案例类别：人工智能+课堂教学改革、人工智能+辅助学习
课程名称：有机化学A 适用专业：化工、高材、安工
开课学院：环境与化学工程学院 主讲教师：张秀莲、王慧彦、陶传洲、胡卫
明、张媛媛
技术类型：深度学习、强化学习、知识图谱
应用场景：化学品制造中的智能分析
案例简介
本案例以“为何米其林料理风味更胜一筹”为引，结合AI技术揭开美拉德反应化学奥秘。案例从食物加热变香、褐变等生活现象切入，从有机化学视角阐释美拉德反应，即氨基化合物与羰基化合物加热反应，生成类黑精与风味物质。
案例介绍美拉德反应三阶段，初期缩合重排奠定风味基础，中期分解形成香气与褐变前体，末期聚合带来风味质变，进而揭示米其林大厨精准掌控各阶段反应时机与特性的秘诀。同时，通过互动投票引导学生探究温度、时间、pH值等影响因素，运用AI解决化学反应难题。
结尾引发思辨，探讨AI复刻料理与传统饮食文化关系，以“AI复原古代食谱的伦理红线”为思考题收尾，既传授科学知识，又启发学生思考科技伦理，展现AI赋能教育的独特魅力。
一、 背景
《有机化学》是理工科本科教育的重要基础课程，与化工、医药、材料、环境及生命科学等诸多领域紧密相关。课程内容涵盖各类有机化合物及其反应，具有显著的实践价值与社会应用意义。学生通过系统学习，可掌握有机物的结构、性质与转化规律，理解反应机理，为从事制药、能源、化工等高技术行业奠定扎实基础。
近年来，人工智能（AI）的快速发展正深刻改变包括科学研究在内的多个领域。在化学学科中，AI的应用已广泛覆盖多个研究方向，并逐步重塑该领域的研究范式。以有机合成为例，AI较早在此产生显著影响：2018年，《Nature》报道了一项突破，AI通过深度学习约1250万个化学反应，可在五秒内自动生成新合成路径；2020年，又一专注于逆合成分析的AI系统登上《Nature》，其设计路线与化学家方案难以区分。相关成果获权威科学媒体持续报道，不断拓展人们对AI赋能化学研究的认知广度与深度。
传统有机化学教学存在三方面问题：一是实操与知识呈现受限，高危反应难以开展，复杂机理缺乏直观可视化手段；二是教学内容理论性强、知识点碎片繁杂，教学多采用“填鸭式”讲授，互动与实例不足，影响理解；三是学生基础差异大、兴趣低、主动性弱，面对抽象结构和反应机制学习困难，课后师生交流欠缺，沟通机会有限。
由此可见，推进有机化学教学改革至关重要，直接影响学生对绿色合成与智能分析技术的掌握，为生物医药、材料科学等前沿领域培养具有数字素养与创新能力的复合型人才。人工智能的融入可减轻课程枯燥感，拓宽教学途径，有效提升教学质量。因此，有机化学课程融入AI是提升教学与人才培养质量的必然要求。
二、 案例实施情况
环节一：本环节以生活化情境与对比展示为核心，结合文学化表达与感官刺激，快速吸引学生注意力，激发学生对美拉德反应的探究兴趣。
图1 生活实例导入
环节二：本环节通过形象的动画演示、图片展示及科研事例分析，激发学生求知欲和探索欲，帮助学生理解美拉德反应的概念，进一步学习掌握美拉德反应的过程。
图2 美拉德反应简述
环节三：本环节从传统化学反应实验痛点切入，依托“投票预判→AI角色化解密→人机协同”逻辑链，引领学生在掌握反应机理的同时，深度体验AI降低试错成本、赋能科研转型的核心价值，同步激发学生新技术应用热情与科学探索欲，彰显AI赋能教育的独特魅力。
图3 美拉德反应的影响因素
环节四：本环节借助高频生活场景，引导学生将美拉德反应的三维密码转化为厨房实践方法。直接点明微课核心知识点，在“科学原理→生活应用”迁移中，实现知识的深度内化，破除“厨艺唯经验论”，建立“参数调控即科学调味”的理性思维。
图4 美拉德反应知识小结
环节五：本环节以争议激辩触发思辨，引导学生在科技与人文的辩证讨论中理解美拉德反应的科学逻辑与人文价值。借AI教育新闻转场，将“破解密码”的隐喻转化为教育行动宣言，培养技术应用使命感，凸显“科技赋能教育”的核心理念。
图5 AI赋能教育下的美拉德反应思辨
环节六：本环节以科技伦理与文化传承议题为引，驱动学生思考AI应用的潜在影响，培养学生批判性思维与社会责任感。借助开放式任务探索AI伦理边界，强化文化保护意识，推动科学与人文交融，实现从知识学习到价值塑造的升华。
图6 课后思考
三、 案例创新突破
本案例以美拉德反应为核心，融合化学原理、生活应用与AI技术，整体达成知识传递与思维拓展的目标。成功之处在于，通过“面包翻车”与“米其林标准”的对比、拟人化AI解读等方式，将抽象反应转化为具象情境，有效激发学生兴趣；跨学科事例（如时尚美拉德风、科学前沿-衰老研究）的融入与投票互动，有助于强化知识迁移能力。
四、 推广价值
本案例以“人工智能+有机化学”融合教学为核心，依托深度学习与知识图谱等技术，实现对抽象化学反应的直观解析与互动探究，具有多维度推广价值：
其一，教学应用前景广阔。案例构建了“现象-原理-调控-伦理”完整教学链，可迁移至食品、生物、材料等需参数调控的教学场景，为理工科提供可复制的“AI+实验模拟”范式。
其二，有效破解教学痛点。通过AI模拟高危高成本实验、可视化反应路径及多因素优化，解决实操限制、机理晦涩和互动不足等问题，提升课堂参与与知识吸收，形成“低风险、高效益”数字化教学新路径。
其三，示范跨学科与课程思政融合。打破化学、AI与人文伦理界限，以技术赋能科学探究与价值引导，支撑“科-技-文”三元融合课程设计，突出复杂工程解决与科技伦理的双重培养目标。
其四，具备扎实的实践与推广基础。案例通过动画、互动工具及拟人化AI分析解读等手段，能有效提升学生的理解与兴趣，故具备良好的推广条件。
其五，引领“AI+教育”在理科教学中的深度应用。不仅是方法创新，更为AI驱动教育转型提供实践与理论参照，推动智能教育在基础学科中的规模化示范应用。
五、其他相关情况
本案例对应的教学视频，获2025年江苏海洋大学微课教学比赛一等奖，详情见附件视频资源。
