人工智能辅助下基础化学自主学习模式建设

Construction of a Self-Directed Learning Model for Basic Chemistry Assisted with Artificial Intelligence Technology

摘要

针对医学院校基础化学课时数较少但课程内容较多的现状，以及传统教学模式中“以教师为中心”的不足，探索并构建了符合本课程特色的自主学习教学实施框架，创新性采用人工智能工具全面辅助课前导学、课堂互动、课后作业及拓展学习的各个教学环节。这一模式创新不仅有效减轻了教师的备课负担，还极大地提高了学生的学习动力和课堂参与度。实践结果显示，相较于往届学生，采用此模式的学生在作业完成和期末考试中均取得了显著进步，验证了该学习模式在提升教学效果方面的有效性。在此基础上，本团队进一步针对采用人工智能工具进行辅助学习时遇到的具体问题进行了深入的剖析并提出具体解决方法，以期为医学院校基础化学教育改革提供有益的参考和启示。

Abstract

In view of the current situation where the course Basic Chemistry is assigned limited class hours but has extensive content, coupled with the deficiency in traditional teacher-centered teaching method at medical colleges and universities, our teaching team has explored and designed a student-centered learning framework for Basic Chemistry. Additionally, artificial intelligence tools are employed as assistance throughout the entire teaching and learning processes, including pre-class guidance, in-class interactive communication, completion of homework and extensive learning. This innovative approach can not only effectively reduce the pressure on teachers in preparing lessons but also greatly stimulate students’ interest in learning and enhance their participation in class. Results showed that after adopting this learning model, students’ homework completion and final exam scores have significantly improved compared to those in previous years, which fully demonstrates the effectiveness of this learning model in enhancing teaching outcomes. Furthermore, we delve into potential solutions to addressing challenges encountered during the utilization of artificial intelligence tools for assisted learning, aiming to provide valuable insights and guidance for the educational reform of Basic Chemistry at medical colleges and universities.

Graphical abstract

关键词

自主学习 / 人工智能工具 / 基础化学 / 教学实施框架构建 / 教学改革

Key words

Self-directed learning / Artificial intelligence tool / Basic Chemistry / Construction of teaching implementation framework / Teaching reform

“基础化学”是医学院校各医药相关专业必修的一门基础课程，该课程针对本科一年级学生设置，其主要教学任务为教授学生化学基础知识，使得学生形成良好的思维模式，为后续相关专业课程的学习打好基础。然而，由于课时限制和传统课堂教学模式的局限，在进行“基础化学”课堂教学时，学生对课程内容存在学习压力，对课程内容的理解往往停留于表面。对于新生而言，在学习过程中沿用高中时期的学习习惯，机械地接受知识，缺乏自主学习的动力。这些问题导致学习效果受到影响，因此在基础化学课程中建立自主学习教学实施框架，实现学生自主学习模式的构建，有效提升教学效果显得尤为重要。

在当前教育教学改革中，学生自主学习模式的建立正逐步成为焦点。该模式以学生为中心，学生独立进行分析、探索、实践，并灵活运用多样化的学习资源，实现对学习过程的主动管理^［1-2］。这一模式不仅促进了学生对于课堂知识地深入理解，而且拓展了学生的课外知识视野。自主学习模式还可以巧妙地融入思想政治教育元素，使学生在此过程中，不仅加深了对于知识点的学习，而且在潜移默化中实现“立德树人”的根本任务，培育了学生终身学习的能力，为学生未来成长，也为国家培育具有创新精神和实践能力的人才打下了坚实的基础^［3-4］。

在基础化学课程自主学习模式的创新探索中，已有多位学者进行了有益的尝试^［5-8］。但是在当前科学技术快速发展的背景下，将人工智能技术应用至基础化学课程自主学习模式构建的创新研究尤为稀缺^［9-10］。面对这一挑战，设计符合基础化学特色的自主学习教学实施框架并探索应用人工智能工具对现有基础化学课程的教学实施过程进行全面更新和优化，以实现基础化学课程自主学习模式的构建。期望通过课程教学制度改革以提高课程整体教学质量，培养学生自主学习能力和创新精神。

