【教研动态】AI 驱动教学，智慧融合促成长——青岛市高中化学专题研讨
AI 驱动教学，智慧融合促成长——青岛市高中化学专题研讨2026 年 4 月 29 日，青岛市高中化学教研活动于青岛五十八中圆满落幕。本次活动紧扣“AI 驱动化学教学与教师专业素养进阶”这一主题，通过两节精雕细琢的 AI 融合示范课、沉浸式评课互动、备课团队深度说课等多元环节，全景式展现了人工智能与化学课堂的深度融合。全市各校化学教师汇聚一堂，在思维共鸣中探寻核心素养导向下智慧教育的新形态。课例展示：AI 驱动，课堂迸发新活力本次教研活动聚焦两节示范课——青岛五十八中姜箐老师的《重温科学家的研究之路——医
AI教育新纪元：智能助教怎样实现因人而异的精准教学？
从之江智教300个智能体嵌入WPS办公软件，到西宁区域定制化智能体"AI小中"首发落地，教育智能体正从概念演示全面走向教室，一场以"因材施教"为核心的智能化教育变革正在加速推进。政策加码：教育智能体驶入快车道2026年4月10日，教育部等五部门联合印发《"人工智能+教育"行动计划》，从顶层设计为教育智能体规模化落地铺路。行动计划明确打造未来课堂、未来学校、未来学习中心和未来实训中心，打通人工智能应用"最后一公里"，并提出将遴选面向不同教育角色、不同应用场景的教育智能体，择优上线国家平台，让优质资源真正服务
AI每日学堂:深度解析Q-Learning与DQN算法:它们如何与Transformer联手改变AI
今天，我们用最通俗易懂的方式，为大家彻底讲明白这两个经典算法的数学原理、典型应用，以及它们在当代大模型架构中究竟扮演怎样的关键角色。数学原理Q-Learning的核心在于函数Q(s, a)，它代表在状态s下执行动作a后，未来能够获得的累积奖励期望值。它的迭代更新公式源自经典的贝尔曼方程：Q(s, a) ← Q(s, a) + α [r + γ × max Q(s', a') - Q(s, a)]让我们逐一拆解这个公式：s：当前所处状态a：当前执行的动作r：执行动作后立即获得的即时奖励s&#
AI逐梦者的学术征途：张世琳的科研成长之路
青春心向党，奋进新征程。为深入学习贯彻党的二十届四中全会精神，扎实推进"强国行"专项行动，我院特设"经纬·强国青年说"专题栏目，展现工管学子在服务国家战略、扎根基层实践、攀登科研高峰、推动教育发展等方面的典型事迹。他们以信念为魂、以专业为翼、以实干为本，将"为党育人、为国育才"的使命融入成长历程；在知行合一中践行"学道酬实，至任于群"的院训精神，以勤勉踏实深耕学术，以求真务实开拓创新，力争成为具有国际视野、理论功底、知识储备、实践能力和创新精神的新时代复合型人才。从实验室到基层一线，从课堂到社会大舞台，工
Momenta曹旭东：物理AI基石由世界模型与强化学习铸就
4月25日，Momenta在北京车展举办“Momenta R7，物理AI序章”分享会。四位合伙人同台，探讨技术、产品及商业化，宣布R7强化学习世界模型量产首发。这标志着智能驾驶从“感知”到“理解”的飞跃，物理AI从概念走向量产。 Momenta交付超70款车型，定点超200款，覆盖10余国。搭载系统车辆超80万台，最快40天交付10万。北京车展有20个品牌60余车型搭载，含奔驰、奥迪、宝马。 世界模型与强化学习，构成物理AI两大核心支柱 分享会上，Momenta合伙人、CEO曹旭东解析了物理AI的底层逻辑
构建 AI 数智化未来校园
所谓 AI 数智校园，即融合人工智能、大数据与物联网技术，将教学、管理及服务全链条智能化，打造集“教、学、研、管、服”于一体的全新校园生态。一、核心定位绝非单纯堆砌硬件，旨在实现数据互联、AI 驱动、服务智慧化及管理高效化。关键词：数据互联、AI 大模型、智能代理、无感服务、绿色低碳。二、整体架构（四层）1. 感知层（神经末梢）部署智能监控、电子学生证、各类传感器、RFID 及一卡通，全面采集人员、物资及环境数据。2. 网络层（数据高速路）依托全光网、Wi‑Fi 6/7、5G 及物联网专网，确保数据传输低
AI 赋能：如何激发中小学教师的学习潜能？
人工智能技术正深刻重构教育的格局与界限，中小学教师的学习力已成为应对此变局的核心素养。学习力不单指获取新知新技的速率，更在于整合、转化并创新教学实践的持久动能。AI 能否化作教师学习力的加速器，以及如何在实际场景中有效落地，亟需深度剖析。一、人工智能重塑了教师学习力的本质在传统认知里，教师的学习力常被等同于参训频次、专著阅读量或反思日志的篇数。然而随着 AI 的介入，学习力的维度变得更为立体且动态。以往，一位偏远乡镇的数学教师获取优质资源的唯一渠道是等待区级教研分发。如今依托智能推荐系统，她每日都能收到契
AI赋能高校教学设计全攻略：生成式AI与RAG技术强强联合
