人工智能时代背景下的仪器分析科教融合模式探索

doi:10.12461/PKU.DXHX202403014

大学化学 >> 2024, Vol. 39 >> Issue (8): 365-374.doi: 10.12461/PKU.DXHX202403014

人工智能时代背景下的仪器分析科教融合模式探索

张天龙, 张容玲, 汤宏胜, 李延, 李华

西北大学化学与材料科学学院, 西安 710127

收稿日期:2024-03-03 修回日期:2024-07-04 发布日期:2024-08-08
通讯作者: 汤宏胜, 李延 E-mail:tanghongsheng@nwu.edu.cn;yanli@nwu.edu.cn
基金资助:
教育部高等学校化学类专业教学指导委员会教学研究与实践项目(H20210602,H20210603)；教育部基础课程拔尖学生培养计划2.0研究课题(20222159)；陕西高等教育教学改革研究项目(23BY040)

Exploration on the Integration Mode of Instrumental Analysis with Science and Education under the Background of Artificial Intelligence Era

Tianlong Zhang, Rongling Zhang, Hongsheng Tang, Yan Li, Hua Li

College of Chemistry & Materials Science, Northwest University, Xi'an 710127, China

Received:2024-03-03 Revised:2024-07-04 Published:2024-08-08
Contact: Hongsheng Tang, Yan Li E-mail:tanghongsheng@nwu.edu.cn;yanli@nwu.edu.cn

摘要/Abstract

摘要： 针对传统仪器分析方法在应对更复杂的化学样品、更微量的化学分析和更精准的化学测量要求时所遇到的挑战，本文提出了一种将人工智能融合入科学仪器分析的应用研究和教学实践的策略。通过采用科学研究新范式，探讨分析仪器的研发与应用，在科教融合视域下，借助人工智能新方法提升实验教学效果，并实现虚拟仿真实验、智能实验数据分析和多元化智能评价等方面的融合。通过运用人工智能新技术，紧扣时代发展趋势，培养具备全面科学素养、创新能力和社会责任感的高素质人才，进而落实高等教育立德树人根本任务。

关键词: 人工智能, 仪器分析, 科教融合

Abstract: Facing the challenges of traditional instrumental analytical methods in dealing with more complex chemical samples, more trace chemical analysis and more precise chemical measurements, this paper proposes a strategy for gradually integrating artificial intelligence into the applied research and teaching practice of scientific instrument analysis. By adopting a new paradigm of scientific research, the research and development and application of analytical instruments are discussed. From the perspective of integrating science and education, this approach aims to enhance experimental teaching effectiveness through artificial intelligence methods, and to integrate the virtual simulation experiment, intelligent experimental data analysis, and diversified intelligent evaluation. Leveraging the new technology of artificial intelligence, we align with contemporary trends to cultivate high-quality talents possessing comprehensive scientific knowledge, innovative abilities, and social responsibility, thereby fulfilling the fundamental task of fostering virtues and cultivating talents in higher education.

Key words: Artificial intelligence, Instrumental analysis, Integration of science and education

张天龙, 张容玲, 汤宏胜, 李延, 李华. 人工智能时代背景下的仪器分析科教融合模式探索[J]. 大学化学, 2024, 39(8): 365-374.

Tianlong Zhang, Rongling Zhang, Hongsheng Tang, Yan Li, Hua Li. Exploration on the Integration Mode of Instrumental Analysis with Science and Education under the Background of Artificial Intelligence Era[J]. University Chemistry, 2024, 39(8): 365-374.

