生成式AI背景下的化工教學(xué)改革與創(chuàng)新人才培養(yǎng)路徑探索

摘 要：本文探討了生成式 AI在化工教學(xué)改革與創(chuàng)新人才培養(yǎng)中的應(yīng)用。首先，分析了國內(nèi)外化工課堂教學(xué)現(xiàn)狀，指出傳統(tǒng)教學(xué)存在的問題以及人工智能對教育的推動作用；其次，闡述了在生成式AI背景下化工教學(xué)改革與創(chuàng)新人才培養(yǎng)路徑的意義，包括提升教學(xué)質(zhì)量、激發(fā)學(xué)生創(chuàng)新思維和滿足化工行業(yè)發(fā)展需求等；再次，提出了具體實施措施，如提升課堂質(zhì)量、輔助備課，引導(dǎo)學(xué)生探究、輔助答疑，考查學(xué)習(xí)成果、評估反饋和樹立正確倫理觀、保護(hù)隱私，同時強調(diào)了需要關(guān)注的重點問題，如引導(dǎo)學(xué)生批判性思考、防止過度依賴和培養(yǎng)多維創(chuàng)新素養(yǎng)等；最后，總結(jié)了這種融合對化工教學(xué)和行業(yè)發(fā)展的積極影響。

關(guān)鍵詞：生成式AI；化工教學(xué)改革；創(chuàng)新人才培養(yǎng)；教育信息化；化工行業(yè)發(fā)展

中圖分類號：TQ" 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Abstract：This paper explores the application of generative AI in chemical engineering teaching reform and innovative talent cultivation.Firstly，it analyzes the current situation of chemical engineering classroom teaching at home and abroad，points out the problems of traditional teaching and the promoting role of artificial intelligence in education.Then，it elaborates on the significance of the path of chemical engineering teaching reform and innovative talent cultivation under the background of generative AI，including improving teaching quality，inspiring students' innovative thinking and meeting the development needs of the chemical engineering industry.Subsequently，specific implementation measures are proposed，such as improving classroom quality，assisting in lesson preparation，guiding students to explore and answering questions，examining learning outcomes，evaluating feedback，and establishing a correct ethical view and protecting privacy.At the same time，it emphasizes the key issues that need attention，such as guiding students' critical thinking，preventing overreliance and cultivating multidimensional innovation literacy.Finally，it summarizes the positive impact of this integration on chemical engineering graduate teaching and industry development.

Keywords：Generative AI；Chemical engineering teaching reform；Innovative talent cultivation；Educational informatization；Development of chemical industry

在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時代，人工智能（AI）已經(jīng)成為全球關(guān)注的焦點，并深刻地影響著各個領(lǐng)域，教育領(lǐng)域亦不例外［1］。化工教育作為培養(yǎng)化工專業(yè)人才的重要途徑，正面臨著前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。隨著科技進(jìn)步，化工課堂從傳統(tǒng)模式逐步向信息化邁進(jìn)，經(jīng)歷了電子課堂、多媒體課堂等階段，但傳統(tǒng)化工教育仍存在諸多問題。以教師單向傳輸知識為主的傳統(tǒng)教學(xué)逐漸消磨了學(xué)生的主動性和創(chuàng)造性，理論與實踐脫節(jié)、教學(xué)方式單一、教學(xué)內(nèi)容滯后于行業(yè)發(fā)展等現(xiàn)象突出。生成式AI的出現(xiàn)為化工教學(xué)帶來了新的曙光，例如，DeepSeek、ChatGPT等突破了傳統(tǒng)教育資源和形式的局限，能夠生成多樣化的教學(xué)素材，為教學(xué)內(nèi)容和模式帶來革新。在國內(nèi)外教育領(lǐng)域，人工智能已在多方面展開實踐，從政府規(guī)劃到學(xué)校試點，從幫助特殊兒童到開發(fā)智能導(dǎo)師系統(tǒng)，都展現(xiàn)出人工智能在教育中的巨大潛力。然而，在化工教育領(lǐng)域，生成式AI的應(yīng)用仍相對欠缺。在此背景下，探索生成式AI在化工教學(xué)改革與創(chuàng)新人才培養(yǎng)中的應(yīng)用路徑具有重要意義。這不僅關(guān)乎化工教學(xué)質(zhì)量的提升和創(chuàng)新人才的培養(yǎng)，也對化工行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級有著深遠(yuǎn)影響。本文將深入探討生成式AI背景下化工教學(xué)改革與創(chuàng)新人才培養(yǎng)的現(xiàn)狀、意義、實施方法、重點問題等內(nèi)容，以期為化工教育的發(fā)展提供有益參考。

