信息技术与化学
生成式人工智能解决大学化学教学问题的能力与局限* ——基于学生小组实践的研究报告
李贺轩1 , 郭今心2**
1.山东大学基础医学院 山东济南 250012;
Assessing the Capabilities and Limitations of Generative Artificial Intelligence in Solving College Chemistry Problems:Research Report Based on Student Group Practices
LI He-Xuan1 , GUO Jin-Xin2**
1. School of Basic Medical Sciences, Shandong University, Jinan 250012, China;
摘要： 生成式人工智能(GAI)的快速发展为教育领域带来了前所未有的机遇与挑战。为了探究GAI在大学化学教学中的应用潜力,本研究精心设计了29道覆盖布鲁姆认知分类全维度的大学化学试题,评估了ChatGPT-4.0、Kimi助手、豆包、文心一言及科大讯飞五大主流GAI模型的学科问题解决能力。研究结果显示,不同模型在化学机理阐述、化学计算及合成路线分析等关键环节存在显著性能差异,相关发现可为开发化学专用智能辅导系统提供具体的优化方向。本研究首次对五大主流GAI模型的教学适配性进行了系统比较,弥补了现有研究多局限于单一模型的不足;同时,以一年级医学生项目式学习(PBL)实践为载体,构建了“AI评估-批判性思维培养”双轨联动框架,为人工智能教育研究提供了基于学习者视角的实证依据。该框架通过引导学生批判性审视人工智能的输出结果,不仅深化了学生对化学概念的理解,也有效降低了技术依赖风险,为人工智能与化学教育的有机融合提供了方法支持与实践参考。
关键词： 大学化学 ,
生成式人工智能 ,
聊天机器人 ,
项目式学习 ,
以学生为中心的学习
收稿日期: 2025-08-03
基金资助: *山东省教育厅基金(M2024026);山东大学教育改革项目(2022Y076,2024Y123);中华医学会医学化学分会教育改革项目(2023-2025)
通讯作者:
**E-mail:jinxinguo@sdu.edu.cn
引用本文:
李贺轩, 郭今心. 生成式人工智能解决大学化学教学问题的能力与局限* ——基于学生小组实践的研究报告[J]. 化学教育（中英文）, 2026, 47(8): 116-122
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