生成式人工智能在酸碱中和滴定图像模拟中的应-大学化学

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生成式人工智能在酸碱中和滴定图像模拟中的应

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研究背景与问题

近年来，随着生成式人工智能技术的快速发展，其在多个领域的应用日益广泛。在教育领域中，尤其是化学教育，对于实验现象的直观演示和模拟具有重要意义。然而，传统的酸碱中和滴定实验由于实验操作复杂性、实验材料成本以及实验条件的限制，难以满足大规模教学需求。因此，如何通过现代技术手段提高酸碱中和滴定实验的模拟效果，成为了化学教育领域亟待解决的问题。

研究方法

本研究采用生成式人工智能技术，对酸碱中和滴定实验进行动态图像模拟。首先，基于生成对抗网络（GAN）等深度学习模型，编写了能够生成酸碱中和滴定实验动态图像的代码。其次，构建了一个“实验图像代码生成+调优”的范式，该范式通过不断地优化生成图像与真实实验图像之间的相似度，实现了对酸碱中和滴定实验图像的精确模拟。最后，将生成图像与实际教学需求相结合，以期为化学教育工作者提供一种新的实验图像模拟方法。

核心结果

研究结果表明，所提出的“实验图像代码生成+调优”范式能够有效提高酸碱中和滴定实验图像的模拟效果。通过对实验图像的连续调优，生成图像与实际实验图像的相似度逐渐提高，满足了化学教育中对于直观演示和模拟的实际需求。此外，该方法在保证模拟效果的同时，降低了实验成本，提高了实验可及性，为化学教育工作者提供了一种高效、经济的实验图像模拟工具。

结论与意义

本研究通过生成式人工智能技术在酸碱中和滴定图像模拟中的应用，为化学教育领域提供了一种创新的教育手段。该方法不仅有助于提高学生对化学实验现象的理解和认识，还能有效解决传统实验教学中存在的诸多问题。因此，该研究成果对于推动化学教育现代化、提升化学教学质量具有重要意义。同时，本研究也为生成式人工智能技术在教育领域的应用提供了新的思路和范例。

文章来源：《大学化学》网址: http://www.jxzyyzzs.cn/qikandaodu/2025/1029/328.html