1 國內(nèi)外化工課堂的教學(xué)現(xiàn)狀

隨著多年來科技的進(jìn)步，課堂從傳統(tǒng)課堂一步步與信息技術(shù)相結(jié)合，發(fā)展出了電子課堂、多媒體課堂、智能課堂等。傳統(tǒng)課堂是教師通過板書和課堂講解將教材上的內(nèi)容傳輸給學(xué)生。信息技術(shù)融入課堂之后，教師通過PPT、播放視頻等方式提升課堂的趣味性和知識的豐富程度［2］，但是對于學(xué)生來說始終是一種被動接受知識的過程。同時，化工教育面臨著理論與實踐脫節(jié)、教學(xué)方式單一且教學(xué)內(nèi)容跟不上行業(yè)變化等問題。

人工智能的出現(xiàn)推動了教育形態(tài)與教育模式的改造與重構(gòu)，成為教育信息化發(fā)展的重要趨勢［34］。自2012年以來，美國已有32個州的教育部門開展中小學(xué)在線教育。加利福尼亞大學(xué)開發(fā)了ADELE智能導(dǎo)師系統(tǒng)，可通過遠(yuǎn)距離網(wǎng)絡(luò)對學(xué)習(xí)者進(jìn)行學(xué)習(xí)指導(dǎo)。2017年，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。截至目前，國內(nèi)正在推進(jìn)100個國家級虛擬仿真實驗教學(xué)中心的建設(shè)。人工智能技術(shù)在飛速進(jìn)步，從原來的圖像識別、人機交互等簡單技術(shù)發(fā)展出了DeepSeek、ChatGPT等生成式AI技術(shù)。如今，生成式AI在美術(shù)、計算機以及醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的教學(xué)中有著大量的應(yīng)用［510］，而在化工教育領(lǐng)域還有所空缺。

2 探索生成式AI背景下的化工教學(xué)改革與創(chuàng)新人才培養(yǎng)路徑的意義

當(dāng)下，人工智能技術(shù)作為引領(lǐng)新一代科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力，孕育出新模式、新業(yè)態(tài)，可以實現(xiàn)與教學(xué)內(nèi)容、人才培養(yǎng)、化工行業(yè)發(fā)展保持同步，幫助探索新的教學(xué)方法。同時，構(gòu)建新型師生關(guān)系，助力學(xué)生實現(xiàn)更便捷、低成本、碎片化的學(xué)習(xí)，使創(chuàng)新人才能夠應(yīng)對接下來的智能時代面臨的需求，如綜合多種知識形式、多種教學(xué)媒介以及綜合多時空、多場景要素、交叉學(xué)科進(jìn)行創(chuàng)造性的活動。

從教學(xué)本身來看，它打破了傳統(tǒng)化工教學(xué)資源有限、形式單一的局限。生成式AI可生成海量的教學(xué)素材，如逼真的化工實驗?zāi)M場景、動態(tài)的工藝流程演示等，將抽象知識具象化，極大地豐富了教學(xué)內(nèi)容的呈現(xiàn)形式，增強了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，加深了學(xué)生的理解程度。同時，能依據(jù)學(xué)生個體學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)推送適合每個學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑和內(nèi)容，實現(xiàn)個性化教學(xué)，滿足不同學(xué)習(xí)能力和進(jìn)度的學(xué)生需求，有效提高教學(xué)質(zhì)量。在人才培養(yǎng)層面，有利于激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維。學(xué)生可以借助AI探索化工領(lǐng)域未知的知識邊界，嘗試設(shè)計新的化工產(chǎn)品、工藝流程或反應(yīng)機制，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力和探索精神。學(xué)生在虛擬的化工復(fù)雜情境中反復(fù)實踐，可以提高應(yīng)對實際問題的能力，如處理化工生產(chǎn)中的故障、優(yōu)化生產(chǎn)效率、應(yīng)對污染問題等，成為更貼合化工行業(yè)實際需求的人才。對于化工行業(yè)的發(fā)展，創(chuàng)新人才是推動行業(yè)技術(shù)革新的關(guān)鍵。這種培養(yǎng)路徑能為行業(yè)輸送具備創(chuàng)新思維和實踐能力的人才，助力化工行業(yè)朝著綠色化、智能化、精細(xì)化方向發(fā)展，增強化工企業(yè)在國際市場的競爭力，促進(jìn)整個行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。

