AI赋能通识教育课程的教学改革初探——以“化学与人类文明”课程为例

引用本文: 李玲, 翁玥, 向祖慧, 郭枫晚. AI赋能通识教育课程的教学改革初探——以“化学与人类文明”课程为例[J]. 大学化学, 2025, 40(9): 43-52. doi: 10.12461/PKU.DXHX202410097 shu

Citation: Ling Li, Yue Weng, Zuhui Xiang, Fengwan Guo. A Preliminary Exploration of AI-Enabled Teaching Reform in General Education Courses: A Case Study of “Chemistry and Human Civilization”[J]. University Chemistry, 2025, 40(9): 43-52. doi: 10.12461/PKU.DXHX202410097 shu

AI赋能通识教育课程的教学改革初探——以“化学与人类文明”课程为例

李玲 ^{1,
,} ,
翁玥 ^1, ,
向祖慧 ^2, ,
郭枫晚 ^1,

1.
湖北大学化学化工学院, 武汉 430062;
2.
湖北大学通识教育学院, 武汉 430415

通讯作者: 李玲,E-mail:lingli@hubu.edu.cn

基金项目:
2024年湖北大学通识核心选修课程团队+“化学与人类文明”

摘要: 针对通识课程教学中普遍存在的问题和“化学与人类文明”课程的教学现状，聚焦课程的“智慧性”建设，建设知识图谱，开设AI助教，创新SCIENCE教学模式，增加学习任务的挑战度，改革评价方式，加强学习过程的评价。将知识图谱和AI助教应用于不同专业学生的个性化学习导航和精准的学习评价。通过教学实践初步证实了AI赋能的教学改革解决了通识课程教学中的痛点问题，转变了师生对通识课程的态度，提高了学生的参与度，提升了学生的科学素养和高阶学习能力。

关键词:

English

A Preliminary Exploration of AI-Enabled Teaching Reform in General Education Courses: A Case Study of “Chemistry and Human Civilization”

Ling Li ^{1,
,} ,
Yue Weng ^1, ,
Zuhui Xiang ^2, ,
Fengwan Guo ^1,

1.
College of Chemistry and Chemical Engineering, Hubei University, Wuhan 430062, China;
2.
General Education Institute, Hubei University, Wuhan 430415, China

Corresponding author: Ling Li, lingli@hubu.edu.cn

Received Date: 28 October 2024
Accepted Date: 18 December 2024
Available Online: 10 March 2025

Abstract: This study addresses prevalent issues in the teaching of general education courses, particularly focusing on the course “Chemistry and Human Civilization”. It emphasizes the enhancement of the course’s “intelligence” through the construction of a knowledge graph, the establishment of AI teaching assistants, the innovation of the SCIENCE teaching model, the elevation of learning task challenges, the reform of evaluation methods, and the strengthening of learning process assessments. The knowledge graph and AI teaching assistant were employed to facilitate personalized learning navigation and precise assessment for students across various disciplines. Initial teaching practice results indicate that AI-enabled teaching reform effectively addresses critical issues in general education, alters both teachers’ and students’ perceptions of such courses, increases student engagement, and enhances scientific literacy and higher-order learning capabilities.

Key words:

1. [1]
  李平, 尹超. 大学化学, 2024, 39 (10), 402.
2. [2]
  何苗. 教育进展, 2024, 14 (3), 730.
3. [3]
  林杰, 刘业青. 江苏高教, 2023, No. 5, 107
4. [4]
  吴健, 刘昊. 中国大学教学, 2022, No. 4, 9
5. [5]
  强世功. 教育科学文摘, 2023, 42 (1), 20
6. [6]
  桂小林, 何钦铭. 中国大学教学, 2024, No. 4, 4
7. [7]
  谢旻轩, 邹培杰, 徐伟明. 大学化学, 2021, 36 (3), 2011058.
8. [8]
  李佳轩, 邹培杰, 徐伟明. 大学化学, 2022, 37 (10), 28
9. [9]
  张洪程, 李林育, 张璇. 计算机工程, 2024, No. 4, 168

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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com

1.
沈阳化工大学材料科学与工程学院沈阳 110142

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