人工智能賦能下“化學工藝學”課程數字化轉型的路徑與實踐

摘 要：隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，“化學工藝學”課程的數字化轉型成為推動教學質量提升和創(chuàng)新的關鍵手段。傳統(tǒng)“化學工藝學”課程教學模式存在著實踐操作缺乏、個性化學習支持不足等問題，無法充分滿足現(xiàn)代化工人才的培養(yǎng)需求。人工智能賦能“化學工藝學”課程，不僅能實現(xiàn)課程內容的精準推送與個性化學習路徑，還能夠通過虛擬實驗和智能化教學資源提高學生的實踐能力。本文探討了人工智能賦能下的課程數字化轉型的必要性及其優(yōu)勢，提出了四個關鍵路徑：構建智能化學習平臺、開發(fā)虛擬仿真實驗環(huán)境、優(yōu)化混合式教學模式和強化智能教材管理。通過分析國內高校的實施案例，揭示了數字化轉型的實際效果，為其他院校提供了實踐參考。

關鍵詞：人工智能；化學工藝學；數字化轉型；教學改革

隨著全球科技進步的不斷推動，傳統(tǒng)教育模式逐漸暴露出與現(xiàn)代化需求不匹配的弊端。特別是在化學工程與工藝專業(yè)，傳統(tǒng)的課堂講授方式和以教師為中心的教學模式，難以滿足當今學生個性化學習需求和實際操作能力的培養(yǎng)。近年來，教育部提出加快信息技術與教育融合的戰(zhàn)略，加速課程思政與專業(yè)課程的整合，尤其是在工程教育中，如何借助新興技術改進教學質量，成為改革的重要議題?！盎瘜W工藝學”課程作為化學工程專業(yè)的核心課程，涵蓋了大量的專業(yè)理論和實踐內容。人工智能技術，特別是虛擬仿真、智能評估與學習平臺的建設，為這一學科的教學改革提供了新的機遇。通過賦能“化學工藝學”課程的數字化轉型，不僅能夠提升教學質量，還能有效解決傳統(tǒng)模式中存在的諸多問題，推動高素質化工人才的培養(yǎng)。

一、“化學工藝學”課程數字化轉型的必要性

（一）提升教學效率與個性化學習

“化學工藝學”課程作為一門集理論與實踐為一體的課程，傳統(tǒng)的教學模式往往強調理論知識的灌輸，忽視了學生個性化學習需求的滿足。隨著人工智能技術的引入，教師可以通過大數據和算法分析，精準識別每個學生的學習狀況與需求。借助智能化學習平臺，學生的學習內容與進度可以得到實時動態(tài)調整，確保每個學生在適合自己的學習路徑上進行有效的學習［1］。

（二）強化實驗操作與虛擬仿真

“化學工藝學”課程中，實驗教學是培養(yǎng)學生實踐能力的重要環(huán)節(jié)。然而，傳統(tǒng)實驗教學不僅設備投入高，而且因場地、時間等限制，許多實驗項目無法在課堂上完整呈現(xiàn)。人工智能技術通過虛擬現(xiàn)實（VR）技術和增強現(xiàn)實（AR）技術，構建了虛擬仿真實驗室，為學生提供了一個安全、低成本的實驗環(huán)境。通過仿真軟件，學生可以模擬化學反應的全過程，真實地感受化學工藝操作的核心要點。虛擬實驗能夠讓學生在沒有實際實驗條件的情況下，進行多次反復練習，從而大幅提升其實踐操作能力。

（三）精確的學習評估與反饋機制

傳統(tǒng)的教學評估方式側重于期末考試和作業(yè)，往往不能及時準確地反映學生的學習過程與深層次問題。人工智能的引入為學習評估提供了新的方法，通過實時跟蹤學生的學習數據，人工智能技術能夠分析學生的學習狀態(tài)，診斷出其在知識點掌握、技能運用等方面的薄弱環(huán)節(jié)?；谶@些數據，系統(tǒng)可以自動生成個性化的學習報告，提出改進建議，并進行即時反饋。這種基于數據驅動的學習評估體系，能夠避免傳統(tǒng)教學中學生和教師之間信息不對稱的問題，幫助教師及時調整教學策略，確保每個學生在“化學工藝學”課堂中的學習效果。通過不斷的評估與反饋，學生的學習情況能夠得到實時優(yōu)化，促進其持續(xù)進步，提升其整體素質［2］。

