人工智能大模型赋能环境类有机化学教学的创新路径研究

正文：

环境类有机化学作为环境科学与工程专业的核心课程，其教学内容既涵盖传统有机化学基本原理，更聚焦有机物在环境中的来源、迁移、转化等环境行为。该学科知识体系广博，理论抽象且需记忆内容繁多，加之实验教学对设备、场地、安全及成本要求严苛，传统教学模式常面临多重挑战：学生对复杂理论理解吃力，个性化学习需求难以满足，实验教学受客观条件限制而难以充分开展，导致学习效果与实践能力培养受限[1，2]。

人工智能的突破发展，尤其是DeepSeek、豆包、ChatGPT 等大型语言模型（简称：AI 大模型）的涌现，为破解上述教学难题提供了创新路径[1-5]。这类模型凭借强大的自然语言处理能力、海量知识库储备及逻辑推理功能，能够为环境类有机化学教学构建智能化、交互式、个性化的辅助体系。当前教学实践中，概念抽象化（如化学键理论、反应机理等核心内容难以直观呈现）、教学同步性不足（集体授课难以适配学生个体差异）、实验教学瓶颈（空间、设备、安全等制约）、答疑反馈滞后及高阶能力培养低效等问题尤为突出。而AI 大模型的对话交互特性可实现实时动态的学习，知识整合能力能构建立体化知识图谱，即时反馈机制满足个性化学习需求，内容生成功能则可模拟实验过程。本论文简单介绍 AI 大模型在本课程教学中的具体应用场景，探索其如何通过人工智能技术突破传统教学桎梏，为提升教学效能、优化学习方法开辟新的可能路径。

1 交互式学习深化概念理解提升学习效率

AI 大模型在环境类有机化学教学中引入的交互式学习模式，核心在于即时的交互式问答能力。学生可以就复杂概念进行自然语言提问。AI 大模型能够根据学生的具体问题背景和理解程度，用清晰、准确的语言进行解释、类比并举例，将抽象理论具象化。这种互动的按需学习方式，为学生提供了高度个性化和直观的学习途径，有效降低了学习难度。通过主动提问和即时解答的循环，学生能更主动地构建知识网络，加深对核心原理的理解和长期记忆。同时，这种互动能通过激起学生的求知欲，有效的引导他们对知识进行更深入的挖掘。

AI 大模型的实时答疑功能是解决教学时效性问题的利器。学生无需等待课堂提问环节或课后，可在学习过程中随时提出疑问并获得即时、专业的反馈（例如，关于容易混淆概念的区别、某些有机物的化学性质及应用等）。这种即时性有效减少了知识盲点和误解的累积，帮助学生保持顺畅的学习进度，显著提高知识吸收效率。更重要的是，在与 AI 大模型的持续问答互动中，学生被鼓励进行独立思考。他们学会清晰地提出问题，验证自己的想法，并在模型的反馈中识别并纠正错误概念。这一过程不仅巩固了对环境类有机化学原理及应用的理解，也极大地增强了学生的自信心，使其在面对复杂科学概念时更具韧性。

2 个性化教学满足个体学习及发展需求

AI 大模型在环境类有机化学的个性化教学中展现出强大的适应性学习潜力。它能通过智能分析学生在交互中表现出的知识水平、反应速度、理解深度以及偏好的信息接收方式，动态地调整教学内容的深度、广度和呈现节奏。对于基础扎实、接受能力强的学生，AI 大模型可自动提供更深入、更具挑战性的材料。对于需要更多时间消化知识的学生，AI 大模型则能耐心地重复关键概念，或变换不同的角度和表述方式进行讲解，直至学生真正理解。这种高度个性化的适应不仅显著提升了学习效率，更重要的是提高了学生的参与度和专注度。它引导学生进行更深入的思考，有助于培养自主学习能力和批判性思维。

AI 大模型能够协助教师或直接为学生制定定制化的学习计划。该计划基于对学生初始知识评估、特定学习目标（如掌握某类污染物分析、准备科研项目计划）以及个人兴趣点（如对天然有机物、有机污染物治理、有机合成）的综合分析。AI 大模型可以设计一套个性化的学习路线图，规划学习内容模块、推荐资源、设定阶段性目标以及安排练习与评估。该计划不仅涵盖核心知识点，更灵活适配学生的学习节奏和风格。

3 模拟实验增强实验教学维度

AI 大模型能够通过详细描述和引导模拟实验操作，极大增强环境类有机化学的实验教学，尤其是在实验室条件受限（设备不足、经费紧张）或学生无法亲临现场（如安全风险高）的情况下。AI 大模型可以创建详细的虚拟实验流程，清晰描述实验目的、原理、所需仪器试剂、操作步骤（包括安全注意事项）、预期现象。提供安全的“试错”环境，让学生可在无风险的虚拟环境中尝试不同的操作顺序、条件设定（如改变温度、pH、浓度），并立即获得操作合理性、潜在风险及可能结果的反馈。例如，模拟研究有机污染物在不同基质（土壤/水）中的吸附实验。强化理论与实践的连接，通过模拟，让学生能直观理解抽象概念如何转化为具体的实验操作和观测现象。

实验教学的核心价值不仅在于操作，更在于后续的数据分析、解释与基于理解的预测。AI 大模型在此环节可为教学提供重要增值。辅助实验数据分析与解释，让学生完成在真实或模拟实验后，正确解读数据。AI 大模型可利用其强大的知识库和分析能力，引导学生理解实验数据，分析关键参数，并解释现象背后的化学原理。方面的训练是实验设计能力和科学思维培养的关键环节，深化学生对环境有机化学过程动态性和复杂性的理解。

4 总结与展望

AI 大模型为代表的大型语言模型为环境类有机化学教学带来了显著的革新机遇，主要体现在重塑学习互动模式、实现真正的个性化教学、拓展实验教学边界等三个方面。展望未来，AI 大模型在环境类有机化学教学中的应用潜力巨大。它可作为教师的智能助教，分担重复性答疑、提供个性化练习建议、辅助实验设计；也可作为学生的学习伙伴和个性化导师。当然，其应用也需注意挑战，如确保生成内容的科学准确性、防范可能的学术不端等。教师必须积极拥抱技术变革，将其作为提升教学质量的有力工具。通过合理设计与整合，AI 大模型有望成为推动环境类有机化学教学向更高效、更个性化、更具深度方向发展的关键引擎，为培养面向未来的环境科学与工程人才提供强大支撑。

参考文献：

[1].康慧珏. 人工智能驱动无机化学实验教学创新的探索[J]，化工管理，2025，6(17)：34-37

[2].周成卓，谢召军. 人工智能预测模型在有机化学实验教学中的应用初探[J]，大学化学，2025，40(2)：320-330

[3].张伟娜，刘军和，李云，梁思佳. AI 赋能“生物化学”课程教学改革的探索与实践研究[J]，教育教学论坛，2025，6(24)：177-180

[4].米芳，关明，马玉花，李桂新. 融入 AI 技术的分析化学课程多学科交叉融合教学改革，创新创业理论研究与实践[J]，2025，4(7)：34-36

[5].陶惟一. ChatGPT 在表面活性剂化学教学中的应用[J]，现代盐化，2024，4(2)，117-119[

作者简介] 董昆明(1975.3-)，男，安徽界首人，副教授，理学博士