数据智能与合成科学的融合

引言

随着以人工智能、以大数据为代表的信息化技术迅猛发展，科学研究范式正在经历从“经验驱动”到“数据驱动”的变革，合成科学作为化学的重要分支，其研究边界和效率正被数据智能技术不断拓展和提高，高等教育领域尤其是注重实践与创新的工科教育正积极落实“新工科”建设，致力于培养具有交叉学科背景和解决复杂工程问题能力的创新人才，化学实验是培养学生实践能力、创新思维和科学素养的重要环节，其教学模式的改革迫在眉睫。 传统实验教学因受制于时空，设备，安全，环保等要素，不能符合个性化，高阶性，创新性的培育需求，虚拟仿真技术的出现给化学实验教学给予了新的解决途径，数据智能的加入使得它由简单的操作模仿上升为一个包含数据分析，智能引领，预估改善在内的综合型实训平台，本文由此作为切入口，细致探究数据智能与合成科学融合情形下，化学虚拟仿真实训教学的革新走向及其成果，从而为新时期的化学人才培育方式更新给予有用参照。

1. 数据智能与合成科学融合的背景及意义探索

1.1 数据智能驱动的合成科学范式转变

合成科学最核心的事情就是创造新的物质和新材料，传统研究方式特别强调研究人员的感觉，直觉，还有许多尝试与失败的实验。这过程太长，也花很多钱，并且成功率并不一定很高。数据智能包括像大数据，机器学习，人工智能一系列的技术，最大的好处就是非常会处理数据并发现模式。在合成科学这个领域，数据智能的使用正在引起一场重大的转变。人工智慧经过大量学习文献、专利、实验数据之后可以预测出化学反应产物的多少，改进实验反应的条件，设计出全新的合成道路，甚至还可以预测未知分子的属性。 这种“数据驱动”的研发模式大大缩减了研发时长，减小了失败风险，合成化学从一门“艺术”慢慢变成了一门精确的“科学”，数据智能不只是改善合成效率的手段，还是推动知识发觉和更新的引擎，它改变着化学家思索和解决难题的方法，对复杂化学体系的认识和控制到达了前所未有的深度。

1.2 新工科背景下化学人才培养的新要求

“新工科”是面对新一轮科技革命和产业变革而提出的一项重要战略，它的关键点是培育面向未来的、能引领技术革新和产业发展方向的复合型、创新型工程人才，在这种大环境之下，对于化学专业人才的培养目标也产生了很深刻的变化，未来的化学家不但要掌握牢固的化学基础知识理论以及实验操作技术，而且还要具备跨学科的知识架构和能力，尤其是数据科学和计算思维方面的东西，他们应该能够明白并且运用数据分析，模型搭建，算法模拟之类的手段来处理那些复杂棘手的化学难题。 所以，在化学教学当中，只传授经典化学知识与操作技术显然是不够的，必须要把数据科学的思想、办法和手段渗透到整个教学流程之中，化学实验教学乃是培育学生全面能力的主要战场，更要率先展开革新，冲破传统学科间的隔阂，把数据处理、模型预测同化学合成操作密切结合起来，塑造出能适应并引领将来科技和产业发展的新型人才。

2. 数据智能驱动的化学虚拟仿真实训教学改革路径探索

2.1 教学内容的重构：从技能复现到数据驱动的研究

传统虚拟仿真实验教学大多着重于标准实验流程的模仿与再现，其主要目的就是让学生熟悉各种仪器的操作以及实验步骤，虽然这样在某种程度上解决了设备短缺和安全风险等问题，但是却常常束缚了学生的思维，使其缺乏探究性和创新性。当融入数据智能以后，虚拟仿真实训教学内容便从根本上发生了改变，不再只是一个简单的操作模拟器，而是一个拥有海量真实反应数据库、动力学模型及预测算法的科研探索场所，在此环境中，学生可不再被局限在一个固定的、预先设定好的实验方案之内，而是可以凭借平台所提供的数据库来自行设定实验参数，像改变反应的温度或者浓度，选择不同的催化剂种类等等。系统可以依据算法模型来即时运算并回馈预测出的反应成果、产率变动甚至副产物等资讯，这样的方式把教学重心由“怎么做”转向“为什么这么设计”以及“怎样改善”，促使学生像科学家那样思考，依靠数据分析来做决定，在虚拟的试错和摸索过程中领会化学反应背后的深层法则，进而达成从知识的接受者向主动探求者的转变。

2.2 教学模式的创新：虚实结合下的个性化学习路径探索

数据智能赋能的虚拟仿真平台给“虚实结合、以生为本”的教学新形式带来可能，教学活动可设计成“线上虚拟探究 - 线下真实操作”的闭环流程，在线上，学生可借助虚拟仿真平台做广泛的、无风险的探索性实验，通过数据分析和模型预测，找出最合适的实验方案，这个过程容许失败，支持创新，而且能完全记载学生的探索轨迹和思维过程，之后，学生带着在虚拟环境中验证过的改良方案踏入实体实验室，展开有针对性的线下操作，这样既大大改善了实体实验的成功率和效率，又让宝贵的线下教学资源集中到培养解决实际问题的关键能力上。 而且数据智能平台可以精确记录每一个学生的学习行为数据，包括操作习惯，学习进程，知识短板等，并据此生成专属的学习报告与能力图谱，教师便能依此来调节自己的教学策略，给学生推送个性化学习资源以及训练任务，做到真正的因材施教，从而满足不同层面学生的不同学习需求，很大程度地加强了教育的精确性和有效性。

3. 结语

数据智能同合成科学的深度结合，既是科研前沿的必然走向，也是高等化学教育改革发展的方向。把数据驱动的理念和工具融入到化学虚拟仿真实训当中，以此作为载体，这是对传统实验教学模式的一次彻底变革，它通过重新安排教学内容，更新教学模式，改变评价体系，从而把知识传授，能力培养和价值塑造融为一体，很好地解决了长期困扰实践教学的许多难题。 这种新型教学范式提升了教学质量与效率，更为关键的是，把学生放在一个类似真实科研的环境里，有系统地培育他们的数据素养，计算思维以及解决复杂问题的能力，放眼未来，技术持续成熟以后，会塑造起一种更智能，更个性化，更开放的化学实训教学新生态，从而给造就更多符合社会发展需求的拔尖创新人才给予强有力的支撑。

参考文献：

[1] 王瑶 ， 孙林 ， 宋宇 . 新工科背景下化学虚拟仿真实验教学模式的探索与实践 [J]. 实验技术与管理 ， 2023， 40（5）： 183-187.

[2] 李华 ， 张明 ， 赵峰 . 数据智能驱动的化学合成路线设计研究进展[J]. 化工进展 ， 2024， 43（2）： 621-630.

[3] 陈强， 刘洋， 吴敏.“虚实结合”的化学实验教学改革研究——以分析化学为例 [J]. 大学化学 ， 2022， 37（8）： 211-216.