人工智能（AI）辅助的“动态”元分析在化学教育与研究中的应用：以纳米纤维素稳定的皮克林乳液为例，促进批判性思维的培养

《Journal of Chemical Education》：Artificial Intelligence (AI)-Augmented “Living” Meta-Analyses toward Critical Thinking Engagement in Chemical Education and Research: A Case Study of Nanocellulose-Stabilized Pickering Emulsions

可持续先进材料研究加速，传统元分析方法面临数据过载和人工处理效率低下的问题。本文提出AI增强的动态元分析框架，整合LLMs（如ChatGPT、Gemini）与文献计量工具（VOSviewer、Scopus等），通过AI辅助文献筛选、数据提取与可视化分析，构建纳米纤维素稳定Pickering乳液的案例库，并开发开放获取的交互式软件平台。研究强调人机协同的重要性，需结合领域专家经验进行数据验证和理论解释，同时探讨AI在化学工程教育中的伦理与实施路径。

　　随着可持续和先进材料研究的快速发展，尤其是在以纤维素为基础的复合材料和功能化纳米材料等领域，科研产出呈现出前所未有的增长趋势。这种快速增长不仅带来了大量信息，也使得工业和工程化学领域的研究人员在维护全面且最新的数据汇总与分析方面面临巨大挑战。传统的元分析方法，即使是在遵循系统方法论（如首选报告项目用于系统综述和元分析（PRISMA））的情况下，也难以应对如此庞大的数据量，容易因人工数据整理的局限性而出现遗漏，从而影响研究结果的可重复性。因此，更新元分析方法变得尤为重要，以对先进材料领域的技术进步和规模化过程进行批判性评估。为了应对这一挑战，我们提出了一种结合人工智能（AI）的新型“活元分析”框架，通过一个关于纳米纤维素稳定Pickering乳液的案例研究，展示了如何利用AI驱动的数据提取与文献计量映射技术揭示研究模式、识别研究空白，并为未来的研究和加速产品开发提供有依据的决策支持。

在化学工程和先进材料研究领域，AI的应用正在迅速改变研究和教育的方式。随着大型语言模型（LLMs）如ChatGPT和Gemini的不断发展，它们在文本分析和生成方面的准确性和可靠性得到了显著提升。早期版本的LLMs虽然在提取和总结信息方面提供了重要的帮助，但仍存在一定的“幻觉”或不准确的问题。然而，随着LLMs架构的不断优化，这些模型现在能够更高效地识别相关研究、提取复杂数据，并将其整合为结构化的数据表和工艺参数，从而支持更深入的分析。这种技术进步不仅适用于化学和材料工程领域，还为教育提供了新的可能性，使学生和研究人员能够更有效地掌握文献分析技能，从而在工业研究和开发（R&D）中具备更强的竞争力。

文献计量数据库和可视化平台的持续演进，如Dimensions、Scopus和ACS Chemical Abstracts Service（CAS） SciFinder，也为AI辅助元分析提供了重要的技术支持。这些平台能够提供全面的文献检索、关键词共现分析、引文网络构建以及合作网络可视化等功能。通过将LLMs与这些平台结合，研究人员可以系统地整理和综合来自超过50篇文献的数据，揭示纳米纤维素特性（如类型、改性方式和浓度）、工艺条件与乳液特征（如液滴尺寸和稳定性）之间的复杂关系。这种综合方法不仅提高了研究效率，还增强了对研究趋势和知识空白的识别能力。此外，这一过程所生成的数据库和软件工具已经公开在Zenodo平台上（链接：10.5281/zenodo.15808694），供全球科研人员使用。

在教育领域，文献元分析与AI辅助工具的结合也具有重要意义。传统文献分析方法要求研究人员具备较高的信息素养（IL）和信息问题解决能力（IPS），这些能力包括识别信息需求、获取信息、评估信息质量、使用信息进行研究以及理解信息使用的伦理和法律问题。近年来，随着AI技术的引入，这些能力的培养方式也发生了变化。例如，Sparks等人提出了一种新的信息问题解决模型，该模型在原有基础上加入了AI使用的伦理维度，强调在AI辅助下如何保持研究的透明度和可重复性。这种模型不仅适用于学术研究，也为教育工作者提供了新的教学方法，使学生能够在AI辅助下更有效地进行文献分析和研究规划。

