深度学习视角下的初中物理建模教学设计

深度学习作为人工智能领域的重要分支，已经在众多领域取得了显著的成果。然而，将深度学习应用于教育领域，尤其是在初中物理建模教学中的探索仍然相对有限。物理建模作为一种重要的科学方法，可以帮助学生更好地理解物理现象和原理。本文以“变阻器”建模为例，探讨如何在初中物理教学中融入深度学习技术，以提升学生的建模能力和物理素养。深度学习视角下的初中物理建模教学设计，旨在激发学生的学习兴趣，培养学生的创新思维和科学探究能力，为我国培养更多具有科学素养的人才奠定基础。

一、教学目标

（一）物理观念目标

1.了解变阻器的原理和工作特点：通过课堂讲解、实验观察和实例分析，学习变阻器的基本工作原理，包括其如何通过改变接入电路中的电阻线长度来调节电阻，以及如何影响电路中的电流和电压。识别不同类型的变阻器，并解释它们在各种电子设备和日常生活中的应用。

2.掌握欧姆定律及其在实际问题中的应用：复习欧姆定律的内容，包括电压（U）、电流（I）和电阻（R）之间的关系（U=IR）。通过数学推导、实验验证和实际案例分析，学会如何使用欧姆定律来计算电路中的未知量，以及如何解决实际问题，如电流表和电压表的使用、电路功率计算等。

3.学会构建变阻器模型并预测分析：了解深度学习的基本概念，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。通过编程实践和案例研究，掌握如何使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来构建、训练和测试变阻器模型，以及如何利用这些模型进行预测和分析。

（二）科学思维目标

1.通过实验来观察变阻器在不同电阻值下的电流和电压变化，并通过数据分析来识别其中的规律。这个过程将培养学生的观察力、实验设计和数据分析能力，以及提出科学问题并寻找解决方案的能力。

2.通过欧姆定律和物理建模方法来解决实际问题，如设计一个简单的调光电路。在这个过程中，学生不仅能够应用所学的物理知识，还能够发挥创新思维，设计新的解决方案。

3.通过深度学习技术分析变阻器实验数据，从中发现隐藏的规律，并建立预测模型。这个过程将培养学生的高级数据分析能力，以及将现实世界问题转化为数学模型的能力。

（三）科学探究、科学态度与责任目标

1.通过引入有趣的物理现象和实际应用案例，以及鼓励学生参与实验和探索活动，激发学生对物理学科的好奇心和兴趣，从而增强他们学习物理的内在动力。

2.通过小组讨论、协66b67384e70584b2f4011530197b85ab1015a2752009d90ba253c7e784e8afef作实验和项目工作，学会与他人合作，并提高在团队中的沟通和协作能力。

3.通过讨论深度学习技术在科学研究和工业中的应用，以及物理知识在日常生活中的重要性，引导学生关注科技发展，并认识到物理学的实际价值。

二、教学重难点

（一）概念理解的深度与广度

深度学习要求学生不仅理解物理概念的字面意思，还要理解其背后的物理原理和哲学思想，以及概念间的联系。

（二）建模方法的抽象与转化

在“变阻器”建模的例子中，理解变阻器的工作原理，并将其抽象成数学模型。这种抽象和转化的能力是深度学习的核心。

（三）数据处理与分析能力

深度学习涉及大量数据的处理和分析。学生需要收集实验数据，并利用数据分析软件进行处理，提取有用信息。

（四）问题解决的策略与创新

深度学习鼓励学生在面对复杂物理问题时，能够提出多种解决方案，并通过建模来验证这些方案的可行性。

（五）跨学科知识的整合与应用

物理建模往往需要其他学科的知识支持，如数学、计算机科学等。学生需要整合这些知识，并应用到物理建模中。

（六）团队合作与交流

深度学习强调团队合作，学生需要在团队中发挥自己的专长，同时学会倾听和接受他人的意见，进行有效的沟通、交流。

三、教学过程

（一）知识导入

教学目的：

（1）引起学生对变阻器的兴趣，理解其在现实生活中的应用。

（2）建立学生对物理现象与数学模型之间联系的认识。

（3）初步介绍深度学习及其在物理建模中的应用。

在导入环节，教师可以通过多种方式来激发学生的兴趣和好奇心。例如，教师可以通过多媒体演示或实物展示来呈现变阻器在不同设备中的应用场景，如调节台灯亮度、电子设备的音量调节、电位器在音乐合成器中的使用等。这些生动的例子能够让学生直观地感受到变阻器在日常生活中的重要性。

