以下是关于生成 AI 辅助化学课堂教学内容的相关信息：
在教学中，可控地引导学生将部分课程和任务用 AI 辅助是可行的，但仍需限制部分课程的 AI 使用，以培养学生独立思考和解决问题的能力。很多时候人们未能很好地运用 AI 为自己赋能，并非能力欠缺，只是不知道可以这样做。
在医疗保健领域，为了让 AI 产生真正的改变，应创建像我们一样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集的信息输入开始，如正规学校教育和学徒实践。对于 AI 来说，当前的学习方式及技术人员的处理方式使在复杂情况下确定最佳答案的直觉培养面临挑战。应通过堆叠模型训练 AI，如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。就像预医学生从化学和生物学基础课程开始，设计新疗法的科学家也需多年学习，这种方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。
您可以参考以上思路，将其中的方法和理念应用于化学课堂教学中，例如先让学生掌握化学的基础知识，再逐步引入 AI 辅助教学，同时注意培养学生的自主能力。
暑期的大牌专门培训北大华东师大华南师大近期的中小学赛事可控的引导学生，将一些课程，一些任务用AI辅助仍然限制部分课程的AI使用以培养独立思考，解决问题能力很多时候，我们不能很好的运⽤AI来为⾃⼰赋能，并⾮因为能⼒⽋缺，仅仅是不知道可以这样做⽽已
[title]为了在医疗保健中产生真正的改变，AI需要像我们一样学习毫无疑问，AI将不可逆转地改变我们如何预防和治疗疾病。医生将把文档工作交给AI书记员；初级医疗服务提供者将依赖聊天机器人进行分诊；几乎无穷无尽的预测蛋白结构库将极大地加速药物开发。然而，为了真正改变这些领域，我们应该投资于创建一个模型生态系统——比如说，“专家” AI——它们像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始，通常是通过正规的学校教育，然后是某种形式的学徒实践；数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习，大多数情况下是面对面地学习。这是一个几乎不可替代的过程：例如，医学住院医生通过聆听和观察高水平的外科医生所获取的大部分信息，是任何教科书中都没有明确写出来的。通过学校教育和经验，获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉特别具有挑战性。这一点对于人工智能和人类都是如此，但对于AI来说，这个问题因其当前的学习方式以及技术人员当前对待这个机会和挑战的方式而变得更加严重。通过研究成千上万个标记过的数据点（“正确”和“错误”的例子）——当前的先进神经网络架构能够弄清楚什么使一个选择比另一个选择更好。我们应该通过使用彼此堆叠的模型来训练AI，而不是仅仅依靠大量的数据，并期望一个生成模型解决所有问题。例如，我们首先应该训练生物学的模型，然后是化学的模型，在这些基础上添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的目标是成为医生，但他们的课程从化学和生物学的基础开始，而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程，他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样，设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习，然后是博士研究，再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉，特别是在分子层面，这些差别真的很重要。例如，雌激素和睾酮只有细微的差别，但它们对人类健康的影响截然不同。