人工智能技術在中職物理實驗教學中的應用探討

一、引言

在科技飛速發(fā)展的時代，人工智能技術已逐漸滲透到教育的各個領域。中職物理實驗教學作為培養(yǎng)學生實踐能力和科學素養(yǎng)的重要環(huán)節(jié)，正面臨著傳統(tǒng)教學模式的諸多挑戰(zhàn)。人工智能技術通過智能化的教學工具和資源，可以豐富實驗教學內容，創(chuàng)新教學方法，提高教學質量。

二、人工智能技術對中職物理實驗教學方式的變革

（一）從被動學習到主動學習在傳統(tǒng)中職物理實驗教學模式下，學生往往處于被動狀態(tài)。預習時，對實驗內容理解淺顯，實驗過程也多是機械執(zhí)行教師指令，缺乏主動探索精神。生成式人工智能的融入打破了這一局面。在預習階段，它能為學生提供豐富且具引導性的資料，以生動的動畫展示實驗原理，用富有啟發(fā)性的問題激發(fā)學生思考。在實驗中，該技術實時監(jiān)測學生操作，發(fā)現(xiàn)錯誤立即提示并給予正確指導，使學生能及時糾正錯誤。這一系列功能促使學生從被動接受知識轉變?yōu)橹鲃铀伎肌⒎e極探索，極大地提升了學生學習的主動性和自主學習能力。

（二）從單一學習到多樣化學習

傳統(tǒng)中職物理實驗教學的資源與學習方式較為單一，學生獲取知識的途徑有限，難以滿足多樣化的學習需求。生成式人工智能的出現(xiàn)豐富了教學資源與學習渠道，它整合網絡信息，提供實驗視頻、電子教材、科普文章等多種資料。同時，還能為同一實驗設計多種方案，涵蓋傳統(tǒng)方法與創(chuàng)新思路。學生可根據自身情況選擇不同方案進行實驗，拓寬實驗思路。這種多樣化的學習方式激發(fā)了學生的學習興趣，培養(yǎng)了學生的創(chuàng)新思維，有效提升了物理實驗教學的效果。

（三）從標準學習到個性化學習

中職學生在物理實驗學習方面存在顯著的個體差異，傳統(tǒng)標準學習模式難以兼顧每個學生的需求。生成式人工智能借助對學生學習數據的分析，為學生量身定制學習路徑。針對基礎薄弱的學生，安排從基礎操作到簡單探究的學習進程；對于能力較強的學生，則提供更具挑戰(zhàn)性的拓展任務。在學習評價上，生成式人工智能綜合考量學生多方面的表現(xiàn)，生成個性化評價報告，明確指出學生的優(yōu)勢與不足，并給出針對性的改進建議和學習資源推薦，促進學生全面發(fā)展。

三、人工智能技術在物理實驗教學中的應用導則

（一）學生學習層面，淡化對識記知識關注，開展探究性學習活動

生成式人工智能為學生提供知識獲取工具，減少對淺層知識記憶的依賴。通過與生成式人工智能的互動，學生可以快速獲取豐富的信息和知識，無需花費大量時間記憶瑣碎的細節(jié)。在物理實驗教學中，學生應利用這項技術，將學習重點放在深入理解物理概念和培養(yǎng)實驗探究能力上。學生可快速掌握實驗基礎知識，專注于實驗設計、操作和分析。通過參與探究性學習和小組合作，學生能深人理解實驗現(xiàn)象背后的物理原理，提出并解決問題。這不僅有助于扎實掌握物理知識，還能培養(yǎng)創(chuàng)新思維、團隊協(xié)作和科學探究精神，提升綜合素養(yǎng)，為未來學習和工作打下基礎。

（二）教學設計層面，依托真實情境，開展思維型教學

教師應利用生成式人工智能進行思維型教學，創(chuàng)設真實情境，如模擬自然現(xiàn)象和工程場景，將物理實驗融入教學。

通過情境驅動，引導學生運用知識解決實際問題，激發(fā)學習興趣。教師應提出啟發(fā)性問題，鼓勵學生思考和探索，培養(yǎng)邏輯、批判和創(chuàng)新思維。采用多元化評價方式，全面評估學生表現(xiàn)和能力，確保提升思維和實踐能力。

（三）教師角色層面，轉變角色，爭做復合教育者

教師需精通并運用技術，整合進教學活動，設計創(chuàng)新教學策略，提供個性化學習指導。同時，教師應培養(yǎng)學生批判性思維和創(chuàng)新能力，引導分析評估人工智能信息，避免技術依賴。組織討論探究活動，關注學生情感價值觀塑造，滿足人工智能時代教育新需求。