在提出问题之前，教师可以引导学生观察和思考这些设备调节亮度或音量的过程，鼓励学生分享他们的观察和体验。例如，学生可能会提到旋转调光开关或调节音量按钮时，光线亮度或音量的变化是连续的，而不是突变的。这样的观察为引入变阻器概念提供了实际的背景。

教师接着总结学生观察到的这些现象，并正式引入变阻器的基本概念，解释变阻器是如何通过改变连入电路的电阻线长度来调节电路中的电流和电压的。在这一过程中，教师可以强调变阻器在控制电路性能方面的灵活性和重要性。

随后，教师提出本节课的任务，即通过深度学习建立一个变阻器的数学模型，用以预测不同电阻值下的电流和电压变化。在这个过程中，教师可以引导学生讨论深度学习在物理建模中的作用，让学生理解深度学习是如何从大量的数据中学习到复杂的模式，并将这些模式转化为可以解释和预测物理现象的模型的。

教师还可以引导学生思考物理现象与数学模型之间的关系，讨论如何将物理定律和实验数据结合起来，训练深度学习模型。通过这样的导入，学生不仅对变阻器的物理原理产生了兴趣，还对深度学习在物理建模中的应用有了初步的认识，为后续的建模活动打下基础。这种教学方式不仅能够提升学生的学习动机，还能够帮助他们在现实世界的物理问题中建立有效的解决策略。

（二）变阻器原理讲解

1.变阻器的结构：变阻器由一个可调节的电阻元件构成，这个元件是可移动的滑动触点或者可转动的旋钮。电阻元件的两端连接着一个固定的电阻体，而调节部分可以在这个电阻体上移动或旋转，改变与电阻体接触的位置，从而改变整个电阻器的电阻值。变阻器的外部通常由一个旋钮或滑块、刻度盘和连接线组成，方便用户进行调节和测量，具体情况如图1所示。

2.工作原理：变阻器的工作原理，即基于电阻的变化影响电路中的电流或电压。当调节电阻器时，改变了电路中的总电阻，从而影响了电路的电流或电压。变阻器的电阻值可以通过调节电阻元件的位置来改变，当电阻值增大时，电路中的电流减小，反之亦然。电阻的变化可以用来调节电路中的某些特性，如调节灯光的亮度、电机的转速等。

3.电阻的概念：引导学生理解电阻是电路中阻碍电流流动的性质，用欧姆（Ω）作为单位来表示。电阻值越大，电路中通过的电流越小；电阻值越小，电路中通过的电流越大。变阻器的电阻值可以从几欧姆到几百、几千欧姆不等，根据不同的需求选择不同电阻值范围的变阻器。

4.变阻器在电路中的位置和作用：变阻器通常被连接在电路的某个关键位置，例如，串联在电路中的特定部位，或者作为电路的负载部分。通过调节变阻器的电阻值，可以调节电路中的电流、电压或功率等参数，控制和调节电路特性。在电路设计和实验中，变阻器被用来调节电路中的灯光亮度、电机的转速、声音的大小等，具有广泛的应用价值。

（三）实验数据分析

教学目的：

（1）让学生通过实验数据理解欧姆定律的实际应用。

（2）培养学生运用数学方法分析物理现象的能力。

（3）为深度学习建模提供实际数据支持。

教师引导学生回顾实验操作过程，确保学生理解实验步骤和目的。学生分组，每组分配电阻器、电流表、电压表和电源等实验器材。每组学生根据实验要求连接电路，并将电阻器的阻值调到指定值。记录不同电阻值下的电流和电压数据，具体如表1所示。

教师引导学生使用Excel表或其他图表工具绘制电流-电压关系图。例如，在Excel表中，学生可以选择“插入”到“散点图”来创建散点图，并将电阻值和对应的电流、电压数据输入对应的单元格中。学生观察图1，发现电流和电压之间近似成线性关系。教师要让学生尝试用欧姆定律来解释这些关系，即在给定的电阻值下，电流和电压成正比。教师提出问题，引导学生思考实验结果可能存在的误差，如测量仪器的精度、连接电路时的接触电阻、实验操作的误差等。学生分析误差来源，并提出改进实验方法的建议，如使用更精密的测量仪器、确保电路连接良好、多次测量取平均值等。教师强调数据分析在物理建模中的重要性，并预告下一步将使用深度学习进行建模。通过这样的教学活动，学生不仅能够掌握运用实验数据分析的方法，还能够理解深度学习建模的概念，并认识到实验数据对于建模的重要性。

