引用本文:
梁希壮, 仝凤霞. 生成式人工智能赋能物理化学教学改革的创新探索[J]. 大学化学,
2026, 41(10): 81-89.
doi:
10.12461/PKU.DXHX202510086
Citation: Xizhuang Liang, Fengxia Tong. 生成式人工智能赋能物理化学教学改革的创新探索[J]. University Chemistry, 2026, 41(10): 81-89. doi: 10.12461/PKU.DXHX202510086
Citation: Xizhuang Liang, Fengxia Tong. 生成式人工智能赋能物理化学教学改革的创新探索[J]. University Chemistry, 2026, 41(10): 81-89. doi: 10.12461/PKU.DXHX202510086
生成式人工智能赋能物理化学教学改革的创新探索
摘要:
在人工智能技术迅猛发展的时代背景下，如何将传统学科教育与智能技术深度融合，以拓宽学生认知边界，激发创新思维，从而培养适应未来社会的高素质复合型人才，已经成为高等教育改革的重要议题。物理化学作为一门理论体系严密、概念抽象程度高、逻辑关联性强的专业基础课程，长期以来被学生视为学习难点，而传统教学模式在提供个性化学习支持和过程性评价方面存在明显不足。为突破这一教学瓶颈，本研究以学习通泛雅智慧平台为依托，紧扣物理化学学科特点，系统构建了“物理化学”多场景数字题库，并深入探索了生成式人工智能在教学内容智能生成、知识图谱系统性建设以及互动学习模式创新等方面的应用路径。
English
生成式人工智能赋能物理化学教学改革的创新探索
Abstract:
在人工智能技术迅猛发展的时代背景下，如何将传统学科教育与智能技术深度融合，以拓宽学生认知边界，激发创新思维，从而培养适应未来社会的高素质复合型人才，已经成为高等教育改革的重要议题。物理化学作为一门理论体系严密、概念抽象程度高、逻辑关联性强的专业基础课程，长期以来被学生视为学习难点，而传统教学模式在提供个性化学习支持和过程性评价方面存在明显不足。为突破这一教学瓶颈，本研究以学习通泛雅智慧平台为依托，紧扣物理化学学科特点，系统构建了“物理化学”多场景数字题库，并深入探索了生成式人工智能在教学内容智能生成、知识图谱系统性建设以及互动学习模式创新等方面的应用路径。
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Key words:
- Generative AI
- / Physical chemistry
- / Wisdom curriculum
- / Teaching reform
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