人工智能赋能热学课程混合式教学模式研究

一、研究背景

高等教育中的热学课程作为物理学的重要组成部分，不仅承载着传授热力学基本原理和规律的重要任务，还是培养学生科学思维、实验技能及创新能力的关键环节。然而，传统热学课程教学模式往往侧重于理论知识的灌输，忽视了学生实践能力和创新思维的培养，导致学生在面对复杂热学问题时缺乏解决能力。此外，随着高等教育规模的扩大和学生背景的多样化，传统教学模式已难以满足所有学生的学习需求，教学效率和质量面临严峻挑战。

与此同时，人工智能技术的迅猛发展正深刻改变着教育领域。从智能教学系统到个性化学习推荐，从虚拟实验到大数据分析，人工智能技术为教育模式的创新提供了无限可能。特别是在混合式教学模式中，人工智能技术能够通过智能诊断、个性化推荐、动态调整等手段，有效解决传统教学模式中的诸多问题，为热学课程的混合式教学改革提供了新的思路和工具。

二、热学课程教学现状与挑战

在科技飞速发展的当下，人工智能技术正深刻影响着教育领域，热学课程作为高等教育的重要组成部分，也面临着诸多现状与挑战，亟待引入新的教学理念和技术手段进行改革。

1. 人工智能技术在教育领域潜力初显

近年来，人工智能技术在教育领域的应用日益广泛且深入，为教学带来了新的活力。智能教学系统借助大数据分析和人工智能算法，能够精准把握学生的学习进度和偏好，为学生提供个性化的学习资源和路径推荐，真正实现因材施教。例如江苏省兴化中学利用数字人技术，在高中物理难点知识教学中开展个性化精准助学。通过全面收集和分析学生学习数据，精准定位学习短板，定制专属学习方案并动态优化调整，显著提高了学生的学习效果和物理核心素养。这一成功实践充分展示了人工智能技术在教育领域的巨大潜力和应用价值，为热学课程的智能化教学提供了宝贵经验。

2. 热学课程教学现存问题

（1）学生兴趣缺乏：传统热学课程教学内容抽象、理论性强，学生在学习过程中容易感到枯燥乏味，难以激发学习兴趣和积极性，进而导致学习动力不足，影响学习效果。

（2）实践环节受限：受实验设备、场地等条件制约，学生实践机会匮乏，理论与实践脱节。热学实验是理解热学原理的关键手段，其缺失严重阻碍了学生对知识的深入理解和应用能力的提升。

（3）教学方法陈旧：传统讲授式教学在热学课程中占据主导，忽视了学生的主体性和参与性，难以满足不同学生的学习需求，导致教学效果参差不齐，无法充分激发学生的学习潜能。

（4）教学资源整合难题：尽管 AI 技术发展使热学课程智能化教学资源日益丰富，但资源质量参差不齐，技术门槛较高，推广难度大。如何有效开发和整合这些资源，提高其在教学中的应用效果，成为一大挑战。

（5）个性化学习路径实施困难： AI 技术虽在个性化学习路径设计与实施方面潜力巨大，但目前数据收集的全面性和准确性有待提高，个性化推荐算法也有较大优化空间。精准识别学生学习难点和兴趣点，提供真正个性化的学习资源和路径推荐，仍是亟待解决的问题。

（6）教师能力提升滞后：在 AI 赋能热学课程混合式教学模式中，教师角色从知识传授者转变为学生学习过程的引导者和支持者。但许多教师面对 AI 技术存在畏难情绪，缺乏信息技术融合能力。提升教师的信息技术融合能力，推动教师角色顺利转变，是教育改革的关键。

综上所述，人工智能技术为热学课程混合式教学模式改革提供了有力支持，有助于解决传统教学模式中的诸多问题。我们应积极引入人工智能技术，创新教学理念和方法，整合教学资源，完善评价体系，提升教师能力，以提高热学课程的教学质量和效果，培养适应时代发展的创新型人才。

三、人工智能赋能热学课程混合式教学模式的理论基础

1. 人工智能技术概述

人工智能（AI）技术，作为 21 世纪最具颠覆性的技术之一，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。其核心在于通过模拟人类智能，使机器具备感知、理解、学习和决策的能力。在教育领域，AI 技术的应用潜力巨大，主要体现在个性化学习支持、智能教学辅助、自动化评估与反馈等方面。例如，通过大数据分析学生的学习行为，AI 可以精准识别学生的学习难点和兴趣点，从而提供定制化的学习资源和路径；智能教学系统则能根据学生的学习进度和反馈，动态调整教学内容和难度，实现因材施教。