（四）推動教育資源的智能化與協(xié)同共享

在傳統(tǒng)教學模式下，教育資源的配置往往存在不均衡的問題，尤其是在跨地區(qū)、跨校區(qū)之間的教育資源共享上，存在很大的局限。隨著人工智能技術的發(fā)展，教育資源的智能化管理逐漸成為可能。通過人工智能技術，教學內容、實驗資源、學習資料等可以實現(xiàn)自動化整理與管理，確保各類教育資源的最優(yōu)配置。例如，通過云平臺和數據管理系統(tǒng)，教師能夠實時更新“化學工藝學”教學資料、講義、視頻課程等，確保學生能夠接觸到最新的學術成果和教學內容。同時，基于平臺的教學環(huán)境也能夠打破地域限制，實現(xiàn)不同學校和地區(qū)之間的教育資源共享與協(xié)作。

二、“化學工藝學”課程數字化轉型的有效路徑

（一）構建智能化學習平臺與個性化推薦系統(tǒng)

“化學工藝學”課程涵蓋的內容廣泛，包括化學反應原理、工藝流程、操作條件、設備控制等復雜的化學過程。為了幫助學生更好地掌握這些知識，構建一個智能化學習平臺是十分必要的。該平臺應結合人工智能技術，集成學習資源、虛擬實驗室與智能評估模塊，從而支持課程內容的精準推送與個性化推薦。平臺的核心功能是根據學生的學習進度與理解能力，實時調整學習路徑與資源，確保每個學生都能在適合自己的節(jié)奏下進行學習。通過AI分析學生的在線行為、測試成績及實驗模擬結果，系統(tǒng)能夠準確評估學生的學習水平，并在此基礎上智能化地推薦學習內容，如相關課外閱讀、視頻教程或復習資料［3］。

例如，在講解烴類熱裂解制烯烴、環(huán)氧乙烷合成、丙烯腈合成等復雜工藝時，平臺能夠根據學生對反應條件優(yōu)化等難點的掌握情況，推送相關的學習資源，如反應工程的經典案例、常見錯誤分析與優(yōu)化策略等，幫助學生更好地理解課題。如果學生在某個環(huán)節(jié)出現(xiàn)理解上的偏差，系統(tǒng)還可以根據學生的操作或答題情況，自動調整推薦的內容，提供更細致的輔導和練習。

（二）開發(fā)基于人工智能的虛擬實驗與仿真環(huán)境

“化學工藝學”課程的實踐環(huán)節(jié)對于學生理解和技能培養(yǎng)至關重要，但傳統(tǒng)實驗教學受限于設備、時間和安全等因素，許多復雜的化學實驗過程難以在課堂上完全展示。為了解決這一問題，開發(fā)基于人工智能的虛擬實驗和仿真環(huán)境成為化學工藝學數字化轉型的重要路徑。通過虛擬實驗，學生能夠在模擬環(huán)境中進行化學反應、工藝流程操作等實驗，增強其實踐能力［4］。

以“熱裂解工藝”課程教學為例，學生可以通過虛擬仿真系統(tǒng)，調整裂解溫度、反應時間和分壓等關鍵參數，并實時觀察實驗過程中的變化和結果。AI技術在此過程中的作用不僅限于提供實驗數據，還能夠實時分析學生的操作是否符合工藝要求，自動生成評估報告。評估報告會指出學生操作中的不足，如溫度過高或反應時間過短，并給出優(yōu)化建議。在芳烴轉化或催化劑選擇性氧化等復雜工藝中，學生可以通過反復模擬實驗，探索不同工藝條件對反應效果的影響，逐步掌握實際生產中的操作技巧。

（三）優(yōu)化混合式教學與數據驅動課堂管理

傳統(tǒng)的“化學工藝學”課程教學往往偏重課堂講授和課后作業(yè)的結合，但這種教學模式無法充分滿足當代學生在個性化學習上的需求。通過優(yōu)化混合式教學模式，并結合人工智能技術進行課堂管理，可以大幅提升學生的學習效果和自主學習能力?；旌鲜浇虒W不僅融合了線上學習與線下課堂互動，還能夠根據學生的學習進度和認知差異進行個性化調整，進一步加強學生對“化學工藝學”課程內容的深度理解。

