生成式人工智能技术在高中物理教学中的应用与反思

【摘 要】随着人工智能技术的飞速发展，生成式人工智能（简称“AIGC”）在教育领域的应用日益广泛。特别是在高中物理教学中，AIGC的应用不仅有助于学生更直观地理解复杂的物理概念，还能通过多种方式提高学生的学习兴趣和参与度，培养解决问题的能力。本文以上海师范大学附属嘉定高级中学（简称“上师嘉高”）高一物理“牛顿运动定律”单元教学为例，探讨AIGC在物理教学中的应用。

【关键词】AIGC；高中物理；融合

【中图分类号】G434 【文献标志码】B

【论文编号】1671-7384（2024）011-073-02

随着大数据分析和机器学习技术的发展，AIGC在自然语言处理方面取得了显著进展。在物理教育领域，AIGC的应用促进了学生物理观念和科学思维的培养，并通过直观的交互方式提高了知识传递的效率，为物理教学提供了新方法。《普通高中物理课程标准（2017年版2020年修订）》提出要“积极探索信息技术与物理教学的深度融合，利用现代技术，引导学生理解物理学的本质”[1]。基于这一理念，本文探讨了将AIGC技术引入物理学科教学的可能性，以期通过其语言处理能力创新教学方法，提升学生的学习体验和教学效果。

AIGC对物理学科学习方式的变革

1.从被动学习到主动学习

课前准备：智能化预习材料的生成与使用。

由于物理学科知识的抽象性和复杂性，学生在课前预习阶段往往面临挑战。为了提高预习效果，根据教师提供的单元导学材料（包括单元学习的背景、目标、任务、内容、过程和评价方式等），学生可以利用AIGC自动生成丰富的预习材料，帮助学生在课前对新单元形成基本理解，带着问题和思考进入课堂。

2.从单一学习到多样化学习

课中教学：智能化技术突破思维培养难点。

（1）实时概念解释与互动问答

教师可以利用AIGC辅助设计问题链，并预设学生回答，这便于提升课堂提问的准确性和问题引导的有效性。

在课堂讲授过程中，AIGC能够实时响应学生提出的问题，提供概念解释和相关示例。这种即时的反馈机制不仅能够加深学生对复杂物理概念的理解，还能激发他们进一步探索和提问的兴趣。教师在授课时，可以利用AIGC来辅助解释难以理解的理论，或者直接引导学生向模型提问，从而在课堂上创造一个更加互动和便捷的学习环境。

（2）动态教学辅助与内容生成

教师还可以根据需要动态生成多样化的课堂教学素材。如可以自主编写代码来模拟物理现象，或是制作教学视频和动画，将复杂的物理过程可视化。同时，在学生开展项目研究或实验探究中，AIGC还可以进一步支持学生高效设计行动方案。通过AIGC辅助生成教学资源，学生能够及时解决学习中的疑问，满足他们的求知欲，从而推动实现物理课堂由传统单一教学模式向多样化、互动式学习的变革。

3.从标准学习到个性化学习

课后复习：个性化的学习诊断与提升。

（1）个性化复习资料与习题生成

利用AIGC，课后复习变得更加个性化和高效。只需提供复习的重点和难点，AIGC便能据此自动生成复习提纲或一套全面的复习资料。这种定制化的学习材料使学生能够根据自己的掌握程度和兴趣深入学习，有效促进知识点的巩固和理解，实现学习成效的最大化。

（2）智能作业辅导与学习支持

AIGC为学生提供一个强大的学习支持系统。当学生在作业中遇到挑战时，AIGC能够及时提供解题思路、方法指导和反馈，帮助学生突破难点。这种即时的、互动的学习支持不仅增强了学生自主解决问题的能力，而且通过引导学生进行深入探索和实践，推动了学习方式向更加多样化和个性化的方向发展。

AIGC在“牛顿运动定律”单元教学中的应用案例

“牛顿运动定律”单元是高中物理的关键内容，涵盖理解运动定律、探究力与运动的关系，以及应用这些定律解决实际问题。本单元通过研究电梯中物体的受力与运动，引导学生深入理解牛顿三大定律，培养科学探究能力和物理学习兴趣。

