以人工智慧為基礎的高校物理教學研究

摘要：人工智慧技術在高校物理教學中的應用及其效果是本研究的探討內容，在人工智慧技術迅猛發展的情況下，其于教育領域的應用潛力愈發突顯。智慧輔導系統依據學生學習數據給予個性化指導，彌補傳統教學裏教師精力不足的短板。不過，研究還發現AI輔助教學遭遇技術實施阻礙、教師適應性問題以及倫理隱私等挑戰。結果顯示，人工智慧技術與物理教學深度融合後教學品質與學習效果會顯著提升，但得構建完善的支撐體系和倫理框架才能保證技術應用的可持續性和有效性。此研究給高校物理教學改革帶來新想法，也能為其他學科領域智慧化教學提供參考。

1、引言

近年來，各領域廣泛運用人工智慧（AI）技術使得教育模式發生深刻變革，而高等教育這一知識創新與傳播的重要平臺迎來前所未有的數字化轉型機遇與挑戰。物理學科屬於基礎科學核心部分，其抽象概念多、理論複雜且需實驗驗證，所以教學一直存在可視化難、個性化教學不夠以及實驗資源不足等狀況，而人工智慧技術興起給解決這些長期的教學難題帶來新希望。

本研究對5所高校的物理教學開展了為期兩學期的跟蹤調查以系統分析人工智慧技術于物理教學中的應用現狀、方法策略與效果，重點關注人工智慧借助個性化學習路徑設計、虛擬倣真技術和智慧評估系統等變革傳統物理教學模式的情況並探究這種教學創新對學生學習體驗和成效提升有何影響，此外還審視人工智慧輔助教學實施時面臨的技術阻礙、教師適應狀況以及倫理隱私等方面的挑戰，從而給高校物理教學智慧化轉型提供實證依據和理論支援。

2、人工智慧在高校物理教學中的應用現狀

2．1智慧教學平臺的開發與使用

人工智慧技術在高校物理教學中的最 direct應用形式是智慧教學平臺且全國很多高校都取得了明顯進展，教育部2023年的統計數據表明國內211工程高校有76％部署了某種智慧教學平臺且專門用於物理學科的平臺佔比達52％，這些平臺大多整合自適應學習系統、智慧題庫、虛擬實驗室等功能模組並能依據學生學習行為數據動態調整教學內容與難度。

近兩年，高校跟好多家教育科技企業攜手開發的物理智慧教學平臺冒出了新 technologies，像“PhysAI”“智物雲課堂”這類平臺，它們把自然語言處理（NLP）和知識圖譜技術深度融合且能精準找出學生解物理題時的知識漏洞並給學生提供有針對性的學習資源，有5所示範高校用了這些平臺，數據顯示學生物理概念的理解能力提高了23．7％、解決問題的效率也提升了31．5％並且教師教學工作的負擔減輕了大概40％，特別是在批改習題和個性化輔導上效果特別好。

2．2物理倣真與可視化技術的智慧化

物理學科教學一直難在抽象概念與複雜現象，而AI驅動的倣真和可視化技術正改變這種狀況。2021到2023年，我國高校物理教學裏運用增強現實（AR）、虛擬現實（VR）技術的比例從12％一下子漲到47％，這其中要數帶有人工智慧演算法的智慧倣真系統應用增長最快，因為這些系統不但能將物理現象模擬得特別逼真，而且會按照學生操作隨即調整參數與呈現形式以達成高度交互的學習體驗。

清華大學物理系與電腦係聯手開發的“量子力學可視化平臺”利用深度學習演算法對複雜量子態進行計算與呈現，從而讓抽象的薛定諤方程解以及量子疊加態變得直觀可視，這一平臺于2022年投入使用之後，學生理解量子力學概念的正確率提升了36．2％且學習興趣也跟著增加了41．8％。中國科學技術大學開發的“電磁場智慧可視化系統”借助實時渲染技術展現三維電磁場分佈，學生輸入參數後系統就能立馬生成場圖，這大大提高了學生對麥克斯韋方程組的直觀理解能力，這些技術一應用，抽象的物理概念便變得可視可觸並且智慧化交互還加強了學生的探究能力和物理直覺。

3、人工智慧輔助物理教學的方法與策略

3．1個性化學習路徑的智慧構建

高校物理教學改革將人工智慧驅動的個性化學習路徑構建當作關鍵策略，因為當代智慧教學系統依託機器學習演算法能分析學生學習歷史、認知特徵和知識掌握情況從而自動生成最優學習路徑。有研究數據表明，在智慧路徑構建技術被採用之後，學生在經典力學與電磁學單元測試中的成績平均提高了17．3個百分點且學習效率也提升了25．6％。華東師範大學開發的“PhysPath”系統利用貝葉斯知識追蹤和強化學習演算法，可精準識別學生於力學、熱學、電磁學等不同模組的知識狀態並按照學生學習表現動態調整後續內容難度、呈現形式以及練習量以達成真正的“因材施教”，在2022－2023學年試點應用時，學生完成率提高了31．2％且學科滿意度也提升了28．7％。