具體而言，學生可以通過在線平臺在課前進行預習，觀看視頻講解和學習模塊，這些內容幫助學生更好地理解化學工藝學中的基礎概念，如“化學工藝計算”或“化工反應設計”。在課堂上，教師可以通過面對面的互動和深度討論解決復雜的專業(yè)問題。例如，在講解加氫與脫氫工藝的內容時，學生需要綜合運用多個化學理論來分析反應路徑。利用AI驅動的課堂管理系統(tǒng)，教師可以實時獲取學生在在線學習中的表現(xiàn)，監(jiān)控學生對核心知識點的掌握情況，并根據學生的學習進度調整課堂活動，提供個性化的指導。

此外，AI技術的引入還可以幫助教師及時識別學生學習中遇到的難點，進行針對性的教學調整。例如，系統(tǒng)可以自動監(jiān)控學生在“化工生產過程經濟性分析”模塊中的答題情況，若發(fā)現(xiàn)大量學生在該模塊中存在錯誤，AI會提醒教師并提供優(yōu)化教學方案。同時，系統(tǒng)還會推薦相關的補充教材和練習題，幫助學生強化理解和解決實際問題。

（四）強化課程內容實時更新與智能化教材管理

“化學工藝學”課程內容的更新速度通常滯后于化學工程行業(yè)的快速發(fā)展，這導致學生所學的知識和技術可能與當前的行業(yè)需求存在差距。因此，通過人工智能技術推動課程內容的實時更新和教材的智能化管理顯得尤為重要。利用AI技術，可以構建一個動態(tài)的教材管理系統(tǒng)，快速集成行業(yè)最新動態(tài)、科研成果以及實踐需求，確保學生接觸到最前沿的技術與理念［5］。

具體做法是，AI系統(tǒng)通過分析行業(yè)發(fā)展趨勢、科研進展和全球化工領域的最新技術，自動更新課程教材。例如，在講解綠色化學工藝時，AI技術可以自動從化學工程領域的國際研究成果中提取最新的環(huán)保技術、新型催化劑和節(jié)能減排工藝，及時整合到教材中，提供給學生學習。這不僅能幫助學生掌握最新的技術動態(tài)，還能增強他們對當前行業(yè)趨勢的敏感性。

三、實踐案例與效果分析

（一）案例背景

國內某一流高校化工學院在其“化學工藝學”課程中，啟動了基于人工智能的教學改革，旨在提升學生的實踐能力與學術創(chuàng)新思維。該校實施的改革主要體現(xiàn)在兩方面：一是引入虛擬實驗室和智能化學習平臺；二是優(yōu)化傳統(tǒng)教學模式，結合人工智能技術進行數據驅動的課堂管理。這一轉型的核心目標是通過高效的數字化平臺提供個性化學習體驗，幫助學生在模擬環(huán)境中強化實踐操作，解決傳統(tǒng)教學中實驗設備受限、學生操作機會不足等問題。通過與人工智能技術公司合作，學校建立了一套基于虛擬仿真、學習評估和智能推薦的綜合平臺，支持在線學習、實時反饋和個性化學習路徑，為學生提供更具針對性的教學資源，并通過課堂管理系統(tǒng)，實時追蹤學生的學習進度，幫助教師調整教學策略。

（二）實踐措施

1.虛擬實驗室的建設與應用

在該校的“化學工藝學”課程中，虛擬實驗室成為教學改革的重要組成部分。為克服傳統(tǒng)實驗中存在的設備不足、實驗難度大以及安全風險等問題，學校開發(fā)了一套基于人工智能技術的虛擬實驗平臺。該平臺涵蓋了諸如烴類熱裂解制烯烴、環(huán)氧乙烷合成以及丙烯腈合成等復雜工藝流程。學生可以在虛擬環(huán)境中自由調節(jié)反應條件（如溫度、壓力、反應物濃度等），并通過實時數據反饋觀察實驗結果的變化。

