《中學(xué)物理教與學(xué)》2025年12月第47~50頁轉(zhuǎn)載文章中學(xué)。
［教學(xué)研究】 AI 賦能的中學(xué)物理"問題·實驗·深度思維"研究
作者中學(xué)：黎小鹿、夏萬根、李霹
【摘要】基于"問題，實驗，深度思維"育人研究，探索 AI技術(shù)賦能中學(xué)物理教學(xué)的理論機制與實踐路徑中學(xué)。研究表明：利用 AI技術(shù)生成邏輯問題鏈、情境化問題與核心問題，實現(xiàn)問題驅(qū)動教學(xué)活化；通過增強實驗可視化與實體應(yīng)用，促進實驗探究精準(zhǔn)化賦能；同時構(gòu)建多元認(rèn)知路徑，可視化呈現(xiàn)學(xué)生物理思維鏈的建構(gòu)過程，實現(xiàn)淺層理解到高階遷移。 AI 賦能中學(xué)物理"問題·實驗·深度思維"的育人新樣態(tài)，為發(fā)展學(xué)生物理學(xué)科核心素養(yǎng)、推動教學(xué)高質(zhì)量發(fā)展提供有效支撐。
【關(guān)鍵詞】 AI技術(shù)中學(xué)；中學(xué)物理；問題驅(qū)動；實驗探究；深度思維
本文通過 AI技術(shù)賦能，以問題為導(dǎo)向、實驗為載體、發(fā)展深度思維為核心，讓物理課堂成為思維訓(xùn)練的空間站，發(fā)揮中學(xué)物理課程的育人作用中學(xué)。下面從三個方面進行闡述。
一、問題設(shè)計中學(xué)：從"標(biāo)準(zhǔn)化"到"個性化"
（一）"個性化"問題設(shè)計的創(chuàng)新優(yōu)勢
"個性化"問題設(shè)計依據(jù)多元智能等理論，采用精準(zhǔn)分層與差異化策略，設(shè)置有層次的問題，滿足個體差異化需求，提升知識掌握率與資源配置效率中學(xué)。在建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論指導(dǎo)下，通過開放性與探究式問題，激活學(xué)生創(chuàng)新思維潛能；基于動機理論，融合物理知識與生活實際、學(xué)生興趣，設(shè)計貼近生活的問題情境，增強學(xué)習(xí)的主動參與度；借助問題鏈與情景化設(shè)計，遵循認(rèn)知發(fā)展規(guī)律，構(gòu)建遞進式問題序列，助力學(xué)生達成深度學(xué)習(xí)目標(biāo)。
（二） AI 賦能問題設(shè)計轉(zhuǎn)型的具體方式
1.AI生成層級問題鏈
層級問題鏈旨在通過環(huán)環(huán)相扣的問題，引導(dǎo)學(xué)生逐步深入理解物理概念和規(guī)律，培養(yǎng)其邏輯思維能力中學(xué)。 AI 生成層級問題鏈，主要基于對教學(xué)內(nèi)容的深度分析以及對學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的挖掘。它能夠依據(jù)物理知識的內(nèi)在邏輯關(guān)系，結(jié)合學(xué)生已有的知識儲備、學(xué)習(xí)進度和學(xué)習(xí)能力，生成具有層次性和連貫性的問題序列。
2.AI輔助的情境化問題設(shè)計
物理源于生活又應(yīng)用于生活， AI 輔助的情境化問題設(shè)計，能夠結(jié)合生活現(xiàn)象、科技前沿、跨學(xué)科延伸等素材，為物理問題構(gòu)建生動具體的情境，讓學(xué)生在解決實際問題的過程中理解和運用物理知識，提升學(xué)習(xí)興趣和解決實際問題的能力中學(xué)。 AI強大的數(shù)據(jù)分析和處理能力，可以快速篩選、整合海量資源，為教學(xué)提供豐富的情境素材和問題設(shè)計思路。
3.AI輔助提出關(guān)鍵問題
