中職物理課堂教學中生成式人工智能技術運用分析

在教育信息化快速發展的當下，生成式人工智能技術為中職物理課堂教學帶來了新的機遇與挑戰。中職物理教學旨在培養學生的科學素養和職業技能，然而傳統教學方式在一定程度上難以滿足學生多樣化的學習需求。生成式人工智能技術憑借其強大的功能，如個性化學習支持、多樣化資源生成等，有望改善中職物理課堂教學現狀，提高教學效果，促進學生全面發展。因此，深入分析該技術在中職物理課堂教學中的運用，具有重要的現實意義。

1生成式人工智能技術對物理課堂教學方式的變革

1.1從被動學習到主動學習

在傳統的物理課堂教學模式下，學生處于被動接受知識的狀態。教師在講臺上講解物理概念、原理和公式，通過板書、PPT演示等方式向學生傳遞信息，學生主要以聽、記筆記的形式學習，很少有機會主動探索和深入思考。這種被動學習方式使學生缺乏學習的自主性和積極性，對物理知識的理解較為膚淺，難以將所學知識應用到實際問題解決中。而生成式人工智能技術的出現，為改變這一現狀提供了有力支持，推動物理課堂教學從被動學習向主動學習轉變。

1.2從單一學習到多樣化學習

在傳統物理教學中，學習方式較為單一。學習圍繞教材和教師講授展開，學生主要通過閱讀課本、聆聽教師講解以及觀看演示實驗獲取知識。這種單一的教學模式制約了學生對物理知識全面、深入地理解，難以充分調動學生學習興趣和積極性。生成式人工智能技術融入物理課堂后，打破了這種局限，為學生實現多樣化學習創造了條件。

1.3從標準學習到個性化學習

在傳統物理教學模式中，標準學習占據主導地位。

教師依據統一的教學大綱和教材，按照固定的教學進度授課，采用標準化的評價方式衡量學生學習成果。所有學生接受相同內容、相同節奏的教學，忽視了學生個體在學習能力、興趣愛好和知識基礎等方面的差異，導致部分學生“吃不飽”，部分學生“消化不了”。生成式人工智能技術憑借其獨特優勢，為物理課堂個性化學習帶來諸多細節層面的變革。

2生成式人工智能技術在職業學校物理課堂教學中存在的問題

2.1教師技術素養與應用能力不足

職業學校的部分教師長期習慣傳統的物理教學模式，對生成式人工智能技術較為陌生。一方面，他們缺乏對該技術基本原理和功能的深入理解，難以判斷哪些教學環節適合引入該技術以及如何引入。另一方面，教師在操作和使用相關工具時面臨困難。生成式人工智能工具眾多，界面和操作方式各異，教師需花費大量時間學習和使用。

2.2教學目標與技術應用脫節

在職業學校物理教學中，教學目標明確指向培養學生的物理知識應用能力以及與職業相關的實踐技能。然而，生成式人工智能技術在課堂中的應用有時未能緊密圍繞這些目標。

3基于職業學校物理課堂教學的生成式人工智能技術應用策略

3.1課前預習環節 （1）定制個性化預習任務

首先，利用生成式人工智能收集和分析學生過往的物理學習數據，涵蓋考試成績、作業完成情況、課堂表現等多方面信息。基于這些數據，精準洞察每個學生的知識薄弱點、學習偏好以及接受能力。例如，對于在“力學”板塊掌握欠佳的學生，人工智能可為其規劃力學基礎鞏固任務；而對于擅長圖像理解的學生，提供更多以圖表、圖形形式呈現的預習材料。其次，依據課程標準和教學目標，為不同學生量身定制個性化預習任務清單，明確預習內容、方法以及預期達到的效果。最后，考慮到職業學校學生物理基礎差異較大，借助生成式人工智能將預習任務劃分為基礎、提高、拓展三個層次。基礎層次任務聚焦于基本物理概念、公式的初步認識，旨在幫助基礎薄弱的學生夯實根基；提高層次任務側重于對物理原理的理解與簡單應用，適合具有一定基礎的學生進一步提升；拓展層次任務則涉及物理知識在實際生活、職業場景中的深度應用以及前沿物理話題探討，滿足學有余力的學生的求知欲。學生可根據自身情況自主選擇相應層次的任務，也可在教師指導下確定合適的預習難度。

