以AI赋能深耕课堂，让物理教学提质增效——《人工智能时代的中学物理教与学——基于AI大模型的方法》正式出版！

在教育数字化深度推进、新课标聚焦核心素养培育的当下，中学物理教学正面临转型困境：新手教师备课框架零散、重难点把控不准，资深教师课堂固化、创新不足，素养导向的探究式、情境化教学难以落地。

由华东师范大学出版社出版、潘苏东团队编撰的《人工智能时代的中学物理教与学——基于AI大模型的方法》，跳出AI教学的理论空谈，以实操落地为核心，构建了一套完整的AI赋能物理教学体系。

全书兼顾理论高度与实践温度，覆盖教学设计、资源开发、课堂实施、评价优化全链条，尤其以真实课堂案例拆解AI与物理教学的融合路径，为广大物理教师破解教学难题、实现专业进阶提供了可复制、可落地的实操方案。

《人工智能时代的中学物理教与学——基于AI大模型的方法》

潘苏东 岳晓婷 黄蕊 著

华东师范大学出版社

978-7-5760-7353-9

79.80元

作者简介

潘苏东，博士、教授、博士生导师，华东师范大学物理学院。主要研究领域包括中学物理课程与教学、科学教育、教师教育；主要研究成果：在Physical Review Physics Education Research、《课程·教材·教法》等期刊发表多篇论文；主要出版的作品：《高考新政下高中生科学素养培养的研究》《物理案例教学论》。

目录

第1章

AI大模型与物理教学融合的时代必然性 1

1.1 教育数字化战略与时代育人新要求 3

1.2生成式人工智能技术发展对物理教育的颠覆性影响 8

1.3 物理学与生成式人工智能赋能的内在契合点 15

1.4 本章小结 21

第2章

AI大模型重塑物理教育的理论与路径 23

2.1理论支撑:建构主义与具身认知 25

2.2 价值重构:从“大而浅”走向“小而深” 35

2.3 路径探索:为了更好的知识学习 41

2.4 本章小结 54

第3章

AI大模型赋能物理教学设计的智能生成与优化 55

3.1 物理教学设计概述 58

3.2 基于AI大模型的物理教学设计 61

3.3 基于AI大模型的物理教学设计智能生成 64

3.4 基于AI大模型的教学设计智能改进 80

3.6 基于AI智能体的教学设计平台搭建 95

3.5 基于AI大模型的特色物理教学设计104

3.7 本章小结 108

第4章

AI大模型支持下的虚拟仿真实验开发 109

4.1 常规的虚拟仿真实验 111

4.2 AI赋能虚拟仿真实验开发的价值 112

4.3 AI生成虚拟仿真实验的核心流程 114

4.4 虚拟仿真实验典型案例 117

4.5 本章小结 131

第5章

AI大模型驱动下的可视化物理习题开发 133

5.1 常规的物理习题可视化 135

5.2 AI生成可视化习题的必要性 136

5.3 AI生成可视化习题的核心流程 138

5.4 可视化习题典型案例 141

5.5 本章小结 153

第6章

AI赋能下的物理教学资源开发 155

6.1 基于AI的物理教学资源开发概述 157

6.2 利用AI进行物理教学资源开发的思想原则与流程框架 159

6.3 AI生成教学 PPT 164

6.4 AI生成教学视频 171

6.5 5 AI生成数字人 175

6.6 5"AI+可视化工具"的运用 179

6.7 AI制作课堂常用插件 188

6.8 本章小结 197

第7章

AI大模型支持下典型物理教学方法 199

7.1 AI支持下的讲授式教学方法 201

7.2 AI支持下的讨论式教学方法 209

7.3 AI支持下的探究式教学方法 221

7.4 本章小结 231

第8章

AI大模型参与项目化学习 233

8.1项目化学习的环节、角色分配与职责 235

8.2 AI大模型参与项目化学习的功能分类 239

8.3 AI大模型在项目化学习不同阶段中的参与 242

8.4 教师指南:项目化学习中教师与AI大模型的配合 267

8.5 本章小结 282

第9章

AI大模型赋能作业设计与学生作业辅导的变革 283

9.1 作业设计概述 285

9.2 AI大模型支持下的作业设计变革概述 288

9.3 基于AI大模型的习题编制 291

9.4 基于AI大模型的作业设计 297

9.5 AI大模型支持下的学生作业辅导 310

9.6 本章小结 322

第10章

基于AI大模型的物理表现性评价 323

10.1 表现性评价概述 326

10.2 AI大模型赋能的物理表现性评价 329

10.3 AI赋能物理表现性评价的设计路径 333

10.4 基于AI大模型对表现性评价方案的改进 339

10.5 本章小结 347

第11章

AI应用于物理教学的潜在问题与未来 349

11.1 AI应用于物理教学的潜在问题 351

11.2 AI应用于物理教学的现实挑战 361

11.3 AI应用于物理教学的前景 365

11.4 本章小结 373

编辑推荐

应对教育数字化转型的需求 √

利用前沿技术优化教学 √

增强教师的技术自信和专业能力 √

促进教育公平和质量的提升 √

以真实课堂案例为载体，具象化人机协同教学逻辑

区别于很多教育AI类书籍重理论、轻实践的通病，本书最亮眼的价值是以真实课堂案例为载体，具象化人机协同教学逻辑。以书中3.3节聚焦高一物理《质点 参考系》一课为例，完整还原了AI大模型辅助教学设计从空白蓝本、迭代优化到精准落地的全流程，打破了大众对“AI备课就是一键生成教案”的浅层认知，让读者直观看懂AI如何适配物理学科逻辑、贴合学情需求、落实素养目标。

