深度學習視角下的初中物理建模教學設計

深度學習作為人工智能領域的重要分支，已經在眾多領域取得了顯著的成果。然而，將深度學習應用于教育領域，尤其是在初中物理建模教學中的探索仍然相對有限。物理建模作為一種重要的科學方法，可以幫助學生更好地理解物理現象和原理。本文以“變阻器”建模為例，探討如何在初中物理教學中融入深度學習技術，以提升學生的建模能力和物理素養。深度學習視角下的初中物理建模教學設計，旨在激發學生的學習興趣，培養學生的創新思維和科學探究能力，為我國培養更多具有科學素養的人才奠定基礎。

一、教學目標

（一）物理觀念目標

1.了解變阻器的原理和工作特點：通過課堂講解、實驗觀察和實例分析，學習變阻器的基本工作原理，包括其如何通過改變接入電路中的電阻線長度來調節電阻，以及如何影響電路中的電流和電壓。識別不同類型的變阻器，并解釋它們在各種電子設備和日常生活中的應用。

2.掌握歐姆定律及其在實際問題中的應用：復習歐姆定律的內容，包括電壓（U）、電流（I）和電阻（R）之間的關系（U=IR）。通過數學推導、實驗驗證和實際案例分析，學會如何使用歐姆定律來計算電路中的未知量，以及如何解決實際問題，如電流表和電壓表的使用、電路功率計算等。

3.學會構建變阻器模型并預測分析：了解深度學習的基本概念，包括神經網絡、卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等。通過編程實踐和案例研究，掌握如何使用深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch）來構建、訓練和測試變阻器模型，以及如何利用這些模型進行預測和分析。

（二）科學思維目標

1.通過實驗來觀察變阻器在不同電阻值下的電流和電壓變化，并通過數據分析來識別其中的規律。這個過程將培養學生的觀察力、實驗設計和數據分析能力，以及提出科學問題并尋找解決方案的能力。

2.通過歐姆定律和物理建模方法來解決實際問題，如設計一個簡單的調光電路。在這個過程中，學生不僅能夠應用所學的物理知識，還能夠發揮創新思維，設計新的解決方案。

3.通過深度學習技術分析變阻器實驗數據，從中發現隱藏的規律，并建立預測模型。這個過程將培養學生的高級數據分析能力，以及將現實世界問題轉化為數學模型的能力。

（三）科學探究、科學態度與責任目標

1.通過引入有趣的物理現象和實際應用案例，以及鼓勵學生參與實驗和探索活動，激發學生對物理學科的好奇心和興趣，從而增強他們學習物理的內在動力。

2.通過小組討論、協66b67384e70584b2f4011530197b85ab1015a2752009d90ba253c7e784e8afef作實驗和項目工作，學會與他人合作，并提高在團隊中的溝通和協作能力。

3.通過討論深度學習技術在科學研究和工業中的應用，以及物理知識在日常生活中的重要性，引導學生關注科技發展，并認識到物理學的實際價值。

二、教學重難點

（一）概念理解的深度與廣度

深度學習要求學生不僅理解物理概念的字面意思，還要理解其背后的物理原理和哲學思想，以及概念間的聯系。

（二）建模方法的抽象與轉化

在“變阻器”建模的例子中，理解變阻器的工作原理，并將其抽象成數學模型。這種抽象和轉化的能力是深度學習的核心。

（三）數據處理與分析能力

深度學習涉及大量數據的處理和分析。學生需要收集實驗數據，并利用數據分析軟件進行處理，提取有用信息。

（四）問題解決的策略與創新

深度學習鼓勵學生在面對復雜物理問題時，能夠提出多種解決方案，并通過建模來驗證這些方案的可行性。

（五）跨學科知識的整合與應用

物理建模往往需要其他學科的知識支持，如數學、計算機科學等。學生需要整合這些知識，并應用到物理建模中。

（六）團隊合作與交流

深度學習強調團隊合作，學生需要在團隊中發揮自己的專長，同時學會傾聽和接受他人的意見，進行有效的溝通、交流。

三、教學過程

（一）知識導入

教學目的：

（1）引起學生對變阻器的興趣，理解其在現實生活中的應用。

（2）建立學生對物理現象與數學模型之間聯系的認識。

（3）初步介紹深度學習及其在物理建模中的應用。

在導入環節，教師可以通過多種方式來激發學生的興趣和好奇心。例如，教師可以通過多媒體演示或實物展示來呈現變阻器在不同設備中的應用場景，如調節臺燈亮度、電子設備的音量調節、電位器在音樂合成器中的使用等。這些生動的例子能夠讓學生直觀地感受到變阻器在日常生活中的重要性。

