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。

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。

以提高GaN/ZnO异质结光解水制氢性能为目标，采用第一性原理方法研究了Li和Au元素掺杂GaN/ZnO异质结的电子结构、光学性质和光催化性能。电子结构计算表明GaN/ZnO异质结为直接带隙半导体，异质结类型为Z型，带隙为1.41 eV，能有效促进载流子分离。Li、Au掺杂后的各结构中除Li替位Zn结构外，均具有磁性。光学性质分析的结果表明，掺杂Li、Au元素可以提高体系的吸收系数，其中Li替位Zn后异质结具有较大的光吸收系数，同时具有较大的功函数(7.37 eV)和界面电势差(2.55 V)，表明其可见光利用率较高，界面结构稳定且具有较大的内建电场，可以更有效地促进电子与空穴的迁移从而减小电子-空穴对的结合。Bader电荷分析表明掺杂元素Li和Au均失去电子。电子从GaN层向ZnO层转移，在界面处形成了一个有效的内电场。Li替位Zn和Au同时替位近位的Ga和Zn所对应的2种结构的层与层之间转移的电子较多，说明其界面电势差较大且拥有较高的光生载流子迁移速率。光解水制氢性能分析表明，ZnO薄膜、GaN/ZnO异质结、Li替位Ga以及Li同时替位远位的Ga和Zn四种体系在pH=0时，满足光解水制氢的条件。GaN薄膜、ZnO薄膜和Li同时替位远位的Ga和Zn三种体系在pH=7时满足光解水制氢的条件。

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。

本文探讨了人工智能(AI)在化学领域的应用及其带来的革命性变化。AI通过其强大的数据分析和模式识别能力，正在改进化学研究方法，从分子合成到药物发现等多个领域实现了突破。具体案例包括利用AI加速新材料发现、实现自主化学实验室操作、推动个性化化学教育等。此外，AI在环境化学和绿色化学领域的应用也展现了其在污染物行为分析和新能源技术开发方面的潜力。本文强调了跨学科合作、数据共享、AI课程引入等措施的重要性，以充分发挥AI在化学领域的潜力，推动科学研究的进一步发展。

本文阐述了物理化学课程的特点及传统教学存在的问题，分析了AI与雨课堂结合的优势，介绍了利用AI赋能雨课堂开展物理化学混合式教学的具体实施过程，包括课前、课中、课后的教学环节设计。通过教学实践和学生反馈，探讨了混合式教学模式对学生学习效果、学习兴趣、自主学习能力和创新实践能力的影响，结果表明学生成绩提升明显且未有不及格学生，学习兴趣大幅提升且参与度提高约3倍，学习能力和实践能力也有所提升。本文旨在为物理化学教学改革提供新的思路和方法，推动教育技术与学科教学的深度融合。