传统物理备课中，教师常陷入两难困境：从零撰写教案耗时费力，照搬网络模板又脱离学情、流于形式，很难兼顾课堂结构完整性、思维层次性与学生适配性。而本书展示的人机协同备课模式，重构了教学设计流程。整个备课过程分为四大闭环环节，逻辑清晰、步步精进：教师输入学情、课标、教材版本等核心信息，明确教学边界与育人目标；AI依托物理学科体系与教育学原理，快速生成含素养目标、探究活动、课堂流程、板书设计的完整教学蓝本；教师立足专业判断，结合学生层次、课堂资源进行人工微调；最后AI二次迭代优化，形成精准适配的个性化教学设计。

《质点 参考系》的实操案例，淋漓尽致地展现了这套模式的实用价值。作为高中物理入门核心课，本课的教学难点是让学生跳出“物体大小决定能否视为质点”的认知误区，理解建模思想与运动相对性。书中完整还原了备课细节：教师精准输入学段学情、课时安排、器材短板等信息后，AI严格按照物理核心素养四维维度拆解教学目标，摒弃老旧三维目标模板，精准贴合新课标要求。

AI不是替代教师的工具，而是赋能教师的教研助手

这个真实案例让读者清晰认知到：AI不是替代教师的工具，而是赋能教师的教研助手。全程中，AI负责高效搭建教学框架、整合情境素材、设计探究任务、迭代优化细节，解决教师备课繁琐、素材匮乏、设计单一的痛点；而教师始终坚守核心主导，把控教学价值导向、学情适配度、课堂思维深度，规避AI内容滞后、逻辑固化、脱离课堂实际的短板。这种人机互补的模式，让教师从机械的文案撰写中解放，专注深耕“教什么、为何教、如何育”的核心教学思考。

从单一案例延伸至全书体系，本书的专业性与系统性尤为突出。依托建构主义、具身认知等教育理论，全书搭建了“理念引领—设计赋能—资源开发—课堂实施—评价革新—问题反思”的完整框架，覆盖虚拟仿真实验、可视化习题开发、项目化学习、表现性评价等多个物理教学核心场景，全方位适配新课标下的教学改革需求。书中既解答了新手教师“如何用AI规范备课”的基础问题，也为资深教师提供了“如何用AI创新课堂、深耕素养教学”的进阶路径，适配不同层级教师的成长需求。

让AI赋能物理教学从抽象概念变成可落地的日常教学范式

当下诸多AI教育研究著作，大多侧重技术理论阐释，缺乏学科适配性与课堂落地性。而本书最突出的核心优势，在于深耕实操落地、贴合教学场景。全书十一章架构清晰、层层递进，不空谈技术概念、不堆砌理论术语，紧扣中学物理教学全流程，将AI技术赋能贯穿教学设计、虚拟实验、习题开发、资源创制、课堂实施、作业辅导、教学评价七大核心环节，实现了人工智能与物理学科教学的深度融合、精准适配，彻底摆脱了技术与教学“两张皮”的行业痛点。

纵观全书，其最大的价值是让AI赋能物理教学从抽象概念变成可落地的日常教学范式。它没有晦涩的理论堆砌，而是以真实课堂案例为抓手，用通俗的语言、清晰的流程、具体的方法，教会教师如何借力AI优化备课、激活课堂、精准育人。对于中学物理教师、师范生和教研从业者而言，这是一本兼具理论高度、实操价值与时代意义的实用工具书，既是教育数字化转型背景下物理教学改革的优质参考，也是一线教师精进教学、突破职业瓶颈的得力指南。

章节试读

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随着AI大模型的不断发展、更新与迭代，其全方位、深层次地参与物理教学中的资源开发、教学实施、测量评价等领域，将是时代的大势所趋。本章将对教育数字化战略进行剖析，解读AI大模型的性能优势及其对教育的影响，并且分析AI大模型与物理课程的内在契合点，从这个角度出发，解读AI大模型与物理教育融合的时代必然性。

