《Green Analytical Chemistry》：An Intercultural Perspective on the Use and Application of Analytical Metric Tools in University-Level Chemistry Education
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分析度量（Analytical metrics）正成为化学教育中具有价值的工具。为高等教育提出了分析度量素养（analytical metric literacy）的概念。跨文化视角拓展了分析度量教育。为未来的分析度量提出了“教育为本设计”（education
分析度量（Analytical metrics）正成为化学教育中具有价值的工具。为高等教育提出了分析度量素养（analytical metric literacy）的概念。跨文化视角拓展了分析度量教育。为未来的分析度量提出了“教育为本设计”（educational-by-design）理念。未来的度量工具应具有可及性、包容性，并经过教学验证。
分析度量工具（analytical metrics）是用于客观评估分析方法可持续性、实用性、性能和创新性等维度的量化工具。随着绿色分析化学（green analytical chemistry, GAC）向白色分析化学（white analytical chemistry, WAC）和可持续分析化学理念拓展，分析度量已从研究领域逐步进入大学教育。然而，现有讨论多聚焦于新工具的开发与比较，对其作为教育资源的角色关注不足。语言障碍、度量工具激增、概念饱和、缺乏系统培养、人工智能（artificial intelligence, AI）误用、包容性不足、国家政策差异及危机条件等问题，严重制约了分析度量在高等教育中的有效应用。为此，来自多个国家的研究人员以跨文化视角，系统审视了分析度量教育面临的障碍、挑战与机遇，提出了“分析度量素养”概念，并倡导“教育为本设计”理念。该成果发表于《Green Analytical Chemistry》，旨在推动国际讨论，促进更具包容性和全球适用性的分析度量教育。
该研究主要采用文献批判性综述与多国案例比较方法，没有生成新的实验数据。研究人员整合了来自泰国、伊朗、卡塔尔、马来西亚、印度、洪都拉斯、中国、美国、巴西等地的高等教育课程案例，以及多个教育实证研究的数据，构建了概念框架和教学策略建议。
以下为研究结果所涵盖的十一个关键维度。第一，语言障碍与语言偏见（Language barriers and linguistic bias）：英语主导导致非英语国家学生难以准确理解度量工具，建议开发多语言界面和基于AI的机器翻译功能。第二，概念饱和与度量工具激增（Conceptual saturation and metric proliferation）：截至2026年已有20种新度量工具发表，师生面临选择困难，教育应侧重讲授原理而非逐一教授工具，并建立集中式仓库。第三，迈向分析度量素养：研究人员基于在泰国、伊朗和卡塔尔三所大学的硕士课程实证数据，提出分析度量素养金字塔，强调通过讨论和比较分析帮助学生理解度量背后的假设与局限。第四，人工智能在分析度量教育中的应用：通过比较人类专家与AI模型（如iRGB12、ChatGPT等）的评估结果，证明AI可辅助初步评估，但无法替代专家判断，学生应学会批判性验证AI输出。第五，包容性与通用学习设计（universal design for learning, UDL）：许多度量依赖颜色编码，对色盲或视觉障碍学生不友好，建议采用图案、符号、文本描述和屏幕阅读器兼容性等改进。第六，分析度量作为批判性思维工具：多维评估促使学生综合考虑试剂消耗、废物、时间、安全、分析性能等相互竞争的因素，培养基于证据的决策能力。第七，分析度量促进开放科学与教育：度量工具可作为开放教育资源（open educational resources, OER），但付费墙和专有软件限制其可及性，出版物应提供完整输入数据和可重复的示例。第八，分析度量的教育验证：现有认证课程和实验教学表明学生能有效获得相关能力，但教育验证证据仍然稀缺，需评估可理解性、可用性和学习成就。第九，漂绿与研究伦理：作者可能选择性使用有利度量，造成“分析度量漂绿”（analytical metric greenwashing），教学中应强调伦理原则和批判性解释。第十，国家政策与教育不平等：经济和制度差异导致不同国家学生接触度量教育的机会不均，需通过开放教材和教师培训减少差距。第十一，危机和冲突条件下的度量教学：针对受武装冲突和基础设施限制的大学，提出了基于低成本实验、模拟和在线学习的弹性教学策略，以维持分析推理能力的培养。
在讨论部分，研究人员指出，未来应停止盲目开发新度量，转而整合现有工具，建立统一准则和最佳实践指南。他们主张未来的度量设计应遵循“教育为本”理念，同时建立国际仓库，提供多语言、可及性强的教育材料。AI有望在提供解释性指导和自适应学习方面发挥作用，但必须与专家监督和批判性教学相结合。跨文化国际合作是确保度量工具适应全球多样化需求的关键。
最后，研究结论部分可翻译如下：分析度量已达到一个新的阶段，开发新工具不再应是唯一优先事项。同样重要的问题是，世界各地的学生和教育工作者是否已准备好批判性地理解、解释和应用这些工具。本文认为，分析度量的教育维度在很大程度上被忽视了，尽管它直接关系到绿色分析化学的未来。如果这些工具要被纳入大学教育，其应用不能假设所有学生都在相同的语言、文化、技术或教育条件下学习。因此，将跨文化视角纳入分析度量研究和化学教育，不是一种可选项，而是迈向更具包容性、更有意义和全球适用教育的必要步骤。研究人员希望本文能鼓励分析化学界拓宽对分析度量的构想和讨论。未来的进展不应仅以新度量的发表来衡量，还取决于能否有效教授这些度量、评估其教育影响，并确保来自不同教育和文化背景的学生都能使用它们。跨文化视角提供了一个机会，使分析度量教育更加包容，并促进一个更好地反映当今科学界多样性的学科。
