机器学习是人工智能最为基础和重要的模块。机器学习和化学是两个独立的学科领域，但它们之间存在着许多交叉点。在化学领域中，机器学习技术被广泛应用于材料发现、药物设计、反应预测、分子模拟等方面。与此同时，化学知识也为机器学习的发展提供了丰富的数据源和应用场景。机器学习与化学的交叉融合已经成为一种重要的学科交叉模式，为化学教育和研究提供了新的机遇和挑战。
在这样的背景下，机器学习与化学交叉探索的研究也逐渐受到了广泛的关注，并在2017年后呈现明显的上升趋势（如图1）。因此，我们顺应时代趋势从2021年的春季学期开始开设了这样的交叉课程，并命名为《智能化学》。这个课程名称可能不够具体和贴切，原因在于我在开课之前实际并不清楚能将课程内容深入到什么程度。授课两届学生下来，有了一些粗浅的认识和感受。本文探讨机器学习与化学交叉课程的教学实践，以及教学反思和展望，旨在总结自己，同时期盼指点以提高自己。
图 1. 机器学习（machine learning）和深度学习（deep learning）研究增长趋势。数据来源于SCIFinder数据库
机器学习与化学交叉课程的教学需要结合两个学科的知识和技能，以期达到更深入和广泛的理解和应用。下面将从课程设计、教学内容和教学方法三个方面来探索机器学习与化学交叉课程的教学。
机器学习与化学交叉课程的教学涉及的内容很广泛，包括数据库基础知识、化学结构式的数据化处理方法、机器学习基本原理和算法、机器学习在化学领域中的应用以及实践案例等方面。因此，本课程设计需要考虑到学生的专业知识背景，不同年级的学生计算机平均水平状况，并根据不同的当下学生背景和需求进行调整和组合。
在课程设计中，我根据教学目标和教学阶段的不同，将课程内容分为基础和应用两个阶段。基础阶段主要介绍化学知识与信息的数据化处理和机器学习的基本概念、原理和算法，以及它们之间的关系和互动。应用阶段则着重介绍机器学习在化学领域中的具体应用案例，如分子性质预测、活性分子的发现等。受限于信息学的专业背景知识，在本科阶段的教学中，应用案例的选取更加倾向于适合入门的案例，旨在拓宽学生的思路，为将来从事高精尖研究储备基础技能。
机器学习与化学交叉课程的教学需要涉及到化学和机器学习的基本知识和技能。在化学方面，需要学生具备化学分子结构、反应机理和化学性质等基础知识，以及现代化学研究中的分子模拟、分子设计和分子动力学等方面的应用。在机器学习方面，需要介绍机器学习的基本概念、算法和模型，以及监督学习、无监督学习和半监督学习等不同类型的学习方式。我院应化和化生专业的学生，得益于学院专业教师的精心培养，具备优良化学基础和功底。同时在大一阶段，学生们系统学习了Python编程基础，完全具备学习本课程前期知识背景。因此在本课程的教学内容设计上，重点指导学生掌握化学结构和反应这种特殊信息的数据化，并能根据数据分析的需求实现编程自由（图2），使用机器学习手段深入挖掘数据内涵。
尽管人工智能的“深度学习”是未来的数据挖掘的主要工具，但是受限于深度学习模型的复杂性和硬件资源，“深度学习”不适合作为初学者的学习内容。
除了基本知识和技能，机器学习与化学交叉课程的教学还应涉及到实际应用案例。例如，可以介绍机器学习在药物设计和分子筛选中的应用，或者机器学习在化学材料和纳米材料领域中的应用等。通过实际案例的引入，可以帮助学生更好地理解机器学习和化学的交叉应用，并掌握相关的技能和方法。
图 2. 示例代码及化学数据可视化（这段代码用于查找给定两分子的不同之处）
机器学习与化学交叉课程的教学方法应该结合理论和实践，注重学生的主动学习和探究。具体而言，可以采用以下教学方法：
