論文の概要: Developing an AI Course for Synthetic Chemistry Students

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18244v1
• Date: Sun, 23 Nov 2025 01:39:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.717592
• Title: Developing an AI Course for Synthetic Chemistry Students
• Title（参考訳）: 合成化学生のためのAIコースの開発
• Authors: Zhiling Zheng,
• Abstract要約: AI4CHEM(AI4CHEM)は、合成化学トラックの学生のための、事前のプログラミングの背景を持たない入門的なデータ駆動の化学試験コースである。 アセスメントは、コード誘導の宿題、ミニレビュー、そして学生がAI支援文学を構築する共同プロジェクトを組み合わせる。 すべてのコースの教材が公開されており、AIを合成化学トレーニングに統合するための、規律に固有の初心者アクセス可能なフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2900810893770134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) and data science are transforming chemical research, yet few formal courses are tailored to synthetic and experimental chemists, who often face steep entry barriers due to limited coding experience and lack of chemistry-specific examples. We present the design and implementation of AI4CHEM, an introductory data-driven chem-istry course created for students on the synthetic chemistry track with no prior programming background. The curricu-lum emphasizes chemical context over abstract algorithms, using an accessible web-based platform to ensure zero-install machine learning (ML) workflow development practice and in-class active learning. Assessment combines code-guided homework, literature-based mini-reviews, and collaborative projects in which students build AI-assisted workflows for real experimental problems. Learning gains include increased confidence with Python, molecular property prediction, reaction optimization, and data mining, and improved skills in evaluating AI tools in chemistry. All course materials are openly available, offering a discipline-specific, beginner-accessible framework for integrating AI into synthetic chemistry training.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)とデータサイエンスは化学研究を変えつつありますが、コーディング経験が限られ、化学特有の例が欠如しているため、しばしば侵入障壁に直面している合成化学者や実験化学者向けの正式なコースはほとんどありません。 本稿では,AI4CHEMの設計と実装について述べる。 クラキュラムは抽象アルゴリズムよりも化学的なコンテキストを強調し、アクセス可能なWebベースのプラットフォームを使用して、ゼロインストール機械学習(ML)ワークフロー開発プラクティスとクラス内でのアクティブな学習を保証する。 アセスメントは、コード誘導の宿題、文学ベースのミニレビュー、そして学生が実際に実験的な問題のためにAI支援ワークフローを構築する共同プロジェクトを組み合わせる。 学習の成果には、Pythonへの信頼の向上、分子特性予測、反応最適化、データマイニング、化学におけるAIツールの評価スキルの改善などがある。 すべてのコースの教材が公開されており、AIを合成化学トレーニングに統合するための規律に固有の初心者アクセス可能なフレームワークを提供する。

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