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。

教育数字化是我国开辟教育发展新赛道的重要突破口，人工智能为教育赋能成必然趋势。基于智慧教学模式的探索，本文对人工智能赋能物理化学实验课程的设计原则进行具体的分析，提出人工智能赋能物理化学实验平台的具体设想，并评估我校初步的实践效果，为促进传统化学实验教学模式向更加智能化方向转变提供了新的视角。

物理化学作为化学学科的重要理论分支，其严密的逻辑体系和实践应用是落实课程思政的重要载体。本文进一步提出结合数字技术和人工智能技术构建物理化学课程思政资源库，促进思政与科技前沿融合；在教学中利用数字技术创新课程思政情境创设，实现多通道、立体化课程思政融入，并利用数字技术赋能，建立课程思政的反馈机制。

DNA计算作为一种开创性的技术，利用生物分子执行数据存储、问题求解和逻辑操作等计算任务，为突破传统计算的瓶颈提供了新途径。随着其技术的不断发展，DNA计算在复杂性、错误率及效率等方面的挑战愈加凸显。人工智能(AI)的发展为DNA计算带来了优化与提升的重要契机。特别是在数据分析、模型优化及错误修正领域，AI技术的运用显著提升了DNA计算的效率、精确性和稳定性。本文综述了AI算法的分类，深入探讨了AI如何赋能DNA计算，特别是在优化计算流程、强化逻辑门功能及改进错误修正机制方面。此外，本文还总结了AI与DNA计算在生物信息学前沿的重要应用，包括基因组学、蛋白质结构预测、疾病诊断与精准医疗等领域。展望未来，随着AI技术与DNA计算的持续革新，两者结合的应用范围将进一步拓宽，有望成为推动生物科学发展的重要驱动力。

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。

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。

多羟基阳离子高分子材料是一类富含羟基基团的正电性高分子材料，结合了羟基的低毒性、高生物相容性和阳离子高分子的高细胞亲和性，目前在基因治疗、药物递送、抗菌抗感染和伤口止血等医用领域得到应用。本文主要对当前多羟基阳离子高分子的种类以及在生命健康领域的应用进行了总结，提高对该材料的认知并推动其发展。

数字教育是推进教育高质量发展的重要途径，而数字资源的建设与应用显得尤为重要。在数字化赋能的时代背景下，我校无机与分析化学实验课程从制作教学视频资源库、开发双语版虚拟仿真实验、引进优质共享资源三方面建设教学资源，并应用于教学实践中，从而丰富数字化教学资源，推动网络教学平台的完善与混合式教学模式的改革，最终增强实验教学灵活性，促进教学形式多样性，提高课堂教学有效性。

秉持“科教融汇、协同育人”理念，融合人工智能(AI)与生物化学教学研究。本文探讨了AI技术在生物化学教学改革中的应用，构建了与生物医学工程专业教学案例——AI预测基因突变的功能效应，从案例实施背景、教学内容设计、组织实施及效果评价等方面，阐述了该AI赋能教学的典型案例设计与实施，培养学生的多学科交叉融合的学习思维。

人工智能(Artificial Intelligence，AI)的出现正在极大地改变人类社会发展的进程，教育不可能置之度外。本文结合作者最近一次跟随ChatGPT-4进行学习的经历浅议AI对教育的可能作用，以及AI赋能教育背景下学会学习的极端重要性。在此基础上，对AI赋能教育，特别是AI赋能化学教育提出建议。