在课程知识库基础上，进一步打造能够回答学科各种问题的智能体，如术语查询AI助手、文档AI阅读助手、AI+超算实践助手、科研AI助理、AI辅助实践助手等，打造学科专属智能教学应用。同时根据学生对“学、思、践、悟”四大类智能体的实际运用情况，相应地调整课堂和讨论环节的教学方式，如适当地引导学生加强“AI助思”和“AI助悟”这两方面的训练，在课堂中增加引导和启发环节，增强学生综合能力。比如在学堂在线平台设计“AI+化学”领航员和“DeepSeek&智能化学”智能体，可以用来辅导并掌握学生对于AI技术与学科交叉融合的程度，从而方便教师指导学生更好地运用AI工具，大大提升学习成效。

（四）“AI+大国重器+科教融汇”整合式智慧教学空间的多功能架构

围绕“AI+大国重器+科教融汇”核心，通过数字赋能，依托多平台协同的云环境，打造泛在化的智能教学底座，同时通过技术融合，推进数字化，创设人机师生交互式教学场景，构建逻辑紧密的智能教学应用架构，各模块层层支撑、协同联动。

在教学资源层面，引入AI课程、知识图谱、虚拟仿真等智能化资源载体，搭配AI智能伴学助手、智慧教学工具等智能化教学服务，打造数字化教学资源宝库。例如，基于“大模型+智能体”更新教学内容，上线了“计算思维与人工智能化学”、“无机与分析化学AI课程”、“绿色碳科学与技术”、“高等无机化学”、“DeepSeek与智能化学”等系列智慧课程。

在教学模式与场景上，开展在线实训、实操及案例式、项目式教学，对标 “核心素养”，创设实训、实操、实践场景。以 “AI数智融合” 实现师生机交互式教学，借 “大国重器辅助教与学” 开展体验式教学，用 “科教融汇” 推进项目式教学，构建人机协同、培根铸魂、科教融汇的多元创新育人模式。并通过精细化“导”、差异化“教”、个性化“学”、系统化“练”、科学化“评”，创新教学应用场景，实现聚源提质。

哈尔滨工业大学《化学大模型与智能体：AI for Chemistry》数智赋能化学类课程智慧教学的实践，是培育数字化与学科知识交叉融合的复合型人才的有益探索，为创新型工程人才培养提供全新教学范式。