在提出問題之前，教師可以引導學生觀察和思考這些設備調節亮度或音量的過程，鼓勵學生分享他們的觀察和體驗。例如，學生可能會提到旋轉調光開關或調節音量按鈕時，光線亮度或音量的變化是連續的，而不是突變的。這樣的觀察為引入變阻器概念提供了實際的背景。

教師接著總結學生觀察到的這些現象，并正式引入變阻器的基本概念，解釋變阻器是如何通過改變連入電路的電阻線長度來調節電路中的電流和電壓的。在這一過程中，教師可以強調變阻器在控制電路性能方面的靈活性和重要性。

隨后，教師提出本節課的任務，即通過深度學習建立一個變阻器的數學模型，用以預測不同電阻值下的電流和電壓變化。在這個過程中，教師可以引導學生討論深度學習在物理建模中的作用，讓學生理解深度學習是如何從大量的數據中學習到復雜的模式，并將這些模式轉化為可以解釋和預測物理現象的模型的。

教師還可以引導學生思考物理現象與數學模型之間的關系，討論如何將物理定律和實驗數據結合起來，訓練深度學習模型。通過這樣的導入，學生不僅對變阻器的物理原理產生了興趣，還對深度學習在物理建模中的應用有了初步的認識，為后續的建模活動打下基礎。這種教學方式不僅能夠提升學生的學習動機，還能夠幫助他們在現實世界的物理問題中建立有效的解決策略。

（二）變阻器原理講解

1.變阻器的結構：變阻器由一個可調節的電阻元件構成，這個元件是可移動的滑動觸點或者可轉動的旋鈕。電阻元件的兩端連接著一個固定的電阻體，而調節部分可以在這個電阻體上移動或旋轉，改變與電阻體接觸的位置，從而改變整個電阻器的電阻值。變阻器的外部通常由一個旋鈕或滑塊、刻度盤和連接線組成，方便用戶進行調節和測量，具體情況如圖1所示。

2.工作原理：變阻器的工作原理，即基于電阻的變化影響電路中的電流或電壓。當調節電阻器時，改變了電路中的總電阻，從而影響了電路的電流或電壓。變阻器的電阻值可以通過調節電阻元件的位置來改變，當電阻值增大時，電路中的電流減小，反之亦然。電阻的變化可以用來調節電路中的某些特性，如調節燈光的亮度、電機的轉速等。

3.電阻的概念：引導學生理解電阻是電路中阻礙電流流動的性質，用歐姆（Ω）作為單位來表示。電阻值越大，電路中通過的電流越小；電阻值越小，電路中通過的電流越大。變阻器的電阻值可以從幾歐姆到幾百、幾千歐姆不等，根據不同的需求選擇不同電阻值范圍的變阻器。

4.變阻器在電路中的位置和作用：變阻器通常被連接在電路的某個關鍵位置，例如，串聯在電路中的特定部位，或者作為電路的負載部分。通過調節變阻器的電阻值，可以調節電路中的電流、電壓或功率等參數，控制和調節電路特性。在電路設計和實驗中，變阻器被用來調節電路中的燈光亮度、電機的轉速、聲音的大小等，具有廣泛的應用價值。

（三）實驗數據分析

教學目的：

（1）讓學生通過實驗數據理解歐姆定律的實際應用。

（2）培養學生運用數學方法分析物理現象的能力。

（3）為深度學習建模提供實際數據支持。

教師引導學生回顧實驗操作過程，確保學生理解實驗步驟和目的。學生分組，每組分配電阻器、電流表、電壓表和電源等實驗器材。每組學生根據實驗要求連接電路，并將電阻器的阻值調到指定值。記錄不同電阻值下的電流和電壓數據，具體如表1所示。

教師引導學生使用Excel表或其他圖表工具繪制電流-電壓關系圖。例如，在Excel表中，學生可以選擇“插入”到“散點圖”來創建散點圖，并將電阻值和對應的電流、電壓數據輸入對應的單元格中。學生觀察圖1，發現電流和電壓之間近似成線性關系。教師要讓學生嘗試用歐姆定律來解釋這些關系，即在給定的電阻值下，電流和電壓成正比。教師提出問題，引導學生思考實驗結果可能存在的誤差，如測量儀器的精度、連接電路時的接觸電阻、實驗操作的誤差等。學生分析誤差來源，并提出改進實驗方法的建議，如使用更精密的測量儀器、確保電路連接良好、多次測量取平均值等。教師強調數據分析在物理建模中的重要性，并預告下一步將使用深度學習進行建模。通過這樣的教學活動，學生不僅能夠掌握運用實驗數據分析的方法，還能夠理解深度學習建模的概念，并認識到實驗數據對于建模的重要性。