利用 AI 綜合分析課程標(biāo)準(zhǔn)、教學(xué)目標(biāo)及學(xué)情，輔助提出能引發(fā)學(xué)生思維碰撞的關(guān)鍵問題中學(xué)。它不僅可以分析大量教學(xué)案例與學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，找出學(xué)生學(xué)習(xí)特定物理內(nèi)容時易困惑或存在認(rèn)知沖突的關(guān)鍵點以提出關(guān)鍵問題，還能據(jù)不同班級的學(xué)生特點與學(xué)習(xí)情況，調(diào)整關(guān)鍵問題的表述方式與難度，使其更符合學(xué)生的實際需求。
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（三） AI 高質(zhì)量賦能問題驅(qū)動教學(xué)案例
下面以"探究電容器充放電的規(guī)律"教學(xué)片段為例作說明中學(xué)。
為了創(chuàng)設(shè)問題情境，構(gòu)建沉浸式場景，向 DeepSeek 輸入："請以 HTML 的格式，結(jié)合萊頓瓶文獻史料，生成敘事腳本，調(diào)用多媒體數(shù)據(jù)庫動態(tài)呈現(xiàn)靜電累積過程的動態(tài)模擬視頻"中學(xué)。此時 AI 化身科學(xué)故事使者，講述電容器的發(fā)展歷史，從萊頓瓶的發(fā)明到現(xiàn)代超級電容器的應(yīng)用（見圖1)，展示科學(xué)家們對電容器不斷探索的過程，實現(xiàn)科學(xué)史實活化。又如，在對話框輸入"以自制點焊機為情境，提出情境化問題", AI 將自動生成"點焊機需要瞬時大電流，為什么電容器比電池更適合提供這種電流"等問題，由此展開對電容器的充放電規(guī)律的探究。
為了提煉關(guān)鍵問題，深化探究思考，教師向 DeepSeek 提問："能否設(shè)計一個'電容器性能檢測儀'?"結(jié)合工程案例和跨學(xué)科應(yīng)用，體現(xiàn)物理知識的實用價值，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和問題遷移能力中學(xué)。通過 AI 對教學(xué)需求和現(xiàn)有技術(shù)的分析，為教師提供自制教具的創(chuàng)新思路和設(shè)計方案，協(xié)助教師自主研發(fā)教具，直觀展示電路連接的動態(tài)變化過程。在 AI 的指導(dǎo)下，可通過藍(lán)牙設(shè)備，將實驗數(shù)據(jù)傳輸?shù)绞謾C上并顯示，提升教學(xué)互動性與數(shù)據(jù)可視化效率。經(jīng)過多番語言調(diào)試，最終形成"為什么自制教具（見圖2）中電流表、電壓表的示數(shù)會變化（見圖3)？電容器的充放電有何特點？"這兩個關(guān)鍵問題，展開有關(guān)電容器的深入研究與實踐教學(xué)。
二、實驗教學(xué)中學(xué)：從"模塊化"到"精準(zhǔn)化"
（一）中學(xué)物理實驗教學(xué)"模塊化"的現(xiàn)實局限
開展中學(xué)物理實驗探究"模塊化"教學(xué)，能優(yōu)化配置實驗教學(xué)資源，提高學(xué)生實驗探究的完成度中學(xué)。但這種實驗探究方式，仍有局限性。
(1）形式化傾向嚴(yán)重，抑制創(chuàng)新思維中學(xué)。模塊化實驗流程固化，學(xué)生難以自主提出猜想或改進方案，限制了實驗探究的深度。
(2）學(xué)校實驗資源匱乏，實驗?zāi)芰ν嘶?strong>中學(xué)。一些學(xué)校模塊化實驗資源相對匱乏，實驗精度與探究深度受限。過度依賴多媒體課件和動畫演示代替實驗，使學(xué)生失去動手操作機會，實驗?zāi)芰﹄y以提高。