1 基础化学课程自主学习教学实施框架构建

在基础化学课程中，原子结构章节以其内容的复杂性、知识点的丰富性，成为本课程教学中一块难啃的“硬骨头”^［11-12］。传统的课程教学方法多聚焦于课堂内对于重点知识的阐释，而对于学生进行自主学习模式的课程设计则有缺失。这一教学现状造成学生学习该章节内容时兴趣缺失，学习动力减弱，影响本章节的整体教学效果。因此，本研究以该章节为例，设计并建立自主学习教学实施框架（见图1），通过应用人工智能工具赋能本章节教学全过程以构建学生自主学习模式，进行具体的教学实施，全面提升本章节教学效果。

2 人工智能技术赋能基础化学课堂内自主学习模式构建

“基础化学”课堂内自主学习依靠教师的教学设计进行展开。主要包括教师的课前准备与导学内容及课堂教学。在具体实践中，课前教师根据学情准备课堂讲授知识并布置导学任务，课上教师进行课程讲授并积极引导学生进行自主学习。

2.1 课前准备与导学

教师在授课前首先明确本章节教学目标并采用人工智能工具辅助对该章节的教学内容进行准备。例如，可以采用生成式人工智能工具帮助进行双语教案翻译，实现双语授课，人工智能工具可以帮助提供关键词、专业术语的准确翻译，授课语句相较于普通的翻译软件更符合口语表达习惯，使学生更容易理解，提高双语教学效果。同时，采用人工智能工具对部分经典的多课程媒体资源进行智能化修复及高清化处理，增强多媒体资源吸引力，提升学习效果。

为进一步提升学生的课堂参与度，提高自主学习能力，教师可根据教学内容与学生已有知识基础安排课前导学任务。本章节中，原子结构的认知历程是科学发展史上的重要篇章，其过程体现了从直观感知到理性分析的科学探索过程。通过对这一认知过程的学习，不仅对后续原子结构知识的教学夯实基础，培养学生科学精神和思政意识^［13-14］。然而，传统教学模式因课时限制而难以充分展现这一科学探索的丰富历程，导致本章节知识导入较为生硬，学生学习兴趣不浓。授课前，教师指导学生分组搜集关于原子结构认知过程的资料并制作双语幻灯片进行课堂展示。在此过程中，鼓励学生利用生成式人工智能工具辅助完成双语内容的制作与校对。在完成该部分知识自主学习的同时，锻炼学生的英语能力及熟悉相关专业词汇。学生在此环节中制作幻灯片并根据制作的内容制作思维导图，系统梳理原子结构认知的演进过程，形成清晰的知识脉络，有助于加深对知识的理解，有助于提高学生的自主学习能力和批判性思维能力。课堂上，教师将展示优秀作品并进行点评，强调知识重点与制作亮点，促进学生之间的交流和互动，进一步加深学生对该知识点的理解。通过上述教学设计的改革，不仅在相同的学时内实现了更为丰富和深入的教学内容授课，使学生能够全面了解原子结构认知的历史背景与现状，提升教学效果。同时，教学过程中融入了人工智能工具的应用，有效减轻了学生在资料搜集整理、英语翻译及写作时的压力，增强了学生对本章节后续内容的学习兴趣。此外，学生在团队合作与课堂展示的过程中，还能够提升自身的自主学习能力、团队协作能力以及思政素养。

2.2 课程讲授

在课堂授课环节中，针对自主学习模式的构建需求及教学实施框架的设计，对部分重难点内容采用以精选实例与人工智能工具辅助下学生自主探索相结合的方式开展。在本章节中，多电子原子的核外电子排布作为核心知识板块对于学生后续元素周期律及相关性质知识的学习起到铺垫作用，同时有效培养学生的逻辑思维能力。因此，为了使学生能够更好地理解和掌握多电子原子的核外电子排布的规律，依照提出的自主学习模式构建教学实施框架对这部分内容授课过程进行优化。

