以问题为导向的“凝胶点预测”深度学习教学设计

徐守芳; 李兴建; 李因文; 马登学

doi:10.14028/j.cnki.1003-3726.2025.24.344

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以问题为导向的“凝胶点预测”深度学习教学设计

教育与教学 | 更新时间：2025-05-23

- 以问题为导向的“凝胶点预测”深度学习教学设计
- Problem Oriented Teaching Design of “Prediction of Gel Point” Based on Deep Learning
- 高分子通报 2025年38卷第6期页码：982-988
- 作者机构：
  
  临沂大学材料科学与工程学院，临沂 276005
- 作者简介：
  
  xushoufang@lyu.edu.cn
- 基金信息：
  
  山东省一流本科课程-高分子化学;山东省课程思政示范课程-高分子化学;山东省本科高校教学改革研究项目(M2022048);山东省高等学校课程思政教学改革研究项目(SZ2023047)
- DOI：10.14028/j.cnki.1003-3726.2025.24.344
  中图分类号：
- 收稿日期：2024-11-08，
  
  录用日期：2025-01-27，
  
  网络出版日期：2025-04-15，
  
  纸质出版日期：2025-06-20
- 稿件说明：
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徐守芳, 李兴建, 马登学, 李因文. 以问题为导向的“凝胶点预测”深度学习教学设计. 高分子通报, 2025, 38(6), 982-988.

Xu, S. F.; Li, X. J.; Ma, D. X.; Li, Y. W. Problem oriented teaching design of “prediction of gel point” based on deep learning. Polym. Bull. (in Chinese), 2025, 38(6), 982-988.
徐守芳, 李兴建, 马登学, 李因文. 以问题为导向的“凝胶点预测”深度学习教学设计. 高分子通报, 2025, 38(6), 982-988. DOI： 10.14028/j.cnki.1003-3726.2025.24.344.

Xu, S. F.; Li, X. J.; Ma, D. X.; Li, Y. W. Problem oriented teaching design of “prediction of gel point” based on deep learning. Polym. Bull. (in Chinese), 2025, 38(6), 982-988. DOI： 10.14028/j.cnki.1003-3726.2025.24.344.

摘要

凝胶点预测是体形缩聚研究中的核心内容。本研究采用问题导向的深度学习方法，通过教师的层层设问与引导，学生主动探究，深入剖析了凝胶点理论中的若干模糊问题。研究详细阐释了Carothers方法的局限性，并明确了其在凝胶体系预测及聚合物聚合度计算等场景中的应用。同时，深入探讨了Flory理论基础的局限性，梳理了凝胶点理论的发展脉络，并重点介绍了我国科学家在该领域的突出贡献。通过理论与实践实验的紧密结合，本研究使学生对凝胶点的认识从现象层面深入到本质探究，最终形成完整的知识体系。此外，通过讨论式深度学习，学生的高阶思维能力和批判性思维能力得到了显著提升，其主体性和创造性也得以充分激发。

Abstract

The calculation of the gel point is the key knowledge point of three-dimensional polycondensation. Through the problem oriented deep learning method

during the process of questions were solved by learners based on discussion

questions

and exploration

some vague knowledge points were clarified and explained. For example

the limitations of Carother’s equation and its application to calculate the degree of polymerization and formula design were clarified. The limitations of Flory’s theory and the development process of gel point theory were also discussed. A closed loop of knowledge is formed through a combination of theory and practical experiments. Based on deep learning

students’ higher-order and critical thinking are formed and enhanced

and their subjectivity and creativity are stimulated.

关键词

Keywords

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