人工智能在食品化学课程教学中的多元化应用研究

为破解食品化学课程理论抽象、实验受限、个性化教学不足等难题，本文聚焦人工智能在食品化学课程教学中的多元化应用展开研究。从应用方向维度，系统剖析了AI在理论教学场景的赋能路径、实验教学场景的革新机制及个性化教学场景的支撑逻辑；从实践实施层面，构建了“数据—资源—机制”三位一体的AI教学资源体系，设计了适配不同教学场景的AI融合型教学模式。研究明确了AI与食品化学教学的深度融合路径，证实其可优化教学流程、提升教学效能。最后分析了应用中的适配性、数据安全等挑战，提出针对性优化方向。研究为食品化学课程教学改革提供了理论参考与实践范式，助力高等教育食品类专业教学质量提升。

关键词(KeyWords)：

人工智能；食品化学；课程教学

参考文献(References)：

［1］李伊涵，倪湾.现代食品检测技术的发展与挑战分析［J］.现代食品，2025，（12）：161-163.

［2］时晓磊，奚春宇，黄卉，等.基于OMO模式超时空的“食品化学”课程双线教学改革的初步研究［J］.农产品加工，2025，（01）：109-111+116.