《中學物理教與學》2025年12月第47~50頁轉載文章中學。
［教學研究】 AI 賦能的中學物理"問題·實驗·深度思維"研究
作者中學：黎小鹿、夏萬根、李霹
【摘要】基於"問題，實驗，深度思維"育人研究，探索 AI技術賦能中學物理教學的理論機制與實踐路徑中學。研究表明：利用 AI技術生成邏輯問題鏈、情境化問題與核心問題，實現問題驅動教學活化；透過增強實驗視覺化與實體應用，促進實驗探究精準化賦能；同時構建多元認知路徑，視覺化呈現學生物理思維鏈的建構過程，實現淺層理解到高階遷移。 AI 賦能中學物理"問題·實驗·深度思維"的育人新樣態，為發展學生物理學科核心素養、推動教學高質量發展提供有效支撐。
【關鍵詞】 AI技術中學；中學物理；問題驅動；實驗探究；深度思維
本文透過 AI技術賦能，以問題為導向、實驗為載體、發展深度思維為核心，讓物理課堂成為思維訓練的空間站，發揮中學物理課程的育人作用中學。下面從三個方面進行闡述。
一、問題設計中學：從"標準化"到"個性化"
（一）"個性化"問題設計的創新優勢
"個性化"問題設計依據多元智慧等理論，採用精準分層與差異化策略，設定有層次的問題，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。在建構主義學習理論指導下，透過開放性與探究式問題，啟用學生創新思維潛能；基於動機理論，融合物理知識與生活實際、學生興趣，設計貼近生活的問題情境，增強學習的主動參與度；藉助問題鏈與情景化設計，遵循認知發展規律，構建遞進式問題序列，助力學生達成深度學習目標。
（二） AI 賦能問題設計轉型的具體方式
1.AI生成層級問題鏈
層級問題鏈旨在透過環環相扣的問題，引導學生逐步深入理解物理概念和規律，培養其邏輯思維能力中學。 AI 生成層級問題鏈，主要基於對教學內容的深度分析以及對學生學習資料的挖掘。它能夠依據物理知識的內在邏輯關係，結合學生已有的知識儲備、學習進度和學習能力，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計
物理源於生活又應用於生活， AI 輔助的情境化問題設計，能夠結合生活現象、科技前沿、跨學科延伸等素材，為物理問題構建生動具體的情境，讓學生在解決實際問題的過程中理解和運用物理知識，提升學習興趣和解決實際問題的能力中學。 AI強大的資料分析和處理能力，可以快速篩選、整合海量資源，為教學提供豐富的情境素材和問題設計思路。
3.AI輔助提出關鍵問題
利用 AI 綜合分析課程標準、教學目標及學情，輔助提出能引發學生思維碰撞的關鍵問題中學。它不僅可以分析大量教學案例與學生學習資料，找出學生學習特定物理內容時易困惑或存在認知衝突的關鍵點以提出關鍵問題，還能據不同班級的學生特點與學習情況，調整關鍵問題的表述方式與難度，使其更符合學生的實際需求。
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（三） AI 高質量賦能問題驅動教學案例
下面以"探究電容器充放電的規律"教學片段為例作說明中學。
為了創設問題情境，構建沉浸式場景，向 DeepSeek 輸入："請以 HTML 的格式，結合萊頓瓶文獻史料，生成敘事指令碼，呼叫多媒體資料庫動態呈現靜電累積過程的動態模擬影片"中學。此時 AI 化身科學故事使者，講述電容器的發展歷史，從萊頓瓶的發明到現代超級電容器的應用（見圖1)，展示科學家們對電容器不斷探索的過程，實現科學史實活化。又如，在對話方塊輸入"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，為什麼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律的探究。
為了提煉關鍵問題，深化探究思考，教師向 DeepSeek 提問："能否設計一個'電容器效能檢測儀'?"結合工程案例和跨學科應用，體現物理知識的實用價值，培養學生的創新思維和問題遷移能力中學。透過 AI 對教學需求和現有技術的分析，為教師提供自制教具的創新思路和設計方案，協助教師自主研發教具，直觀展示電路連線的動態變化過程。在 AI 的指導下，可透過藍牙裝置，將實驗資料傳輸到手機上並顯示，提升教學互動性與資料視覺化效率。經過多番語言除錯，最終形成"為什麼自制教具（見圖2）中電流表、電壓表的示數會變化（見圖3)？電容器的充放電有何特點？"這兩個關鍵問題，展開有關電容器的深入研究與實踐教學。
