人机协同下中学物理实验教学模式构建探索——以探究凸透镜成像规律为例

陈霖涛 陆建隆

（南京师范大学 教师教育学院，江苏 南京 210023）

伴随着数智时代的来临，以大数据和人工智能为核心的智能技术集群发展，支撑并加速了教学范式走向智能化、协同化、精准化，技术融入教学成为未来教育的发展趋势。人机协同是人工智能与教育走向深度融合的应然形态，国内已有学者对其教学样态、模型建构、人机关系等开展探索，但指导教师教学实践的学科化人机协同工作模式和实践案例研究还很少。

物理是一门以实验为基础的学科，实验教学改革也是物理教学改革的重中之重。由于受到教学资源和实验教学评价等方面问题的影响，物理实验教学情况不容乐观。本文通过将智能测评技术引入中学物理实验教学中，构建技术融合的智慧化实验学习环境，探索人机协同机制下的中学物理实验教学模型，以提高实验教学的科学性、准确性、实践性和指导性，促进教师的精准教学和学生的个性化学习。

一、基于人机协同的物理实验教学模式转变与思考

实验素养是一种注重实践和问题解决的综合能力体现，是学生核心素养的重要组成部分，主要包括问题、证据、解释、交流等要素。本研究以普通中学物理课程标准为学科依据，以实验素养为价值取向，以人机协同理念为指导，借助人工智能技术，从教学的顶层设计和实验操作评价标准两个维度来构建人机协同支持下的中学物理实验教学模型，旨在探索一种新型的实验教学模型来促进学生实践能力的提升。

（一）基于人机协同的中学物理实验教学模式顶层设计

在传统中学物理实验课堂上，实验学习为单线程活动，监督机制不完善，评价反馈明显滞后，其教学模型如图1 所示。受师资力量不足、课堂教学时间有限等因素影响，教师仅能实现对少数学生的实践指导，班级诊断更多依赖于重复的课堂巡视和过去教学经验累积，难以准确掌握班级实际学情；学生缺乏过程性反馈，实验实践过程单向变换，视实验结果与猜测是否相符为实践成效的唯一评价，忽略了对实践过程本身的反思与矫正。

图1 传统中学物理实验教学模型

在借鉴王良辉等提出的人机协同下智能教育运行机制基础上，本研究提出基于人机协同的物理实验教学模型，旨在强调技术在探索和实现自主学习过程中的协同作用，辅助师生之间观察反思和持续地矫正，如图2 所示。智能元素融入的课堂学习环境下，技术与教学各要素之间的协作更加错综复杂。机器根据内嵌的实验操作评价体系，实现操作信息的采集存储，同时借助云计算等技术对数据分析挖掘，生成实验操作的形成性评价反馈师生；学生直观发现实践过程的薄弱环节，辅以查找资料、求教师生等途径明确矫正方法，在持续实践中建立“评价—反馈—矫正”的内循环机制；教师在数据反馈中快速了解学生实验进度、成绩分布等基本情况，在实时监测中进一步明确班级的共性问题与显著性问题，在学生反馈中解读个性问题，发现潜在性问题，进而反思实验教学情况，适当调整教学内容，生成针对性的教学决策。

图2 基于人机协同的中学物理实验教学模型

（二）实验操作评价体系是协同配合的接口

在人际协同实验教学模型中，实验操作评价体系是学生实践操作、教师评价学生实验学习和计算机智能诊断的标准，是实现人机合作、交流沟通的桥梁。学生以评价体系制定实验方案并加以实施，再由评价表现改进自己的实验操作；教师以评价指标为设计指导，实施实验教学；计算机依据评价项目快速评阅学生实验操作并反馈成绩诊断。

参考有关实验能力表现性评价研究成果，结合物理课程要求，构建了中学物理实验操作评分体系，如图3 所示。中学物理实验操作评价体系包含了四个维度，依照操作程序依次为“使用器材”“组装器材”“展示操作”“安全意识”，从前向后采用“a1—a4”进行编码。“a1 使用器材”和“a4 安全意识”属于对实验学习体系的基本认识，“a2 组装器材”考查学生对专题实验的理解与推理分析，“a3 展示操作”考查学生的操作能力和数据分析处理能力。该评价体系遵循发展性、可行性、可评价性等原则，通过舍弃一些次要因素的影响，重点关注能被观察的外显性操作行为，更追求学习评价的效用、效能和效率。

