非化学专业化学教育
生成式AI赋能高分子材料专业实习教学研究*
佘砚1 , 左沛元1 , 庄启昕1 , 牛德超1 , 顾金楼1 , 徐启杰2** , 滕鑫1**
1.华东理工大学材料科学与工程学院 上海 200237;
Study on Generative AI-Enabled Internship Teaching for Polymer Materials Majors
SHE Yan1 , ZUO Pei-Yuan1 , ZHUANG Qi-Xin1 , NIU De-Chao1 , GU Jin-Lou1 , XU Qi-Jie2** , TENG Xin1**
1. School of Materials Science and Engineering,East China University of Science and Technology,Shanghai 200237,China;
摘要： 材料专业实习教学受限于安全规范与生产复杂性,学生参与度不足,形成了“看得见摸不着”的能力培养困境。以高分子材料专业实习为例,通过构建专业实习AI助手,整合企业生产数据、操作规范等资源,提供场景化的精准指导;结合虚拟仿真实验,打造沉浸式训练环境;开发智能问答系统,实现工艺参数调整、异常处理等复杂问题的实时交互。教学评价显示,学生理论成绩提升8.15%,实践能力提高17.23%,实现了从“被动观摩”到“主动实践”的转变,为工程教育数智化转型提供可推广的范例。
关键词： 生成式AI ,
材料专业实习 ,
大语言模型 ,
个性化学习 ,
教学创新
收稿日期: 2025-04-30
基金资助: * 华东理工大学2024年度AI赋能课程建设项目“基于数智技术的高分子材料专业实习课程混合式教学模式探索与实践”(课题编号:08)
通讯作者:
** 徐启杰, E-mail: 24527@gench.edu.cn;滕鑫, E-mail:tengxin@ecust.edu.cn
引用本文:
佘砚, 左沛元, 庄启昕, 牛德超, 顾金楼, 徐启杰, 滕鑫. 生成式AI赋能高分子材料专业实习教学研究* [J]. 化学教育（中英文）, 2025, 46(24): 80-87
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