（2）提供多樣化預習資源

生成式AI能夠創作生動有趣的物理知識講解文本、音頻和視頻。以即將學習的“電磁感應”為例，創作以卡通角色為主角的動畫短片，通過有趣的故事情節引出電磁感應現象，詳細解釋磁通量、感應電動勢等概念。同時，生成與之配套簡潔明了的講解文字，方便學生隨時回顧查閱。這些趣味化資源能夠極大激發學生的預習興趣，讓他們更主動地投入預習中。同時，對一些在現實中操作難度較大或成本較高的物理實驗，利用生成式人工智能創建虛擬實驗場景和操作流程演示。例如，在預習“示波器的使用”實驗時，學生可以通過虛擬現實（VR）或增強現實（AR）技術，模擬操作示波器，觀察不同電信號輸入下示波器的波形變化，了解示波器各旋鈕的功能和調節方法。此外，人工智能還能生成實驗操作步驟指南、常見問題及解決方法等文檔，幫助學生更好地理解實驗原理、明確實驗流程，為實際課堂實驗操作做好充分準備。

（3）引導學生自主探究

在預習材料中，借助生成式人工智能設置一系列具有啟發性的問題，引導學生自主思考物理知識背后的原理和規律。例如，在預習“動能定理”時，提出“物體的動能與哪些因素有關？為什么合外力對物體做功會引起動能的變化？”等問題。這些問題不僅能夠激發學生的好奇心和求知欲，還能促使他們在預習過程中主動探索答案，培養獨立思考能力。同時，鼓勵學生在預習過程中利用生成式人工智能平臺提出疑問和假設。人工智能可對學生提出的問題進行初步解答，并引導學生深入思考。對學生提出的合理假設，人工智能可提供相關資料和案例，幫助學生驗證假設。例如，學生在預習“熱傳遞”時，提出“是否存在一種材料可以完全阻止熱傳遞？”人工智能可提供關于絕熱材料的研究現狀和相關實驗數據，支持學生自主探究。

以“力學”一課為例。 ① 精準學情診斷。借助生成式人工智能系統，全面收集學生以往在數學基礎（因為力學與數學緊密相關，如三角函數、向量運算等在力學分析中的應用）、物理概念理解（如之前學過的運動學知識掌握情況）以及實驗操作技能（如測量物體運動參數的實驗能力）等方面的數據。通過對這些數據的深度分析，繪制出每個學生的學習畫像，明確其知識短板和優勢。例如，發現部分學生在向量運算上存在困難，這可能會影響力學中力的合成與分解的學習；而有些學生對實際物體運動狀態的觀察和分析較為敏銳，可在預習中強化這一優勢。 ② 分層任務定制。依據學情分析結果，為不同層次的學生定制“力學”預習任務。對于基礎薄弱的學生，預習任務側重于力學基本概念的理解（如通過簡單的動畫演示和通俗易懂的文字解釋），讓學生了解力的概念、力的三要素等基礎知識。同時，安排簡單的練習（如識別日常生活中常見力的類型），幫助他們鞏固所學知識。對于有一定基礎的學生，任務難度適當提升，要求他們運用已有的數學知識，嘗試對簡單的受力情況進行分析（如分析靜止物體在斜面上的受力情況），并通過生成式人工智能提供的虛擬場景模擬驗證。對于學有余力的學生，則布置拓展性任務，如研究力學在特定職業場景（如建筑施工中起重機的力學原理）中的應用，鼓勵他們查閱相關資料，提出見解。 ③ 趣味知識講解。利用生成式人工智能創作富有趣味性的“力學”知識講解材料。例如，編寫一個以動物運動會為背景的故事，在故事中融入力學知識。兔子跳遠時，涉及力與運動的關系，起跳時腿部對地面施加力，同時地面給兔子反作用力使其向前跳躍；袋鼠跳得遠則可以引出關于力的大小和作用效果的討論。配合故事，制作生動的動畫視頻，讓學生在輕松愉快的氛圍中初步了解力學概念。此外，還可以制作語音版的知識講解，方便學生隨時收聽學習。 ④ 虛擬實驗模擬。針對“力學”中的實驗內容，如“探究加速度與力、質量的關系”，生成式人工智能創建高度逼真的虛擬實驗環境。學生可在虛擬環境中自由選擇實驗器材，按照實驗步驟進行操作。在實驗過程中，人工智能實時反饋實驗數據和現象（如當學生改變力的大小或物體質量時，立即呈現相應的加速度變化情況）。同時，生成詳細的實驗報告模板，引導學生記錄實驗過程、分析實驗數據，幫助學生提前熟悉實驗流程和原理，為課堂上的實際操作打下堅實基礎。 ⑤ 問題驅動思考。在預習資料中，通過生成式人工智能設置一系列層層遞進的問題，引導學生自主思考“力學”知識。例如，在預習“摩擦力”時，提出問題：“為什么在冰面上行走容易滑倒，而在粗糙的路面上行走不容易滑倒？”“若沒有摩擦力，我們的生活會變成什么樣？”這些問題可激發學生的好奇心，促使他們主動探索摩擦力產生的原因、影響摩擦力大小的因素等知識。同時，人工智能針對學生的回答提供進一步的追問與引導，幫助學生深入思考問題的本質。 ⑥ 假設驗證。鼓勵學生在預習過程中提出關于“力學”現象的假設。例如，學生觀察汽車在急剎車時會滑行一段距離，提出“汽車剎車距離與車速、路面摩擦力有什么關系？”的假設。生成式人工智能為學生提供相關的理論知識和實際案例數據，幫助學生通過計算、分析等方式對假設進行驗證。在這個過程中，學生不僅學到了力學知識，還培養了科學探究能力。

