一、课程和案例的基本情况

课程名称：分析化学

授课对象：应用化学

课程性质：专业基础课程

课程简介：

分析化学的主要任务是鉴定物质的化学组成（元素、离子、官能团、或化合物）、测定物质中有关组分的含量、确定物质的结构（化学结构、晶体结构、空间分布）和存在形态（价态、配位态、结晶态）及其与物质性质之间的关系等。本课程的目的是使学生掌握分析化学的基本理论、基础知识，培养严谨的科学态度、踏实细致的作风，实事求是的科学道德和从事科学研究的技能。使学生能够将分析化学知识用于化学工程生产中化学物质的分析测试，剖析化学工程中的复杂工程问题，并协助通过设计、推理和实验验证，找到解决方案。培养学生能够认识不断探索和学习的必要性，具有自主学习和终生学习的意识。

案例简介：

分析化学中的酸碱滴定法，是课程内容的第五章。从知识传授、能力培养、价值塑造三个方面进行讲授。

知识传授：①溶液中的酸碱反应与平衡、质子条件、酸碱质子理论；②酸碱平衡体系中各酸碱组分的平衡浓度、分布分数的意义及计算方法；③计算酸碱体系pH值的方法；④缓冲溶液的原理及pH值计算方法、缓冲溶液选择及配制方法；⑤酸碱指示剂作用原理；⑥酸碱滴定的基本原理、判别准确滴定、确定滴定的指示剂；⑦应用酸碱滴定法解决实际问题、混合碱分析；⑧提高分析结果准确度的方法。

能力培养：①能运用AI工具辅助数据分析，并独立验证结果的可靠性。

价值塑造：①培养严谨的科学态度、技术伦理意识及“科技报国”使命感。

二、案例蕴含的思政元素分析

误差与数据处理的核心在于理解“偶然误差”与“系统误差”的辩证关系。偶然误差反映数据的随机波动性，需通过统计学方法（如高斯分布、最小二乘法）进行概率化处理；系统误差则需通过技术创新或实验设计优化消除。例如，2025年新修订的《国家分析化学标准》强调利用AI算法（如深度学习模型）实时识别实验数据中的系统性偏差，并通过传感器校准技术自动修正误差，体现了“技术突破与科学规律辩证统一”的思维。教学中可引入中国古代《九章算术》中“平准术”的案例，其通过均分误差实现公平赋税，与现代误差理论中的“平均值法”异曲同工，引导学生理解“偶然误差的普遍性”与“误差控制的文明传承”。

误差理论的发展史是科学家不断突破认知局限、追求真理的缩影。19世纪，高斯提出“最小二乘法”，通过数学方法处理观测误差，奠定了误差分析的统计学基础；20世纪初，费舍尔提出实验设计的随机化原则，推动误差理论从经验总结上升为科学体系。这些理论演化的过程体现了科学家对“偶然误差”与“系统误差”辩证关系的认识：偶然误差反映事物的随机性，系统误差则需通过技术革新解决。教学中融入这一历史脉络，可引导学生理解“实践—认知—再实践”的唯物辩证法，同时学习科学家严谨治学、勇于修正的科学态度。

中国古代工艺与技术早已蕴含误差控制的朴素思想。战国时期《考工记》记载“冶氏为杀矢，刃长寸，围寸，铤十之”，强调兵器制作需严格统一尺寸；秦始皇统一度量衡，以“商鞅方升”等标准器规范测量精度；宋代《营造法式》规定建筑构件“材分八等”，通过模数化减少施工误差。这些案例彰显中华民族对“精准”的追求，为现代误差理论提供了文化根基。教学中结合古代智慧，既能增强学生的文化自信，又能启发其思考误差控制的普适性价值。

我国在误差分析领域实现三大突破：(1) AI驱动的智能误差诊断系统：清华大学团队开发的“ChemAI-Error”平台，通过大数据训练模型，可自动识别实验数据中的异常值并推荐修正方案，将分析效率提升40%；(2) 国产高精度仪器的崛起：如“悟空号”量子传感器实现皮米级测量精度，打破西方技术垄断，支撑国产芯片制造工艺的误差控制；(3) 中国计量科学研究院研究员张伟团队，放弃海外高薪回国主导“国家基准物质数据库”建设，其研发的AI辅助定值技术使标准物质不确定度达到国际领先水平。教学中融入这些案例，可强化学生“科技报国”使命感，同时以屠呦呦团队通过数万次实验误差分析提取青蒿素的事迹，弘扬“精益求精、科技报国”的精神。

从《九章算术》的“平准术”到AI赋能的误差控制，分析化学的误差理论教学可串联“传统智慧—现代科技—未来责任”三重维度。通过辩证思维训练、文化自信培育、AI技术实践与伦理价值观塑造，实现“知识传递”向“价值内化”的升华，为培养兼具科学素养与家国情怀的新时代人才提供范式支撑。

三、案例教学整体设计

（一）教学设计

无机及分析化学课程确立了价值塑造、知识传授和能力培养三位一体的课程目标，深入梳理课程内容，结合课程特点、思维方法和价值理念，深入挖掘课程思政元素，主要从①科学世界观、辩证唯物主义思想树立；②科研思维、创新能力培养；③职业素养和科学精神教育；④社会主义核心价值观和爱国主义教育几个方面下功夫践行“课程思政”理念，落实立德树人根本任务。在教学中，融入思政元素注重适时恰当，不生搬硬套，达到润物细无声、水到渠成的对学生进行思想教育的效果。

（二）教学实践

教学内容：回归分析法、提高分析结果准确度的方法。

误差的统计分析与显著性检验

难点解析：学生易混淆不同检验方法（如t检验与Grubbs检验）的适用场景。

处理方法：通过“异常值剔除”案例（如一组平行测定数据中的离群值），演示Grubbs检验的步骤；对比t检验用于判断均值与参考值差异的实例。

对数运算的有效位数规则

难点解析：学生常忽略pH、pKa等对数值的小数位数与有效数字的关系。

处理方法：以pH=4.34为例，说明其对应�+H+为4.6×10⁻⁵（两位有效数字），强调小数部分位数为有效位数；结合酸碱滴定终点pH计算，设计配套练习题。

教学方法：讲授与课堂讨论法结合；运用启发式；贯彻理论联系实际。

（三）教学反思

分析化学面向大二学生，作为定量分析的理论基石，其思政价值不仅在于传授误差分类、置信区间计算等知识，更在于通过科学思维的启蒙塑造严谨求真的学术品格。从教学反馈看，思政元素与专业内容的融合有效激发了学生的科学精神与价值认同：王同学提到“过去认为误差只是实验的‘失败标签’，现在学会用统计学视角理解其客观性与可控性，数据处理的‘去伪存真’让我感受到科学研究的理性之美”；陈同学感慨“高斯分布和t检验的背后，是科学家数百年的试错与突破，对比古代《九章算术》‘平准术’的朴素均分思想，更深刻体会到人类追求精准的执着与智慧传承”。这些反馈印证了“思政如盐”的浸润效果——以AI误差诊断、国产高精度仪器突破等现代科技案例为载体，将辩证思维（误差的必然与可控）、文化自信（商鞅方升的标准化智慧）、家国情怀（科技自立中的青年使命）自然融入知识脉络，引导学生在掌握Q检验、最小二乘法的同时，潜移默化地完成从“数据计算者”到“科学思考者”的认知跃迁，为后续专业学习奠定方法论与价值观的双重根基。