生成式人工智能賦能物理教學的創新實踐與思考——以初中“物體浮沉條件及其應用”為例

近幾年，教育部從課程標準到使用指南密集出臺了多個政策文件，旨在加強中小學人工智能教育。本期專題集合了科技教育專家與多位一線教師的思考與實踐，以期共同促進人工智能在教育領域的應用，為發展學生核心素養貢獻智慧。

文_高銀莉1　滕虎2

（ 1.銀川市第十五中學；2. 銀川市興慶區教育局）

摘要：本研究以人教版《物理》八年級下冊“物體的浮沉條件及應用”一課的智能教學設計為例，詳細闡述了如何構建人機協同的新范式。實踐表明，通過整合多種人工智能工具進行精準學情分析、迭代式目標優化、多元化資源創制和全鏈路過程設計，能夠有效破解學生“重沉輕浮”等頑固前概念，將抽象物理原理與生活實踐、國家科技發展緊密結合，不僅顯著提升了教學設計的效率與科學性，更通過創設認知沖突、項目式學習和個性化互動，激發了學生的高階思維與學習內驅力。

關鍵詞：生成式人工智能　智能體　物理教學　核心素養

引言：人工智能時代物理教學的挑戰與機遇

人工智能正重塑社會各行業，教育領域迎來變革。政策上，《教師生成式人工智能應用指引》等文件為生成式人工智能在教育領域的應用提供了指引與規范，其強調教師主導，鼓勵教師借助人工智能提升教學設計，培養學生的核心素養。但在物理學等傳統理科課程教學中，人工智能應用面臨挑戰：部分人工智能產品成本高、難普及，虛擬仿真軟件功能固化，限制學生的自主探究與創新能力培養；抽象概念難以直觀呈現，學生的頑固前概念阻礙其理解科學原理。因此，構建低成本、易操作、高實效的人工智能融合教學模式，是一線教育工作者亟待解決的難題。

生成式人工智能的崛起為解決上述問題帶來了新的契機，以大語言模型為代表的生成式人工智能具有內容生成、邏輯推理和代碼編寫能力，能扮演智能助手參與教學設計全過程，促使教學范式轉向教師主導、人工智能輔助的人機協同新范式。教師可駕馭人工智能工具集，結合自身教育智慧與人工智能生產力，讓技術服務于育人目標。本文基于建構主義學習理論與認知沖突理論，以“物體的浮沉條件及應用”為例，展示運用由多種生成式人工智能工具及智能體組成的“工具箱”，完成深度融合人工智能的物理課程教學設計。該案例旨在探索將人工智能作為增強智能的實踐路徑，為破解物理教學困境提供普適性方案。

案例背景：精準定位教學痛點，確立人工智能賦能方向

01

教材與學情分析：揭示核心教學矛盾

“物體的浮沉條件及應用”是力學知識的綜合應用，上承“壓強與浮力”，下啟輪船、潛艇等廣泛應用，是學生物理觀念和科學思維發展的關鍵節點，其核心在于引導學生從受力平衡的視角，通過比較浮力與重力的大小關系，建立判斷物體浮沉的科學模型。然而，學生在日常生活中形成的“重的東西會沉，輕的東西會浮”這一樸素前概念根深蒂固，成為理解科學原理的巨大障礙。

為精準把握學情，筆者利用數智作業系統在課前對學生進行了學情診斷。針對問題“將一個大西瓜和一個小西紅柿同時放入水中，會出現什么情況？”預習檢測數據顯示，高達58%的學生選擇了“大西瓜下沉、小西紅柿上浮”或“都下沉”的錯誤選項。這一數據明確揭示了教學設計的核心挑戰：必須創設強烈的認知沖突，引導學生主動質疑已有經驗，從而建構起科學的物理觀念。

02

設計思路：構建“人工智能協同、四環相扣”的教學主線

基于上述分析，確定本案例的設計思路：借助人工智能工具集，精準定位并圍繞“破除前概念、建構新模型、應用于生活、升華家國情”這一主線，設計一整套人機協同的教學流程。人工智能的角色并非簡單替代教師的某些環節，而是在“備、教、練、評”全鏈路中，作為教師的智能助手，提供高效的分析、創意生成與資源制作支持，最終實現高階思維導向的智慧課堂。