教师在课堂上采用精选实例方法系统阐述核外电子排布所遵循的三大基本原则：能量最低原理、泡利不相容原理及洪特规则。通过对比分析钙与钪的核外电子排布差异；氢、氦、锂的核外电子排布区别讲解泡利不相容原理；碳、氮、氧的核外电子排布区别分别讲解核外电子排布所遵循的三大基本原则。并通过铜的电子排布式为［Ar］3d¹⁰4s¹而不是［Ar］3d⁹4s²讲解洪特规则的特例情况，加深学生对这些核心概念的具体认知与重难点的掌握。

学生在课堂上的自主探索环节主要围绕教师设计的问题进行开展。教师在课堂上提出以下几个典型问题供学生进行讨论解答：某基态的第三电子层上有10个电子，该原子的外层电子构型是什么？一个电子排布式为1s²2s²2p⁶3s²3p¹的元素最有可能的价态是什么？If there are 2 electrons in the fourth shell of some electron in ground state， how many electrons does the third shell have？ 学生可以利用人工智能工具及时进行翻译及名词解释辅助理解题干，降低解题时的畏难情绪，同时强化了专业英语名词的学习。在课堂上进行问题的讨论解答有助于激发学生在课堂上的表达欲与分享欲，让学生主动探索讨论知识，提高了学生对于知识点的理解，培养了学生的思考能力。

3 人工智能技术赋能基础化学课堂外自主学习模式构建

基础化学课堂外自主学习主要依托建设的学习平台进行开展。学习平台内容包括课后习题和课后拓展知识阅读两个主要部分。在具体实践中，鼓励学生利用人工智能工具辅助完成平台上所布置的任务，学有余力的学生可以继续完成平台上拓展知识的学习。

3.1 课后作业布置

以往课后作业常依赖于教材内课后习题，这些问题侧重于对于知识点的直接考查，内容较为单调，导致学生对于完成习题的积极性、主动性不高。因此，教师采用生成式人工智能工具对课后作业进行重新设计。利用工具帮助教师设计情景式问题，构建题目背景，吸引学生解题兴趣，设计题目由简至难，降低学生解题时的畏难情绪，逐步进入解题状态，巩固课堂教学知识点。学生在线上平台完成课后习题，教师可以同步在线上进行答疑并在平台上完成作业批改，提高批改效率的同时有效降低激发学生的学习兴趣和动力，促进学生形成良好的学习习惯。

同时，课后作业作为学生课堂外进行自主学习的重要环节，巧妙的作业设计可以充分发挥学生的主观能动性。教师可在线上平台设立研究型学习任务，鼓励学生根据兴趣选择课堂讲授举例以外的其他族及周期的元素的周期律进行深入探索，观察并总结同族中元素随原子序数变化，元素的金属性、非金属性、原子半径变化的规律及同周期中元素随原子序数变化，电离能、电子亲合能及电负性的变化规律。完成思维导图绘制。学生可以根据课堂上所学案例的分析方法，采用生成式人工智能工具进行辅助搜索相关数据、自主总结归纳所选元素的周期性规律，并通过绘制思维导图的过程将所学知识进行系统化、网络化整理，构建个人的知识体系。在此过程中，教师积极推荐学生使用如Merck PTE等手机程序，这些工具凭借其丰富的元素性质数据库与便捷的信息检索功能，为学生提供了强大的自主学习支持，帮助他们快速获取、整合并分析元素相关信息，并与人工智能工具提供的相关数据进行对照，确保知识点的准确性与科学性。