链接本文: https://www.dxhx.pku.edu.cn/CN/10.12461/PKU.DXHX202403014

https://www.dxhx.pku.edu.cn/CN/Y2024/V39/I8/365

参考文献

[1] 教育部等六部门关于实施基础学科拔尖学生培养计划2.0的意见. [2024-07-10]. https://hudong.moe.gov.cn/srcsite/A08/moe_742/s3860/201810/t20181017_351890.html
[2] 王淑营, 杨燕, 李天瑞, 刘晓棠. 计算机教育, 2023, No. 6, 1.
[3] Segler, M. H. S.; Preuss, M.; Waller, M. P. Nature 2018, 555 (7698), 604.
[4] Burger, B.; Maffettone, P. M.; Gusev, V. V.; Aitchison, C. M.; Bai, Y.; Wang, X. Y.; Li, X. B.; Alston, B.; Li, B. Y.; Clowes, R. Nature2020, 583 (7815), 237.
[5] Zhu, Q.; Zhang, F.; Huang, Y.; Xiao, H. Y.; Zhao, L. Y.; Zhang, X. C.; Song, T.; Tang, X. S.; Li, X.; He, G. Natl. Sci. Rev. 2022, 9 (10), 190.
[6] 高鸿. 西北大学学报, 1994, 24 (5), 377.
[7] 潘教峰, 张晓林. 北京: 科学出版社, 2012.
[8] Agrawal, A.; Choudhary, A. APL Mater. 2016, 4 (5), 05320.
[9] 谷艳红, 赵南京, 马明俊, 孟德硕, 王寅, 余洋, 胡丽, 方丽, 王园园, 刘建国, 等. 光谱学与光谱分析, 2016, 36 (6), 1893.
[10] He, J. L.; Peng, T.; Xie, J.; Dai, H. H.; Chen, D. D.; Yue, Z. F.; Fan, C. L.; Li, C. Chinese J. Anal. Chem. 2015, 43 (1), 48.
[11] 刘向前. 基于LIBS的稀土矿石成分分析方法研究及系统集成[硕士学位论文]. 西安: 西安石油大学, 2023.
[12] Girón, D.; Delgado, T.; Ruiz, J.; Cabalín, L. M.; Laserna, J. J. Measurement 2018, 115, 1.
[13] 牛广辉, 张业建, 林庆宇. 中国无机分析化学, 2024, 14 (2), 168.
[14] 胡万群, 邵伟. 大学化学, 2014, 29 (2), 29.
[15] 张天龙, 周嘉俊, 汤宏胜, 宁晓辉, 李延, 李华. 大学化学, 2024, 39 (6), 295.
[16] 应海松, 张会红. 冶金分析, 2010, 30 (10), 16.
[17] 宋白玉, 张瑞鑫, 庄程翔, 刘哲, 陈少华. 科技与创新, 2023, No. 7, 9.
[18] 王康, 贾泽慧, 张志琪, 李华. 高等学校化学学报, 2009, 30 (2), 268.
[19] Fu, H.; Li, M. G.; Guo, M. J.; Tang, H. S.; Zhang, T. L.; Li, H. Spectrochim. Acta, Part A: Mol. Biomol. Spectrosc. 2023, 289, 122231.

人工智能时代背景下的仪器分析科教融合模式探索

Exploration on the Integration Mode of Instrumental Analysis with Science and Education under the Background of Artificial Intelligence Era

PDF

赞

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

Metrics

推荐阅读 0

[1]	陶呈安, 黄坚, 李玉姣. 大学化学实验教学人工智能的应用探讨[J]. 大学化学, 2025, 40(9): 5 -10 .
[2]	秦磊, 郭凯. 生成式人工智能在酸碱中和滴定图像模拟中的应用[J]. 大学化学, 2025, 40(9): 11 -18 .
[3]	朱伟钢, 王建凤, 齐强, 李婧, 张志成, 于曦. 面向智能时代的化学信息学与人工智能化学理论课程建设[J]. 大学化学, 2025, 40(9): 34 -42 .
[4]	杨润, 庞华婕, 臧惠萍, 张瑞中, 张志成, 李希艳, 张立兵. 人工智能赋能DNA计算：探索生物信息的新前沿[J]. 大学化学, 2025, 40(9): 107 -117 .
[5]	张岩, 周立敏, 曹晓燕, 包木太. 人工智能在海洋特色物理化学综合实验中的应用探索[J]. 大学化学, 2025, 40(9): 118 -125 .
[6]	林琦, 刘坚华, 姚莉韵, 杨秀岩, 何伟娜, 杨若林. 超星AI助教在医用有机化学课程中的应用探索[J]. 大学化学, 2025, 40(9): 142 -147 .
[7]	张浩然, 金亚鑫, 康鹏, 张生. 人工智能在科学研究中的融合创新应用——以双碳目标背景下的二氧化碳电催化还原为例[J]. 大学化学, 2025, 40(9): 148 -155 .
[8]	冯五一, 赵娣. 浅谈人工智能技术融入高校化学教学的意义和举措[J]. 大学化学, 2025, 40(9): 156 -163 .
[9]	彭俊钰, 王峰, 袁红梅, 孙晓丽. 双重预习基础上的“头羊效应”教学模式探索——以地方高校仪器分析实验为例[J]. 大学化学, 2025, 40(9): 310 -317 .
[10]	房喻. 人工智能赋能教育：从跟随ChatGPT-4进行的一次自主学习说起[J]. 大学化学, 2025, 40(9): 1 -4 .
[11]	吴凌莉, 雷圣宾. 生成式人工智能驱动化学创新教学的现状及展望[J]. 大学化学, 2025, 40(9): 206 -219 .
[12]	陈良俊, 张裕, 张志成, 彭永武. 人工智能赋能大学化学教育改革：信息化与智能化素养培养的实践探索[J]. 大学化学, 2025, 40(9): 220 -227 .
[13]	马逍, 王俊杰, 陈鑫, 李京城, 赵丽红, 孙雪萍, 程绍娟, 王芳. 人工智能驱动的化学教学组织形式创新路径探究[J]. 大学化学, 2025, 40(9): 99 -106 .
[14]	张保新, 张海娟, 李小龙, 孙春霖, 沈永雯, 惠新平, 刘子桐. 聚焦科教融合，以赛促建，推动兰州大学综合化学实验课程建设改革[J]. 大学化学, 2025, 40(8): 52 -57 .
[15]	王蔚芝, 秦洁玲, 曹洁. 仪器分析全英语课程设置的必要性与思政教育实践融合[J]. 大学化学, 2025, 40(8): 117 -123 .