案例實施過程：人機協同的全鏈路智能教學設計

本案例的實施過程充分體現了“教師智慧＋人工智能”的人機協同模式，教師作為總設計師，利用人工智能工具的高效分析與生成能力，在教學目標設定、教學活動設計、教學資源創制等環節進行迭代優化，最終形成一套完整的教學方案。

01

人工智能輔助教學目標迭代優化：從宏觀到精準

教學目標的設定是教學設計的起點與航標。在本案例中，教學目標的形成經歷了從人工智能初稿，到教師修正與追問、人工智能優化，再到教師定稿的3輪迭代，確保目標既符合新課標要求，又精準回應學情。

第1輪（人工智能初稿）將《義務教育物理課程標準（2022年版）》和上述學情分析文檔導入“秘塔人工智能”知識庫，指令其生成初步教學目標。人工智能迅速生成了較為宏觀、普適性的三維目標。

第2輪（人工智能優化）教師根據初稿提出具體的、情境化的優化指令，比如“請圍繞‘重西瓜上浮、輕番茄下沉’的認知沖突重構目標，并融入‘鋁箔船承重’項目式學習，同時必須對接‘奮斗者號’‘山東艦’等大國重器，激發學生科技強國信念。”人工智能依據此指令，生成了更具實踐性和育人價值的第2版目標。

第3輪（教師定稿）教師在第2版基礎上，結合自身教學經驗，對表述進行精煉，對素養要求進行細化，最終形成兼具科學性、可操作性和育人價值的教學目標。

物理觀念：通過認知沖突實驗，理解并能準確表述物體的浮沉取決于其所受浮力與重力的大小關系，形成基于受力分析判斷物體狀態的物理觀念，并用其解釋生活現象。

科學思維：能夠對“以輕重論沉浮”的前概念進行質疑，并通過建立浮沉模型，對物體的浮沉狀態進行科學推理與論證。

科學探究：在制作鋁箔船并進行承重挑戰過程中動手實踐，嘗試通過改變設計解決問題，并評估不同方案的優劣，發展科學探究素養。

科學態度與責任：通過了解從“刳木為舟”到“深海潛航”的我國舟船科技發展脈絡及現代大國重器的成就，體會物理學對社會發展的巨大推動作用，增強民族自豪感，樹立科技強國信念。

02

人工智能協同教學活動與資源生成：從框架到細節

在最終版教學目標的指引下，教師與人工智能協同完成了核心教學活動的設計與配套資源的生成，構建了覆蓋備、教、練、評全流程的智能教學工具箱（見表1）。

生成整體教學流程框架教師將最終版教學目標輸入“秘塔AI”，要求其生成以“探究—建構—應用—升華”為主線的教學流程。人工智能迅速給出了包含“創設沖突”“實驗探究”“項目挑戰”等環節的初版設計。教師審閱后，認為應將“項目挑戰”置于“原理講解”之前，讓學生“先體驗、后析理”，以深化理解。根據教師的調整指令，人工智能生成了優化后的教學過程設計，形成了“沖突導入—本質探究—史詩浸潤—項目體驗—原理應用—總結升華”的六環節流程，邏輯更為順暢，更符合學生認知規律（見圖1）。

圖1 “秘塔AI”生成整體教學流程示例

生成多形態、多模態教學資源針對教學流程中的各個環節，教師調用不同的人工智能工具，高效生成了多樣化的教學資源，實現了從文本到視覺、從靜態到互動的跨越。

● 生成教學課件將教學流程設計文檔導入“寧智教”，使用其人工智能備課功能可一鍵生成包含思維導圖、核心知識點講解、活動流程的初版PPT課件。教師在此基礎上進行個性化美化與內容微調，極大節省了基礎性排版時間。

● 創制思政短視頻如在“舟船史詩，浸潤文化”環節，首先讓“秘塔AI”撰寫一段富有感染力的“中國舟船發展史”視頻腳本，然后將該腳本輸入人工智能視頻生成工具“即夢”，可生成一段從“刳木為舟”到“國產航母”的視覺短片，實現課程思政的生動融入，有效激發學生的民族自豪感。

