人工智能輔助下的初中物理實驗教學探索

【基金項目】本文系省教育科學\"十四五\"規劃2024年度專項課題“智能技術驅動下初中物理實驗教學創新的行動研究”，編號：C/2024/03/52。

【中圖分類號】G633.7 【文獻標識碼】A

當前初中物理實驗教學普遍面臨資源供給失衡與教學形態僵化的現實挑戰，本文系統探討人工智能技術如何通過工具創新與模式變革，重塑物理實驗教學的價值鏈，旨在為教育信息化2.0時代的科學教育轉型提供理論參照與實踐范式。

一、實驗教學的常見問題

（一）資源限制

多數中學的實驗室仍停留于基礎儀器配置階段，設備更新周期普遍超過教育技術迭代速度，導致涉及現代物理原理的實驗項目難以開展。以電磁學實驗為例，部分學校仍在使用指針式電表與分立式電路元件，這種代際落差使學生無法通過實驗感知物理學科的前沿發展。資源限制的隱性矛盾則在于數字化教學資源的系統性缺失，傳統實驗室的物理空間與設備功能存在天然局限性，難以承載虛擬仿真、動態建模等現代教育技術需求。

（二）學生參與度低

當前實驗過程強調步驟規范性與結果準確性，卻剝奪了學生探索未知、試錯反思的思維空間。例如，在“歐姆定律驗證實驗\"中，教師往往預先規定電阻、電壓的取值區間，要求學生按規定完成數據【文章編號】2095-3089（2025）12-0175-03記錄，這種程式化操作使實驗淪為理論結論的簡單復現工具。當科學探究被簡化為技術訓練，學生自然喪失了對物理現象背后因果邏輯的追問動力，創新思維與問題解決能力的培養目標也隨之落空。參與度危機的另一癥結源于評價體系的導向偏差，現行實驗考核過度聚焦操作規范的機械評分，忽視了科學探究的過程性價值。

二、人工智能的應用對于初中物理教學的價值

人工智能通過虛擬化與智能化的雙重路徑，實現了教學資源從“實體獨占\"向“數字共享\"的跨越式轉型。更為關鍵的是，人工智能系統具備動態優化資源分配的算法優勢，能根據區域教學需求與學科發展前沿，自動更新實驗項自庫與教學案例庫。進一步地，人工智能技術對物理教學的核心價值體現在其對學生主體地位的重新確立與科學思維的系統培育。在傳統課堂中，學生常被困于被動接受的角色定位，而智能教學系統通過交互式學習環境的構建，將探究主動權交還學生，自適應學習算法可精準識別個體的認知起點與思維偏好，為其搭建“最近發展區\"內的挑戰性任務。例如，在“光的折射定律\"實驗中，系統可根據學生前測表現為幾何直觀能力較弱者提供光線路徑的可視化追蹤工具，而為抽象思維優勢者設計折射率與介質關系的推導任務。這種差異化支持機制可有效保障基礎目標的達成，同時為高階思維發展預留空間，使每個學生都能在適切難度層級中體驗科學發現的完整過程。[2]

三、人工智能輔助的物理實驗教學模式

（一）人工智能教學工具與資源

1.虛擬實驗室

在傳統物理實驗教學中，實驗器材的物理損耗、場地限制以及高危實驗的操作風險始終是困擾教學實踐的難題，而虛擬實驗室的引入構建了一個突破時空界限的數字化實驗空間，其核心技術在于對物理定律的算法化還原，能精確模擬真實實驗環境中的力學、光學、電磁學現象，同時賦予實驗參數動態調節的自由度。例如，在“牛頓第二定律驗證實驗\"中，學生可通過滑動虛擬砝碼質量、調整斜面傾角等操作實時觀測加速度與作用力的非線性關系曲線，這種直觀的視覺反饋機制有效彌補了傳統實驗中因測量誤差或操作延遲導致的數據失真問題。另一方面，虛擬實驗室的價值在于其對學生科學探究能力的系統性培養，系統內置的“自主設計模塊”允許學生脫離教材預設的實驗框架，通過變量控制、參數組合與結果預測的完整流程，構建個性化的探究方案。例如在“電路設計實驗\"中，學生可自由選擇電阻、電容、電源等元件的連接方式，系統會實時反饋電流、電壓的分布狀態并在出現短路或過載時觸發保護機制與錯誤分析提示，這種試錯機制的數字化重構規避了實體實驗的潛在風險，同時基于即時反饋強化了學生對電路設計原理的深層理解。虛擬實驗室與實體實驗的協同作用已形成互補效應——前者側重思維發散與創新訓練，后者強化動手能力與實證意識，二者的有機整合標志著物理實驗教學從“驗證性操作\"向“探究性學習\"的范式轉型。[3]