3 具體實施

根據(jù)國內(nèi)高校利用人工智能輔助教育缺乏的現(xiàn)狀，本文探索推進(jìn)生成式人工智能技術(shù)與化工教學(xué)設(shè)計相融合，主要從以下四方面開展。

3.1 提升課堂質(zhì)量，輔助備課

采用生成式AI技術(shù)構(gòu)建化工過程設(shè)計與優(yōu)化相關(guān)的知識圖譜，實現(xiàn)知識的系統(tǒng)化和可視化，需要通過提供的科研論文及研究報告進(jìn)行大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，為教師提供充實的教學(xué)資源和教學(xué)內(nèi)容，從而充分激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，幫助教師備課。任課教師圍繞自身科研課題方向，通過與大語言模型對話，生成與化工核心知識相關(guān)的文本數(shù)據(jù)，從中提取動量傳遞、傳熱、傳質(zhì)與化學(xué)反應(yīng)等有價值、可以激發(fā)學(xué)生興趣的教學(xué)內(nèi)容。進(jìn)一步通過向文生視頻模型提交科研項目的關(guān)鍵詞，生成與傳熱過程、物料輸送與混合過程、組分?jǐn)U散過程及分子間成鍵、斷鍵過程的視頻素材，幫助學(xué)生更好地理解化工過程以及實際工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場狀況；通過與文生圖片模型互動，生成反應(yīng)釜、精餾塔等化工設(shè)備的圖紙素材，將文生圖片模型的生成結(jié)果與專業(yè)的工程知識和繪圖技術(shù)相結(jié)合，幫助教師節(jié)省時間，從而有更多時間為學(xué)生答疑解惑。

3.2 引導(dǎo)學(xué)生探究，輔助答疑

任課教師在課堂上指導(dǎo)學(xué)生利用費曼學(xué)習(xí)法與大語言模型、文生視頻模型和文生圖片模型等進(jìn)行互動對話。在對話過程中了解化工“三傳一反”，認(rèn)識不同的數(shù)學(xué)模型及其適用范圍。教師通過讓學(xué)生觀看生成式文字、圖片與視頻，可以更生動地將化工知識與實際結(jié)合起來，達(dá)到良好的教學(xué)效果。任課教師在課堂上傳授的知識，并不能及時地照顧到每一位學(xué)生，因此學(xué)生可以在課后根據(jù)自身需求，向大語言模型提出問題來達(dá)到對知識點的充分理解，并將其運用到解決實際問題中。在一個關(guān)于化工工藝流程優(yōu)化的教學(xué)項目中，教師讓學(xué)生在課后利用生成式AI技術(shù)生成多個可能的工藝流程優(yōu)化方案，并通過在線討論和投票的方式確定最終方案。在實施過程中，學(xué)生能夠較好地利用生成式AI技術(shù)生成項目進(jìn)度報告和問題解決方案等，及時調(diào)整項目進(jìn)度和解決問題，提高了學(xué)習(xí)的效率。

3.3 考查學(xué)習(xí)成果，評估反饋

經(jīng)過一個階段的學(xué)習(xí)之后，需要對學(xué)生的核心素養(yǎng)、學(xué)習(xí)過程、展示成果等方面進(jìn)行多角度考查。教師在課程中發(fā)布任務(wù)，讓學(xué)生結(jié)合大語言模型、文生視頻模型和文生圖片模型等對教學(xué)中部分內(nèi)容進(jìn)行深度剖析。例如，以化工工藝流程設(shè)計為主題，以掌握設(shè)備原理及應(yīng)用為目的。首先，在任務(wù)內(nèi)容上，讓學(xué)生用大語言模型查詢與主題相關(guān)的背景知識、流程發(fā)展歷程，整理分析后總結(jié)趨勢與影響因素；其次，向其提問，如流程環(huán)節(jié)優(yōu)化原理，再對比資料評估答案的準(zhǔn)確性與完整性。若涉及設(shè)備或流程，借助文生圖片模型生成相應(yīng)圖像展示內(nèi)部構(gòu)造和物料流向，對于抽象概念和原理，以可視化方式展現(xiàn)。

