人工智能環境下高中物理實驗教學模式的創新設計

實驗教學是高中物理課程的重要組成部分，對于培養學生的科學素養、探究能力及實踐能力具有不可替代的作用。然而，傳統物理實驗教學往往存在設備落后、數據獲取不準確、過程復雜、師生互動不足等問題，難以落實新課程標準的核心素養培養要求。隨著人工智能技術的不斷發展，其在教育領域的應用逐步深入，在數據采集、圖像識別、語音交互、個性化分析等方面展現了巨大優勢，能為實驗教學的革新提供技術支撐。

一、高中物理實驗教學現狀

（一）實驗教學設備相對落后，功能單一

目前，部分高中物理實驗室配備的實驗儀器仍以傳統的手動式儀器為主，這些儀器雖然能夠幫助教師完成基本教學任務，但在精度、效率與數據處理等方面存在局限性。例如，在運用這些儀器開展“探究小車速度隨時間變化的規律”實驗時，學生需要手動測量時間與距離，這樣誤差較大，會影響實驗結論的可靠性。此外，部分高中物理實驗教學設備損壞頻繁，這影響了實驗教學的連貫性與系統性。由于缺乏智能化與信息化輔助工具，學生在實驗過程中無法進行深入的觀察與分析，導致學習效果不夠理想。

（二）教學組織方式傳統，參與度低

目前，在高中物理實驗教學中，部分教師仍采用“教師講解一學生操作一結果記錄一教師講評”的線性教學流程，導致學生處于被動接受知識的狀態。在一些關鍵性實驗的教學中，教師為了節省時間，喜歡借助演示實驗來講解，導致學生缺乏實際操作的機會。這種傳統的教學模式難以激發學生的探究興趣，會限制學生主動思考能力與合作學習能力的發展，不利于學生學科核心素養的培養。

（三）實驗數據分析能力較弱，效果不佳

在傳統物理實驗教學中，學生存在數據處理能力較弱、不清楚實驗誤差本質等問題。一方面，學生在實驗中記錄數據后，缺乏有效的分析工具，只能依賴紙筆計算、人工繪圖，這樣效率較低；另一方面，由于誤差來源難以控制，部分學生會對實驗結論產生疑惑，進而難以產生學習興趣[1]。此外，部分教師在教學中過于關注實驗操作流程的完成，忽視對學生數據分析能力的系統培養。這樣一來，實驗教學便成了驗證知識的途徑，不能有效培養學生的科學思維與創新意識。

二、人工智能技術在物理實驗中的應用價值

（一）智能化設備提升實驗精度

基于人工智能技術的智能化設備能通過集成智能傳感器、圖像識別、數據采集系統等，精準、高效地采集物理實驗數據。例如，在開展“探究小車速度隨時間變化的規律”實驗時，教師引入紅外傳感器或超聲波測速儀，可實現對小車運動速度的實時監測，自動生成數據曲線，減小實驗誤差。這類智能化設備不僅操作簡便、適用性強，還能顯著提升實驗精度與可重復性，提高實驗效果和教學質量。

（二）多樣化交互提升學生參與積極性

人工智能技術能為語音交互、圖像識別、學習行為分析等提供支持，從而幫助教師構建更具互動性的實驗課堂[2]。例如，學生可通過智能終端設備與教學系統交互，自主設置實驗參數，實時觀察實驗變化，并根據提示進行調整與優化。個性化、可反饋的學習方式鼓勵學生主動探索，能打破傳統單向教學的局限，提升學生的參與積極性。智能系統還可記錄學生的實驗過程，輔助教師精準了解每個學生的學習狀態。

（三）數據可視化促進學生科學思維發展

借助智能軟件，學生可深入分析實驗數據，將實驗數據轉化成圖像、曲線或動畫等，進而發現其中的規律。智能系統能自動分析數據誤差，并給予學生相應的提示，從而幫助學生理解誤差來源并掌握優化方法，培養其數據素養與邏輯思維能力。教師可利用智能系統收集學生的學習數據，并進行相應的教學評估與調整，從而優化實驗教學過程，提升實驗教學效果。