圖1人工智能賦能物理實驗教學變革虛擬實驗室演示實驗見圖2。

2.智能教學軟件

智能教學軟件的開發應用標志著人工智能技術從輔助工具向教學主體的角色躍遷，其核心架構基于知識圖譜構建與學習行為分析算法，能對學生的實驗操作軌跡、數據處理邏輯及問題解決策略進行多維度解析。以“光學實驗智能指導系統\"為例，當學生在進行凸透鏡成像實驗時，軟件通過攝像頭捕捉光屏位置調整的毫米級位移，結合機器學習模型預判其可能出現的焦點定位偏差，進而通過增強現實技術投射出光線傳播路徑的動態提示，這種嵌入式指導策略突破了傳統教學中“集體講解一統一糾錯\"的模式，實現了對個體認知過程的精準干預。教學軟件的智能化進階體現在其自適應學習系統的構建，系統通過持續采集學生的實驗完成度、反思深度與創新性表現等數據，動態優化教學內容的呈現方式與難度梯度。例如在“浮力定律探究實驗”中，對于基礎薄弱的學生，系統優先推送阿基米德原理的驗證性實驗并輔以分步驟操作引導；而對能力突出者，則自動開放“不規則物體浮力計算\"的進階任務，要求其自主設計測量方案并處理誤差數據。這種分層教學機制可有效解決傳統課堂中“能力覆蓋斷層”的困境。

（二）教學模式創新

1.翻轉課堂

人工智能支持下的翻轉課堂重構了物理實驗教學的時間維度與空間秩序，在課前準備階段，學生通過虛擬實驗平臺完成基礎操作的自主訓練，其操作數據與認知盲點被系統自動抓取并生成學情畫像，教師據此精準設計課堂探究任務，將有限的教學時間集中于高階思維訓練。例如在“機械能守恒實驗\"教學中，學生課前已在虛擬環境中完成擺錘運動的數據采集，課堂核心任務轉為對能量損耗根源的深度探究一通過對比虛擬理想環境與真實實驗的數據差異，引導學生建立誤差分析模型并設計改進裝置方案。“數據驅動\"的課堂形態徹底改變了傳統實驗課“重操作、輕思考\"的淺層學習模式，使教學過程真正聚焦于科學思維的錘煉。

2.個性化學習路徑

人工智能技術對教育公平的實質性推進體現在其構建的個性化學習路徑系統。該系統通過采集學生的實驗操作特征、認知風格偏好與知識掌握度等多模態數據，運用深度學習算法生成動態學習地圖。例如在“電路基礎知識\"模塊，視覺型學習者會自動獲取電路圖動態解析視頻，而動覺型學習者則進入虛擬接線操作訓練界面。個性化路徑的實施成效集中反映在差異化評價體系的建立，傳統實驗評分標準被解構為操作規范、創新思維、協作能力等維度，每個維度又細化為可量化的行為指標，智能系統通過自然語言處理技術分析實驗報告中的論證邏輯，通過計算機視覺技術評估裝置改進方案的結構合理性，最終形成多維能力雷達圖。例如，某學生在“聲速測量實驗\"中雖操作規范性評分較低，但其設計的創新型共鳴箱結構在創新維度獲得系統高度評價。這種評價機制消解了“唯結果論\"的考核弊端，更重要的是幫助學生建立對自身能力結構的客觀認知，為其后續學習方向的選擇提供科學依據。

虛擬實驗室與傳統實驗相結合見圖3。

四、結語

人工智能與物理實驗教學的深度融合標志著科學教育從經驗導向向數據驅動的范式躍遷，這種變革本質上是對教育公平與質量提升的雙重回應，自適應系統則為每個學習者開辟獨特的發展賽道。未來教育應進一步深化人工智能與教學要素的有機融合，在守護實驗教學實踐本質的同時，培育具備科學探究精神與創新能力的數字時代公民。

參考文獻：

[1]付邦.人機協同下的初中物理實驗精準教學模式探究——以物理\"凸透鏡成像的規律\"教學為例[J].廣西物理，2023，44（4）：93-96.

[2]查均明.基于信息化技術的初中物理實驗教學方式[J].教育科學論壇，2023（23）：51-53

[3]曾輝.新時代背景下初中物理實驗教學活動探究[J].內蒙古電大學刊，2020（3）：109-112.