人工智能赋能下的高中地理模拟实验教学

一、高中地理模拟实验教学的概述

高中地理模拟实验教学是利用现代信息技术，将抽象复杂的地理过程以动态化、可视化的方式呈现给学生的一种新型教学模式，它突破了传统课堂实验中时间、空间、环境、安全等方面的局限，使学生能够体验地理现象的发生过程，例如，通过模拟地形演变、水循环、气候变化等实验，学生不仅能直观理解地理原理，还能培养科学思维，同时模拟实验教学强调交互性，能够激发学生学习兴趣，增强他们的参与感，有助于形成更深层次的地理认知，对于教师而言，这种方式既是对传统教学的补充，也是教学手段的拓展，能够实现资源优化配置，从而全面推动高中地理课程的素质化[1]。

二、人工智能赋能下的高中地理模拟实验教学的方法

（一）虚拟仿真实验

虚拟仿真实验是人工智能赋能高中地理模拟实验教学的重要方式之一，它通过计算机建模、三维可视化、交互操作，将抽象的地理过程以动态、直观的形式呈现出来，传统地理实验往往受制于实验条件、空间环境、时间进程，学生难以全面观察地理现象的全过程，而虚拟仿真实验能够突破这些限制，人工智能在其中发挥关键作用，通过智能算法生成高精度的仿真模型，实现复杂地理过程的精准还原；教师能够根据学生的操作行为，实时提供个性化的提示，帮助他们更好地理解实验现象，这不仅提升了教学的互动性，还能有效培养学生的空间思维能力，使他们自主开展实验，逐步形成科学的地理思维方式[2]。以“大气受热过程”为例，利用虚拟仿真实验平台，学生可以通过操作虚拟环境来观察大气受热的全过程，在平台中，学生设置实验条件，比如不同时间的太阳辐射强度、地表的反射率、风速和湿度等变量，接着启动模拟实验，观察这些因素如何影响大气的温度变化。平台提供的交互式界面允许学生实时调整变量，看到大气温度的动态变化、热量交换的模拟过程，比如在某一实验中，学生可以选择增加太阳辐射强度，观察大气温度随之升高的变化，并分析大气温度与气流流动的关系，通过这样的实验，学生不仅能直观理解大气的受热过程，还能通过平台提供的可视化图表，分析不同因素对大气加热的影响，进而加深对热力学原理的理解。

（二）智能情境再现

智能情境再现是人工智能赋能高中地理模拟实验教学的重要方法，它通过 AI 技术对真实地理环境进行还原，让学生能够体验接近真实的情境，与传统的静态图像相比，智能情境再现强调动态性、交互性、真实性，人工智能能够对海量地理数据进行整合，并通过虚拟现实、增强现实（知学堂、VR 地理实验室等）等手段，重构出与实际环境高度相似的学习场景。在这种智能化的情境中，学生不仅能够“身临其境”地观察地理过程，还能通过交互操作探索不同条件下的情境变化，该方法突破了课堂资源有限、时间和空间不可逆等障碍，使得抽象的地理知识转化为可观察、可操作、可体验的学习活动，通过智能情境的再现，学生的感性认知、理性思维得以结合，学习的探究能力得到显著提升[3]。在讲授“地理信息技术的应用”时，传统课堂往往依赖教材文字，学生对 GIS、遥感和 GPS 的实际功能、应用场景缺乏直观体验，而通过人工智能支持的智能情境再现，教师可以构建出高度仿真的应用场景，例如利用 AI 生成的虚拟城市空间，学生能够模拟使用地理信息系统进行选址分析，观察交通网络、人口分布、地形地貌对城市规划的影响；通过智能化的遥感影像再现，学生可以直观对比不同时间段某地区植被覆盖率的变化，理解遥感在环境监测中的价值，以知学堂为例，该平台集成了遥感影像数据的分析功能，能够帮助学生通过虚拟环境探索不同时间段、不同地区的植被覆盖变化，学生进入知学堂的遥感影像模块，选择一个特定地区（例如某个自然保护区或城市绿地），然后设置不同的时间段（如过去 5 年、10 年等），平台将自动加载该地区的卫星遥感影像数据，包括不同时间节点的植被覆盖率影像。学生通过虚拟控制台，可以分别查看不同时间段的影像，并使用内置的对比工具，直观地观察植被覆盖率的变化情况，例如学生可以选择 2010 年、2015 年和 2020年三个时间节点，平台将高亮显示植被覆盖率的增减变化区域。

（三）数据可视分析

数据可视分析是人工智能赋能高中地理模拟实验教学的重要方法之一，它通过对复杂地理数据的处理、整合与转化，将抽象的数值信息以图表、地图、三维模型等可视化形式呈现，使学生能够直观理解地理现象的数量特征与空间分布规律，相比传统的数据表格和文字描述，AI驱动的数据可视分析更强调交互性，它不仅能快速生成直观的可视化图形，还能根据学生的需求进行动态调节，如缩放、叠加、分层等操作。在学习“人类面临的主要环境问题”时，传统课堂多通过文字叙述，学生难以全面理解如全球气候变暖、土地荒漠化等复杂问题的空间分布，而在人工智能赋能下的数据可视分析中，教师可以利用全球环境数据库，生成动态的温度变化图、土地利用变化图，学生通过观察这些交互式可视化图表，能够直观地看到全球不同区域环境问题的差异性，例如在模拟气候变暖时，学生可以通过 AI 平台选择不同年份的数据，观察全球平均气温的上升轨迹，并叠加二氧化碳排放量的可视化曲线，从而理解温室效应与人类活动之间的关系。

三、结语

人工智能赋能下的高中地理模拟实验教学，不仅在理论层面拓展了教学方式，更在实践中打破了时空、资源的限制，为地理学科的知识呈现与能力培养提供了全新思路，通过虚拟仿真、智能情境再现、数据可视分析等方法，学生能够在直观、互动、个性化的环境中探索复杂的地理现象，激发学习兴趣并提升探究能力。

参考文献：

[1] 赵畅 , 鲍俊含 , 朱雪梅 . 生成式人工智能赋能地理教学的价值透视与实践思考 [J]. 中学地理教学参考 , 2023(34):9-14.

[2] 本刊编辑部 .AI 赋能时空地理信息 [J]. 中国测绘 , 2021(8):1.

[3] 高立东 . 人工智能赋能下高中数学教学模式重构 [J]. 吉林教育 ,2025(21).