案例1：智能化预习材料的生成

在“牛顿运动定律”单元的预习阶段，我们利用AIGC来丰富学生的预习体验。通过输入单元教学设计和课前学习目标，指导模型生成了一系列预习材料，并指导学生利用这些材料进行课前预习（即指向课前学习目标的学习途径）。如动画演示（生成“力是改变运动状态的原因而不是维持运动的原因”演示动画，帮助学生在体验的基础上归纳）、互动游戏（调整物体的质量并观察在相同力作用下的运动状态变化，从而理解惯性的概念）、模拟实验（如在虚拟实验室中探究力、质量与加速度的关系）以及引导性问题（激发学生的好奇心和探究欲，引导他们在预习过程中主动思考）。

案例2：实时概念解释与互动问答

在学习牛顿第一定律的环节中，教师通过斜面实验演示小球的运动：小球从一斜面滚下并尝试滚上另一斜面，我们观察到对侧斜面越粗糙，小球滚上的高度越低。基于此，教师引导学生推测：如果对侧斜面完全光滑（无摩擦力），小球将如何运动？推导得出结论：在无摩擦的理想状态下，小球应能回到起始高度。

为验证这一推理，教师指导学生利用AIGC构建理想化实验模型。AIGC分析表明，在理想条件下（无摩擦力作用），小球在两个等高斜面间运动时应能回到起始高度。学生询问如何通过编程模拟这一过程，AIGC提供了使用Python和Matplotlib库的代码示例，生成动态图表。运行代码后，学生直观观察小球的运动轨迹，加深了对牛顿第一定律的理解。

案例3：动态教学辅助与内容生成

在高中物理课程中，牛顿第二定律是核心概念，描述了力、质量和加速度之间的关系。为加深学生对这一定律的理解，教师设计了一个探究活动，让学生设计实验研究小车运动加速度如何受质量和施加力的影响。学生需考虑实验方法、器材和步骤。

AIGC根据学生提供的实验目的和基本要求，生成一个简单的实验方案框架，学生在此基础上进一步细化设计。完成方案后，学生可再次使用AIGC进行评估和优化，获取改进点，如实验步骤的逻辑性、数据收集方法的准确性和结果分析的预期。

案例4：沉浸式的单元核心任务

在“牛顿运动定律”单元的核心任务中，AIGC为学生提供了沉浸式学习环境，通过互动模拟和数据分析增强了对任务条件的理解，并为学生在项目研究中的方案设计与实施提供支持和帮助。教师利用AIGC创建与电梯运动相关的物理情境，模拟电梯的不同运动状态，激发了学生的好奇心，并为探究“超重”和“失重”现象提供了直观模型。

AIGC在高中物理学科教学中的实践反思

在“牛顿运动定律”单元的教学实践中，AIGC技术为学生带来了个性化和互动的学习体验，增强了他们对物理概念的理解并促进了批判性思维的发展。同时，它也为教师提供了有效的教学辅助，提高了教学的效率和质量。尽管AIGC在教学中展现出巨大潜力，但在实际应用中也存在一些挑战，包括确保生成内容的准确性、平衡学生自主学习能力的培养，以及进一步探索技术与教学资源的整合等[2]。

随着人工智能技术的不断发展，AIGC在教育领域的应用前景广阔。未来，我们可以期待AIGC技术在教学设计、学习分析、个性化学习路径规划等方面的更深入应用。同时，我们也需要关注AIGC技术在教育中的伦理问题，如数据隐私保护、学生信息安全等，以确保技术进步与教育责任的和谐统一。

参考文献

姚佳运，赵振宇. 核心素养视角下将人工智能应用于高中物理教学的研究[J]. 物理通报，2022（6）： 2-5.

荆鹏. 张力与界限： 生成式人工智能在物理教育中何以何能[J]. 中学物理，2024（9）： 9-10.