DeepSeek 赋能大学物理实验课教学模式探索

《大学物理实验》课的传统教学模式主要依赖于教师对学生的指导、讲解和引领，由老师演示，学生模仿，无法达到培养学生创新思维、提高实践能力和自主学习能力的目的，导致理论与实践脱节，影响实验课效果 [1]。将 DeepSeek融入于大学物理实验课程中，能够让学生在发挥主观能动性的前提下深入研究和剖析大学物理实验内容，灵活掌握理论，直观高效的理解实验仪器设备的结构和工作原理[2]。

一、DeepSeek 在大学物理实验教学中的应用前景

想要将DeepSeek 融入于当前《大学物理实验》课程教学之中，应了解其核心技术和应用技巧。目前，人工智能技术快速发展背景下的新型教育技术已经在多所大学取得了一定的成效 [3]。DeepSeek 是基于深度学习技术构建的人工智能平台，具备自然语言处理、多模态交互与数据分析能力，其核心优势体现在教学场景的智能化重构与科研辅助创新 [4]。在《大学物理实验》教学中，该模型在虚拟实验模型构建、个性化创新实验设计、实验设备原理与操作演示等方面具有显著应用价值。

二、DeepSeek 赋能大学物理实验课教学模式的策略

1. 优化预习过程

运用 DeepSeek 优化预习过程可以分三个阶段。第一步，教师有意识地改变大学物理实验传统教学中讲解为主的讲授模式，鼓励学生利用 DeepSeek 的强大功能，搜集并整合教材、图像、动画、视频，设计符合个人兴趣爱好和能力水平的实验方案，从而实现学生为主体的预习过程。第二步，引导学生进一步了解人工智能的逻辑推算原理，构建基于人工智能的问答系统，培养学生对DeepSeek 的快速训练和人机交流能力，并通过模拟实验、高效掌握实验的核心知识点、相关应用和解决问题的关键。第三步，对预习效果进行课前、课中和课后跟踪和评估，完善运用 DeepSeek 优化课前预习的方法和内容。

2. 丰富和完善课堂教学

在大学物理实验传统教学过程中教师带领学生开展实验，而在人工智能辅助下的大学物理实验课能够实现以学生为学习的主体，引导学生主动完成深度研究分析和思考。教师可以通过 DeepSeek 实时引导学生寻找各种问题的答案，提供给学生更加专业、科学、清晰的实验操作指导。在虚拟实验场景方面，发挥人工智能数学推导可视化功能，对复杂的物理理论进行可视化，并利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，模拟复杂的物理实验环境，帮助创建高度逼真的虚拟实验环境，弥补实验设备缺乏或老旧的不足，减少材料的浪费，降低失败率 [5]。例如，模拟双缝干涉等实验现象，让学生在虚拟环境中观察粒子的量子态变化，通过可视化的方式直观地理解复杂的量子物理实验。实验设备工作原理与操作方面，利用 DeepSeek 实现 3D 建模和动画演示，解决设备高度集成化引起的工作原理不清楚，设备更新换代慢或者价钱昂贵而无法采购等问题，降低教育水平和资源差距。针对学生积极性不足的问题，DeepSeek 可以根据学生的个体差异、学习进度、兴趣爱好和能力水平，为学生制定个性化的实验计划，让学生获得适合自身发展的专业知识和实践能力。创新能力培养方面，DeepSeek 引导学生自主科学探究，提出开放性的科学问题，设计相应的实验方案，进而通过人工智能对所做创新性实验进行初步的评估和验证。实验课反哺人工智能方面，教师协助学生利用人工智能搭建实验课交流平台，通过经验分享、结果分析和深度学习，完善大学物理实验线上资源和DeepSeek 的数据库，提高其解决大学物理实验相关问题的能力 [6]。

3. 课后巩固与拓展

大学阶段物理实验的难度较高，除了在课前和课堂上要引导学生思考、分析和研究之外，还需要优质化构建课后复习环节，巩固所学内容，拓展学生的思维。借助DeepSeek 优化《大学物理实验》课后复习，能够有效地丰富课程内容。教师在实验课中重点记录学生的疑难问题，引导学生提炼关键词和提问模式，课后通过人工智能快速地找到答案，并通过前期建立的人工智能交流平台完成讨论和评价。利用人工智能的还有一个优势在于个性化知识梳理，学生在课后利用DeepSeek 解决没有理解的实验内容或理论难题。学生还可以根据所学内容和学习情况，利用人工智能生成练习题或进行人机对话，拓展和延伸相关专业知识，培养解决实际工程问题的能力。例如，利用 DeepSeek 搜索所学大学物理实验课内容与针对卡脖子问题之间的关联，决绝该问题的方法与难点，从而思考相关的解决方案[7]。

综上所述，DeepSeek 赋能大学物理实验课教学模式在大学物理实验教学改革、科研探索、攻坚克难和自主创新等方面都具有极为重要的意义和价值，不仅能够有效解决传统大学物理实验教学的难题，还能减小教学资源差距，同时也能够提高学生实验课预习、课堂教学和复习效率和质量，为培养学生解决复杂工程问题和科研创新能力提供高效的方法。

【参考文献】

[1] 郑亚玉，张瑛，林二妹，等. 提升大学物理实验教学效果的研究与实践 [J].物理通报，2025（1） ：96-98.

[2] 杨满福，桑新民 . 从 Deep-Learning 到 DeepSeek： 人工智能赋能大学功能范式重构的挑战、转型与新生态[J]. 现代教育技术，2025，35（4） ：5-13.

[3] 林婕，周玲 . 人工智能与高等教育的全方位融合 —以美国佛罗里达大

学为例的路径探析 [J]. 远程教育杂志，2025，43（1） ：66-74.

[4] 江丰光 . DeepSeek 赋能教育 ： 创新、挑战与变革 [J]. 上海教育，2025，9 ：34.

[5] 杨发万，李坤，吕播瑞，等 . 虚拟现实在大学物理实验教学中应 用 的 探 索 与 实 践 [J]. 物 理 通 报，2024，（10）：108-111. DOI：10.3969/j.issn.0509-4038.2024.10.028.

[6] 刘升光，李宏升，刘雅新，等. 人工智能在大学物理实验教学中的应用 [J].物理实验，2025，45（2） ：39-45.

[7] 黄雨竹，黄致新 . 解决芯片技术卡脖子的问题 ， 应从高中物理教学抓起——基于中美高中物理教材中”固态电子学”知识的比较 [J]. 物理与工程，2023，33（2） ：18-23.

基金项目：本文系内蒙古大学横向项目“基于人工智能技术的大学物理实验软件开发”（项目编号：20250046）的研究成果