1.1 教育数字化战略与时代育人新要求

1956年，约翰·麦卡锡（John McCarthy）首次提出“人工智能”的概念，并将人工智能定义为一种运用分布式计算、神经网络等手段使其“像人类一样会计算、会传递信息”的工具。20世纪60至80年代是人工智能发展的“感知智能阶段”，这一阶段的人工智能开始能够“看懂”和“听懂”，并能够根据人类的一些指令作出判断和简单行动;而从90年代开始，人工智能发展进入了“认知智能阶段”，大数据和深度神经网络技术的加入使得人工智能初步具备了“思考”的能力，能够实现一定程度的“自主活动”。人工智能的迅猛发展带来了工业与经济发展的全新格局，而教育作为上层建筑之一，自然也需要将理解与主动运用新形态的人工智能纳入时代育人的新需求。

1.1.1 人本智造：迈入工业5.0新时代

进入21世纪后，随着工业技术的加速发展，人类先后迎来了工业4.0和工业5.0时代。德国于2013年提出工业4.0的概念，工业4.0的标签是信息技术的进步、数字化和数据驱动，强调运用物联网、大数据、云计算等技术，将生产中制造、供应、销售等链条的信息数据化，进而提高生产与分配的效率。而工业5.0则是工业4.0在信息化、数字化程度上的进一步升级，其思想与存在于其他发达国家中的“社会5.0”思潮颇有相似之处。这种思潮认为，人类即将迈入“超智能社会”，这是一个效率极高，并且精细化程度极强的社会，每个处于这个社会中的人都能够快速、精确地得到自己需要的资源，这里的资源既指矿产、机器等生产资源，也指宝贵的人力资源。工业5.0也提到需要以一种新质生产方式实现人力资源的再分配，将重复的工作留给机器，而将写作、绘画、编程等创造性较强的工作交由人类来完成。

从以上描述来看，能够形容工业5.0的一个较为恰当的词汇是“人本智造”。“智造”不同于“制造”，《中国制造2025》指出，“推动信息化与工业化深度融合。加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向；着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平”，是实现“中国制造向中国创造转变”的战略目标的任务与重点3。在不断朝向“信息化”与“智能化”的过程中，需要一种比人掌握更多信息且能够代替人进行重复繁杂工作的技术支持，即人工智能技术。

不断升级的人工智能技术，既使得以往从事重复工作的人力资源得到解放，比如各类企业的全自动车间和无人车间等设施大大减少了需要在车间工作的员工数量，也通过与人进行配合，能够完成部分决策工作，比如各种以“生活贴士”等形式进人日常生活的智能助手。而以生成式人工智能（GenAI）为引领的新一代信息化工具更是开创了全新的多通道交互方式，这种新一代人工智能工具所具备的“学习力”能够实现更加高级与人性化的思考工作，促进人机更加深度的融合以及信息化工具对生产工作更加深人的参与，从而进一步提高人机共生的“智造”的可行性。

“人本”则是在人机关系不断迭代的信息化时代需要讨论的另一个问题。在生成式人工智能发布前，人与AI的关系更像是“机器与操作手”，虽然从工业1.0时代到工业4.0时代，机器的自动化与智能化程度不断提高，但它不具备学习能力或仅具备有限的学习能力，仍然需要人类花费大量的时间和精力从事具体操作与控制这类“重复工作”，用于分析与创造等高阶思维活动的精力受限。

随着生成式人工智能的发布，AI的思考方式发生了革命性的变化，人机关系从以往的主次式向协同式演进。在协同式的人机关系中，机器将具备更多的“人性”这种“人性”主要表现为思考能力和学习能力，即能在执行任务或与人互动的过程中进行一定的自主反馈与自我调节。同时，这种新型的人机关系也能够让人类把更多的精力用于创造性的工作，包括交互流程管理与优化、机器性能挖掘与提升等。因此，工业5.0时代将更具备“人本性”，人类的自我实现和个性化需求的满足将达到前所未有的高度。

本文节选自《人工智能时代的中学物理教与学——基于AI大模型的方法》第1章

面向大模型的未来教师实务手册丛书（已出6册）

丛书主编 陈向东 范国睿

华东师范大学出版社

随着数字技术的快速进步，教育领域的数字化转型已成为不可逆转的趋势，同时对教师的角色和职责提出了新的要求。

本丛书为教师提供了一个具体的指南，帮助他们掌握数字化时代的教学方法和技能。通过介绍大模型技术在教育中的应用，该丛书不仅促进了教师专业能力的提升，也为教育的数字化转型提供了实践案例和思路。丛书的编撰体现了对教育未来发展趋势的深刻洞察，旨在为教师提供在新技术背景下继续教育创新和专业发展的资源和指南。

已出书目：

《教师的循证实践——基于AI大模型的方法》陈向东 褚乐阳 陈鹏 著

《教师的科研实务——基于AI大模型的方法》高丹丹 著

《中小学校管理实务——基于AI大模型的方法》陈兴冶 著

《跨学科教学设计实务——基于AI大模型的方法》仇星月 居晓波 张佳恩 著

《面向新课标的数学教学——基于AI大模型的方法》徐斌艳 张帅 赵睿 编著

《人工智能时代的中学物理教与学——基于AI大模型的方法》潘苏东 岳晓婷 黄蕊 著

图片来源：PIXABAY

编辑：王嘉明

制作：王跃儒

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