三、基于人工智能技術的教學評設計思路

（一）教學設計，智能分層導學

1.基于學情進行目標分層

教師可依托人工智能技術構建學情診斷系統，通過課前知識測評、歷史實驗數據追蹤、認知能力建模等方式，精準識別學生的知識水平與實驗技能差異。在“探究小車速度隨時間變化的規律”實驗中，智能系統會為不同學生推送不同難度的預習任務。基礎薄弱的學生需要通過虛擬仿真實驗掌握實驗原理與操作規范，能力較強的學生則需要提前分析誤差來源或設計多變量實驗方案。在此基礎上，教師可依據系統生成的學情圖譜，將教學目標分為“掌握基本操作”“自主分析規律”“創新實驗設計”三個層級，確保教學起點與學生需求相匹配。

2.生成動態實驗路徑

教師借助智能系統能實時采集學生的實驗操作數據，并動態調整實驗任務。系統在檢測到某組學生多次出現斜面傾角設置錯誤時，會自動推送交互式微課，以此強化學生的受力分析能力；而對于快速完成基礎任務的小組，系統則會設置進階挑戰。

3.智能場景延伸

基于知識圖譜技術，智能系統能構建物理實驗資源庫（包括動畫、經典案例、科研前沿視頻等），并根據學生實驗開展進度與學習需求智能推送拓展內容。例如，在學生分析關于速度和時間的圖像時，系統會呈現神舟飛船返回艙做減速運動的場景視頻，或推薦PhET仿真平臺，讓學生進行二次探究。

（二）學習設計，虛實融合探究

1.虛擬仿真降低操作門檻

教師可借助人工智能技術構建虛實結合的實驗環境，讓學生在虛擬實驗室中完成風險操作訓練與變量控制模擬。在虛擬實驗室中，隨著學生拖拽虛擬小車、調節斜面傾角或添加砝碼改變小車質量，智能系統會自動生成相應的數據。學生可觀察這些數據，深入分析相關規律。此外，智能系統還有智能糾錯功能，當學生出現操作問題時，其會以動畫的形式提示學生。這樣的教學設計，既能確保實驗的安全性，又能為后續真實實驗的開展奠定基礎。

2.智能工具支持深度探究

學生可在開展真實實驗時引入智能工具作為“實驗助手”。通過智能工具，學生能更準確地收集實驗數據并進行高效分析，繪制相關圖像。同時，學生可通過語音輸入向智能系統提問，智能系統會結合傳感器采集的數據進行解答，并給出優化建議。此外，智能工具能自動采集數據，并對數據進行初步分析，這樣能讓學生更好地進行高階思維活動，如設計對比實驗、構建物理模型等。

3.人機協同促進協作學習

教師可建立“學生一人工智能一教師”三元協作機制。在分組實驗中，智能系統擔任協作者角色：實時監控各組數據上傳進度，提示未完成的小組加快速度；自動匯總多組實驗數據，生成班級數據圖表，引導學生發現共性與差異；在學生意見不同時展示相關資料，幫助學生進行辯證思考。而教師則從知識傳授者轉變為探究活動的設計者與引導者，重點關注學生實驗邏輯思維與科學思維的發展。

（三）評價設計，多維數據采集與智能反饋

1.全過程數據追蹤

基于人工智能技術，教師可通過智能穿戴設備、智能化儀器傳感器、交互系統日志等采集數據，構建涵蓋操作規范性（如儀器使用頻次）、思維嚴謹性（如變量控制次數）、協作有效性（如組內提問頻次）、創新性（如實驗方案獨特性）的四維評價模型。智能系統會記錄學生調試打點計時器花費的時間與成功率，結合歷史數據判斷其操作熟練度；通過分析學生實驗報告中的假設表述，評估其科學推理能力的發展情況。

2.多模態評價工具

教師可基于人工智能技術，設計智能化評價工具鏈。（1）智能圖像識別系統。該系統能自動分析實驗裝置圖，標注氣墊導軌未水平放置等細節錯誤。（2）自然語言處理系統。該系統能分析學生實驗結論表述的邏輯性。（3）數據可視化看板。其能根據班級整體表現生成相應的雷達圖，幫助教師快速了解學生的優勢與薄弱環節等。在物理實驗教學中，教師借助這些工具，能突破傳統“結果導向”評價的局限，實現過程性評價、表現性評價、發展性評價的統一。