3.2 知识拓展

学生在完成习题练习后可以进行知识拓展阅读部分。在线平台上提供章节教学内容相关的参考资料及最新科研文献，供学生进行阅读学习，开阔学生的科学视野，培养学生的科研兴趣。但是，文献阅读部分需要保证时效性，同时部分文献内容与教师自身研究方向存在差异，仅凭教师自身进行文献整理与发布导致教师工作量增加，提供的文献数量较少，无法达到预期目标。因此，教师可以探索采用生成式人工智能工具辅助进行该部分内容更新，教师只需要阅读相关文献摘要，确认文献主题与课程内容相关即可将文献导入工具中，由工具生成该篇文献的梗概并对全文加以翻译，极大减轻教师工作量。同时，鼓励学生对感兴趣的文章进行原文阅读，在阅读过程中采用生成式人工智能工具辅助翻译，降低阅读难度，提高英语水平，为未来阅读科研文献打下基础。

同时，在章节授课结束时，教师组织学生在教学平台上完成拓展任务训练。学生分组后遵循学术论文撰写规范，共同完成一篇聚焦于稀土元素应用领域的综述性论文并探讨稀土元素在医药学方面应用的前景。在此任务中，教师鼓励学生利用人工智能工具辅助进行资料搜索，论文框架构建等基础性工作。在论文撰写中，学生不仅完成了对于稀土元素知识部分的自主学习过程，掌握了知识点，更培养了信息检索能力及科研论文撰写能力，为后续课程学习及未来大创项目的转化打下良好的基础。

4 教学实施评价与反馈

在基础化学课程中采用自主学习教学实施框架后，学生的自主学习效果评价与反馈是后续课程教学及教学实施框架调整与优化的关键环节。因此教师设计多个考核点全面评估学生自主学习效果，并针对学生掌握不牢固的知识点进行精准补强，持续提升课程授课质量。

4.1 学习效果评价

教师利用在线平台上批改学生作业，以此掌握学生对知识点的理解情况程度，并针对错题在课堂上进行细致讲解，强化学生对于易错、易混淆知识点的掌握。教师通过评阅学生课后论文作业，检查其课外自主学习情况，实现对学生的自主学习全过程有效监控。同时，教师可以根据作业完成情况，在平台上为学生提供针对性复习资料，进一步巩固重难点知识的学习。对采用自主学习模式构建的基础化学课程教学的2023级生物技术专业本科生的形成性考核情况调查发现，学生积极完成线上布置的作业，对研究性任务兴趣较高，课后主动与教师探讨任务相关问题，且作业完成质量普遍较高，11名学生形成性考试总成绩均在90分以上，平均分为94.2分。相较之下，未采用此教学模式的2022级同专业本科生对于布置的传统课后习题作业积极性不足，作业中存在题目漏做、少做的现象，14名学生中有3名学生形成性考试总成绩在90分以下，平均分为90.6分。通过深入分析发现，新设计的作业丰富的背景内容有效激发学生探索欲，同时在人工智能工具的辅助下，有效缓解学生学习焦虑，显著提升了学生课后学习的内在动力与效果。在期末考试中，2023级生物技术专业本科生的卷面成绩较好，在85分以上有4人，平均分为78.9分，主要失分点集中于难度较大的拓展性问题，学生对于基础知识及进行过的自主学习的知识点掌握牢固。而2022级同专业本科生则无人卷面成绩在85分以上，卷面成绩不及格2人，平均分为70.1分，考核结果反映学生对于基础知识掌握不牢固。考核结果表明，本研究设计的自主学习模式有效提高了学生对基础化学课程知识的学习动力，有效提升了学生的自主学习能力，强化了重难点知识的内化与迁移，在课后学习与期末考核中均展现出显著的教学成效。