生成式AI与RAG技术的完美融合，专为高等院校课程精心定制～ 从知识库构建到智能模型应用，只需三个步骤即可实现教学智能化转型！数据信息化 + 管理信息化 + 操作信息化，将教材、教学方案、授课视频全面盘活，跨学科知识体系更加系统完整～ 学生能够获得量身定制的学习方案，遇到问题随时咨询虚拟助教，创新实践更加得心应手；教师从繁琐工作中解脱出来，AI评估与即时反馈双管齐下，教学成效显著提升！ 实际应用于《跨学科课程设计》课程，学生综合知识运用能力和实践创新能力明显增强～ 投入成本低、部署简便，普通本科院校也能轻
AI 为何引发教师群体的深层焦虑？
近一日之内，美国教育界正热烈探讨一个议题：回首过去一年，大众普遍坚信：AI 在教育领域的角色，仅限于：辅助学业自动归纳智能导师然而如今更多人察觉：AI 所颠覆的，或许不单是学生。实际上是：往昔：教师最核心的价值在于：在于：传授知识解答疑惑规划学习路线但随着 AI 问世：众多学生开始意识到：ChatGPT 能够：全天候响应提问无限耐心地进行阐释自动生成习题提供定制化辅导动态调整难度等级甚至于：许多学生开始感觉：AI 比教师“更了解自己”。这是一种极具风险的演变。近期，越来越多的美国学府着手试点：譬如：Kha
AI 越强越需 PBL：从获取答案到解决问题的能力重塑
“本文借《垃圾分类知识》案例，剖析 AI 如何助推高品质项目化学习的构建。”项目化学习（PBL）正演变为课堂改革的关键路径。然而在实际操作中，众多教师面临共同困境：项目已执行，成果已呈现，课堂氛围虽热烈，但学生的深度研习并未真正落地。追根溯源，往往并非项目本身存在缺陷，而是缺乏科学严谨的设计逻辑。高品质的项目化学习通常恪守这一核心脉络：开展项目化学习，不应首要思考“举办何种活动”，而应优先考量“学生习得什么”。一个卓越的项目需同时聚焦三大维度：知识维度：掌握何种内容；能力维度：培育何种技能；素养维度：塑造
华盛顿州日企化工设施爆炸已致2人死亡 9名失踪者确认遇难
美国华盛顿州政府官员于27日表示，发生在朗维尤市的日资企业化工储罐爆炸事故死亡人数已升至2人，另有9名下落不明人员已被确认遇难。 当地消防部门透露，发生事故的储罐容积约为90万加仑（1加仑约3.79升），罐内大量腐蚀性化学物质发生泄漏。由于受损储罐结构存在安全隐患，现场仍面临接触腐蚀性化学品的危险，相关救援工作将"缓慢、有序、谨慎"地推进。搜救到的遇难者遗体需先进行净化处理，随后移交法医部门进行身份鉴定。 美国化学安全与危害调查委员会指出，事故源于一个储存"白液"的大型储罐发生内爆并破裂，导致多人死亡和严
JIC拟出售芯片材料巨头JSR
据内部消息人士透露，由政府背书的产业革新投资机构（JIC）正计划处置芯片材料制造商JSR。两年前，JIC曾斥资60亿美元将JSR从公开市场私有化。 消息人士进一步指出，富士胶片与三菱化学均已表达收购意向。鉴于相关信息尚未正式披露，相关方不愿公开身份。 其中一位知情者表示，人工智能领域的海量投入推升了芯片供应链企业的市场估值。JIC最初意图借助JSR推动材料行业整合，如今则希望借市场利好局面完成出售。 JSR创立于1957年，是光刻胶领域的主要生产商。光刻胶在半导体制造中用于将电路图形转印至晶圆表面。 富士
澳洲政府状告3M隐瞒"永久化学品" 索赔百亿赔偿
澳洲政府正式对3M(155.17, 1.14, 0.74%)公司提起诉讼，要求赔偿超过140亿美元，指控这家工业巨头未公开所谓"永久化学品"的相关事实，这些物质曾在澳洲28处军事设施中使用。 澳洲政府周四宣布，因消防泡沫中的化合物导致环境污染，决定追讨超过200亿澳元、约合143亿美元的损失补偿。 澳洲已于去年全面禁止使用全氟及多氟烷基物质，即PFAS。 澳洲政府指控3M蓄意隐瞒信息，并歪曲其泡沫产品的实际危害。同时指出，3M未能充分揭示环境风险，且其废弃物处理承诺与当时实际情况存在严重不符。 澳洲司法部
AI 逆合成困境：数据并非万能药
2024 年，AlphaFold 已能解析人类蛋白质组中绝大多数的结构，然而在有机合成规划这一「理论上更契合 AI」的领域，纯数据驱动的路径却遭遇了瓶颈。症结并非数据规模不足，而是我们严重低估了合成化学里「隐性知识」的深度。标签：AI 逆合成 | 化学信息学 | 专家知识 | 数据质量 | 机器学习首先明确结论：迄今为止，仅靠反应数据训练的 AI 逆合成规划器，仅能应对简单的目标分子。一旦面对拥有多个立体中心的复杂天然产物，它们便束手无策。这与 AI 在其他领域的卓越表现形成强烈反差：有机逆合成的搜索空间
华东理工大学新增"材料化学-人工智能"双学位项目获批
近日，上海市教育委员会正式发布了《关于公布2026年上海市普通高等学校双学士学位复合型人才培养项目名单的通知》。华东理工大学顺利获批设立"材料化学-人工智能"双学士学位复合型人才培养项目计划于2026年秋季开始招生该项目的获批意味着学校在推进跨学科人才培养改革、对接国家重大战略需要方面取得实质性进展在科技快速进步与产业加速融合的时代背景下，材料科学与人工智能技术的交叉创新已成为推动新材料研发、智能制造升级的核心动力。学校精准把握这一发展方向，充分发挥华东理工大学"化学"（理科）和"控制科学与工程"（工学）