（四）建模训练

为了让学生掌握深度学习的基本概念和建模方法，培养学生运用深度学习技术解决物理问题的能力，加深学生对变阻器工作原理的理解，并能在实际问题中应用，教师需要回顾实验数据分析和欧姆定律的应用，强调深度学习在物理建模中的作用，介绍深度学习的基本概念，包括神经网络、激活函数、损失函数和优化算法等。学生跟随教师的指导，使用编程环境（如Python）和深度学习库（如TensorFlow或PyTorch）来构建一个简单的神经网络模型。学生将实验数据导入模型，进行模型训练，调整模型参数以提高预测的准确性。

教师引导学生理解模型训练过程中的各个步骤，包括数据预处理、模型设计、训练、验证和测试。学生进行模型训练，并使用验证集来调整模型参数。教师组织学生展示模型，讨论模型的预测结果，并分析模型的优缺点。学生提出改进模型的建议，并讨论如何在实际问题中应用深度学习建模。

教师：同学们，今天我们来进行深度学习建模的训练。首先，我们回顾一下利用实验数据分析和欧姆定律的应用，以及深度学习在物理建模中的重要性。

学生：老师，我们分析了实验数据，但现在我们要怎么用深度学习来建模呢？

教师：深度学习建模主要涉及神经网络，它是深度学习的核心。我们将使用Python和一个流行的深度学习库来进行建模。首先，我们需要了解神经网络的基本结构，如输入层、隐藏层和输出层，以及如何通过激活函数来引入非线性。

学生：听起来很复杂，我们真的能做这个吗？

教师：当然可以！首先，我们需要导入必要的库，然后定义一个神经网络模型。在这个过程中，我们会用到损失函数来衡量预测值和真实值之间的差异，并用优化算法来调整模型参数，以达到损失最小化。损失函数的具体计算公式如式（1）所示：

其中，θ代表模型参数，xi代表输入数据，yi代表真实输出数据，m代表数据集大小。

学生：明白了，那我们开始吧！

通过这样的教学活动，学生能够亲自参与深度学习建模的过程，从而更好地理解和掌握这一技术，并将其应用于解决物理问题。

（五）模型预测与分析

教学目的：

（1）引导学生通过实际测量和模型预测的对比来理解变阻器的行为。

（2）培养学生分析实验数据，识别和解释差异的能力。

（3）引导学生了解实验误差来源，并学习如何减少这些误差。

教师要引导学生回顾变阻器的理论概念、工作原理以及电路基本定律（如欧姆定律）。学生利用训练好的模型对新的输入电压进行预测，并与实际测量值进行比较，具体情况如表2所示。教师要和学生分析模型的预测效果，包括评估指标的计算和误差分析等，引导学生讨论模型的优缺点，并提出改进建议。

分析每个数据点的差异，讨论造成这些差异的因素，如设备的精确度、操作失误等，探讨如何改进实验方法和设备以获得更准确的数据，讨论如何调整模型以更好地符合实际情况，如考虑温度对变阻器阻值的影响。教师要鼓励学生思考变阻器在现实生活中的应用，例如，调节灯光亮度或者音量大小。通过以上教学活动，学生不仅可以加深对变阻器工作原理的理解，还能提高实验技能和数据分析能力，同时培养批判性思维和创新能力。

四、总结与展望

本文以“变阻器”建模为例进行了一系列实践和总结。未来将继续深入研究深度学习理论，寻找更多与实际生活紧密相连的物理现象，引导学生通过建模方法进行探究，以提高教学的吸引力和有效性。同时，将探索与其他学科的交叉融合，如数学、计算机等，以培养学生的跨学科综合素质和创新能力。此外，加强教师的专业培训，提升学生对深度学习和建模教学的理解和实践能力，将是教育者的重要工作。最后，期待通过跨区域、跨学校的教学交流与合作，共享优质教学资源，推动我国初中物理教学水平的整体提升。

（作者单位：山东省菏泽市牡丹区实验中学）

编辑：温雪莲