生成式人工智能技術在高中物理教學中的應用與反思

【摘 要】隨著人工智能技術的飛速發展，生成式人工智能（簡稱“AIGC”）在教育領域的應用日益廣泛。特別是在高中物理教學中，AIGC的應用不僅有助于學生更直觀地理解復雜的物理概念，還能通過多種方式提高學生的學習興趣和參與度，培養解決問題的能力。本文以上海師范大學附屬嘉定高級中學（簡稱“上師嘉高”）高一物理“牛頓運動定律”單元教學為例，探討AIGC在物理教學中的應用。

【關鍵詞】AIGC；高中物理；融合

【中圖分類號】G434 【文獻標志碼】B

【論文編號】1671-7384（2024）011-073-02

隨著大數據分析和機器學習技術的發展，AIGC在自然語言處理方面取得了顯著進展。在物理教育領域，AIGC的應用促進了學生物理觀念和科學思維的培養，并通過直觀的交互方式提高了知識傳遞的效率，為物理教學提供了新方法。《普通高中物理課程標準（2017年版2020年修訂）》提出要“積極探索信息技術與物理教學的深度融合，利用現代技術，引導學生理解物理學的本質”[1]。基于這一理念，本文探討了將AIGC技術引入物理學科教學的可能性，以期通過其語言處理能力創新教學方法，提升學生的學習體驗和教學效果。

AIGC對物理學科學習方式的變革

1.從被動學習到主動學習

課前準備：智能化預習材料的生成與使用。

由于物理學科知識的抽象性和復雜性，學生在課前預習階段往往面臨挑戰。為了提高預習效果，根據教師提供的單元導學材料（包括單元學習的背景、目標、任務、內容、過程和評價方式等），學生可以利用AIGC自動生成豐富的預習材料，幫助學生在課前對新單元形成基本理解，帶著問題和思考進入課堂。

2.從單一學習到多樣化學習

課中教學：智能化技術突破思維培養難點。

（1）實時概念解釋與互動問答

教師可以利用AIGC輔助設計問題鏈，并預設學生回答，這便于提升課堂提問的準確性和問題引導的有效性。

在課堂講授過程中，AIGC能夠實時響應學生提出的問題，提供概念解釋和相關示例。這種即時的反饋機制不僅能夠加深學生對復雜物理概念的理解，還能激發他們進一步探索和提問的興趣。教師在授課時，可以利用AIGC來輔助解釋難以理解的理論，或者直接引導學生向模型提問，從而在課堂上創造一個更加互動和便捷的學習環境。

（2）動態教學輔助與內容生成

教師還可以根據需要動態生成多樣化的課堂教學素材。如可以自主編寫代碼來模擬物理現象，或是制作教學視頻和動畫，將復雜的物理過程可視化。同時，在學生開展項目研究或實驗探究中，AIGC還可以進一步支持學生高效設計行動方案。通過AIGC輔助生成教學資源，學生能夠及時解決學習中的疑問，滿足他們的求知欲，從而推動實現物理課堂由傳統單一教學模式向多樣化、互動式學習的變革。

3.從標準學習到個性化學習

課后復習：個性化的學習診斷與提升。

（1）個性化復習資料與習題生成

利用AIGC，課后復習變得更加個性化和高效。只需提供復習的重點和難點，AIGC便能據此自動生成復習提綱或一套全面的復習資料。這種定制化的學習材料使學生能夠根據自己的掌握程度和興趣深入學習，有效促進知識點的鞏固和理解，實現學習成效的最大化。

（2）智能作業輔導與學習支持

AIGC為學生提供一個強大的學習支持系統。當學生在作業中遇到挑戰時，AIGC能夠及時提供解題思路、方法指導和反饋，幫助學生突破難點。這種即時的、互動的學習支持不僅增強了學生自主解決問題的能力，而且通過引導學生進行深入探索和實踐，推動了學習方式向更加多樣化和個性化的方向發展。

AIGC在“牛頓運動定律”單元教學中的應用案例

“牛頓運動定律”單元是高中物理的關鍵內容，涵蓋理解運動定律、探究力與運動的關系，以及應用這些定律解決實際問題。本單元通過研究電梯中物體的受力與運動，引導學生深入理解牛頓三大定律，培養科學探究能力和物理學習興趣。

