信息技术与化学
机器学习赋能盐湖提锂吸附剂开发:数智化学教学的实践与创新*
刘巳瑛1 , 陶浩兰2 , 苏海萍1 , 林伊婷2 , 林森3 , 练成1** , 张文清1 , 刘洪来1
1.华东理工大学化学与分子工程学院 上海 200237;
Machine Learning-Enabled Development of Lithium Adsorbents for Salt Lakes: Practice and Innovation in Digital-Intelligence Chemistry Instruction
LIU Si-Ying1 , TAO Hao-Lan2 , SU Hai-Ping1 , LIN Yi-Ting2 , LIN Sen3 , LIAN Cheng1** , ZHANG Wen-Qing1 , LIU Hong-Lai1
1. School of Chemistry and Molecular Engineering,East China University of Science and Technology,Shanghai 200237,China;
摘要： 深度融合机器学习算法与SHAP可解释性工具,以铝基锂吸附剂的掺杂元素筛选为例,指导学生完成机器学习全流程,培养其运用数据科学知识解决材料设计问题的能力。以华东理工大学59名学生(拔尖班19人、普通班40人)为样本,拔尖班整体学习表现更优,基础知识点掌握则无显著差异。该模式经简化后亦成功应用于高中生夏令营。该课程设计不仅提升了学生对化学与机器学习交叉领域的理解,还激发了他们对化学研究的兴趣和创新思维,为其未来发展打下了坚实基础。
关键词： 化学教学 ,
材料设计 ,
机器学习 ,
教学实践 ,
吸附剂
收稿日期: 2026-01-04
基金资助: *华为-教育部产学合作协同育人项目(2024年);华东理工大学“AI+课程建设”类项目(2024年,2026年);华东理工大学“探索基础学科拔尖人才培养新机制”重大试点任务(2026年);华东理工大学“实践教学体系创新与内容更新”类项目(2026年)
通讯作者:
** E-mail:liancheng@ecust.edu.cn
引用本文:
刘巳瑛, 陶浩兰, 苏海萍, 林伊婷, 林森, 练成, 张文清, 刘洪来. 机器学习赋能盐湖提锂吸附剂开发:数智化学教学的实践与创新* [J]. 化学教育（中英文）, 2026, 47(18): 113-120
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