4.2 学生反馈

学生可通过在线平台向教师反馈授课中存在的疑点以及相关问题，有助于教师及时调整和改进基础化学自主学习模式的侧重点，进而提高教学效果。教师也可于在线平台上及时对学生反馈的相关问题进行及时解答，加强师生沟通。期末时，教师通过问卷星针采用不记名方式对2023级生物技术专业本科生展开问卷调查，问题聚焦于学生对于本研究构建的自主教学模式框架中课前导学、课程讲授、课后自主学习三个环节的评价及未来进行第二课堂科研探索的意愿调查，全面掌握学生对本课程教学的总体评价。本次调查共收集有效问卷11份。调查结果显示，90.9%的学生认为设计的课前导学可以有效帮助课堂学习理解，仅一名学生反馈导学内容偏多，造成学习负担加重。因此，在后续课程中教师可对任务进行适度精简。所有学生认为在课堂引入自主探索环节有效增强了课程互动性与参与感。90.9%的学生认为采用人工智能工具辅助修改完善的课堂教学内容吸引力强，一名学生希望课堂教学拓展内容增加更多生物技术专业相关知识点。所有学生认为教师采用设计的课后作业及知识拓展部分对于自主学习能力的提高具有积极作用。此外，6名学生明确表达了通过本次课程学习产生了进入相关教研室进行第二课堂科研学习的意向。总体而言，学生对于基础化学课程采用人工智能工具辅助的自主学习模式进行授课满意程度较高，该教学方式有助于提升学生对课堂的学习兴趣及课程教学质量，同时也激发了学生的科研兴趣，为未来的科研、工作打下良好的基础。

5 人工智能技术在自主学习模式构建中存在的问题及对应解决办法

在基础化学课程自主学习模式的构建中，生成式人工智能工具的应用展现出了巨大的潜力，能够为学生提供即时反馈、归纳总结、双语翻译等强大的功能。但是这一工具在自主学习模式构建的应用过程中仍然存在若干问题与挑战需要教师采用合理的教学方法进行解决。

5.1 生成内容准确性与科学性

生成式人工智能技术因技术原因在专业学科领域应用中无法完全保证生成内容的准确性与科学性^［15］。由于化学知识的复杂性与严谨性，人工智能工具给出的解答中任何细微的偏差都可能导致学生错误理解知识点。例如在利用生成式人工智能工具解答原子结构章节的一道习题时：某元素阳离子M²⁺的3d轨道中有5个电子，写出M原子的核外电子排布式。部分人工智能工具给出的解答会错误地认为M原子的3d轨道在失去电子前应该有7个电子，因此给出错误答案为1s²2s²2p⁶3s²3p⁶3d⁷4s²。同时这些工具通常还会给出了看似合理的解释，增强了错误答案的迷惑性。但是实际上原子的3d轨道上的电子在能量相近情况下，受到屏蔽作用的影响导致其不容易失去，所以本题的正确答案应为1s²2s²2p⁶3s²3p⁶3d⁵4s²。当学生进行课程预习或对知识点掌握不牢固时，很容易接受人工智能工具提供的解答为正确答案，从而导致知识点理解上的混乱，影响教学效果。因此在课程教学中对学生如何使用人工智能技术进行正确引导十分关键。具体而言，在课程实施过程中，教师可以在对应章节授课习题讲解部分现场演示利用生成式人工智能工具解答相关习题，并展示工具给出的错误答案。并让学生讨论并指出解答过程中的错误点并给出正确答案。这一措施不仅可以增强学生对于知识点的理解，同时能够有效地引导学生认识到人工智能工具的优势与限制，促使学生在使用这类工具时更加谨慎，并学会如何从多个角度审视问题，培养批判性思维，确保自主学习的质量和深度。

