人工智能新时代下教学改革的新思考

doi:10.3866/PKU.DXHX202308043

大学化学 >> 2024, Vol. 39 >> Issue (1): 63-68.doi: 10.3866/PKU.DXHX202308043

人工智能新时代下教学改革的新思考

翟红林(), 张晓昀, 曹晶晶

兰州大学化学化工学院, 兰州 730000

收稿日期:2023-08-08 录用日期:2023-09-01 发布日期:2023-09-14
通讯作者: 翟红林 E-mail:zhaihl@lzu.edu.cn
基金资助:
兰州大学本科专业课程教学团队建设立项资助(202102012)

Re-Thinking about Teaching Reform in the New Era of Artificial Intelligence

Honglin Zhai(), Xiaoyun Zhang, Jingjing Cao

College of Chemistry & Chemical Engineering, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China

Received:2023-08-08 Accepted:2023-09-01 Published:2023-09-14
Contact: Honglin Zhai E-mail:zhaihl@lzu.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

随着ChatGPT-4的推出，人工智能技术的发展与应用进入了一个崭新的时代，也必然对现代科技人才的培养产生深远的影响。本文首先简述了人工智能技术及其在化学研究中的应用；其次，探讨了在人工智能新时代下化学专业学生创新能力培养的新要求；最后，介绍了我院《化学信息学》课程教学改革的探索与实践。

关键词: 人工智能, 化学信息学, 教学改革与实践

Abstract:

With the advent of ChatGPT-4, the development and application of artificial intelligence (AI) technology have entered a new era, inevitably exerting a profound impact on the cultivation of modern scientific and technological talents. This paper begins by offering an overview of AI technology and its application in chemical research. It then discusses the updated criteria essential for fostering innovation ability of chemistry students in this new age of AI. Finally, the exploration and practice undertaken in the teaching reform for cheminformatics are presented.

Key words: Artificial intelligence, Cheminformatics, Teaching reform and practice

翟红林, 张晓昀, 曹晶晶. 人工智能新时代下教学改革的新思考[J]. 大学化学, 2024, 39(1): 63-68.

Honglin Zhai, Xiaoyun Zhang, Jingjing Cao. Re-Thinking about Teaching Reform in the New Era of Artificial Intelligence[J]. University Chemistry, 2024, 39(1): 63-68.

链接本文: https://www.dxhx.pku.edu.cn/CN/10.3866/PKU.DXHX202308043

https://www.dxhx.pku.edu.cn/CN/Y2024/V39/I1/63

图/表 3

参考文献 16

1	Corey E. J. ; Wipke W. T. Science 1969, 166 (3902),178. doi: 10.1126/science.166.3902.178
2	丁邵珍; 江小琴; 孟超; 孙丽霞; 王正权; 杨弘宾; 沈国文; 夏宁. 中国科学: 化学, 2023, 53 (1), 66.
3	Szymkuc S. ; Gajewska E. P. ; Klucznik T. ; Molga K. ; Dittwald P. ; Startek M. ; Bajczyk M. ; Grzybowski B. A. Angew. Chem. Int. Ed. 2016, 55 (20), 5904. doi: 10.1002/anie.201506101
4	Mikulak-Klucznik B. ; Golebiowska P. ; Bayly A. A. ; Popik O. ; Klucznik T. ; Szymkuc S. ; Gajewska E. P. ; Dittwald P. ; Staszewska-Krajewska O. ; Beker W. ; et al Nature 2020, 588 (7836), 83. doi: 10.1038/s41586-020-2855-y
5	Segler M. H. S. ; Preuss M. ; Waller M. P. Nature 2018, 555 (7698), 604. doi: 10.1038/nature25978
6	Coley C. W. ; Thomas D. A., III ; Lummiss J. A. M. ; Jaworski J. N. ; Breen C. P. ; Schultz V. ; Hart T. ; Fishman J. S. ; Rogers L. ; Gao H. ; et al Science 2019, 365 (6453), eaax1566. doi: 10.1126/science.aax1566
7	Steiner S. ; Wolf J. ; Glatzel S. ; Andreou A. ; Granda J. M. ; Keenan G. ; Hinkley T. ; Aragon-Camarasa G. ; Kitson P. J. ; Angelone D. ; et al Science 2019, 363, eaav2211. doi: 10.1126/science.aav2211
8	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. ; et al Nature 2020, 583 (7815), 237. doi: 10.1038/s41586-020-2442-2
9	Zhong W. H. ; Yang Z. D. ; Chen C. Y. C. Nat. Commun. 2023, 14 (1), 3009. doi: 10.1038/s41467-023-38851-5
10	Lim J. ; Ryu S. ; Kim J. W. ; Kim W. Y. J. Cheminform. 2018, 10 (1), 31. doi: 10.1186/s13321-018-0286-7
11	Lee M. ; Min K. J. Chem. Inf. Model. 2022, 62 (12), 2943. doi: 10.1021/acs.jcim.2c00487
12	Kwon Y. ; Kim S. ; Choi Y. S. ; Kang S. J. Chem. Inf. Model. 2022, 62 (23), 5952. doi: 10.1021/acs.jcim.2c01085
13	Lyngby P. ; Thygesen K. S. NPJ Comput. Mater. 2022, 8 (1), 232. doi: 10.1038/s41524-022-00923-3
14	Hey T.; Tansley S.; Tolle K. The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery. Microsoft Research: USA, 2009.
15	翟红林; 张晓昀; 姚小军; 李书艳; 贾学庆; 曹晶晶. 大学化学, 2019, 34 (3), 11. doi: 10.3866/PKU.DXHX201807028
16	翟红林. 化学信息学, 北京: 化学工业出版社, 2019.

[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]	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 .
[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]	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 .
[10]	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 .
[11]	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 .
[12]	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 .
[13]	刘怡帆, 彭浩南. AI辅助开启化学的新篇章——人工智能在化学领域的应用与发展综述[J]. 大学化学, 2025, 40(7): 189 -199 .
[14]	崔美荣, 谢茉, 晁洁. 人工智能赋能物理化学实验课程的设计与思考[J]. 大学化学, 2025, 40(5): 291 -300 .
[15]	张颖, 葛芳, 罗志敏. AI赋能生物化学教学研究——基因突变的功能效应预测[J]. 大学化学, 2025, 40(3): 277 -284 .

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