揭示块化学与数据科学的交叉领域：K最近邻分析与K均值聚类的入门介绍

《Journal of Chemical Education》：Illuminating the Interface of Blocc Chemistry and Data Science: An Introduction to K-Nearest Neighbor Analysis and K-Medoids Clustering

blocc化学通过模块化合成加速新功能分子发现，结合AI/ML技术（如KNN和K-Medoids聚类）实现分子功能预测与分类。实验室设计包含数据可视化、合成实验和算法应用，通过颜色预测和分子聚类活动，帮助学生理解AI与化学交叉领域的核心原理，并培养合成-数据分析能力。

　　
近年来，化学教育领域正积极探索如何将前沿技术融入基础课程。本研究团队开发了以模块化化学合成（Blocc Chemistry）为核心的人工智能化学交叉实验室，旨在通过实践项目帮助学生理解机器学习算法在化学发现中的应用。该实验室作为系列课程的首个模块，成功实现了将AI/ML技术引入本科一年级化学通识课程的教学创新。

实验室设计遵循"功能导向"的教学理念，通过合成具有不同颜色特征的PTPTP有机激光材料，构建真实化学数据集。学生不仅学习K最近邻算法（KNN）和K-Medoids聚类等基础AI技术，更在合成过程中直观感受模块化合成的优势——仅改变中间连接模块即可获得不同功能的化合物，这种"双C"（Carbon-Carbon Bond形成与颜色功能）的直观关联极大提升了学习兴趣。

在KNN分析环节，学生通过绘制分子参数（如中心环尺寸、分子量）与颜色关系的散点图，自主选择K值（1、3、11）进行预测。教学数据显示，75.4%的学生能准确选择K=3作为最优参数，这一结果与算法理论高度吻合。特别值得关注的是，4.1%的学生提出使用5或7等非传统K值，这反映出学生在算法优化中的创新思维。

K-Medoids聚类活动采用分子结构卡片作为教学工具，让学生在真实化学空间中建立分类规则。通过两次迭代优化，学生直观理解了聚类算法的收敛过程。实验组使用MOLLI平台可视化BX配体分子群，发现11个聚类能最佳区分不同功能类化合物，这为后续教学提供了数据支撑。

有机合成模块采用改良的偶氮耦合反应，学生通过控制中间体种类合成橙、黄色激光材料。教学评估显示，该模块获得94.7%的学生好评，尤其在实验安全性和操作便捷性方面表现突出。所有合成试剂均采用预配溶液，避免了称量误差，使合成效率提升40%。

教学效果评估采用五级量表，结果显示：
1. 学生对KNN算法的理解度提升（平均提高1.92分）
2. 对有机合成的心理门槛降低（平均下降0.33分）
3. AI/Chem交叉认知度提高（平均提升1.87分）

特别值得关注的是跨学科学生的参与度。参与课程的学生涵盖化学、计算机、材料等12个专业，其中非化学专业学生通过该课程实现了：
- 机器学习基础概念掌握率（78.3%）超过化学专业学生（72.1%）
- 数据可视化能力显著提升（平均正确率从41%提高至67%）
- 跨学科项目合作意愿增强（92%表示愿意参与AI+化学课题）

课程创新体现在三个维度：
1. **教学载体革新**：将分子结构卡片、颜色显色反应等实体化教具与数字化分析工具（KNN算法、MOLLI平台）有机结合，形成"实体操作-数字验证"的闭环学习路径。
2. **知识梯度设计**：采用"认知脚手架"策略，先通过颜色显性特征建立直观感知，再过渡到分子参数的定量分析，最后引入聚类算法的抽象概念，符合认知发展规律。
3. **产业衔接创新**：引入商业化试剂包（成本控制在0.28美元/人），与Molecule Maker Lab Institute合作开发教学资源，实现科研成果向教学资源的快速转化。

未来改进方向包括：
1. 开发自动化Jupyter Notebook实验平台，支持学生离线分析合成数据
2. 建立颜色-功能数据库，将现有22种PTPTP激光扩展至200+分子
3. 设计递进式合成模块，将当前单功能合成升级为多功能模块化反应体系
4. 引入强化学习算法，让学生体验从监督学习到强化学习的范式转变

该实验室已在伊利诺伊大学香槟分校实施8个学期，累计服务6300+学生。教学数据显示，经过该课程训练的学生在后续AI化学竞赛中的方案创新性指数（平均提升27.6%）显著高于传统教学组。特别在2023年AI化学挑战赛中，该课程毕业生团队开发的"动态模块合成预测系统"获得最佳实践奖。

这种教学模式突破了传统化学教育的时空限制，通过模块化合成与AI预测的闭环设计，使学生在2-4小时的实验中完成从基础理论到实际应用的完整认知闭环。后续研究计划将重点开发：
- 跨校区的分布式实验平台
- 基于AR技术的分子结构可视化系统
- 人工智能辅助的合成路线规划模块

当前教学材料已开源（访问量超1.2万次），配套的在线实验室笔记系统支持实时数据采集与AI模型训练。这种"化学实验+数据标注+模型训练"三位一体的教学模式，为培养具备AI素养的新型化学人才提供了可复制的实践范式。

研究团队正在与化学供应商合作，将 blocc 化学的标准化试剂包（含6种功能模块单元）投入商业生产，预计2025年可实现教学成本降低60%。同时开发的虚拟实验室已进入测试阶段，可模拟1000+种模块化合物的合成与功能预测，为远程教学和个性化学习提供支持。

该项目的成功验证了"技术反哺教育"的有效性，通过将 blocc 化学的模块化合成原理与AI算法的可解释性相结合，不仅降低了AI技术的学习门槛，更培养了学生从数据生成到功能预测的完整科研思维。这种教学模式正在向中学阶段延伸，已成功开发出面向初中生的"颜色合成实验室"，证明AI化学教育具有普适性价值。