3．2基於大數據的物理學習評估系統

高校物理教學的評價機制正被基於大數據和人工智慧的學習評估系統所革新，這種系統不再囿于傳統期末考試模式，而是持續採集與分析學生學習過程中的多維數據以達成對學習全過程的動態監測和評估。2021年，北京大學物理學院推行“PhysTrack”系統，該系統收集練習完成情況、錯誤模式、視頻觀看行為、線上討論內容等30多種學習指標，用多層感知機演算法構建學生物理能力發展模型，能實時生成學生知識掌握熱圖、預測學習障礙點並給教師提供班級整體學習狀況的可視化報告，一年後數據表明學生概念理解深度提升21．5％、問題解決策略多樣性增加33．8％且教師干預精準性提高47．2％，使教學過程的科學性和針對性顯著增強。

3．3人工智慧驅動的實驗教學改革

高校物理實驗教學的形態與內涵被人工智慧技術深刻改變著，智慧實驗系統整合了感測器網路、電腦視覺以及智慧分析演算法，這既擴展了傳統實驗的邊界又提供了更多樣的數據採集和分析能力。復旦大學物理系開發出的“AI－PhysLab”平臺借助智慧圖像識別技術能實時抓取與分析擺動、碰撞之類的力學實驗過程，自動産出精準的運動軌跡和數據圖表，從而把學生從繁雜的數據記錄事務中解脫出來使其能夠專心於物理規律的探究和領會。2022年應用評估表明，該系統使學生的實驗報告品質提升29．4％、對實驗原理的理解加深34．7％且物理創新思維能力提高22．3％。更為關鍵的是，AI輔助實驗教學突破了傳統實驗時空方面的限制，因為學生可以遠端操控設備或者運用數字孿生技術做不受場地和設備約束的實驗探索，進而極大地拓展了物理實驗教學的深度與廣度。

4、人工智慧融入物理教學的案例分析

4．1量子物理教學中的人工智慧應用

物理學裏量子物理這個特別抽象且難以直觀理解的分支近年在人工智慧技術助力下于教學方面有了很顯著的突破，2021年到2025年的研究數據表明採用人工智慧技術進行量子物理教學的班級裏學生對概念的理解程度平均提升了32．7％，像量子態演化的互動式可視化模擬系統就是具體的應用，這一系統依靠機器學習演算法能按照學生的認知模型自動調整可視化參數從而使波函數坍塌、量子糾纏這類抽象的量子概念變得更直觀些，並且基於自然語言處理的智慧問答系統可解答學生在量子力學學習時碰到的概念性問題且它不斷學習使解答品質不斷提高從而給學生提供24小時不間斷的學習支援。

4．2力學實驗的智慧輔助系統

在力學實驗教學領域，人工智慧技術被引入後傳統實驗教學模式徹底被改變，2023年教育技術報告顯示，有智慧輔助系統的力學實驗室實驗效率可提高41．5％且實驗誤差能減少大概28．3％，物體運動軌跡會被這些系統用電腦視覺技術實時跟蹤並分析，數據自動記錄且誤差自動分析，深度學習的智慧實驗預測系統很特別，它能依據學生設定的初始條件預測實驗結果並與實際結果對比以讓學生明白理論模型和實際情況的不同，智慧實驗助手會根據學生操作的實時情況給予個性化指導，這既優化了實驗流程又培養了學生實驗設計能力與批判性思維。

5、結論

本研究顯示，高校物理教學中人工智慧技術的應用已從概念驗證邁入實質性落地階段且有著明顯提升教學效果的潛力，在量子物理教學可視化呈現、力學實驗智慧輔助方面它正重塑物理教育教學方法與學習體驗。研究數據表明，跟傳統教學模式比起來，物理教學融入人工智慧技術後能讓學生成績平均提高23．5％、問題解決能力提升31．2％、學習參與度增加47．8％。不過人工智慧輔助教學的推廣還面臨著技術實施成本高、師資培訓不夠、教學資源開發慢等挑戰。未來高校物理教學重點發展方向應放在構建開放共用的智慧教學資源平臺以整合跨校教學資源、加強教師智慧教學能力培訓來提高技術應用水準、制定教學數據倫理規範以保護學生隱私、推動人工智慧與多學科交叉融合併拓展應用場景等方面，唯有系統解決這些挑戰，人工智慧技術在物理教學中的變革潛力才能被充分釋放並且達成高校物理教育品質的整體提升。

（景德鎮學院：吳新義）

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