(3）只關(guān)注結(jié)果評價，忽視過程評價中學(xué)。模塊化實驗多聚焦數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和結(jié)論正確性，而忽視方案設(shè)計、異常數(shù)據(jù)處理等過程性問題，使學(xué)生探究開放性問題的能力和深度思維得不到培養(yǎng)，評價導(dǎo)向過于片面。
(4）學(xué)生參與度不足，思維層次受限中學(xué)。模塊化實驗導(dǎo)致學(xué)生極少完成開放性任務(wù)，學(xué)生批判性思維與創(chuàng)新能力難以提升。小組實驗中部分學(xué)生未能深度參與，實驗操作分工不合理，阻礙學(xué)生創(chuàng)新思維的形成。
（二） AI "精準(zhǔn)化"賦能中學(xué)物理實驗教學(xué)
(1）提升實驗安全性與可操作性中學(xué)。通過 AI 構(gòu)建的虛擬實驗室，模擬操作高壓電、放射性實驗等有潛在風(fēng)險的項目，避免真實操作風(fēng)險； AI 模擬實驗流程，預(yù)判潛在問題，提供安全操作提示；即時糾錯與指導(dǎo)；通過慢動作回放、3D動畫分解關(guān)鍵步驟，精細(xì)化拆解復(fù)雜實驗。
(2）支持個性化學(xué)習(xí)與精準(zhǔn)教學(xué)中學(xué)。 AI 通過分析學(xué)生預(yù)習(xí)數(shù)據(jù)、課堂互動和實驗表現(xiàn)，動態(tài)分析學(xué)情，精準(zhǔn)生成個性化學(xué)習(xí)路徑。通過大數(shù)據(jù)開展多維度過程性評價，構(gòu)建精準(zhǔn)化評價體系。根據(jù)學(xué)生興趣和能力， AI 推送差異化的實驗教學(xué)資源，以適應(yīng)學(xué)生學(xué)習(xí)。
(3）實驗數(shù)據(jù)采集與分析的精準(zhǔn)化中學(xué)。 AI 算法可實時理實驗數(shù)據(jù)，利用算法自動別除異常值并生成可視化圖表。通過實驗數(shù)據(jù)分析，精準(zhǔn)指向物理規(guī)律。 AI 輔助建模學(xué)習(xí)，優(yōu)化物理模型、將微觀現(xiàn)象與抽象概念具象化，全方位展示復(fù)雜物理過程和模型。
(4）跨學(xué)科融合與創(chuàng)新實驗設(shè)計中學(xué)。在 AI 技術(shù)的指導(dǎo)下，學(xué)生通過DIS、AI 編程等平臺，設(shè)計智能實驗裝置，解決跨學(xué)科融合的問題，其問題的復(fù)雜性可以超越教師個人的能力上限，精準(zhǔn)化賦能學(xué)生創(chuàng)新實驗設(shè)計。
(5）教育資源共享與教學(xué)效率優(yōu)化中學(xué)。云端虛擬實驗室的應(yīng)用，共享教育資源，鼓勵開展低成本實驗創(chuàng)新設(shè)計。 AI 輔助生成實驗方案，提升教學(xué)效率，為實現(xiàn)分層教學(xué)提供支持。教師通過 AI 查看學(xué)生實驗進度與個體學(xué)習(xí)指數(shù)，精準(zhǔn)化賦能中學(xué)物理實驗教學(xué)。
（三） AI "精準(zhǔn)化"賦能中學(xué)物理實驗教學(xué)案例
以"力的合成與分解"的教學(xué)片段為例，在" DeepSeek "中輸入："僅以三根彈簧為主要器材，設(shè)計一個用于高中物理教學(xué)的驗證力的平行四邊形定則的實驗方案中學(xué)。" AI 自動捕獲關(guān)鍵信息：實驗方案應(yīng)具備低成本、高互動性設(shè)計，結(jié)合數(shù)字化工具與 AI 賦能特點，盡可能實現(xiàn)力的合成與分解核心物理概念的可視化建構(gòu)。 AI 提到使用力傳感器、 AI 繪圖輔助工具等手段進一步賦能實驗，也可以借助 AI 仿真實驗平臺，模擬互成角度的力的合成規(guī)律。
