人工智能大模型赋能环境类有机化学交互式教学的方法研究

随着新工科建设的深入推进，环境类专业人才培养面临更高要求。环境类有机化学作为环境科学与环境工程的核心基础课程，其教学质量直接影响学生对环境问题的理解与解决能力。然而，该课程在传统教学模式下存在三方面突出问题：一是内容抽象难懂，分子结构、电子效应和反应机理等难以通过传统教学手段直观呈现；二是教学多依赖教师单向讲授，学生主动参与不足；三是难以适应学生差异化的知识基础与学习兴趣，缺乏个性化教学机制。

人工智能大模型（AI 大模型）凭借其强大的自然语言处理、知识图谱、逻辑推理与内容生成能力，为破解上述教学困境提供了全新路径。它能够扮演一位知识渊博、极具耐心的“AI 导师”，支持构建交互性强、个性化高的新型教学模式。本研究系统探讨AI 大模型在环境类有机化学教学中的应用，重点提升其交互性与个性化水平，以激发学习兴趣，培养学生解决实际环境问题的能力[1-3]。

1. AI 大模型赋能交互式学习的新模式

交互式学习旨在改变以教师为中心的单向传授模式，构建以学生为主体、具备双向反馈机制的学习环境。AI 大模型主要从以下三个方面推动交互式学习实现。

1.1 智能问答与深度对话交互

与传统检索工具仅提供碎片化信息不同，AI 大模型能够进行多轮次、连贯性强且具有上下文逻辑的深度对话，并可主动拓展学习维度。例如，当学生提出“烃类有机物如何在环境中造成污染？”时，模型不仅系统阐释其组成、存在形态、污染途径及生态与健康影响，还可进一步引导思考：“烃类对水、土壤、大气环境的具体危害途径有哪些？”及“不同介质中烃类污染应如何差异化防治？”，从而帮助学生建立系统知识结构，深化理解。

1.2 虚拟实验与情境模拟交互

针对高危、高成本或周期长的实验（如二噁英的生成与检测），AI 大模型可构建虚拟仿真场景。学生可通过指令如“模拟含氯有机物在低温焚烧下生成二噁英的条件与过程”触发模型逐步推导反应逻辑，描述温度、反应物浓度与产物构成等关键参数，并可拓展探讨“如何阻断二噁英生成”的工艺对策，涵盖燃烧优化、降温控制、前驱物去除与飞灰处理等方面。

1.3 案例分析与角色扮演交互

模型可基于真实环境事件构建案例，引导学生通过角色扮演进行决策实践。例如，在模拟场景“某化工厂搬迁场地土壤苯系物污染”中，学生扮演环境工程师，借助模型动态生成的线索——如历史生产记录、污染空间分布、化合物特性匹配等，逐步完成污染溯源与采样方案设计，强化在真实场景中应用知识的能力。

2. AI 大模型实现个性化教学的路径

因材施教的个性化教学是教育领域追求的核心目标之一，AI 大模型通过构建学习者画像与自适应学习路径、提供实时反馈与评估、实现动态内容生成与推荐等方式，让大规模个性化教学成为可能。

2.1 学习者画像与自适应学习路径

在课程初始阶段，模型可通过一系列引导性问答快速评估学生的先验知识水平、认知学习风格与核心兴趣方向，构建初步的 “学习者画像”。基于该画像，模型可为不同学生推荐差异化的学习材料与路径：对于有机化学基础薄弱的学生，优先推送基础知识入门资源；对于学有余力的学生，则推送学科前沿论文或复杂综合案例。

2.2 实时反馈与评估

学生完成的作业、实验报告及课堂练习，均可通过AI 大模型进行即时分析。模型不仅能判断答案的正误，更能深入剖析学生推理过程中的逻辑漏洞或知识盲区，并提供针对性的建设性反馈。例如，一名学生在分析氯乙烯聚合途径时，回答存在遗漏与偏差，模型不会仅简单评判对错，而是反馈：“你提出的‘自由基引发链反应’观点正确，但需注意：在自由基聚合反应中，自由基会经历链引发、链传递、链终止三个关键阶段，不同阶段的反应物组成与产物特征存在显著差异，你在分析中未明确区分链传递与链终止阶段的差异，可进一步补充该部分内容。” 这种精准的个体化评估，是传统教学模式难以大规模实现的。

2.3 动态内容生成与推荐

基于与学生的持续交互，AI 大模型可动态生成符合其当前认知水平与兴趣点的学习内容。例如，对于关注空气污染问题的学生，模型在讲解自由基反应时，会自动生成以 “羟基自由基作为大气有机反应核心中间体的作用机制” 为主题的案例讲解；对于关注水污染治理的学生，则生成 “水体中耗氧有机物与难降解有机物的降解路径分析” 等专题内容。这种基于兴趣适配的内容推送模式，确保教学材料对每位学生都具备最强的吸引力与相关性。

3. 结语

尽管应用前景广阔，但依托 AI 大模型的教学方法在实践中仍面临挑战：（1）模型可靠性问题。AI 大模型可能生成不准确甚至虚构的信息（即“幻觉现象”），教师需强调知识验证的重要性，培养学生的批判性思维能力；（2）隐私保护问题。学生学习数据的收集与使用需严格遵循教学伦理规范，保障学生隐私安全；（3）师生角色重构问题。教师需从传统的 “知识传授者”，转变为学习活动的设计者、学生思维的引导者及人工智能模型应用的监督者。

人工智能大模型为环境类有机化学等课程的教学改革带来了模式变革的机遇。通过将人工智能深度融入教学各环节，构建以智能交互与个性适配为核心特征的教学新方法，可有效破解传统教学的痛点，激发学生的内在学习动机，培养其自主思维能力与解决实际环境问题的素养，最终为新时代高素质环保人才的培养提供强大支撑。

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].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

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作者简介] 董昆明(1975.3-)，男，安徽界首人，副教授，理学博士