3.個性化反饋

基于人工智能技術，教師可提供三種反饋。（1）即時反饋。在學生調整軌道出現錯誤時，智能化設備會發出振動警示。（2）階段性反饋。在學生實驗結束后，智能系統會生成個人能力矩陣圖，并推薦相關微課。（3）長周期反饋。在學期末，智能系統會整合學生整個學期的實驗情況，以知識樹的形式呈現學生相關能力的成長路徑，并向家長推送可視化報告，包括實驗操作視頻片段與評語，從而構建良好的家校協同育人評價生態。

四、具體的實踐路徑

（一）創設智能化實驗環境

在“探究小車速度隨時間變化的規律”實驗中，傳統的手動測量與數據記錄方式已難以滿足學生精準探究的需求。為此，教師可創設虛實融合的智能化實驗環境，引入毫米波雷達等智能工具，以此提高實驗的準確性和便捷性。毫米波雷達能實時捕捉小車的瞬時速度并生成動態曲線，與傳統紙帶測量相比，誤差更小。同時，教師可開發配套的虛擬仿真系統，讓學生能在智能終端觀察不同斜面傾角下小車的運動狀態，分析加速度與角度的關系。在實驗中，相應的智能工具（如AR眼鏡）能輔助學生快速完成標準化調試。這種虛實結合實驗環境的設計，既能減小傳統實驗教學模式的操作風險與數據誤差，又能通過可視化反饋深化學生對控制變量法的理解，為學生后續的深入探究奠定基礎。

（二）優化課堂教學流程

基于智能學情診斷系統，教師在物理實驗教學中可采用動態分層的探究路徑。在課前，教師可根據虛擬仿真操作記錄與理論測試結果，將學生劃分為基礎組、進階組和創新組。基礎組主要進行標準化操作訓練，需要根據智能系統推送的分步指引視頻進行探究，并在智能系統的幫助下糾正實驗錯誤；進階組需要借助智能工具內置算法繪制關于速度與時間的圖像，并對比分析實驗數據與理論數據的差異，利用摩擦力模擬計算器分析誤差；創新組要進行多變量實驗設計，如探究軌道摩擦系數、小車質量、加速度之間的關聯性，并在通過虛擬實驗室模擬后開展具體實驗驗證。在學生開展實驗的過程中，智能系統會實時監控各組的進度并進行動態干預：當基礎組完成3次標準實驗后，系統展示加速度與斜面角度的對比圖表；當進階組出現錯誤時，系統彈出相應的學習資料；當創新組設計的方案存在明顯安全問題時，系統推送替代方案。在課堂后半段，教師可引導學生協作整合實驗成果：創新組呈現多變量實驗設計思路，進階組驗證數據可靠性，基礎組提煉操作規范。

（三）優化評價體系

傳統實驗教學中，以結果為導向的評價難以全面反映學生的素養發展情況，為此，教師要構建基于多維過程數據的智能評價體系[3]。在這樣的評價體系中，智能系統能通過智能傳感器、平板交互日志和語音識別技術，全面收集學生的學習數據，分析學生的操作規范性以及科學思維、創新意識與協作能力的發展情況。在此基礎上，智能系統能生成三個方面的個性化評價報告：一是學生端的雷達圖，該圖能直觀呈現學生的能力短板；二是教師端的學生高頻錯誤匯總報告，該報告包含下階段教學建議等；三是家長端的學生實驗報告，主要包括學生的實驗操作視頻片段以及相應的評語等。

結語

總而言之，教師在高中物理實驗教學中融入人工智能技術，能解決傳統實驗教學中存在的學生參與度低、數據分析能力弱等問題，有效提升物理實驗教學效果，提升學生的學科核心素養。實踐表明，教師借助人工智能技術開展物理實驗教學，不僅能提升實驗數據的準確性，還能有效激發學生的科學探究興趣，培養學生的高階思維與創新能力。

[參考文獻]

[1］戴耀東.基于學習進階的高中物理實驗教學設計：以“探究加速度與力、質量的關系”為例［J].物理教師，2023，44（9）：13-16.

[2」謝保成.基于PhET的高中物理“學生必做實驗”教學應用研究與實踐［D］.廣州：廣州大學，2024.

[3］江愛國.數智時代物理實驗教學新探索：數智系統助力“三維五環”精準教學［J］.中小學數字化教學，2024（10）：81-85.