高分子物理的“理-实-智”一体化课程改革探索：以聚乙烯醇缩丁醛合成-结构-性能为课程载体

高粱

doi:10.14028/j.cnki.1003-3726.2025.25.002

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

高分子物理的“理-实-智”一体化课程改革探索：以聚乙烯醇缩丁醛合成-结构-性能为课程载体

教育与教学 | 更新时间：2025-05-23

- 高分子物理的“理-实-智”一体化课程改革探索：以聚乙烯醇缩丁醛合成-结构-性能为课程载体
- Exploration of the “Theory-Practice-Intelligence” Integrated Curriculum Reform in Polymer Physics: Using the Synthesis-Structure-Performance of Poly(vinyl butyral) as the Course Framework
- 高分子通报 2025年38卷第6期页码：972-981
- 作者机构：
  
  广东工业大学轻工化工学院，广州 510006
- 作者简介：
  
  gaoliang@gdut.edu.cn
- 基金信息：
  
  广东工业大学教改项目(26332402055)
- DOI：10.14028/j.cnki.1003-3726.2025.25.002
  中图分类号：
- 收稿：2025-01-27，
  
  录用：2025-02-27，
  
  网络出版：2025-04-16，
  
  纸质出版：2025-06-20
- 稿件说明：
移动端阅览
高粱. 高分子物理的“理-实-智”一体化课程改革探索: 以聚乙烯醇缩丁醛合成-结构-性能为课程载体. 高分子通报, 2025, 38(6), 972-981.

Gao, L. Exploration of the “theory-practice-intelligence” integrated curriculum reform in polymer physics: using the synthesis-structure-performance of poly(vinyl butyral) as the course framework. Polym. Bull. (in Chinese), 2025, 38(6), 972-981.
高粱. 高分子物理的“理-实-智”一体化课程改革探索: 以聚乙烯醇缩丁醛合成-结构-性能为课程载体. 高分子通报, 2025, 38(6), 972-981. DOI： 10.14028/j.cnki.1003-3726.2025.25.002.

Gao, L. Exploration of the “theory-practice-intelligence” integrated curriculum reform in polymer physics: using the synthesis-structure-performance of poly(vinyl butyral) as the course framework. Polym. Bull. (in Chinese), 2025, 38(6), 972-981. DOI： 10.14028/j.cnki.1003-3726.2025.25.002.

摘要

对于非高分子专业的高分子物理课程教学，迫切需要加强工程实践导向，重点培养学生的复杂工程问题解决能力。本研究构建了一种“理-实-智”的一体化教学模式，该模式以聚乙烯醇缩丁醛（PVB）的“合成-结构-性能”关系为主线，将理论讲授、实验实践与人工智能工具（如ChatGPT）深度融合。通过PVB产品设计案例，系统阐释了从分子合成到凝聚态结构演变，最终影响制品性能的全过程机理。此外，借助AI技术实现理论公式的可视化呈现与实验数据的智能分析，直观地展示参数-性能的定量关系，这显著提升了学生对抽象理论的理解深度和学习兴趣。教学实践反馈显示，该模式在提升实践价值和应用AI教育工具方面得到了普遍认可。后续研究将重点优化项目设计深度、完善AI技术融合方案、强化学生对高分子物理核心概念的掌握效果，从而为推进跨学科创新人才培养提供新的实践路径。

Abstract

The teaching of polymer physics in non-polymer-related disciplines needs to further emphasize engineering practice and applications

focusing on cultivating the ability to solve complex real-world engineering problems through continuous learning. This course reform explored the use of poly(vinyl butyral) (PVB) “synthesis-structure-property” as a framework

integrating theoretical instruction

experimental practice

and AI tools (such as ChatGPT). By restructuring the course content

we have created an “integration of theory

practice

and intelligence” teaching model to cover the core elements of polymer physics. Through PVB product design

we connect the relationship between “synthesis-molecular structure-condensed state structure and product performance”. Additionally

by using AI to visualize formulas and perform data analysis

we made the influence of parameters on properties in theoretical formulas more concrete

thereby stimulating students’ interest and understanding. Feedback indicates that the practical value of the project and the educational utility of AI tools have been widely recognized. In the future

we will further optimize project design

deepen the integration of AI technology

and enhance students’ mastery of key polymer physics concepts to advance interdisciplinary education.

关键词

Keywords

references

刘海英 , 吕新颖 , 高振华 , 顾继友 . 再谈“高分子物理”本科阶段教学内容 . 高分子通报 , 2012 , ( 2 ), 108 – 111 .

