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信息技术与化学
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| 基于机器学习的反应动力学建模教学设计*——蔗糖水解实验 |
| 张照胜**, 霍树营, 张红, 孙素芳, 马海云, 马京 |
| 河北大学化学与材料科学学院 化学国家级实验教学示范中心 河北保定 071002 |
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| Machine Learning-Based Teaching Design for Reaction Kinetics Modeling: Case Study of Sucrose Hydrolysis Experiment |
| ZHANG Zhao-Sheng**, HUO Shu-Ying, ZHANG Hong, SUN Su-Fang, MA Hai-Yun, MA Jing |
| College of Chemistry and Materials Science, National Experimental Teaching Demonstration Center of Chemistry, Hebei University, Baoding 071002, China |
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摘要：反应动力学是物理化学课程的重要组成部分,其中反应速率常数的提取与动力学方程的建模是教学中的核心难点。以蔗糖在盐酸催化下的水解反应为案例,设计了基于Python的3种建模路径:传统线性拟合、神经网络和符号回归,并结合具体教学环节进行了比较与应用。3种方法分别体现了建模的直观性、拟合能力与可解释性,帮助学生从多个角度理解建模过程,逐步拓展其分析与思维深度。本案例已融入河北大学本科生通识选修课“趣味机器学习”的实际教学中,教学反馈显示学生能够掌握建模基本流程,理解不同算法的特点与适用场景,显著提升了跨学科综合应用能力与数据素养。通过本教学设计,构建了理论知识、实验数据与建模方法的有机融合路径,为“化学+人工智能”背景下的课程改革提供了可迁移的实践案例。
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| 关键词： 反应动力学,
蔗糖水解,
机器学习,
神经网络,
符号回归
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收稿日期: 2025-07-23
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| 基金资助:*国家自然科学基金青年项目(22103021);河北省自然科学基金优秀青年项目(B2024201051);河北省教育厅青年拔尖人才项目(BJK2024094);材料化学国家级一流本科专业(YS23-YLZY-021);河北大学人工智能赋能教改专项课题(XRGZN15) |
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通讯作者:
**E-mail: misaraty@163.com
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| 引用本文: |
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张照胜, 霍树营, 张红, 孙素芳, 马海云, 马京. 基于机器学习的反应动力学建模教学设计*——蔗糖水解实验[J]. 化学教育（中英文）, 2026, 47(2): 114-122
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