【摘 要】隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，生成式人工智能（簡稱“AIGC”）在教育領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。特別是在高中物理教學(xué)中，AIGC的應(yīng)用不僅有助于學(xué)生更直觀地理解復(fù)雜的物理概念，還能通過多種方式提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和參與度，培養(yǎng)解決問題的能力。本文以上海師范大學(xué)附屬嘉定高級中學(xué)（簡稱“上師嘉高”）高一物理“牛頓運動定律”單元教學(xué)為例，探討AIGC在物理教學(xué)中的應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】AIGC；高中物理；融合

【中圖分類號】G434 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】B

【論文編號】1671-7384（2024）011-073-02

隨著大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，AIGC在自然語言處理方面取得了顯著進(jìn)展。在物理教育領(lǐng)域，AIGC的應(yīng)用促進(jìn)了學(xué)生物理觀念和科學(xué)思維的培養(yǎng)，并通過直觀的交互方式提高了知識傳遞的效率，為物理教學(xué)提供了新方法?！镀胀ǜ咧形锢碚n程標(biāo)準(zhǔn)（2017年版2020年修訂）》提出要“積極探索信息技術(shù)與物理教學(xué)的深度融合，利用現(xiàn)代技術(shù)，引導(dǎo)學(xué)生理解物理學(xué)的本質(zhì)”[1]?；谶@一理念，本文探討了將AIGC技術(shù)引入物理學(xué)科教學(xué)的可能性，以期通過其語言處理能力創(chuàng)新教學(xué)方法，提升學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗和教學(xué)效果。

AIGC對物理學(xué)科學(xué)習(xí)方式的變革

1.從被動學(xué)習(xí)到主動學(xué)習(xí)

課前準(zhǔn)備：智能化預(yù)習(xí)材料的生成與使用。

由于物理學(xué)科知識的抽象性和復(fù)雜性，學(xué)生在課前預(yù)習(xí)階段往往面臨挑戰(zhàn)。為了提高預(yù)習(xí)效果，根據(jù)教師提供的單元導(dǎo)學(xué)材料（包括單元學(xué)習(xí)的背景、目標(biāo)、任務(wù)、內(nèi)容、過程和評價方式等），學(xué)生可以利用AIGC自動生成豐富的預(yù)習(xí)材料，幫助學(xué)生在課前對新單元形成基本理解，帶著問題和思考進(jìn)入課堂。

2.從單一學(xué)習(xí)到多樣化學(xué)習(xí)

課中教學(xué)：智能化技術(shù)突破思維培養(yǎng)難點。

（1）實時概念解釋與互動問答

教師可以利用AIGC輔助設(shè)計問題鏈，并預(yù)設(shè)學(xué)生回答，這便于提升課堂提問的準(zhǔn)確性和問題引導(dǎo)的有效性。

在課堂講授過程中，AIGC能夠?qū)崟r響應(yīng)學(xué)生提出的問題，提供概念解釋和相關(guān)示例。這種即時的反饋機(jī)制不僅能夠加深學(xué)生對復(fù)雜物理概念的理解，還能激發(fā)他們進(jìn)一步探索和提問的興趣。教師在授課時，可以利用AIGC來輔助解釋難以理解的理論，或者直接引導(dǎo)學(xué)生向模型提問，從而在課堂上創(chuàng)造一個更加互動和便捷的學(xué)習(xí)環(huán)境。

（2）動態(tài)教學(xué)輔助與內(nèi)容生成

教師還可以根據(jù)需要動態(tài)生成多樣化的課堂教學(xué)素材。如可以自主編寫代碼來模擬物理現(xiàn)象，或是制作教學(xué)視頻和動畫，將復(fù)雜的物理過程可視化。同時，在學(xué)生開展項目研究或?qū)嶒炋骄恐?，AIGC還可以進(jìn)一步支持學(xué)生高效設(shè)計行動方案。通過AIGC輔助生成教學(xué)資源，學(xué)生能夠及時解決學(xué)習(xí)中的疑問，滿足他們的求知欲，從而推動實現(xiàn)物理課堂由傳統(tǒng)單一教學(xué)模式向多樣化、互動式學(xué)習(xí)的變革。

3.從標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)到個性化學(xué)習(xí)

課后復(fù)習(xí)：個性化的學(xué)習(xí)診斷與提升。

（1）個性化復(fù)習(xí)資料與習(xí)題生成

利用AIGC，課后復(fù)習(xí)變得更加個性化和高效。只需提供復(fù)習(xí)的重點和難點，AIGC便能據(jù)此自動生成復(fù)習(xí)提綱或一套全面的復(fù)習(xí)資料。這種定制化的學(xué)習(xí)材料使學(xué)生能夠根據(jù)自己的掌握程度和興趣深入學(xué)習(xí)，有效促進(jìn)知識點的鞏固和理解，實現(xiàn)學(xué)習(xí)成效的最大化。

（2）智能作業(yè)輔導(dǎo)與學(xué)習(xí)支持

AIGC為學(xué)生提供一個強(qiáng)大的學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)。當(dāng)學(xué)生在作業(yè)中遇到挑戰(zhàn)時，AIGC能夠及時提供解題思路、方法指導(dǎo)和反饋，幫助學(xué)生突破難點。這種即時的、互動的學(xué)習(xí)支持不僅增強(qiáng)了學(xué)生自主解決問題的能力，而且通過引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行深入探索和實踐，推動了學(xué)習(xí)方式向更加多樣化和個性化的方向發(fā)展。