3.4 樹立正確倫理觀，保護(hù)隱私

課堂引入人工智能倫理實際案例，如化工工藝設(shè)計、產(chǎn)品研發(fā)、環(huán)境數(shù)據(jù)及生產(chǎn)安全評估等方面，使用生成式AI若不當(dāng)，會出現(xiàn)侵犯知識產(chǎn)權(quán)、信息泄露等問題。借此讓學(xué)生明確角色，避免使用AI時出現(xiàn)倫理風(fēng)險。

4 需要關(guān)注的重點問題

一是引導(dǎo)學(xué)生保持探索與批判精神，不能盲目認(rèn)可生成式AI結(jié)果。要結(jié)合實際分析評判，做到深度、批判性、發(fā)散性思考，保證學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中不只是停留在獲取鏈接、搜索與查找信息、編排與重組信息等層面。二是防止過度依賴生成式AI，避免因依賴導(dǎo)致知識碎片化、深度不足、信息陳舊等，影響學(xué)生獨立思考能力培養(yǎng)。三是培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新性思維和解決綜合性問題的能力，形成多維化創(chuàng)新素養(yǎng)，強化學(xué)術(shù)聯(lián)結(jié)。

結(jié)語

生成式AI為化工教學(xué)改革與創(chuàng)新人才培養(yǎng)帶來機遇與思路。當(dāng)前化工教學(xué)存在諸多問題，如傳統(tǒng)教學(xué)模式使學(xué)生被動接受知識，主動性和創(chuàng)造性受限，且理論實踐脫節(jié)、教學(xué)方式單一、內(nèi)容滯后。而人工智能推動教育變革，國內(nèi)外已有諸多應(yīng)用實踐。在此背景下，利用生成式AI意義重大，它能突破化工教學(xué)局限，豐富資源、實現(xiàn)個性化教學(xué)，提升質(zhì)量，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新和實踐能力，使人才契合行業(yè)發(fā)展，推動行業(yè)升級和教育模式更新。具體實施上，可利用其輔助備課、引導(dǎo)學(xué)生探究答疑、考查學(xué)習(xí)成果、培養(yǎng)正確倫理觀。同時，要注意引導(dǎo)學(xué)生對問題進(jìn)行批判性思考，培養(yǎng)多維創(chuàng)新素養(yǎng)，助力化工行業(yè)和教育發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

［1］朱惠敏.人工智能輔助教育所面臨的問題與挑戰(zhàn)［J］.長春工程學(xué)院學(xué)報（社會科學(xué)版），2020，21（3）：105109.

［2］張際平，陳衛(wèi)東.教學(xué)之主陣地：未來課堂研究［J］.現(xiàn)代教育技術(shù)，2010，20（10）：4450.

［3］王哲，李雅琪，馮曉輝，等.人工智能在教育領(lǐng)域的發(fā)展態(tài)勢與思考展望［J］.人工智能，2019（3）：1521.

［4］胡靜漪.AI時代教育人工智能輔助教學(xué)的現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)［J］.科技與創(chuàng)新，2021（2）：149150.

［5］于洋帆.基于人工智能輔助下的美術(shù)學(xué)科教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型教學(xué)實踐：以民族服飾與紋樣的大單元教學(xué)為例［C］//廣東教育學(xué)會.廣東教育學(xué)會2023年度學(xué)術(shù)討論會論文集（二）.廣州：廣東教育學(xué)會2023年度學(xué)術(shù)討論，2023：684690.

［6］SINGH R，SLEDZIESKI S，BRYSON B，et al.Contrastive learning in protein language space predicts interactions between drugs and protein targets［J］.Proceedings of the National Academy of Sciences，2023，120（24）：e2220778120.

［7］ZHANG Z，ZHANG J，DUAN L，et al.ChatGPT in dermatology：exploring the limited utility amidst the tech hype［J］.Frontiers in Medicine，2024，10：1308229.

［8］LENG L.Challenge，integration，and change：ChatGPT and future anatomical education［J］.Medical Education Online，2024，29（1）：2304973.

［9］NEUMANN M，RAUSCHENBERGER M，SCHN E M.“We Need To Talk About ChatGPT”：The Future of AI and Higher Education［C］.2023 IEEE/ACM 5th International Workshop on Software Engineering Education for the Next Generation（SEENG）.IEEE，2023：2932.

［10］SEDAGHAT S.Early applications of ChatGPT in medical practice，education and research［J］.Clinical Medicine，2023，23（3）：278279.

*通信作者：顏偉城（1987— ），男，漢族，福建泉州人，博士研究生，教授，研究方向為化工過程數(shù)字化。