5.2 工具的使用方式

在学生自主学习模式的构建过程中，培养其独立思考与自主探究的能力尤为重要，这也是促进学生深度学习、形成科学思维体系的关键环节。但是学生若过度依赖人工智能工具直接解答相关习题或自动生成课程论文，无疑会沦为“知识的搬运工”，而非“知识的学习者”，严重削弱其自主学习、批判性思考及问题解决的能力。因在教学设计中，教师需要合理引导与规范学生对于人工智能工具的使用方式。在具体实施时，教师可以在课堂上提供正确使用人工智能技术的范例。例如，教师可以引导学生利用生成式人工智能工具对课程相关英文化学文献进行全文翻译。这种方法不仅有助于学生突破阅读英文文献时的畏难心理，有效拓宽学生的学术视野，使学生能够接触到更多国际前沿的研究成果与理论进展，从而深化课程知识的学习。而且还能在此过程中加深学生对专业英语词汇的理解与记忆，提升学生的英文文献阅读与写作能力，为未来的学术研究与交流奠定坚实的基础。在此过程中，教师同时可以推荐剑桥词典、DeepL等几款权威的翻译软件，并指导学生评估人工智能工具翻译质量。通过对比原文与译文，理解专业术语的精准含义，进一步培养学生批判性思维，精准学习专业相关知识。另一方面，为确保学生利用人工智能工具进行自主学习的真实性与有效性，教师应建立健全的监管体系。在教学实施中，教师可以利用相关工具定期检查学生的作业与论文的原创性，识别是否存在直接复制粘贴或过度依赖人工智能工具生成内容的行为。同时，设计一系列探究式学习任务与课堂展示与汇报环节，鼓励学生展示学习成果，促进师生互动与交流，以此检验学生在自主学习过程中对知识的理解与应用能力。同时，明确告知学生不当使用人工智能工具的严重后果，增强学生的自律意识与学术道德观念，营造一个健康、积极的自主学习环境。

5.3 课程思政内容

人工智能工具提供的课程辅导核心功能在于对学生的提问给予即时且精确的反馈。虽然此类“即问即答”模式有效提升了自主学习效率和针对性，但也可能削弱授课时课程思政的教育的深度。尤其对于医学院校的基础化学课程而言，思政教育不仅仅聚焦于培养学生对于科学真理的探究与对探索前沿科技的兴趣，更重点培养学生的家国情怀，并深刻理解作为医务工作者所肩负的救死扶伤、甘于奉献、大爱无疆的崇高使命^［16］。因此，为了实现上述思政教育目标，弥补人工智能工具在思政教育方面的不足，教师需要采取一系列创新性的教学策略。例如设计并实施小组讨论和案例分析的课堂活动，有效地将人工智能工具的优势与思政教育相互结合，在强化学生自主学习能力的同时提高思政教育的效果。例如在溶胶章节的教学过程中设置“免疫胶体金技术在生物医学领域的实际应用”为小组讨论议题，不仅可以引导学生自主探索溶胶的医学应用前沿，增强对科技进步的理解，还能激发学生思考该技术背后的社会意义及对医疗行业变革的深远影响，自然融入医者精神的培养。通过这种综合性的教学策略的运用，可以在充分发挥了人工智能工具在提高学习效率方面的优势的同时又通过丰富的课堂活动强化思政教育，为学生的全面发展及未来成为具有高尚医德的专业医学人才奠定了坚实的基础。

6 结语

人工智能技术辅助学生进行自主学习是未来教学改革的一大趋势。在此背景下，面对医学院校的基础化学课程理论性强，授课内容多，课时数较少的特点，通过建设具有特色的自主学习模式下的课程实施框架，合理融合人工智能工具于课程教学环节中，不仅能够促进学生知识学习的效率与知识掌握广度，而且提高了学生的自主学习能力，进而优化总体教学效果。但是人工智能工具在教育教学领域的应用仍处于起步阶段，具体应用中存在许多关键性问题与挑战。希望在未来的教学实践中，通过持续实践探索，不断深化人工智能工具在课程教学中的全面应用，构建一个更加成熟、完善且高效的基础化学课程自主学习体系，为学生的终身学习与发展奠定坚实基础。

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基金资助

海军军医大学校级课题(2022QN27)

海军军医大学教学成果培育项目(JPY2024B08)