二、實驗教學中學：從"模組化"到"精準化"
（一）中學物理實驗教學"模組化"的現實侷限
開展中學物理實驗探究"模組化"教學，能最佳化配置實驗教學資源，提高學生實驗探究的完成度中學。但這種實驗探究方式，仍有侷限性。
(1）形式化傾向嚴重，抑制創新思維中學。模組化實驗流程固化，學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）學校實驗資源匱乏，實驗能力退化中學。一些學校模組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，使學生失去動手操作機會，實驗能力難以提高。
(3）只關注結果評價，忽視過程評價中學。模組化實驗多聚焦資料準確性和結論正確性，而忽視方案設計、異常資料處理等過程性問題，使學生探究開放性問題的能力和深度思維得不到培養，評價導向過於片面。
(4）學生參與度不足，思維層次受限中學。模組化實驗導致學生極少完成開放性任務，學生批判性思維與創新能力難以提升。小組實驗中部分學生未能深度參與，實驗操作分工不合理，阻礙學生創新思維的形成。
（二） AI "精準化"賦能中學物理實驗教學
(1）提升實驗安全性與可操作性中學。透過 AI 構建的虛擬實驗室，模擬操作高壓電、放射性實驗等有潛在風險的專案，避免真實操作風險； AI 模擬實驗流程，預判潛在問題，提供安全操作提示；即時糾錯與指導；透過慢動作回放、3D動畫分解關鍵步驟，精細化拆解複雜實驗。
(2）支援個性化學習與精準教學中學。 AI 透過分析學生預習資料、課堂互動和實驗表現，動態分析學情，精準生成個性化學習路徑。透過大資料開展多維度過程性評價，構建精準化評價體系。根據學生興趣和能力， AI 推送差異化的實驗教學資源，以適應學生學習。
(3）實驗資料採集與分析的精準化中學。 AI 演算法可即時理實驗資料，利用演算法自動別除異常值並生成視覺化圖表。透過實驗資料分析，精準指向物理規律。 AI 輔助建模學習，最佳化物理模型、將微觀現象與抽象概念具象化，全方位展示覆雜物理過程和模型。
(4）跨學科融合與創新實驗設計中學。在 AI 技術的指導下，學生透過DIS、AI 程式設計等平臺，設計智慧實驗裝置，解決跨學科融合的問題，其問題的複雜性可以超越教師個人的能力上限，精準化賦能學生創新實驗設計。
(5）教育資源共享與教學效率最佳化中學。雲端虛擬實驗室的應用，共享教育資源，鼓勵開展低成本實驗創新設計。 AI 輔助生成實驗方案，提升教學效率，為實現分層教學提供支援。教師透過 AI 檢視學生實驗進度與個體學習指數，精準化賦能中學物理實驗教學。
（三） AI "精準化"賦能中學物理實驗教學案例
以"力的合成與分解"的教學片段為例，在" DeepSeek "中輸入："僅以三根彈簧為主要器材，設計一個用於高中物理教學的驗證力的平行四邊形定則的實驗方案中學。" AI 自動捕獲關鍵資訊：實驗方案應具備低成本、高互動性設計，結合數字化工具與 AI 賦能特點，儘可能實現力的合成與分解核心物理概念的視覺化建構。 AI 提到使用力感測器、 AI 繪圖輔助工具等手段進一步賦能實驗，也可以藉助 AI 模擬實驗平臺，模擬互成角度的力的合成規律。
在與 AI 進行多次互動與最佳化的過程中，我們選擇了勁度係數完全相同的彈簧，為了減去彈簧的原長，採用背繞式的方法，使圓盤背面中心固定三根軟彈簧，然後透過滑輪到達圓盤正面，將彈簧的另一端也連結在一點（見圖4)中學。事先透過測量彈簧從背面圓盤中心繞至正面作圖區域的黑線處，其路程恰好等於彈簧的原長。因此，裝置正面黑線內彈簧的長度即可反映彈簧的形變數，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。
互動過程中， AI 考慮到了彈簧與滑輪之間的阻力、正面結點偏離過大時伸長量的測量誤差，提出透過採用 AR 投影技術自動生成實驗圖，以減少作圖誤差等有深度的建議中學。因此在 AI 賦能下，實驗現象更為直觀，資料採集更為精準，物理規律更為明顯，提高了課堂效率。
三、深度思維培養中學：從"淺層理解"到"高階遷移"
（一）傳統物理教學中淺層理解的不足
"淺層理解"在物理教學中表現為；學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，沒有深入思考背後的原理中學。這種淺層理解狀態的形成，與當前物理教學中過度強調應試、知識呈現碎片化、探究活動形式化等現實困境密切相關。情境應用能力薄弱，這使得構建深度思維培養體系十分必要。