（四）建模訓練

為了讓學生掌握深度學習的基本概念和建模方法，培養學生運用深度學習技術解決物理問題的能力，加深學生對變阻器工作原理的理解，并能在實際問題中應用，教師需要回顧實驗數據分析和歐姆定律的應用，強調深度學習在物理建模中的作用，介紹深度學習的基本概念，包括神經網絡、激活函數、損失函數和優化算法等。學生跟隨教師的指導，使用編程環境（如Python）和深度學習庫（如TensorFlow或PyTorch）來構建一個簡單的神經網絡模型。學生將實驗數據導入模型，進行模型訓練，調整模型參數以提高預測的準確性。

教師引導學生理解模型訓練過程中的各個步驟，包括數據預處理、模型設計、訓練、驗證和測試。學生進行模型訓練，并使用驗證集來調整模型參數。教師組織學生展示模型，討論模型的預測結果，并分析模型的優缺點。學生提出改進模型的建議，并討論如何在實際問題中應用深度學習建模。

教師：同學們，今天我們來進行深度學習建模的訓練。首先，我們回顧一下利用實驗數據分析和歐姆定律的應用，以及深度學習在物理建模中的重要性。

學生：老師，我們分析了實驗數據，但現在我們要怎么用深度學習來建模呢？

教師：深度學習建模主要涉及神經網絡，它是深度學習的核心。我們將使用Python和一個流行的深度學習庫來進行建模。首先，我們需要了解神經網絡的基本結構，如輸入層、隱藏層和輸出層，以及如何通過激活函數來引入非線性。

學生：聽起來很復雜，我們真的能做這個嗎？

教師：當然可以！首先，我們需要導入必要的庫，然后定義一個神經網絡模型。在這個過程中，我們會用到損失函數來衡量預測值和真實值之間的差異，并用優化算法來調整模型參數，以達到損失最小化。損失函數的具體計算公式如式（1）所示：

其中，θ代表模型參數，xi代表輸入數據，yi代表真實輸出數據，m代表數據集大小。

學生：明白了，那我們開始吧！

通過這樣的教學活動，學生能夠親自參與深度學習建模的過程，從而更好地理解和掌握這一技術，并將其應用于解決物理問題。

（五）模型預測與分析

教學目的：

（1）引導學生通過實際測量和模型預測的對比來理解變阻器的行為。

（2）培養學生分析實驗數據，識別和解釋差異的能力。

（3）引導學生了解實驗誤差來源，并學習如何減少這些誤差。

教師要引導學生回顧變阻器的理論概念、工作原理以及電路基本定律（如歐姆定律）。學生利用訓練好的模型對新的輸入電壓進行預測，并與實際測量值進行比較，具體情況如表2所示。教師要和學生分析模型的預測效果，包括評估指標的計算和誤差分析等，引導學生討論模型的優缺點，并提出改進建議。

分析每個數據點的差異，討論造成這些差異的因素，如設備的精確度、操作失誤等，探討如何改進實驗方法和設備以獲得更準確的數據，討論如何調整模型以更好地符合實際情況，如考慮溫度對變阻器阻值的影響。教師要鼓勵學生思考變阻器在現實生活中的應用，例如，調節燈光亮度或者音量大小。通過以上教學活動，學生不僅可以加深對變阻器工作原理的理解，還能提高實驗技能和數據分析能力，同時培養批判性思維和創新能力。

四、總結與展望

本文以“變阻器”建模為例進行了一系列實踐和總結。未來將繼續深入研究深度學習理論，尋找更多與實際生活緊密相連的物理現象，引導學生通過建模方法進行探究，以提高教學的吸引力和有效性。同時，將探索與其他學科的交叉融合，如數學、計算機等，以培養學生的跨學科綜合素質和創新能力。此外，加強教師的專業培訓，提升學生對深度學習和建模教學的理解和實踐能力，將是教育者的重要工作。最后，期待通過跨區域、跨學校的教學交流與合作，共享優質教學資源，推動我國初中物理教學水平的整體提升。

（作者單位：山東省菏澤市牡丹區實驗中學）

編輯：溫雪蓮