3.2課堂教學環節

在課堂導入中，利用生成式人工智能，依據課程內容和學生專業特點，挖掘生活中與物理知識緊密相關的有趣實例，并轉化為生動的導入素材。例如，對于汽修專業的學生，在講解“摩擦力”時，人工智能生成一段關于汽車在不同路況下剎車距離變化的視頻，同時配上幽默風趣的解說，引發學生對摩擦力影響因素的好奇，自然地引入課程主題。也可針對職業學校學生未來的職業方向，生成式人工智能創建逼真的職業場景導入課堂。以建筑專業為例，在學習“力的平衡”時，通過虛擬現實（VR）或增強現實（AR）技術，讓學生身臨其境地感受高樓大廈在建設中是如何確保結構的力平衡，使學生迅速進入學習狀態，體會物理知識在職業中的重要性。

在知識講解環節中，利用動態可視化手段輔助闡釋抽象概念。在講解“電場”概念時，人工智能生成直觀的動畫，展示電場線的分布、電荷在電場中的受力和運動情況，幫助學生構建清晰的物理圖像。同時，教師可利用人工智能的交互功能，實時解答學生的疑問，引導學生深入思考。根據學生的學習進度和知識掌握情況，生成式人工智能提供個性化的知識拓展內容。對于基礎較好的學生，在學習“牛頓定律”后，生成式人工智能提供一些復雜的動力學問題案例，如天體運動中的力學分析；對于基礎薄弱的學生，則給出更多貼近生活的簡單案例，如電梯加速減速過程中的受力分析，確保每個學生都能在原有基礎上得到提升。

在課堂總結環節，先讓學生利用生成式人工智能工具，根據自己的課堂學習情況，生成個人學習總結。學生可以輸入關鍵詞，如本節課的重點概念、實驗操作要點等，人工智能生成包含文字、圖表的總結報告，幫助學生梳理知識體系，強化記憶。隨后，教師在學生個人總結的基礎上，借助生成式人工智能，進一步引導學生將所學物理知識與職業發展相聯系。例如，在電子專業的物理課總結時，教師通過人工智能展示物理知識在電子產品研發、生產中的應用案例，鼓勵學生思考如何運用物理知識解決未來職業中的實際問題，為學生的學習指明方向，激發學習動力。

以“光學”一課為例，首先，利用生成式人工智能制作一段融合多種光學現象的生活視頻。例如，展示清晨陽光透過樹葉縫隙灑下形成的丁達爾效應、雨后天空中美麗的彩虹、汽車后視鏡中反射的景象等。視頻中穿插著生動有趣的旁白，如“同學們，在我們的日常生活中，這些奇妙的景象隨處可見，你們知道它們背后都隱藏著哪些光學奧秘嗎？”以此引發學生的好奇心，自然地導入“光學”課程。針對職業學校學生的專業特點，生成與專業相關的光學職業場景導入內容。對于影視制作專業的學生，通過生成式人工智能創建一個電影拍攝現場的虛擬場景，展示燈光師如何利用不同的燈具和光學原理來營造各種氛圍（如利用透鏡聚焦光線打造特寫鏡頭的明亮效果，或通過漫反射光塑造柔和的背景環境）。讓學生直觀感受光學在其未來職業領域中的重要作用，激發他們的學習興趣。

在知識講解環節中，由于“光學”中有許多抽象概念，應借助生成式人工智能，制作動畫解釋這些概念。以光的雙縫干涉實驗為例，通過動畫展示光子逐個通過雙縫后在光屏上形成干涉條紋的過程，直觀呈現微觀世界中光的波動性。同時，配合文字說明和語音講解，幫助學生理解光既具有粒子的特性（一個個光子）又具有波動的特性（形成干涉條紋）。在講解光學原理時，生成式人工智能可以提供豐富的案例。在講解凸透鏡成像原理時，除傳統的蠟燭成像實驗演示，人工智能生成多個不同場景下的凸透鏡成像案例，如相機拍照、投影儀工作、放大鏡觀察物體等。并通過對比這些案例，詳細分析物距、像距和成像特點之間的關系，讓學生深入理解凸透鏡成像的規律。同時，利用人工智能的交互功能，鼓勵學生提問，實時解答他們的疑惑。在進行實際光學實驗前，利用生成式人工智能創建虛擬實驗平臺。例如，在“探究平面鏡成像特點”的實驗中，學生可在虛擬環境中擺放平面鏡、蠟燭等實驗器材，模擬實驗過程。人工智能實時提供操作提示，如“調整蠟燭與平面鏡的垂直距離”“注意觀察像與物的大小關系”等。學生在虛擬實驗中可多次嘗試不同的操作方法，熟悉實驗步驟和技巧，為實際實驗做好充分準備。在實際光學實驗過程中，配備智能助手（基于生成式人工智能）。當學生在操作分光計測量角度時，智能助手可以實時監測儀器的狀態和學生的操作動作，若發現操作不規范，如望遠鏡未對準平行光管，智能助手立即發出提醒，并給出正確的操作指導。同時，智能助手可以記錄學生的實驗數據，對數據進行初步分析，及時發現異常數據并提示學生檢查實驗過程。