案例1：智能化預習材料的生成

在“牛頓運動定律”單元的預習階段，我們利用AIGC來豐富學生的預習體驗。通過輸入單元教學設計和課前學習目標，指導模型生成了一系列預習材料，并指導學生利用這些材料進行課前預習（即指向課前學習目標的學習途徑）。如動畫演示（生成“力是改變運動狀態的原因而不是維持運動的原因”演示動畫，幫助學生在體驗的基礎上歸納）、互動游戲（調整物體的質量并觀察在相同力作用下的運動狀態變化，從而理解慣性的概念）、模擬實驗（如在虛擬實驗室中探究力、質量與加速度的關系）以及引導性問題（激發學生的好奇心和探究欲，引導他們在預習過程中主動思考）。

案例2：實時概念解釋與互動問答

在學習牛頓第一定律的環節中，教師通過斜面實驗演示小球的運動：小球從一斜面滾下并嘗試滾上另一斜面，我們觀察到對側斜面越粗糙，小球滾上的高度越低。基于此，教師引導學生推測：如果對側斜面完全光滑（無摩擦力），小球將如何運動？推導得出結論：在無摩擦的理想狀態下，小球應能回到起始高度。

為驗證這一推理，教師指導學生利用AIGC構建理想化實驗模型。AIGC分析表明，在理想條件下（無摩擦力作用），小球在兩個等高斜面間運動時應能回到起始高度。學生詢問如何通過編程模擬這一過程，AIGC提供了使用Python和Matplotlib庫的代碼示例，生成動態圖表。運行代碼后，學生直觀觀察小球的運動軌跡，加深了對牛頓第一定律的理解。

案例3：動態教學輔助與內容生成

在高中物理課程中，牛頓第二定律是核心概念，描述了力、質量和加速度之間的關系。為加深學生對這一定律的理解，教師設計了一個探究活動，讓學生設計實驗研究小車運動加速度如何受質量和施加力的影響。學生需考慮實驗方法、器材和步驟。

AIGC根據學生提供的實驗目的和基本要求，生成一個簡單的實驗方案框架，學生在此基礎上進一步細化設計。完成方案后，學生可再次使用AIGC進行評估和優化，獲取改進點，如實驗步驟的邏輯性、數據收集方法的準確性和結果分析的預期。

案例4：沉浸式的單元核心任務

在“牛頓運動定律”單元的核心任務中，AIGC為學生提供了沉浸式學習環境，通過互動模擬和數據分析增強了對任務條件的理解，并為學生在項目研究中的方案設計與實施提供支持和幫助。教師利用AIGC創建與電梯運動相關的物理情境，模擬電梯的不同運動狀態，激發了學生的好奇心，并為探究“超重”和“失重”現象提供了直觀模型。

AIGC在高中物理學科教學中的實踐反思

在“牛頓運動定律”單元的教學實踐中，AIGC技術為學生帶來了個性化和互動的學習體驗，增強了他們對物理概念的理解并促進了批判性思維的發展。同時，它也為教師提供了有效的教學輔助，提高了教學的效率和質量。盡管AIGC在教學中展現出巨大潛力，但在實際應用中也存在一些挑戰，包括確保生成內容的準確性、平衡學生自主學習能力的培養，以及進一步探索技術與教學資源的整合等[2]。

隨著人工智能技術的不斷發展，AIGC在教育領域的應用前景廣闊。未來，我們可以期待AIGC技術在教學設計、學習分析、個性化學習路徑規劃等方面的更深入應用。同時，我們也需要關注AIGC技術在教育中的倫理問題，如數據隱私保護、學生信息安全等，以確保技術進步與教育責任的和諧統一。

參考文獻

姚佳運，趙振宇. 核心素養視角下將人工智能應用于高中物理教學的研究[J]. 物理通報，2022（6）： 2-5.

荊鵬. 張力與界限： 生成式人工智能在物理教育中何以何能[J]. 中學物理，2024（9）： 9-10.