● 破解教學難點（互動網頁）針對密度計原理這一抽象難點，教師向代碼生成能力強大的“DeepSeek”提出需求：“創建一個互動網頁，通過動畫展示輪船（橫截面積大）如何演變為密度計（橫截面積小），并可通過滑塊調節液體密度，直觀觀察密度計浮沉變化。”DeepSeek生成了一個交互式網頁應用（見圖2），讓學生在“玩”中理解了“通過減小橫截面積（S），放大浸沒深度（h）的變化，從而提高測量靈敏度”的核心原理，有效化解了教學難點。

圖2　人工智能生成的“從輪船到密度計”互動網頁示例

● 生成智能助教利用“寧智教”平臺創設一個名為“阿基米德”的智能體（見圖3）。該智能體被預設了與浮力相關的知識庫和啟發式提問策略。學生可以在課中或課后與“阿基米德”對話，就與浮力相關的拓展知識進行個性化問答，滿足不同層次學生的學習需求，實現差異化教學。

圖3　智能體“阿基米德”示例

教學實景

● 設計虛擬實驗作業為鞏固和拓展所學，在課后作業中引入PhET虛擬實驗室（見圖4），要求學生設計實驗，在線驗證或推翻“重力大的物體一定下沉”等錯誤觀點，將探究活動從課內延伸至課外，培養學生的信息素養和科學探究能力。

圖4　PhET虛擬實驗室物體浮沉虛擬實驗

案例實施效果評估與分析

本教學設計的效果評估采用過程性評價與總結性評價相結合的方式，旨在全面考察學生在物理觀念、科學思維、科學探究等核心素養方面的達成度。

01

過程性評價：項目式學習評價量表

在鋁箔船承重挑戰賽環節，引入由“秘塔AI”輔助生成的評價量表（見表2）。該量表不僅用于教師評價，也鼓勵學生進行自評與互評。它引導學生從原理應用、工程設計和團隊協作3個維度進行結構化反思，將動手實踐的樂趣升華到對“空心法增大浮力”原理的深度認知。從現場觀察和量表反饋看，學生在活動中展現出高度的參與感與合作精神，并能初步將浮沉條件原理應用于實踐創新。

02

總結性評價：前后對比與作品分析

前概念轉變顯著通過課后測驗，對比課前調研數據，持有“重沉輕浮”錯誤概念的學生比例從58%大幅下降至10%以下。這證明了以認知沖突為核心的教學設計結合直觀的實驗與人工智能輔助的原理講解，對糾正學生頑固前概念起到了決定性作用。

課堂參與度與高階思維激活課堂觀察記錄顯示，在鋁箔船挑戰賽、觀看“舟船史詩”視頻，以及與“阿基米德”智能體互動等環節，學生表現出極高的參與熱情和專注度。尤其在討論環節，學生能夠自發地運用浮力與重力關系模型分析問題，高階思維被有效激活。

科學探究能力提升對學生提交的基于PhET虛擬實驗的實驗報告進行分析，超過85%的學生能夠運用本節課所學的受力分析和密度關系方法，設計出科學、嚴謹的驗證方案，并得出正確結論。這表明，人工智能賦能的教學設計將探究活動從課內延伸至課外，有效提升了學生的科學探究能力。

結語

本研究創新性地構建并實踐了一種基于生成式人工智能的物理教學設計新范式。通過“物體的浮沉條件及應用”一課的深度剖析，展示了教師智慧與人工智能工具集人機協同模式在精準教學、資源創制和育人融合方面的巨大潛力。該方案不僅顯著降低了技術應用的門檻，更重要的是將教師從煩瑣的重復性勞動中解放出來，使其能更專注于教學創意、學情分析和價值引領等核心工作。通過“任務分析—系統搭建—功能優化”的全流程實踐，學生也從知識的被動接收者轉變為主動的探究者和創造者。這為新時代背景下如何利用智能技術推動基礎教育高質量發展，培養學生的創新精神和實踐能力，提供了具體而生動的注腳。

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來源 | 《中國科技教育》2026-2

編輯 | 張雨晴

審校 | 孟想、若惜