AIGC在“牛頓運動定律”單元教學(xué)中的應(yīng)用案例

“牛頓運動定律”單元是高中物理的關(guān)鍵內(nèi)容，涵蓋理解運動定律、探究力與運動的關(guān)系，以及應(yīng)用這些定律解決實際問題。本單元通過研究電梯中物體的受力與運動，引導(dǎo)學(xué)生深入理解牛頓三大定律，培養(yǎng)科學(xué)探究能力和物理學(xué)習(xí)興趣。

案例1：智能化預(yù)習(xí)材料的生成

在“牛頓運動定律”單元的預(yù)習(xí)階段，我們利用AIGC來豐富學(xué)生的預(yù)習(xí)體驗。通過輸入單元教學(xué)設(shè)計和課前學(xué)習(xí)目標(biāo)，指導(dǎo)模型生成了一系列預(yù)習(xí)材料，并指導(dǎo)學(xué)生利用這些材料進(jìn)行課前預(yù)習(xí)（即指向課前學(xué)習(xí)目標(biāo)的學(xué)習(xí)途徑）。如動畫演示（生成“力是改變運動狀態(tài)的原因而不是維持運動的原因”演示動畫，幫助學(xué)生在體驗的基礎(chǔ)上歸納）、互動游戲（調(diào)整物體的質(zhì)量并觀察在相同力作用下的運動狀態(tài)變化，從而理解慣性的概念）、模擬實驗（如在虛擬實驗室中探究力、質(zhì)量與加速度的關(guān)系）以及引導(dǎo)性問題（激發(fā)學(xué)生的好奇心和探究欲，引導(dǎo)他們在預(yù)習(xí)過程中主動思考）。

案例2：實時概念解釋與互動問答

在學(xué)習(xí)牛頓第一定律的環(huán)節(jié)中，教師通過斜面實驗演示小球的運動：小球從一斜面滾下并嘗試滾上另一斜面，我們觀察到對側(cè)斜面越粗糙，小球滾上的高度越低。基于此，教師引導(dǎo)學(xué)生推測：如果對側(cè)斜面完全光滑（無摩擦力），小球?qū)⑷绾芜\動？推導(dǎo)得出結(jié)論：在無摩擦的理想狀態(tài)下，小球應(yīng)能回到起始高度。

為驗證這一推理，教師指導(dǎo)學(xué)生利用AIGC構(gòu)建理想化實驗?zāi)Ｐ?。AIGC分析表明，在理想條件下（無摩擦力作用），小球在兩個等高斜面間運動時應(yīng)能回到起始高度。學(xué)生詢問如何通過編程模擬這一過程，AIGC提供了使用Python和Matplotlib庫的代碼示例，生成動態(tài)圖表。運行代碼后，學(xué)生直觀觀察小球的運動軌跡，加深了對牛頓第一定律的理解。

案例3：動態(tài)教學(xué)輔助與內(nèi)容生成

在高中物理課程中，牛頓第二定律是核心概念，描述了力、質(zhì)量和加速度之間的關(guān)系。為加深學(xué)生對這一定律的理解，教師設(shè)計了一個探究活動，讓學(xué)生設(shè)計實驗研究小車運動加速度如何受質(zhì)量和施加力的影響。學(xué)生需考慮實驗方法、器材和步驟。

AIGC根據(jù)學(xué)生提供的實驗?zāi)康暮突疽?，生成一個簡單的實驗方案框架，學(xué)生在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步細(xì)化設(shè)計。完成方案后，學(xué)生可再次使用AIGC進(jìn)行評估和優(yōu)化，獲取改進(jìn)點，如實驗步驟的邏輯性、數(shù)據(jù)收集方法的準(zhǔn)確性和結(jié)果分析的預(yù)期。

案例4：沉浸式的單元核心任務(wù)

在“牛頓運動定律”單元的核心任務(wù)中，AIGC為學(xué)生提供了沉浸式學(xué)習(xí)環(huán)境，通過互動模擬和數(shù)據(jù)分析增強(qiáng)了對任務(wù)條件的理解，并為學(xué)生在項目研究中的方案設(shè)計與實施提供支持和幫助。教師利用AIGC創(chuàng)建與電梯運動相關(guān)的物理情境，模擬電梯的不同運動狀態(tài)，激發(fā)了學(xué)生的好奇心，并為探究“超重”和“失重”現(xiàn)象提供了直觀模型。

AIGC在高中物理學(xué)科教學(xué)中的實踐反思

在“牛頓運動定律”單元的教學(xué)實踐中，AIGC技術(shù)為學(xué)生帶來了個性化和互動的學(xué)習(xí)體驗，增強(qiáng)了他們對物理概念的理解并促進(jìn)了批判性思維的發(fā)展。同時，它也為教師提供了有效的教學(xué)輔助，提高了教學(xué)的效率和質(zhì)量。盡管AIGC在教學(xué)中展現(xiàn)出巨大潛力，但在實際應(yīng)用中也存在一些挑戰(zhàn)，包括確保生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性、平衡學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)，以及進(jìn)一步探索技術(shù)與教學(xué)資源的整合等[2]。

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，AIGC在教育領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊。未來，我們可以期待AIGC技術(shù)在教學(xué)設(shè)計、學(xué)習(xí)分析、個性化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃等方面的更深入應(yīng)用。同時，我們也需要關(guān)注AIGC技術(shù)在教育中的倫理問題，如數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、學(xué)生信息安全等，以確保技術(shù)進(jìn)步與教育責(zé)任的和諧統(tǒng)一。

參考文獻(xiàn)

姚佳運，趙振宇. 核心素養(yǎng)視角下將人工智能應(yīng)用于高中物理教學(xué)的研究[J]. 物理通報，2022（6）： 2-5.

荊鵬. 張力與界限： 生成式人工智能在物理教育中何以何能[J]. 中學(xué)物理，2024（9）： 9-10.