领域,通过分析现状探寻其发展趋势。首先从教学设计和课程建设、个性化学习路径设计、教学方法改革三大维度,系统回顾了GAI在化学教学中的应用现状。随后,从多模态可视化教学融合以及师生个性化学习的教学实践路径两大方面深入探讨了GAI在化学教学中的创新方法。最后,我们客观分析了GAI驱动化学创新教学研究中的关键挑战并详细讨论了未来的发展方向,为GAI在化学创新教学领域的深入应用提供参考。
关键词: 人工智能, 生成式人工智能, 化学教学, 教学创新
生成人工智能助力物理化学教学
袁汝明, 张来英, 徐晓明, 吴平平, 傅钢
【大学化学】doi: 10.12461/PKU.DXHX202504069
随着生成式人工智能(GAI)技术的突破性发展,其在教育领域的应用为传统课程改革提供了全新思路。本文以物理化学课程为切入点,提出并实践了一种以人工智能赋能的教学改革方案,借助DeepSeek的自然语言理解和推理能力,与Xmind、Mathematica以及即梦AI有机整合,构建层级清晰、结构系统的思维脑图,实现动态知识关联与智能扩展;并将复杂数学模型以动态、可交互的形式呈现,突破抽象数学障碍;同时将相关知识点以高精度的示意图或小视频形式展示,实现教学内容的“可视化、可交互、可移动”传达,为化学教育数字化转型提供实践路径。
关键词: DeepSeek, 思维脑图, 可交互
生成人工智能在电池研究中的应用:现状与展望
张恒睿, 徐熹骏, 李璕琭, 杲祥文
【物理化学学报】doi: 10.1016/j.actphy.2025.100115
随着可再生能源与电动交通工具的快速发展,电池作为电化学储能系统的核心组件已成为全球科研与产业界的关注焦点。然而,电池内部复杂的多物理场耦合效应使得传统数学模型难以全面揭示其反应及失效机理,而数据驱动方法通过大量积累实验数据并从中提取有效信息,为电池研发奠定了坚实的基础。生成式人工智能(GAI)凭借其强大的潜在规律学习与数据生成能力,在蛋白质结构预测、材料逆向设计、数据增强等方面得到了广泛的应用,在电池多尺度研究中具有广阔的应用前景。本文阐释了生成式模型(GM)的核心原理,并从材料设计、微观表征及状态估计三方面综述了其在电池研究中的最新进展,最后探讨了其当前面临的挑战及未来发展方向,为将GAI这一创新解决方案运用于电池研发的工作流中提供了理论参考和实践依据。
关键词: 锂电池, 生成式人工智能, 材料设计, 微观表征, 状态估计
“两性一度”背景下化工热力学实验教学进阶探索与实践
黎小辉, 张泽, 崔静怡, 殷娟娟
【大学化学】doi: 10.3866/PKU.DXHX202311027
在化工热力学实验教学中,通过设置进阶训练思考题,激励学生进行探索与实践。以第二维里系数的测定实验为例,倡导学生独立思考与构建高阶维里系数的方法,引导其分析比较国内外学者处理问题的策略与方法,而后辅导其通过双向检验证明所做实验数据的准确性、验证所构建方法的合理性、分析所得结果的有效性,最后指导学生理清数据处理方法的发展脉络,对其所构建的方法进行准确定位与评价。本教学实践通过强化实验教学项目的设计性与综合性,探索提升实验类课程高阶性的途径,践行“两性一度”的要求。
关键词: 两性一度, 化工热力学, 实验教学, 进阶教学, 教学实践

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