数智赋能下的高中物理实验深度学习实践研究

引言

随着人工智能、大数据等技术发展起来，数智赋能成了教育改革的关键方向，高中物理实验教学是培育科学探究能力的关键部分，迫切要靠数智技术冲破传统教学的瓶颈。不过，现在实践中还存在技术应用浮于表面、学生实践能力下降、数据处理效率低等状况，限制深度学习的产生、本文通过问题剖析和策略塑造，探寻数智技术带动物理实验深度学习的有效模式。

一、数智赋能下高中物理实验深度学习的现实困境

（一）教师数智技术融合能力不足

TPACK 即数字技术、数字教学法和学科内容等三个要素之间的知识整合。大多数教师只会使用一些简单的数字工具，例如 PPT 的制作，网络上的资源下载等。但是，针对一些复杂的实验模拟（例如 GeoGebra、NOBOOK），数据分析（例如 Python、MATLAB）却仍然没有完全掌握。教师在面对实验数据的处理上仍然还是停留在传统的 Excel 图表分析上，并且很难通过动态模型来展现物理量之间的非线性关系，实验过程只是停留在对现象进行描述和观察的状态，很难探究背后更深层的规律。

（二）学生实践能力与虚拟实验脱节现象

虚拟仿真技术的普及给实验教学带来便利，但有些教师过于依赖虚拟实验，造成学生“动手不动脑”。在“机械能守恒定律”教学里，学生通过虚拟平台迅速得到数据，缺少真实实验时对仪器调试，误差控制等环节的体会。

（三）实验数据处理与分析效率不高

物理实验数据量大且关系复杂，手工计算、图表分析费时费力，还容易受主观因素影响。如“电阻率测量”实验，学生要手动记录很多组数据，再画曲线，很难及时找出误差来源，教师缺少系统的数据素养培养方法，学生对数据的解读只是表面的，不能通过建模把数据抽象成规律。

二、数智赋能下高中物理实验深度学习的实践策略

（一）强化 TPACK 培训以提升教师数智整合能力

TPACK 框架看重技术，教学法以及学科内容的融合，这是教师有效运用数智技术的关键能力。经过培训，教师可以把握虚拟实验设计，数据可视化这些技能，把数智工具变成探究支架。这种整合不是技术的简单叠加，而是要让技术变成教学法和学科内容之间的纽带，促使数智手段自然而然地融入实验教学的各个部分，从而推动教学目标达成。

“运动的合成与分解”教学时，教师把 NOBOOK 虚拟实验同 DIS 传感器融合起来，用动态模拟小船过河的情景，让学生观察合速度和分速度的关系，教师事先参加了 TPACK 工作坊，学习软件操作和实验设计策略，在培训期间，着重把握怎样依照教学目的来挑选恰当的技术手段，怎样把技术操作同物理概念讲解相融合。课堂上，教师先是利用虚拟实验让学生直观地体会到不同水流速度和船速下的运动轨迹，然后引导学生用 DIS 传感器去实时搜集模拟过程中的速度数据[1]。学生在操作时，教师通过教师端后台实时抓取学生操作的数据以及实验的结果，根据学生操作数据所反馈出的学生理解的难点，及时调整教学节奏。对于学生普遍困惑的合速度方向判断进行讲解，使技术与探究相结合，帮助学生理解运动合成与分解的规律。

（二）构建混合实验模式，促进虚实能力融合

情境认知理论认为知识需要在真实的情境中构建，混合式实验通过虚拟预演、真实操作、数据建模的循环设计可以弥补虚拟实验的不足，强化实践能力培养。虚拟预演可以为学生提供一个安全、高效的学习空间，在学生进行真实的实验之前，让学生对实验流程和可能存在的问题有一个大概的认识。真实操作可以让学生在真实的动手操作中感受到物理现象的真实性以及复杂性，数据建模是对实验过程的升华，帮助学生从感性认识上升到理性分析，形成完整知识建构过程。

“电路实验”课程采用虚实结合的模式，在“电路实验”课程中，学生先使用 Multisim 软件进行电路的设计和仿真，然后到实验室进行实物的搭建。“电池电动势与内阻测量”这堂课，教师也采用了这种模式进行教学，教师先让学生在虚拟平台上进行电路的自主设计，让学生去尝试不同的电路连接方式，通过软件的仿真功能，让学生看到不同电路连接方式的误差，让学生在虚拟环境中对实验原理和电路设计进行思考，然后再让学生分组进行真实实验，在学生进行实验时，教师使用手机投屏功能，让各个小组的操作都能在全班同学面前进行展示，让学生可以看到其他小组的实验细节[2]。针对操作过程中产生的问题，如接线失误造成仪表示数异常等情况，教师引导学生联系虚拟实验里的仿真结果，探究产生误差的原因，并且优化实验方案。

（三）构建智能数据分析平台，提升数据建模能力

分布式认知理论认为技术工具可以拓展人类的认知边界，智能平台可以实时采集、分析实验数据，学生不再受手工计算的限制，可以关注数据背后隐藏的物理规律，智能数据分析平台可以完成繁杂的数据计算和初步分析工作，让学生有更多精力去解读数据、探究规律、构建模型，培养学生的数据素养和科学思维能力，让学生在实验中不仅能得到实验结果，还能学会如何从数据中发现有价值的信息，建立物理模型。

“导体电阻率测量”实验时，教师引入了 AI“豆包”与 Excel 结合的数据分析系统，在实验开始前，教师先给学生讲解了系统的使用方法及数据分析的基本思路，让学生明白实验时要重点观察的数据指标是什么。之后，学生分组对不同材料、不同温度下的导线进行测量，分别测出导线的电阻、长度、横截面积等参数，并将数据填入系统中，平台很快对这些数据进行处理，生成数据拟合曲线，直观地表现出电阻率与材料、温度之间的关系，教师再利用 AI“豆包”的对话功能，引导学生针对曲线反映出的规律提出问题，如“为什么某种材料的电阻率随温度上升变化比较明显”，让学生联系所学知识来展开分析[3]。教师还可以引导学生借助 AI 对话生成优化方案，例如“怎样精准测量工业废水电阻率”，让学生思考实际测量时可能会碰到哪些问题以及怎么解决，促使学生由单纯的数据处理转向问题解决，由具体操作向抽象建模迈进，从而有效提升学生的数据素养与科学探究能力。

结束语

数智赋能给高中物理实验深度学习带来了新机会，加强教师 TPACK能力，创建混合式实验形式，加深数据素养培育，就能较好地化解技术整合不够，实践脱离，数据处理效率低等难题，以后还要探寻跨学科融合，个性化学习支持等方向，促使数智技术同物理实验教学深入合作，做到从“知识传授”向“素养培育”转变。

参考文献：

[1]刘益涛.深度学习视域下高中物理教学的特征分析与实践路径[J].辽宁教育,2025(5):88-90.

[2]吴霞.深度学习理念下高中物理项目式教学模式实践研究[J].数理化解题研究,2025(18):101-103.

[3]王卫卫.基于深度学习的高中物理教学实践方法研究[J].中文科技期刊数据库(全文版)教育科学,2025(2):021-024.