有机化学实验在线开放课程设计的探索与实践

针对以往有机化学实验教学中存在的问题及学生所反映的改进期望,在有机化学实验在线开放课程的开发中,充分利用在线课程与网络教育平台,制作了针对性的教学微视频课程和相应的课件,建立了一套完整的测试模式与题库。通过考测机制,促进和强化学生的实验课前预习。而学生在充分预习的基础上,实现实验预习–现象记录–实验报告完整规范化和一体化,相应提高了学习效率。同时,建立了一套相对客观的成绩评估体系并取得了积极的成果。     

有机化学在线开放课程的建设与探索

将interactive learning（交互性学习）,inspirational learning（启发式学习）和institutional learning（学院化学习）理念融入有机化学课程中,从教学目标、课程结构与内容、教学技术和方法、开放课程管理等方面入手,开展了有机化学在线课程建设与实践探索。在建立和完善在线预习测试、在线习题训练、期末考核制度的基础上,着力训练学生自主学习和探究性学习的能力,并着重考查学生对有机化学基本理论与方法的掌握与应用程度。最终达到提升学生自我更新知识、主动获取知识、灵活运用知识能力的目的。     

医学留学生化学实验全英文教学资源建设与实践*

针对目前化学实验全英文在线教学资源匹配度较低、相对匮乏等问题,以医学留学生为中心,建设了有声课件、模块化实景实验操作视频以及测试题库3种不同类型的化学实验全英文教学资源,通过资源的线下使用和基于雨课堂的在线预习,实现从“集中、定时、定点”的传统教学模式向“模块化、碎片化、信息化”的混合教学模式转变,可以丰富教学资源和教学手段,改进教学秩序,提高医学留学生化学知识和技能学习的积极性和主动性,使“教”“学”良性循环,可切实提高化学实验国际化教学质量。     

基于"微信+问卷星"闯关式化学实验预习模式的创新与实践——以"大学化学实验"为例

实验教学在培养工科学生的动手能力和科学素养等方面起着不可替代的作用。实验预习对于学生形成良好的实验习惯和安全意识攸关重要。本文基于"微信+问卷星"平台对大学化学实验预习模式进行了改革,引入游戏闯关理念,开发出闯关式大学化学实验预习在线考试小程序,以替代传统的纸质预习思考题,引导学生主动接受闯关式挑战,并取得了较好的教学效果。     

有机化学实验课程在线测试与学习平台的开发与实践

通过设计开发有机化学实验课程在线测试与学习平台改进有机化学实验教学。平台基于开源考试系统设计开发,可自适应多种终端和操作系统,无需单独安装客户端。构建符合有机化学实验教学目标和需求的实验能力评测指标体系,并在此基础上搭建平台、建设标准化试题库和教学资源库。平台除了具备考试系统的基本功能外,还可以根据测试结果推送相关学习资源,实现个性化精准教学。实践证明,平台可以帮助学生掌握实验知识,帮助教师了解教学效果。     

仪器分析实验多媒体教学软件的研制

开发了一个具有远程互动式功能的仪器分析实验多媒体教学软件,内容包括仪器分析实验教学中的基础理论、背景知识、预习测试、实验报告、实验讨论、实验操作技能规范等。     

后疫情时代微信融入无机化学实验教学的初探

针对后疫情时代的教学需要和地方高校的信息化教学资源的不足,通过创建微信公众号和微信群,初步探索了微信融入无机化学实验教学的新模式。课前通过公众号的推文引导学生进行有目标的预习,养成自主学习和独立思考的习惯。课堂中,先通过微信群进行预习测试,并基于测试反馈调整需要重点讨论的实验要点,再通过微信群共享师生在实验过程中对实验操作、实验现象和实验结果拍摄的照片或视频,充分激发学生兴趣,提升学生的能力。课后结合拍摄的错误操作的照片撰写公众号推文,进行实验反馈,帮助学生形成反思的习惯。     

“创客教育+SPOC”翻转实验教学模式研究——以磷酸氢二钠产品中微量杂质铁的测定为例

探索了一种“创客教育+SPOC”翻转实验教学模式,并具体应用于磷酸氢二钠产品中微量杂质铁的测定。充分融合线上、线下教学资源,依据翻转课堂教学流程研究了课前任务下达、视频预习、在线检测及课堂活动的前期预习问题翻转、中期实验内容协作以及后期实验过程反思等翻转方案,拓展了课后学生自主设计科研创新方案。既培养了学生的基本技能,又激发了学生实验的热情,同时提升了学生的科研素养。     

在线化学实验安全考试系统的设计与应用

设计了一款在线化学实验安全考试系统,系统包括在线考试、数据分析等模块。利用此系统可以完成化学实验安全培训和考核。利用数据学习算法对学生考试结果进行了数据分析,评价了学生对安全知识的掌握情况,保证了实验课程的安全进行,能为实验教学提供有效帮助。     

纤维织物在线近红外检测影响因素探究

利用自行研制的"纤维制品主体组分高效识别与分拣装置"探讨了织物测试厚度、设备运行速度、扫描积分时间及扫描次数等因素对设备在线近红外检测的影响,并将常见织物的在线近红外谱图与光栅型近红外仪测得的离线谱图进行了比较。研究结果表明:每类织物的在线近红外谱图的分辨率虽有所降低,但均存在明显的特征吸收峰,且采集的谱图重复性良好。因此,该设备可用于纤维织物的在线识别与分拣。其最佳检测条件为:对于经纬密度紧密的机织物样品,测试厚度应在1 mm以上,对于疏松的针织物样品,测试厚度应在2.5 mm以上,设备运行速度以低速(0.41 m/s)为佳,扫描积分时间1 ms,扫描次数10次。所得检测条件为后续纤维织物的在线检测提供了参考依据。