随着人工智能技术的快速发展，其在化学教育中的应用已成为教育变革的核心驱动力。本文以卤代正丁烷合成实验为例，基于南开大学AI创新平台(NK-GeniOS)，构建了红外光谱智能识别与教学辅助系统。通过单调性抗锯齿优化法实现了对于图片形式的红外谱图中产品及杂质红外吸收峰的快速准确识别，通过设计分析Agent与评价Agent的多智能体协同机制，系统实现了对实验数据的精准解析与个性化反馈，解决了传统教学中谱图解读依赖教师经验、缺乏实时指导的痛点。此外，通过组建项目小组，以“研究-汇报-讨论”的模式实现了实验教学的分层赋能，不同层次的学生都能有所收获，并极大地激发了学生的科研兴趣，79%的同学开始愿意参与到类似的研究中，参与翻转课堂的意愿也从20%提高到71%。