在與 AI 進行多次交互與優(yōu)化的過程中，我們選擇了勁度系數(shù)完全相同的彈簧，為了減去彈簧的原長，采用背繞式的方法，使圓盤背面中心固定三根軟彈簧，然后通過滑輪到達圓盤正面，將彈簧的另一端也連結(jié)在一點（見圖4)中學(xué)。事先通過測量彈簧從背面圓盤中心繞至正面作圖區(qū)域的黑線處，其路程恰好等于彈簧的原長。因此，裝置正面黑線內(nèi)彈簧的長度即可反映彈簧的形變量，只需記錄正面三彈簧的交點和三根彈簧分別與黑線的交點，四點即可驗證力的平行四邊形定則。
交互過程中， AI 考慮到了彈簧與滑輪之間的阻力、正面結(jié)點偏離過大時伸長量的測量誤差，提出通過采用 AR 投影技術(shù)自動生成實驗圖，以減少作圖誤差等有深度的建議中學(xué)。因此在 AI 賦能下，實驗現(xiàn)象更為直觀，數(shù)據(jù)采集更為精準(zhǔn)，物理規(guī)律更為明顯，提高了課堂效率。
三、深度思維培養(yǎng)中學(xué)：從"淺層理解"到"高階遷移"
（一）傳統(tǒng)物理教學(xué)中淺層理解的不足
"淺層理解"在物理教學(xué)中表現(xiàn)為；學(xué)生只是記住了定義和公式，但不能靈活運用，或者對概念的理解停留在表面，沒有深入思考背后的原理中學(xué)。這種淺層理解狀態(tài)的形成，與當(dāng)前物理教學(xué)中過度強調(diào)應(yīng)試、知識呈現(xiàn)碎片化、探究活動形式化等現(xiàn)實困境密切相關(guān)。情境應(yīng)用能力薄弱，這使得構(gòu)建深度思維培養(yǎng)體系十分必要。
在傳統(tǒng)物理教學(xué)中，學(xué)生通常停留在公式記憶和題型模仿層面，缺乏對物理本質(zhì)的系統(tǒng)性認(rèn)知，難以解決復(fù)雜現(xiàn)實問題中學(xué)。課堂時間過多地用于公式推導(dǎo)與習(xí)題訓(xùn)練，導(dǎo)致學(xué)生出現(xiàn)"三重割裂"：知識與情境割裂、學(xué)科與生活割裂、認(rèn)知與價值割裂。新課程標(biāo)準(zhǔn)以核心素養(yǎng)為導(dǎo)向，要求物理教學(xué)從知識傳授轉(zhuǎn)向能力培養(yǎng)，注重高階思維的遷移應(yīng)用。
（二） AI 賦能深度思維培養(yǎng)實現(xiàn)高階遷移
依據(jù)教育心理學(xué)，特別是布魯姆的分類學(xué)中關(guān)于遷移的理論，"高階遷移"涉及分析、評價、創(chuàng)造這些高層級認(rèn)知技能，比如概念應(yīng)用、問題解決、實驗設(shè)計等中學(xué)。在物理學(xué)科核心素養(yǎng)導(dǎo)向下，高階遷移作為深度思維培養(yǎng)的終極目標(biāo)，其定義需突破傳統(tǒng)知識應(yīng)用框架，從多維認(rèn)知結(jié)構(gòu)、復(fù)雜情境適應(yīng)與創(chuàng)造性問題解決三個層面展開系統(tǒng)性闡釋。
深度思維包含三個維度：結(jié)構(gòu)化知識體系、批判性思維和遷移創(chuàng)新能力中學(xué)?；谧罱l(fā)展區(qū)理論，深度思維培養(yǎng)需搭建"概念穿透﹣情境解構(gòu)﹣跨域聯(lián)結(jié)一元認(rèn)知建構(gòu)"四級腳手架。深度思維能力躍遷的實踐路徑可以表示為以下四步：①概念穿透：從碎片化記憶到系統(tǒng)建構(gòu)；②情境解構(gòu)：從標(biāo)準(zhǔn)解題到問題溯源；③跨域聯(lián)結(jié)：從學(xué)科孤立到認(rèn)知融合；④元認(rèn)知建構(gòu)：從被動接受到主動反思。
