基于人工智能技术的智能化物理实验教学
Intelligent Physics Experiment Teaching Based on Artificial Intelligence Technology
DOI: 10.12677/ces.2024.126420, PDF,   
作者: 姜 涛, 刘 兵：空军航空大学航空基础学院，吉林 长春
关键词: 人工智能；物理实验教学；创新模式；Artificial Intelligence； Physics Experiment Teaching； Innovative Model
摘要: 本文在智能化浪潮背景下，结合物理实验教学当前存在的问题，提出了人工智能(AI)赋能物理实验教学的创新模式——智能化物理实验教学。利用生成式AI模型助力学生知识技能提升，促进实验理论融合；运用AI处理实验中的常见问题，提升实验效果；构建智能实验管理体系并结合AI复杂体系模拟开展前沿实验研究，拓展教学内容。给出了智能化物理实验教学的课程体系设计。分析了教师在智能化时代的重要引导意义。对未来物理实验教学结合AI的发展提供一定参考。
Abstract: In the context of the wave of intelligence, combined with the current problems in physics experiment teaching, an innovative model of AI empowering physics experiment teaching—intelligent physics experiment teaching is proposed. We suggest that generative AI models can be used to assist students in improving their knowledge and skills and promote the integration of experiments and theory; AI can also be utilized to handle common problems in experiments and improve experimental results. We also suggest that an intelligent experimental management system should be built and cutting-edge experimental research should be conducted by combining AI complex system simulation to expand teaching content. The course system design for intelligent physics experiment teaching is provided. We analyze the important guiding significance of teachers in the era of intelligence and provide some reference for the development of combining AI with future physics experimental teaching.
文章引用：姜涛, 刘兵. 基于人工智能技术的智能化物理实验教学[J]. 创新教育研究, 2024, 12(6): 540-546. https://doi.org/10.12677/ces.2024.126420

参考文献

[1] 朱晓宁. 深度神经网络在图像识别中的研究与应用[D]: [硕士学位论文]. 北京: 北京邮电大学, 2019.
[2] 刘嘉豪, 曾海军, 金婉莹, 等. 人工智能赋能高等教育: 逻辑理路、典型场景与实践进路[J/OL]. 西安交通大学学报(社会科学版), 2024, 44(3): 11-20.
https://link.cnki.net/urlid/61.1329.C.20240223.1228.002, 2024-02-26.
[3] 王瑞. 人工智能赋能高校继续教育的发展新范式[J]. 继续教育研究, 2024(3): 12-16.
[4] 陈芳. 基于人工智能的智慧教室平台设计与实现[J]. 现代电子技术, 2019, 42(9): 183-186.
[5] 赵磊磊, 代蕊华, 赵可云. 人工智能场域下智慧校园建设框架及路径[J]. 中国电化教育, 2020(8): 100-106+133.
[6] 罗海风, 刘坚, 罗杨. 人工智能时代的必备心智素养: 计算思维[J]. 现代教育技术, 2019, 29(6): 26-33.
[7] 李冀红, 庄榕霞, 年智英, 等. 面向人机协同的创新能力培养——兼论面向智能时代的创造性人才诉求[J]. 中国电化教育, 2021(7): 36-42+61.
[8] 蔡迎春, 张静蓓, 虞晨琳, 等. 数智时代的人工智能素养: 内涵、框架与实施路径[J/OL]. 中国图书馆学报.
https://link.cnki.net/urlid/11.2746.G2.20240219.1413.002, 2024-02-20.
[9] 熊宏齐. 虚拟仿真实验教学助推理论教学与实验教学的融合改革与创新[J]. 实验技术与管理, 2020, 37(5): 1-4+16.
[10] 张宾. 高校物理实验教学改革研究[J]. 科技创新与生产力, 2010(11): 69-70+75.
[11] 梁贵谦. 高校物理实验教学分析与发展思路[J]. 赤峰学院学报(自然科学版), 2014, 30(6): 194-195.
[12] 李慧慧. AI自适应学习系统应用于检测学生知识掌握情况——以人教版物理八年级第九章《压强》为例[J]. 湖南中学物理, 2019, 34(11): 27-29.
[13] 韩立业, 张佩文, 陈晓曼. 实验室信息管理系统人工智能化研究进展[J]. 电子质量, 2022(10): 17-20.
[14] 刘洁怡, 周佳社, 王新怀, 等. 人工智能开放式实验室建设与管理探索[J]. 实验室研究与探索, 2022, 41(3): 252-255+265.
[15] 赵爱慧, 武迪, 袁中果. 人工智能+物理的跨学科课程设计与实施——基于机器学习的物理实验数据分析[J]. 中国信息技术教育, 2021(5): 66-70.
[16] 张建民, 何怡刚, 龙佳乐. 基于人工智能的电力电子电路故障诊断[J]. 科学技术与工程, 2007(9): 2058-2059+2081.
[17] 宋芷莹. 人工智能在电力电子电路故障诊断中的应用[J]. 现代经济信息, 2015(16): 350.
[18] Sanchez-Gonzalez, A., Godwin, J., Pfaff, T., et al. (2020) Learning to Simulate Complex Physics with Graph Networks. ICML20: Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, 13-18 July 2020, 8459-8468.
[19] 刘建华, 张育颖. 人工智能时代教师的角色定位及重塑[J]. 教育评论, 2023(8): 109-115.
[20] 郭庆, 乔翠兰. 来路与进路: 5G时代物理实验教学新样态[J]. 物理通报, 2021, 50(2): 2-6+10.
[21] 谷亚. 人工智能时代学校教育审视: 以批判教育学为方法[J]. 中国电化教育, 2023(11): 11-17+36.
[22] 吴永和, 吴慧娜, 陈圆圆, 等. 推动人工智能向善发展: 教育与人工智能共同的责任[J]. 中国电化教育, 2024(1): 51-58.

为你推荐