图3 中学物理实验操作评价体系

二、人机协同下探究凸透镜成像规律实验的实施路径设计

在人机协同理念指导下，结合已有研究基础上加以改造得到如图4 所示的实验教学实施流程。该流程秉承“技术融合 协同作业”原则，虚拟平台的出现，以人机交互形式延伸课堂教学的时空；AI（人工智能）测评的应用，以认知协同形式助力教师全面了解班级学情，以智能诊断形式帮助学生快速定位学习薄弱点。在人机协同的支持下，中学物理实验教学过程可分为“预习与设计”“实验与评价”“分析与干预”三个阶段，笔者以探究凸透镜成像规律为例展开讨论。

图4 人机协同下物理实验教学实施流程

（一）预习与设计阶段：技术赋能流程再造优化

在技术融合的课堂中，全媒体技术的创新赋能极大拓展了课堂的学习时空，也为“方案制订”环节前置的实现提供了服务支撑。在互联网技术的支持下，学生可根据学习需求对微课资源进行研究性学习，进而为实验方案的设计搭建认知支架。虚拟平台也为实验方案的上交与评价提供了极大的便捷，数字化传输的迅速能够帮助教师及时审视并反馈给学生，促使“方案设计”的翻转前置真正地落地。

探究凸透镜成像规律是初中学段实验教学的重难点，成因之一便是其概念与实践操作相对繁杂，高度密集的知识易导致学生大脑认知过载。为此，教师可尝试将部分授课知识和方案设计环节前置。具体而言，教师有针对性地选择与实验操作有关的资料拍摄成微课，资料内容涵盖如何规范使用光具座、凸透镜，如何调整才能确定像的位置，如何观测虚像，如何使凸透镜中心、像屏中心和光源中心保持同一高度等，通过教师端上传至教学平台，协助学生全面了解实践的规范操作的同时，为学生方案设计提供有价值的参考。考虑到实践对象刚接触物理，仅凭微课学习完成实验设计有困难，教师需要充分介入以提供支架指导，虚拟数字空间则为教师的指导介入提供了适宜的应用载体。教师通过系统平台的社交功能，既可以实现及时反馈，也便于适时上传学习资料以满足学生的学习需求，如部分学生对该实验的框架认知模糊，苦于无从下手，教师可共享实验操作评价要求，并以此为框架引导学生结合教材内容，填充具体的实验步骤。

（二）实验与评价阶段：技术赋能操作信息采集

反馈迅速是人机协同教学的重要特征，也是评价反馈与矫正学习的机制基础。借助AI 测评可以快速诊断学生实验过程出现的偏差与错误，促使学生深度挖掘和整理实践过程，在传统实验阶段外，生成行为矫正的学习机制，给予学生“第二次实践机会”。“评价—反馈—矫正”构成人机协同下学生实验学习的内循环，使外在的评价成为真正实现学生实践素养发展的调控手段。

在凸透镜成像规律的探究过程，要注意充分发挥形成性评价的导向作用，通过AI 模型数据和算法软件，对检查器材是否齐全、调节光源位置、观测所成虚像等实验动作进行检测、评价和反馈，学生由查找资料、求教同学等途径明确纠错方案，在重复实践中不断矫正操作方式并提高操作技能，旨在引导学生规范实验操作，使学生扭转结论导向的“正确”实验，转而关注过程导向的“矫正”实验。在实践反思中，学生需将商讨后仍具有争议性的问题及时上传至平台，如旋转凸透镜像的大小发生变化、对换物距像距后成像性质与换前相反、物距不变时成像随凸透镜焦距增大而增大等，通过教师的个性化指导完成对该部分内容认知的反馈矫正。

（三）分析与干预阶段：技术赋能精准问题诊断

传统实验教学的决策生成仅停留在行为观察、教师经验等主观判断上，缺乏全面数据支持，而AI 支持的教育大数据应用正好可以弥补这一不足。在智能教学环境中，能否有效运用数据将对教师的教学决策产生决定性的影响。学生完成实验任务与交流讨论后，平台快速计算分析出班级实验操作成绩，教师根据系统反馈的诊断报告与学生上传的争议问题，重点关注群体存在的普遍性问题，灵活调整教学策略为学生搭建脚手架，设计针对性活动来帮助学生内化知识。