（1） 课堂讲授：通过讲授化学和机器学习的基本知识和应用案例，帮助学生建立基本的理论框架和认识体系。
（2） 案例分析：通过分析实际的应用案例，帮助学生深入理解机器学习与化学的交叉应用，掌握相应的技能和方法，激发学生的兴趣和学习热情。同时，案例分析也可以帮助学生培养分析问题和解决问题的能力。
（3） 上机探究：通过实验，帮助学生将机器学习和化学的理论知识转化为实际操作能力。机器学习的计算机资源开销较小。在限定数据量的前提下，完全可以在个人电脑上运行获得结果。因此在实际教学过程中鼓励学生积极开展探索，学以致用。
机器学习与化学交叉课程的教学是一种新兴的教学模式，它对教学模式、教学方法和教学资源提出了新的挑战。在机器学习与化学交叉课程的教学过程中，我们也遇到了一些问题，需要进行反思和改进。
（1）缺乏合适的教材
由于机器学习与化学交叉课程的教学内容较为前沿，因此目前没有系统和全面的教材。在教学过程中，我只能根据最近的研究文献和相关的技术参考文档、代码包的开发者文档，遵照循序渐进和由浅入深的逻辑组织形成讲义。
（2）教学资源不足
机器学习与化学交叉课程需要涉及到大量的计算机资源和实验设备，然而这些资源并不是所有学校和学生都能够轻易获得。在教学过程中，需要寻找合适的教学资源，并进行统一的规划和管理。目前只能鼓励学生充分使用个人电脑，这也是无法开展“深度学习”模块的讲授的主要原因。好在数据分析和机器学习的计算开销，在有限数据量大额情况下，普通个人电脑是可以应对的。
（3）学生基础不一
机器学习与化学交叉课程需要涉及到化学和机器学习两个领域的基础知识和技能，而不同学生的基础情况却不尽相同。随着时代的发展，学生编程基础越来越好。同一级学生中，对计算机感兴趣的学生，编程基础较好。因此，在教学过程中，需要根据学生的不同基础情况进行有针对性的讲解和引导。
（1）优化讲义难度梯度
针对机器学习与化学交叉课程教学中缺乏合适的教材的问题，我们结合研究文献和开发者文档，整理形成了讲义，其中的案例做了难易梯度分布。难度较高的案例，仅供学有余力的同学做去兴趣探索，不做考核要求。能否形成教材，仍需探索、沉积、磨合。
（2）借助开放共享教学资源
计算机专业有个明显的优势，就是开放的教学视频、演示案例特别丰富。为了避免“重复造轮子”，本课程中相关的python基础知识，借鉴使用开放的教学资源。我本人的教学设计，重点在于缺乏教学资源的模块，以及化学和计算机编程融合的模块上。
（3）多元化教学方式
针对学生基础不一的问题，我们可以采用多元化的教学方式，包括课堂讲授、案例分析、数据分析探究等多种方式。同时，针对编程基础好的同学，进行个性化的指导和辅导，申请科创项目或开展毕业设计等探索性尝试，鼓励和指导学生利用所学知识解决现实问题，学以致用。
课堂授课
机器学习与化学交叉课程的教学是一种新兴的教学模式，它有着广阔的应用前景和发展空间。通过本文的探讨，我们可以看到，在机器学习与化学交叉课程的教学过程中，需要重视知识的融合和交叉，采用多元化的教学方式，以及注重实践操作和案例研究。同时，在教学过程中，我们也需要关注一些问题，例如缺乏合适的教材、教学资源不足以及学生基础不一等问题。为了解决这些问题，我结合现状编写合适的讲义，充分利用开放共享教学资源，并鼓励学生学以致用，实现多元化和个性化的指导。
综上所述，机器学习与化学交叉课程的教学是一种富有挑战性和前瞻性的教学模式，它有着广泛的应用前景和发展空间。我们相信，通过不断地探索和实践，机器学习与化学交叉课程的教学将会越来越成熟和完善，为培养更多具有创新精神和实践能力的人才奠定基础。
