指向深度学习的高中物理实验教学的设计与实践

引言

科技飞速发展的当下，深度学习作为人工智能领域的核心技术，正深刻改变着众多行业。高中物理实验教学是培养学生科学思维与实践能力的重要途径，但传统模式存在一定局限。将深度学习理念融入其中，能借助其强大的数据分析与模式识别能力，创新实验教学方式，提升教学效果，助力学生更好地掌握物理知识。

1 指向深度学习的高中物理实验教学的设计与实践研究意义

在高中物理教学体系里，实验教学占据着举足轻重的地位，是培养学生科学思维与实践能力的关键环节。传统高中物理实验教学往往侧重于实验操作的规范性训练以及既定实验结论的验证，学生在实验过程中多处于被动接受状态，主动探究与深度思考的空间受限，难以实现对物理知识的深度理解与灵活运用。指向深度学习的高中物理实验教学设计与实践研究，致力于突破传统教学困境。深度学习强调学生对知识的主动建构、批判性思考以及知识的迁移运用，将其融入物理实验教学，能引导学生从被动参与转变为主动探索。通过设计具有挑战性、开放性的实验任务，激发学生深入探究物理现象背后的本质规律，培养其分析问题与解决问题的能力。

2 指向深度学习的高中物理实验教学的设计特点

2.1 基于真实情境的问题驱动设计

指向深度学习的高中物理实验教学以真实物理现象为载体，通过构建生活化、科技化的情境问题链，引导学生从被动观察转向主动探究。例如，在“平抛运动”实验教学中，教师可创设“城市高楼抛物危害分析”情境，提出“如何通过实验模拟不同楼层抛出物体的运动轨迹？”“如何结合数学建模预测抛物点与落地点水平距离？”等问题。此类设计突破传统实验“按图索骥”的模式，将实验目标转化为真实问题解决需求。学生需自主设计实验方案，选择测量工具，控制变量条件，在多次迭代中优化实验参数。这种情境化问题驱动模式，促使学生在解决实际问题的过程中，深入理解平抛运动的规律本质，形成“现象观察—问题抽象—模型构建—实验验证”的高阶思维链条。

2.2 跨学科融合的探究性实验设计

深度学习强调知识的关联性与系统性，高中物理实验教学通过整合数学、信息技术、工程技术等多学科知识，构建跨学科探究平台。以“电磁感应现象”实验为例，教师可引入传感器技术，指导学生设计“电磁感应强度与线圈匝数、运动速度关系”的数字化实验。学生需运用数学建模分析实验数据，通过编程实现数据可视化，并借助3D打印技术制作可调节参数的实验装置。这种设计打破学科壁垒，将物理原理转化为可操作的工程问题。在“光的折射与全反射”实验中，学生可结合几何光学与三角函数知识，通过激光笔与半圆形玻璃砖的组合实验，推导临界角公式，并运用光学仿真软件验证实验结论。跨学科融合不仅深化对物理概念的理解，更培养学生在真实情境中整合多学科知识解决问题的能力。

2.3 数据驱动的个性化实验优化设计

深度学习技术为物理实验数据的精准分析提供支撑，通过构建智能实验平台，实现实验过程的个性化优化。在“牛顿第二定律”实验中，智能实验系统可实时采集小车加速度、拉力传感器数据，并运用机器学习算法自动识别异常数据点，生成误差分析报告。学生根据系统反馈调整实验装置，优化摩擦力补偿方案，逐步逼近理想实验条件。这种数据驱动模式使实验过程从“经验主导”转向“精准调控”。教师可利用学习分析技术追踪学生的实验操作轨迹，识别个体认知差异。针对“向心力实验”中部分学生难以理解“控制变量法”的问题，系统可推送分层实验任务：基础层学生完成单一变量实验，进阶层学生设计多变量对比实验，高阶层学生探究向心力与角速度、半径的非线性关系。通过动态调整实验难度与指导策略，满足不同层次学生的学

习需求。

3 指向深度学习的高中物理实验教学的 实践路径

3.1 实施多模态数据协同的智能实验引导模式

以新人教版必修一 " 匀变速直线运动 " 实验为例，依托智能实验系统整合运动传感器、高速摄像装置与数据分析软件，创设 " 校车安全制动距离研究 " 任务。学生需采集不同初速度下的刹车位移数据，系统实时生成速度 - 时间曲线与加速度变化热力图。案例操作中，小组通过调整配重模拟载重变量，利用机器学习算法拟合出制动距离与速度的二次函数关系，自主推导出位移公式的适用条件。教师通过系统监测各组的变量控制精度与模型构建逻辑，及时推送摩擦系数修正提示或伽利略斜面实验的参照案例。该路径将传统验证性实验转化为基于数据建模的探究项目，通过智能反馈机制培养学生定量分析与模型优化的核心素养，实现从操作模仿到科学推理的认知跃迁。

3.2 创设多学科技术融合的沉浸式实验场景

教学实践中以新人教版选择性必修二 " 电磁振荡 " 实验为基底，集成电路设计软件与 3D 打印技术构建 LC 振荡电路探究平台。教师设计 " 智能农业温控系统中电磁波发射模块的谐振频率优化 " 主题，学生使用函数发生器产生不同频率信号，通过自制互感线圈观测电磁场能转化过程。具体案例中，小组需结合交流电峰值特性与电磁兼容理论，用示波器捕捉电流谐振曲线，借助 Python 计算品质因数并打印可调电容支架。该场景打破物理与工程技术的界限，使学生在调试谐振频率稳定性的过程中，自主发现线圈电阻对振荡衰减的影响机制。技术工具的深度介入改变了传统实验的表面化操作，促使学生在系统集成中建构电磁理论的实践认知框架，形成技术迁移的创新能力。

3.3 建立分层递进的任务链适应个体认知差异

以新人教版动量守恒定律验证实验为例，搭建三级进阶式实验平台：基础层通过气垫导轨碰撞测量动量矢量和；进阶层加入多传感器测量非弹性碰撞中动能损失率；创新层则探究多体碰撞序列中的动量传递规律。典型案例中，学生小组根据系统预设的任务难度系数选择实验层级——基础任务测量两球对心碰撞数据；进阶任务需设计方案测量碰撞瞬时压缩形变功；创新任务则要求建立三维运动模型解释台球碰库规律。平台依据学生提交的误差分析报告智能推送下一阶段任务卡，如对完成基础任务的小组建议研究恢复系数的影响因素。此种路径通过动态任务分发机制实现精准诊断，使不同认知水平的学生均在最近发展区内开展深度探究，在螺旋式实验中获得科学思维的系统发展。

结束语

本次指向深度学习的高中物理实验教学设计与实践，是一次有益的探索。通过引入深度学习元素，学生参与度与学习成效显著提升，在知识理解、实验操作及思维拓展上均有进步。这表明深度学习与物理实验教学融合可行且有效，为教学创新提供了新思路。

参考文献

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