霍红 . 撰写“高分子物理”教案的几点策略 . 化学教育(中英文) , 2023 , 44 ( 18 ), 45 – 48 .

郭改萍 , 于建香 , 戴玉华 . 浅谈高分子物理教学的形象化 . 高分子通报 , 2022 ( 9 ), 144 – 146 .

陶勇 , 王新 , 陈学刚 , 胡海青 . 以构象概念为主线的高分子物理教学实践 . 大学化学 , 2017 , 32 ( 1 ), 64 – 68 .

胡文兵 . 高分子链结构的系统介绍 . 大学化学 , 2024 , ( x ), 2401014 .

何平笙 , 杨海洋 , 朱平平 . 《新编高聚物的结构与性能》编写心得——(2)教学是需要研究的 . 高分子通报 , 2013 , ( 11 ), 105 – 107 .

朱平平 , 何平笙 , 杨海洋 . 浅谈高分子物理课程的教学方法 . 高分子通报 , 2007 ( 8 ), 55 – 59 .

王香梅 , 张丽华 , 汪存东 . 高分子物理课程中的典型案例教学 . 高分子通报 , 2007 , ( 4 ), 71 – 73 .

雷文 ; 赵呈孝 ; 余旺旺 ; 陈泳 ; 马晓峰 . 《高分子物理》案例库的建设研究 . 高分子通报 , 2018 , ( 2 ), 66 – 69 .

李振华 , 沈雷 . “科教深度融合” 的高分子物理教学探索与实践 . 高分子通报 , 2023 , ( 12 ), 1740 – 1744 .

段玉丰 , 肖继君 . 聚丙烯锂离子电池隔膜制备技术在《高分子物理》课程的案例教学 . 高分子通报 , 2022 ( 3 ), 73 – 78 .

王仕峰 , 潘三水 , 张勇 , 李嘉曦 , 李航 . 高分子材料专业贯通式实验案例教学探索 . 高分子通报 , 2017 , ( 2 ), 84 – 87 .

Hill, M. A. ; Overton, T. L. ; Thompson, C. D. ; Kitson, R. R. A. ; Coppo, P . Undergraduate recognition of curriculum-related skill development and the skills employers are seeking . Chem. Educ. Res. Pract. , 2019 , 20 ( 1 ), 68 – 84 .

Holme, T. A . Can today’s chemistry curriculum actually produce tomorrow’s adaptable chemist? J. Chem. Educ. , 2019 , 96 ( 4 ), 611 – 612 .

Lafuente, D. ; Cohen, B. ; Fiorini, G. ; García, A. A. ; Bringas, M. ; Morzan, E. ; Onna, D . A gentle introduction to machine learning for chemists: an undergraduate workshop using Python notebooks for visualization, data processing, analysis, and modeling . J. Chem. Educ. , 2021 , 98 ( 9 ), 2892 – 2898 .

Joss, L. ; Müller, E. A . Machine learning for fluid property correlations: classroom examples with MATLAB . J. Chem. Educ. , 2019 , 96 ( 4 ), 697 – 703 .

Jablonka, K. M. ; Patiny, L. ; Smit, B . Making molecules vibrate: Interactive web environment for the teaching of infrared spectroscopy . J. Chem. Educ. , 2022 , 99 ( 2 ), 561 – 569 .

Revignas, D. ; Amendola, V . Artificial neural networks applied to colorimetric nanosensors: An undergraduate experience tailorable from gold nanoparticles synthesis to optical spectroscopy and machine learning . J. Chem. Educ. , 2022 , 99 ( 5 ), 2112 – 2120 .

Qiu, R. Y. ; Lin, Z. Q. ; Yang, Z. C. ; Gao, L . Machine learning for infrared spectral classification of polyvinyl butyrals with identical chemical groups: an example for undergraduate chemistry classes . J. Chem. Educ. , 2024 , 101 ( 2 ), 328 – 336 .

杨海洋 , 易院平 , 朱平平 , 何平笙 . 二维高分子链形态的计算机模拟 . 高分子通报 , 2003 , ( 5 ), 76 – 80 .

浏览量

150

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

有机蒙脱土改性聚乙烯醇缩丁醛透明高分子薄膜的研究

受教学启发的高分子物理思考

高分子物理教学内容在《塑料材料与配方设计》课程教学中的应用

《高分子物理》课程内容整合与优化研究