（三） AI 可視化賦能深度思維培養(yǎng)的教學(xué)案例
以"渦流、電磁阻尼和電磁驅(qū)動"教學(xué)片段為例，在 DeepSeek 平臺上傳有關(guān)隔空點燈實驗的介紹文檔和裝置圖（見下圖5)，將音頻輸出線接至線圈 a 兩端，點亮線圈 B中的二極管中學(xué)。針對二極管為什么發(fā)光，調(diào)試 AI 使之生成邏輯鏈（見下圖6)，引導(dǎo)學(xué)生科學(xué)推理，構(gòu)建感生電場的概念，實現(xiàn)從具體到抽象的認(rèn)知跨越，賦能感生電場和感生電動勢的概念穿透。
為了突破教學(xué)難點，調(diào)試 AI 生成電子感應(yīng)加速器的電子運動的動態(tài)視頻，協(xié)助學(xué)生從課本情境到真實實驗情境，構(gòu)建物理模型，思考電磁鐵線圈中的電流變化情況與被加速電子的運動情況（見圖7)中學(xué)。將情境遷移，觀察將鋁板放在變化的磁場附近，當(dāng)磁鐵靠近鋁盤時，鋁盤振動發(fā)聲（見圖8)。利用 AI 設(shè)計學(xué)生深度思維的邏輯鏈，引導(dǎo)學(xué)生解釋鋁盤振動發(fā)聲的原因。
在介紹電磁阻尼部分時，借助 AI 輔助生成情境化問題，優(yōu)化實驗方案，引發(fā)學(xué)生開展深度思維活動中學(xué)。例如：為什么靈敏電流表在運輸時總要用導(dǎo)體把兩個接線柱連在一起？展示拆解的磁電式電流計線圈鋁框骨架（見圖9)，通過自制簡易實驗?zāi)Ｐ停ㄒ妶D10)，學(xué)生探究磁電式儀表線圈用鋁框做骨架的原因，從而構(gòu)建電磁阻尼的概念和規(guī)律。利用 AI ，生成上海中心大廈阻尼器的工作視頻，同步分析能量轉(zhuǎn)化問題，加深對 STSE 關(guān)系的認(rèn)知。
AI 可視化賦能深度思維培養(yǎng)，可方便地構(gòu)建問題邏輯鏈，引發(fā)學(xué)生邏輯推理，實現(xiàn)了物理概念和規(guī)律從機械記憶到可視化總結(jié)中學(xué)。在模型構(gòu)建和跨學(xué)科聯(lián)結(jié)方面， AI 也展示了其成熟的一面。
四、結(jié)論與展望
本研究圍繞"問題．實驗·深度思維"體系，探討了 AI 在優(yōu)化教學(xué)各環(huán)節(jié)中的作用與成效中學(xué)。問題設(shè)計從"標(biāo)準(zhǔn)化"到"個性化", AI 精準(zhǔn)適配學(xué)生差異，激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣與探索欲，提升學(xué)習(xí)主動性與參與度。實驗教學(xué)從"模塊化"到"精準(zhǔn)化", AI 在數(shù)據(jù)處理、過程監(jiān)控等方面優(yōu)勢盡顯，助力教師精準(zhǔn)指導(dǎo)，提升學(xué)生實驗技能與科學(xué)素養(yǎng)。深度思維培養(yǎng)從"淺層理解"到"高階遷移"，利用 AI 構(gòu)建多元情境與輔導(dǎo)系統(tǒng)，突破思維局限，為學(xué)生學(xué)習(xí)發(fā)展筑牢根基。不過， AI 賦能教育并非完美無缺，數(shù)據(jù)隱私、技術(shù)可靠性及教師角色轉(zhuǎn)變等問題仍待解決。未來，需深入研究融合機制，完善技術(shù)體系，加強教師培訓(xùn)，讓 AI 更好地服務(wù)中學(xué)物理教學(xué)。
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【原文出處】摘自《物理教學(xué)》（滬）,2025.9.25~28,24
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