AI在化学工程教育中的应用，不仅改变了信息获取和处理的方式，还对学生的思维方式产生了深远影响。一方面，AI能够显著减少研究人员的认知负担，使他们能够将更多精力投入到创造性和分析性的工作中。例如，使用LLMs进行文献检索和数据提取，可以帮助学生快速定位关键研究，减少重复性工作的时间消耗。另一方面，过度依赖AI也可能削弱学生的批判性思维能力，影响其对研究内容的深入理解和独立分析能力。因此，在AI辅助元分析的过程中，必须强调“人类在循环中”的重要性，即在AI生成数据的基础上，由研究人员进行关键的评估和验证，以确保数据的准确性和可靠性。

文献元分析的构建过程通常包括多个阶段，如定义研究范围、进行高级关键词搜索、应用PRISMA筛选方法、进行文献计量映射以及迭代的数据提取。这些步骤共同构成了一个系统化、透明化且可重复的研究流程。例如，在定义研究范围时，研究人员需要明确其研究主题和目标，确保所选文献的范围既不过于宽泛也不过于狭窄。随后，通过LLMs生成和优化搜索字符串，可以更高效地获取相关文献。在文献计量映射阶段，使用VOSviewer等工具对文献进行可视化分析，有助于识别研究热点、关键节点以及潜在的合作网络。这种可视化分析不仅为研究人员提供了宏观视角，还能揭示研究领域的演变趋势。

数据提取和组织是文献元分析过程中至关重要的一步。通过LLMs进行结构化数据提取，可以将文献中的关键参数（如纳米纤维素类型、乳液稳定性指标、液滴尺寸分布等）系统地整理为数据表，从而支持定量和定性分析。这一过程需要研究人员在AI生成数据的基础上进行反复验证和校正，以确保数据的准确性和完整性。此外，随着AI技术的不断进步，未来的LLMs可能会具备更强大的化学信息处理能力，如准确解析和生成化学结构式（如SMILES和InChI）以及分析复杂化学反应和产物。这些能力的提升将使AI在材料发现和化学研究中发挥更大的作用。

在实际应用中，AI辅助元分析框架的构建和维护需要研究人员具备一定的技术能力和伦理意识。例如，在使用LLMs进行数据提取时，必须确保所有文献资料的合法性和可访问性，避免违反版权或保密协议。此外，随着研究数据的不断更新，研究人员需要定期重新运行元分析流程，以确保其结果的时效性和准确性。这种“活元分析”方法不仅能够适应快速变化的研究环境，还能为工业界和学术界提供持续的创新支持。

从教育的角度来看，AI辅助元分析的引入为化学工程课程的改革提供了新的方向。例如，在“项目”课程中，学生可以通过AI工具进行文献分析和数据提取，从而更高效地完成研究任务。这种教学方法不仅提高了学生的文献处理能力，还培养了他们在复杂研究环境中的批判性思维和创新意识。此外，通过结合AI技术和文献计量分析，教育工作者可以为学生提供更直观、更系统的知识结构，帮助他们更好地理解研究领域的动态变化和未来发展方向。

然而，AI在文献元分析中的应用仍面临诸多挑战。例如，不同文献数据库之间的数据兼容性问题，以及研究人员对AI工具的学习曲线和使用门槛。这些问题需要通过持续的技术培训和合理的资源分配来解决。此外，AI生成的数据可能存在一定的偏差或不准确性，因此必须由研究人员进行人工校验和补充，以确保最终结果的科学性和可靠性。这种人机协作的模式不仅能够提升元分析的质量，还能促进研究人员对AI技术的深入理解和合理应用。

在未来的化学工程教育中，AI辅助元分析有望成为一项重要的教学工具。通过将AI技术与文献分析相结合，学生可以更全面地掌握研究方法和数据处理技能，从而更好地适应快速发展的科研环境。此外，AI的应用还将推动教育模式的创新，使教学内容更加动态化和个性化。例如，通过实时数据更新和交互式软件工具，学生可以随时获取最新的研究成果，从而更灵活地调整研究方向和策略。这种动态化的学习方式不仅提高了研究效率，还增强了学生的自主学习能力和问题解决能力。

综上所述，AI辅助的“活元分析”框架为化学工程和先进材料领域的研究提供了全新的方法论支持。通过结合LLMs的文本分析能力与文献计量平台的数据处理功能，研究人员能够更高效地获取和整合大量文献信息，从而揭示研究趋势、识别知识空白，并为未来的研究和产品开发提供有力的数据支持。同时，这种框架也为教育工作者提供了新的教学工具，使学生能够在AI辅助下更深入地理解研究方法和科学知识。然而，为了充分发挥AI在元分析中的潜力，必须注重技术培训、伦理教育和人机协作机制的建设，以确保AI的应用既科学又负责任。随着AI技术的不断发展，未来的文献分析和研究方法将更加智能化和系统化，为化学工程和材料科学领域带来更多的创新机遇。