实验教学
AI赋能化学人才培养路径:基于AI创新教育平台的气相色谱数据分析教学辅助系统的构建
蒋浩阳, 畅正轩, 赵卫光*
南开大学化学学院 天津 300071
AI-Empowered Pathways for Cultivating Chemistry Talents:Development of AI-Based Teaching Assistance System for Gas Chromatography Data Analysis on the NK-GeniOS Platform
JIANG Hao-Yang, CHANG Zheng-Xuan, ZHAO Wei-Guang*
College of Chemistry,Nankai University,Tianjin 300071,China
摘要： 本研究聚焦气相色谱数据的智能化解析与教学场景的深度融合,基于AI创新教育平台(NK-GeniOS),开发了一套面向卤代烷制备实验的气相色谱AI解析的教学辅助系统。通过编写Python脚本集成多模态AI工具,开发出了双通道交互的气相色谱数据的批量识别、成分解析及实验评价功能的智能引擎,学生端通过可视化界面实现数据自主上传、实验改进建议获取及个性化实验报告生成,教师端则可以快速了解班级实验情况、存在的共性问题和异常情况,进行有针对性的教学。该研究是在实验教学过程中,采用任务驱动型学习模式,通过招募兴趣小组完成,并以成果汇报、问题讨论等形式与同班学生深度交流技术路径和解决问题的思路。该过程体现了分层赋能的教育理念,使所有学生都能获得不同程度的科研体验,也探索了人工智能时代创新性人才培养的新路径。
关键词： 有机化学实验 ,
卤代烷制备 ,
气相色谱 ,
人工智能 ,
AI教育平台 ,
分层赋能
收稿日期: 2025-04-22
通讯作者:
* E-mail:zwg@nankai.edu.cn
作者简介 : 蒋浩阳和畅正轩共同为第一作者
引用本文:
蒋浩阳, 畅正轩, 赵卫光. AI赋能化学人才培养路径:基于AI创新教育平台的气相色谱数据分析教学辅助系统的构建[J]. 化学教育（中英文）, 2025, 46(24): 53-60
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