2.混合式教學模式的具體應用

為了使學生更好地理解和應用化學工藝學中的核心概念，學校實施了混合式教學模式，將線上學習與課堂互動相結合。線上部分通過專門的平臺提供教學視頻、課件、互動學習模塊以及自測工具，學生可以在課前預習相關內容。例如，在線模塊中包含了化工反應設計的理論學習和基礎案例，學生可通過平臺自主學習，在遇到不懂的問題時，系統(tǒng)自動推送解答或相關知識點。

3.AI驅動的學習評估與個性化反饋

AI驅動的學習評估系統(tǒng)在該校的“化學工藝學”課程中得到了廣泛應用。具體做法是，平臺會跟蹤學生在在線學習模塊中的表現(xiàn)，包括完成作業(yè)的時間、正確率、實驗模擬成績等。通過人工智能算法對學生的學習數據進行分析，系統(tǒng)能夠識別出學生在某些知識點上的薄弱環(huán)節(jié)。當學生在化學工藝計算部分的成績較差時，系統(tǒng)會自動推送相關的復習材料，并為教師提供數據支持，提醒其注意哪些學生在該部分的學習中存在問題。

（三）效果分析

通過人工智能賦能的“化學工藝學”課程改革，學生的學習效果顯著提升。根據課后調查，80%以上的學生表示虛擬實驗室?guī)椭麄兏玫乩斫夂驼莆樟藦碗s的化學工藝操作。尤其是在烴類熱裂解制烯烴、環(huán)氧乙烷合成以及丙烯腈合成等復雜工藝的實驗中，學生能夠反復操作，強化了實踐能力。在混合式教學模式下，學生的參與度提高了30%，90%的學生認為課前自學模塊和課堂互動的結合促進了他們對知識的深刻理解。此外，AI驅動的學習評估系統(tǒng)使教師能夠精準識別學生的薄弱環(huán)節(jié)，并提供個性化反饋，提升了學習效率。

結語

人工智能賦能“化學工藝學”課程的數字化轉型，不僅解決了傳統(tǒng)教學模式中的諸多限制，也為學生提供了更加個性化、高效的學習體驗。通過虛擬實驗和智能學習平臺的應用，學生能夠在反復實踐中加深對化學工藝的理解與掌握，同時通過AI技術獲得實時反饋，幫助學生迅速調整學習路徑，提升實踐操作能力。AI驅動的學習評估系統(tǒng)精確分析學生的薄弱環(huán)節(jié)，為教師提供數據支持，從而實現(xiàn)精準教學與個性化輔導。此改革提升了課堂互動性，增強了學生的自主學習能力和解決實際問題的能力。未來，隨著人工智能技術的進一步發(fā)展，“化學工藝學”課程的教學模式將不斷優(yōu)化，推動教育質量和學科融合的持續(xù)進步。

參考文獻：

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［4］任秀彬，王麗娜，章結兵，等.化學工藝學課程研討式教學改革與實踐［J］.化工高等教育，2023，40（04）：4347+109.

［5］陳偉偉，洪海龍，解瑞俊，等.工程教育背景下《化學工藝學》課程教學改革的思考［J］.廣東化工，2022，49（09）：230232.

課題：遼寧石油化工大學校級本科教學改革研究項目（青年專項），項目名稱：智慧教育視域下人工智能技術賦能《化學工藝學》課程數字化轉型的實踐探索（編號：24qnjg04）

*通信作者：韓喬（1989— ），男，漢族，山東濟寧人，博士研究生，講師，研究方向：分子篩催化、新型催化材料、能源化工。

作者簡介：梁飛雪（1980— ），女，漢族，內蒙古興安盟人，博士研究生，副教授，研究方向：汽車尾氣凈化、合成氣脫氧、催化劑研發(fā)、納米材料設計與合成、低級煤煤質轉化等；張健（1983— ），男，漢族，遼寧遼陽人，博士研究生，教授，研究方向：石油化工過程節(jié)能與優(yōu)化、油品添加劑、氣分裝置節(jié)能優(yōu)化、碳五分離裝置節(jié)能優(yōu)化、碳九綜合利用研究；張曉欣（1990— ），女，漢族，河北石家莊人，博士研究生，副教授，研究方向：氣體捕集與分離的吸附材料開發(fā)與工業(yè)化應用、多孔介質中氣體傳質行為；王璐璐（1979— ），女，漢族，遼寧本溪人，博士研究生，高級實驗師，研究方向：離子液體、金屬有機框架材料的制備及應用。