2. 混合式教学模式的理论框架

混合式教学模式结合了传统面对面教学与在线学习的优势，通过灵活运用多种教学媒体和资源，实现教学过程的优化。其构成要素主要包括线上学习资源、线下课堂教学、师生互动与反馈等。混合式教学模式的运行机制强调学生的主体性和参与性，通过预学习、课堂探究、课后巩固等环节，促进学生对知识的深度理解和应用。其优势在于能够突破时间和空间的限制，提供个性化的学习体验，同时保持师生之间的有效沟通和互动。

3. 人工智能与混合式教学的融合点

人工智能技术与混合式教学模式的融合，主要体现在以下几个方面：一是智能诊断与个性化推荐。通过 AI 技术分析学生的学习数据，智能诊断学生的学习难点和兴趣点，为学生提供个性化的学习资源和路径推荐。二是动态调整与优化。 AI 系统能够根据学生的学习进度和反馈，动态调整教学内容和难度，确保教学活动始终贴近学生的实际需求。三是智能评估与反馈。利用 AI 技术进行自动化评估，及时反馈学生的学习成效，为教师提供精准的教学反馈，助力教学决策的科学化。四是虚拟实验与仿真教学。通过 AI 技术支持的虚拟实验和仿真教学，学生可以在安全、可控的环境中进行实验操作，提高实验教学的效率和安全性。

四、教师角色的转变与能力提升

在人工智能深度赋能热学课程混合式教学模式的背景下，教师角色正经历着前所未有的变革，同时，为适应这一变革，教师能力提升也迫在眉睫。

1. 角色定位转型（1）教学设计者

传统教学模式下，教师主要承担知识传授者的角色，而在人工智能融入热学课程混合式教学后，教师需转变为教学活动的设计者。这意味着教师要聚焦于如何巧妙运用 AI 工具来实现教学目标。例如，在设计热学课程的教学活动时，教师可以规划“虚拟与真实实验对比分析”的线下任务。借助 AI 技术构建的虚拟热学实验平台，学生能够进行一些在现实中因条件限制难以开展的实验，如极端温度环境下的热传导实验。之后，再安排学生进行真实实验操作，通过对比虚拟与真实实验的结果，让学生更深刻地理解热学原理，同时也能体会到科技对科学研究的推动作用。这种创新的教学设计，能充分发挥 AI 工具的优势，提升教学效果。

（2）思维引导者

尽管 AI 技术在数据处理和知识呈现方面具有强大能力，但对于一些抽象思维问题，如“热力学定律的哲学意义”，AI 往往难以给出深入且富有启发性的解答。此时，教师就要发挥思维引导者的作用。教师可以通过启发式提问，引导学生从不同角度思考问题，促进学生深度思考。例如，提出“热力学第二定律所揭示的熵增原理，是否暗示着宇宙最终会走向无序和混乱？这对我们理解生命的存在和发展有什么启示？”这样的问题，激发学生的探索欲望，培养他们的批判性思维和创新能力。

（3）技术协作者

教师还需与 AI 系统形成协同关系。AI 系统能够通过智能分析收集班级学情数据，如学生的学习进度、知识掌握情况、学习难点等。教师可以利用这些数据，调整线下教学重点。比如，如果 AI 分析显示大部分学生在热辐射的相关知识上存在理解困难，教师就可以在线下教学中增加热辐射的实验演示和案例分析，帮助学生更好地掌握这一知识点。

2. 能力提升策略

（1）技术素养培训

为帮助教师更好地适应新的角色，教师可以系统地学习虚拟实验平台的操作方法，掌握如何利用平台开展热学实验教学，以及如何引导学生进行实验操作和数据分析。同时，教师还能学习学习数据分析工具的使用技能，学会从海量的学生学习数据中提取有价值的信息，为教学决策提供依据。

（2）跨学科研修

鼓励教师参与热学与计算机科学、工程学的交叉研究，有助于提升教师的课程整合能力。热学与计算机科学的交叉，可以让教师了解如何利用计算机模拟热学过程，开发更逼真的虚拟实验；与工程学的结合，则能使教师将热学原理应用到实际工程问题中，丰富教学内容。例如，教师可以研究如何利用热学原理优化建筑物的隔热设计，将这一实际案例引入热学课程，让学生了解热学知识的实际应用价值。

（3）教学共同体建设

建立校内及校际教师协作网络，搭建一个分享 AI 赋能混合式教学经验与案例的平台。定期举办“热学虚拟实验创新设计”研讨会等活动，让教师们能够交流在热学教学中运用 AI 技术的经验和心得，共同探讨教学中遇到的问题及解决方案。通过这种协作与交流，教师可以相互学习、相互启发，不断提升自己的教学水平，推动热学课程混合式教学模式的不断创新与发展。