在物理实验学情分析中，教师依据AI 测评系统可智能分析班级学生的实验操作得分情况，了解班级实践的整体达标率，进而发掘学生学习过程中存在的显著问题，如部分学生不懂如何观测呈正立放大的虚像，便是在“展示操作”维度相对薄弱。针对此共性问题，教师可选取案例中典型的实验视频，拖动进度条让学生反复观察其观测动作，并将该视频与微课进行对比，帮助学生深化对虚像观测内容的印象与理解。面对学生经交流讨论环节上传的争议性问题，如相同物距像距相异、凸透镜半遮成像仅变暗等，教师需要给予足够重视，解读其内隐的有关思维认知、操作规范等方面的问题，引导学生从光路角度出发分析问题，适当加强对理论基础的讲解与练习。在课后干预环节，教师可依据课堂问题诊断结果调整作业资源，为学生提供精准的学习路径，制订进一步的学习计划或方案。

三、进一步提高信息化物理实验教学质量的策略探讨

（一）聚焦数智技术，改进“实验”教学范式

互联网、大数据、人工智能信息技术的驱动，倒逼着实验教学的改革，极大地改变了教育的时空边界和生态系统。教师必须抓住现代信息技术给教育领域带来的机遇，及时转变实验教学的范式。

基于建构主义理念的建构认知范式强调学生将技术作为知识处理和加工的认知工具，在真实问题的解决过程中内化知识、习得技能，它以学习内容设计为核心，旨在最大限度地调动学生的实践能力和创新精神。作为一线中学教师，应意识到未来课堂根植在智能教学环境中，机器技术的协同已被更加广泛地纳入教学能力体系框架中，人机共生生态下的实验教学亟待探索。在探索过程中，需要注重技术的工具属性，如虚拟现实仿真预演实验设计方案、DIS 辅助实验过程数字化、微课按需学习翻转实验课堂等，借助技术创建有形的学习情境体验。在学习测评中，以高清摄像头、测评系统等无形的应用场景体验为主，通过高精度的动作识别辅助教师进行智能化测评，可为学生提供个性化反馈，明晰其在实践层面上的优势与短板，促进学生进一步掌握实验知识；也可帮助教师实时地掌握学生的学习状态，以便调整教学决策。因此，在协同化的实验教学中，教师需要充分发挥技术的工具属性，把增能和赋能的人工智能技术与教学活动相融合，设计适宜学生个性化学习的活动。

（二）注重探究引导，强化“证据”实验素养

首先，全媒体技术的赋能使得教学内容前置更易发生，学生可借助微课资源开展实验内容的自主探究。微视频作为微课的核心，其设计应有的放矢，遵循针对性、精简化、系统化原则，从内容上可分为基础性、专题性、实践性三种类型：基础性资源包括仪器介绍、安全知识、读数规则等；专题性资源包括实验介绍、原理讲解、实验方案等；实践性资源包含实验演示、仪器使用、常见错误等，为学生设计层面的“证据”实验素养发展提供有效协助。

其次，自主探究的每一个环节都需要教师监督与指导，是整个学习过程中不可或缺的主线。在课前预习环节，教师通过智能移动端的社交功能及时了解各小组情况，对其交流讨论的结果给予指导帮助；在实践操作环节，源自教师的针对性反馈能够促进学生的深入思考，在反思中内化实验知识和技能，进而强化实践层面的“证据”素养；在结论归纳环节，教师进一步汇总各组上传的实验数据及平台内存储的历史数据，借由实验“大数据”提高实验结论的科学性与信效度。

（三）厘清人机关系，深化“协同”核心机制

人机协同的思维方式可以辅助人类突破个体认知的极限，驾驭超越个体认知水平的复杂情境。在实验教学中，机器支持的AI 测评可化“不能”为“可能”，于极短时间内完成对学生实验操作的诊断与反馈，为教师的掌握学情与学生的个性化学习提供服务支撑。但教师对评分标准的理解解读与AI 是否一致？我们是否忽略了教师的权威性与学生活动的重要性？

诚然，智能化测评具有高效便捷、客观化等特征，能够公平公正地检验每个学生的实验操作。但“机器本位”的盲目信任是不可取的，AI 测评的内容过于僵化，难以判别实践过程表现出的特殊品质（如优化实验步骤、创新实验方案等），缺乏“人”的教学机智与认知智慧。因此，教师应时刻保持人机关系中的主导地位，始终树立教育本位的伦理准则，实行人机分评，优势互补，方能使物理实验测评更具实效。另外，对“协同”的解读应包含两个层面：技术层面的人机协同与人文层面的人际协同。人际协同的突出表现为课堂的启发、互动。在实验教学中，教师可尝试组织人机交互下的师徒式同伴互助学习，在互评互教的基础上，引导学生对机器测评结果的批判和反思。因此，教师要厘清人机协同伦理关系，坚守育人本位、注重人际协同作用等，以保障人机协同教学的正常运转。