在課堂練習環節中，生成式人工智能根據每個學生的學習進度和知識掌握情況，為其生成個性化的光學練習題。對于理解能力較強的學生，提供綜合性的題目，如結合光的折射和全反射原理，分析光纖通信中信號傳輸的損耗問題；對于基礎稍弱的學生，生成更多側重于基礎知識鞏固的題目，如簡單的平面鏡成像作圖題。這些練習題可以涵蓋選擇題、填空題、簡答題和計算題等多種題型，全面考查學生對光學知識的掌握程度。學生完成練習題后，生成式人工智能立即給出答案和詳細的解析。對于學生答錯的題目，不僅指出錯誤原因，還會提供相關知識點的回顧鏈接引導學生復習。例如，學生在計算凸透鏡成像的像距時出錯，人工智能會詳細列出計算過程中的錯誤步驟，解釋正確的計算公式和應用條件，并提供類似的練習題供學生強化訓練。同時，將學生的練習情況統計數據反饋給教師，幫助教師了解學生的學習狀況和知識薄弱點。

在課堂結尾，讓學生使用生成式人工智能工具進行總結。學生輸入本節課知識點關鍵詞，如“光的反射定律”“凸透鏡成像規律”“光的色散”等，人工智能生成一份圖文并茂的總結報告，包括知識點的簡要概括、重點公式、實驗結論以及相關的應用實例。該報告不僅有助于學生鞏固所學知識，還培養了他們的自主學習和總結歸納能力。

在此基礎上，教師可借助生成式人工智能，進一步拓展光學知識與職業的聯系。以機械制造專業為例，展示光學測量技術在精密零件加工中的應用，如利用激光干涉儀測量零件的尺寸精度和表面平整度；對于醫療護理專業的學生，介紹光學技術在醫學成像設備（如眼底鏡、內窺鏡）中的應用原理。通過這些拓展內容，讓學生明白光學知識在不同職業領域的廣泛應用，為他們的未來職業發展提供方向指引，激發他們持續學習物理知識的熱情。針對“光學”課程的不同知識點，生成式人工智能快速生成與之匹配的練習題。例如，在學生學習完光的反射定律后，生成式人工智能馬上生成一系列關于反射角與入射角關系計算、反射光路圖繪制的題目。這些題目難度逐步遞進，先直接給出已知角度求反射角的基礎題，接著需要根據給定條件畫出完整反射光路并標注角度的提高題，滿足不同學習水平學生的需求。在學生開始課堂練習時，生成式人工智能根據學生之前在課堂上的表現、預習情況以及過往學習數據，預估學生的知識掌握水平并設定合適的初始練習難度。例如，若學生在之前的光學概念問答中表現良好，初始練習題可能會側重于概念的應用和簡單分析。在學生答題過程中，人工智能根據學生的答題情況實時調整后續題目的難度。若學生連續快速且準確地回答幾道正確的中等難度的題目，系統會自動推送難度更高的題目，如涉及多個光學知識點綜合運用的復雜問題；反之，若學生出現較多錯誤，后續的題目難度會降低，著重鞏固基礎知識點，確保學生能夠逐步掌握知識，增強學習信心。學生完成練習后，生成式人工智能立即判斷正誤并給出答案。反饋簡潔明了，例如，直接顯示“本題答案正確”或“本題答案錯誤，正確答案為”學生可第一時間了解自己的答題情況。

4結語

綜上所述，生成式人工智能技術為中職物理課堂教學帶來了諸多積極變革，從根本上轉變了教學方式，為學生提供了更優質的學習體驗。盡管目前在應用過程中存在一些問題，但通過提升教師技術素養、緊密結合教學目標等策略，這些問題能夠逐步得到解決。隨著技術的不斷發展與完善，生成式人工智能技術在中職物理教學中必將發揮更顯著的作用，培養出更多適應時代需求、具備扎實物理素養的技能型人才。

（作者單位：江蘇省泰興中等專業學校）