在傳統物理教學中，學生通常停留在公式記憶和題型模仿層面，缺乏對物理本質的系統性認知，難以解決複雜現實問題中學。課堂時間過多地用於公式推導與習題訓練，導致學生出現"三重割裂"：知識與情境割裂、學科與生活割裂、認知與價值割裂。新課程標準以核心素養為導向，要求物理教學從知識傳授轉向能力培養，注重高階思維的遷移應用。
（二） AI 賦能深度思維培養實現高階遷移
依據教育心理學，特別是布魯姆的分類學中關於遷移的理論，"高階遷移"涉及分析、評價、創造這些高層級認知技能，比如概念應用、問題解決、實驗設計等中學。在物理學科核心素養導向下，高階遷移作為深度思維培養的終極目標，其定義需突破傳統知識應用框架，從多維認知結構、複雜情境適應與創造性問題解決三個層面展開系統性闡釋。
深度思維包含三個維度：結構化知識體系、批判性思維和遷移創新能力中學。基於最近發展區理論，深度思維培養需搭建"概念穿透﹣情境解構﹣跨域聯結一元認知建構"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建構；②情境解構：從標準解題到問題溯源；③跨域聯結：從學科孤立到認知融合；④元認知建構：從被動接受到主動反思。
（三） AI 視覺化賦能深度思維培養的教學案例
以"渦流、電磁阻尼和電磁驅動"教學片段為例，在 DeepSeek 平臺上傳有關隔空點燈實驗的介紹文件和裝置圖（見下圖5)，將音訊輸出線接至線圈 a 兩端，點亮線圈 B中的二極體中學。針對二極體為什麼發光，除錯 AI 使之生成邏輯鏈（見下圖6)，引導學生科學推理，構建感生電場的概念，實現從具體到抽象的認知跨越，賦能感生電場和感生電動勢的概念穿透。
為了突破教學難點，除錯 AI 生成電子感應加速器的電子運動的動態影片，協助學生從課本情境到真實實驗情境，構建物理模型，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。將情境遷移，觀察將鋁板放在變化的磁場附近，當磁鐵靠近鋁盤時，鋁盤振動發聲（見圖8)。利用 AI 設計學生深度思維的邏輯鏈，引導學生解釋鋁盤振動發聲的原因。
在介紹電磁阻尼部分時，藉助 AI 輔助生成情境化問題，最佳化實驗方案，引發學生開展深度思維活動中學。例如：為什麼靈敏電流表在運輸時總要用導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)，透過自制簡易實驗模型（見圖10)，學生探究磁電式儀表線圈用鋁框做骨架的原因，從而構建電磁阻尼的概念和規律。利用 AI ，生成上海中心大廈阻尼器的工作影片，同步分析能量轉化問題，加深對 STSE 關係的認知。
AI 視覺化賦能深度思維培養，可方便地構建問題邏輯鏈，引發學生邏輯推理，實現了物理概念和規律從機械記憶到視覺化總結中學。在模型構建和跨學科聯結方面， AI 也展示了其成熟的一面。
四、結論與展望
本研究圍繞"問題．實驗·深度思維"體系，探討了 AI 在最佳化教學各環節中的作用與成效中學。問題設計從"標準化"到"個性化", AI 精準適配學生差異，激發其學習興趣與探索欲，提升學習主動性與參與度。實驗教學從"模組化"到"精準化", AI 在資料處理、過程監控等方面優勢盡顯，助力教師精準指導，提升學生實驗技能與科學素養。深度思維培養從"淺層理解"到"高階遷移"，利用 AI 構建多元情境與輔導系統，突破思維侷限，為學生學習發展築牢根基。不過， AI 賦能教育並非完美無缺，資料隱私、技術可靠性及教師角色轉變等問題仍待解決。未來，需深入研究融合機制，完善技術體系，加強教師培訓，讓 AI 更好地服務中學物理教學。
參考文獻中學：
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【原文出處】摘自《物理教學》（滬）,2025.9.25~28,24
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環球物理
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環球物理，以物理學習為主題，以傳播物理文化為己任中學。專業於物理，致力於物理！以激發學習者學習物理的興趣為目標，分享物理的智慧，學會用物理思維去思考問題，為大家展現一個有趣，豐富多彩的，神奇的物理。