四、人工智能技術在中職物理實驗教學中的應用策略

（一）利用虛擬實驗技術，突破實驗條件限制

虛擬實驗技術是人工智能技術在物理實驗教學中的重要應用之一。它借助先進的計算機模擬和圖形渲染技術，為學生創(chuàng)造了一個高度逼真的虛擬實驗環(huán)境。通過虛擬實驗，學生可以在計算機上模擬真實的物理實驗過程，包括搭建實驗裝置、調整實驗參數、觀察實驗現(xiàn)象以及分析實驗數據等。學校可以引人虛擬實驗軟件，讓學生在虛擬環(huán)境中進行物理實驗。在進行電學實驗時，學生可以通過虛擬實驗軟件搭建電路，進行電流、電壓的測量和分析，無需擔心實驗設備的損壞和實驗安全問題。虛擬實驗還可以模擬一些在現(xiàn)實中難以實現(xiàn)的實驗，如微觀物理實驗、天體物理實驗等，拓寬學生的視野，加深學生對物理知識的理解。

如，在“電磁感應現(xiàn)象”教學中，教師利用3D動畫幫助學生深人理解閉合電路中的電磁學概念。通過動畫，抽象的磁場強度B、回路面積S和夾角0變得直觀易懂。學生能清晰地看到磁場線分布、回路面積變化和夾角變化，直觀理解磁通量變化規(guī)律。這種教學方法降低了磁通量概念的難度，突破了教學難點，加深了學生對電磁感應的理解。

（二）借助智能輔導系統(tǒng)，提供個性化學習支持

智能輔導系統(tǒng)能夠依據學生的學習狀況和需求，提供定制化的學習支持。它通過人工智能技術分析學生的學習進度、知識掌握程度和學習習慣，生成個性化的學習計劃和練習方案。智能輔導系統(tǒng)還具備豐富的學習資源和互動功能，激發(fā)學生的學習興趣，滿足不同學生的學習需求，助力學生實現(xiàn)高效學習和全面發(fā)展。教師可借助智能輔導系統(tǒng)布置實驗任務，學生在執(zhí)行這些任務時，系統(tǒng)能夠實時追蹤學習進度和狀況，迅速識別問題并給予援助。此外，智能輔導系統(tǒng)通過分析學生的學習數據，向教師提供針對性的教學建議，協(xié)助教師優(yōu)化教學方法，從而提升教學效果。

以“智學網”在中職物理實驗教學中的應用為例，在“探究牛頓第二定律”實驗前，系統(tǒng)通過課前小測驗評估學生知識掌握程度。若學生對牛頓第二定律理解不足，系統(tǒng)推送知識點講解視頻和練習題，幫助鞏固基礎。實驗中，系統(tǒng)監(jiān)測操作，若學生操作不當，系統(tǒng)提示糾正。實驗后，系統(tǒng)分析實驗報告，指出問題并提供建議，滿足不同學習需求，提升學習效果。

（三）運用人工智能數據分析，優(yōu)化教學評價

人工智能技術可以對學生的學習數據進行分析，為教學評價提供客觀、準確的數據支持。通過收集和處理學生在學習過程中的各種數據，例如作業(yè)完成情況、考試成績、課堂參與度、學習時間分配以及在線學習行為等，人工智能可以精準地識別出學生的學習優(yōu)勢和薄弱環(huán)節(jié)。教師可以通過分析學生的實驗操作數據、實驗報告數據等，了解學生的學習情況和學習效果，及時發(fā)現(xiàn)學生的學習問題并進行反饋。人工智能還可以對教學過程進行分析，評估教學方法的有效性，為教師改進教學提供參考。通過運用人工智能數據分析，實現(xiàn)教學評價的科學化、精準化，促進教學質量的提升。

如，“雨課堂”教學平臺記錄了學生在“探究滑動摩擦力的影響因素”實驗中的預習、提問、回答準確率、操作規(guī)范性、完成時間和實驗報告質量等數據。教師利用數據分析功能清晰掌握學生學習狀況，針對操作錯誤多的學生加強教學。平臺還提供班級學習報告，幫助教師識別教學弱點，調整策略，實現(xiàn)精準教學。

五、結語

人工智能技術為中職物理實驗教學帶來創(chuàng)新與變革，在教學方式、應用導則和策略上成果顯著，提升了教學質量和學生素養(yǎng)。但應用中面臨教師技術掌握、數據安全和學生依賴等挑戰(zhàn)。未來，學校、教師和教育部門應攜手應對，加強教師培訓，保障數據安全，引導學生正確使用技術，以發(fā)揮其最大優(yōu)勢，推動中職物理實驗教學發(fā)展，培育更多高素質技能型人才。

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責編/馬銘陽