AI赋能的高中物理教学设计探索
董安安
杭州师范大学物理学院，杭州 311121
随着生成式人工智能技术的迅猛发展，其在教育领域的深入应用正不断扩展。本文围绕生成式人工智能辅助高中物理教学设计这一主题，以核心素养为导向，结合"学思案"教学理念，通过"牛顿第一定律"教学案例，深入分析了生成式AI在教学目标制定、情境营造、问题链构建和课堂评估等环节对教师的支撑作用。研究表明，生成式人工智能能够有效提升教学设计的科学性和针对性，同时减轻教师的设计负担。此外，教师在人工智能辅助下的审核角色至关重要，未来应进一步探索人工智能与教师智慧的深度融合，以促进高中物理教学的创新和育人价值的实现。
关键词：生成式人工智能；高中物理；教学设计
近年来，生成式人工智能的快速发展正在深刻改变教育领域的理论与实践。联合国教科文组织（UNESCO）和我国教育部在多份报告中明确指出，教育数字化转型是未来教育发展的战略方向，而人工智能正是推动这一进程的重要驱动力。以ChatGPT、讯飞星火、通义千问、DeepSeek等为代表的大模型逐渐成为教育数字化的重要工具。由于这类人工智能具备强大的自然语言理解、文本生成、知识检索与逻辑推理能力，能够为教师在教学目标设定、学情分析、资源开发和评价设计等环节提供即时支持，从而突破传统教学设计依赖个人经验、效率不高的局限。尤其是在高中物理教学设计中，面对知识逻辑复杂、实验要求突出以及学生认知差异明显等问题，应用人工智能进行辅助可以为教师提供更高效、更科学的解决方案［1］。当前主流生成式人工智能的功能特点在物理教学设计中具有广阔的应用前景。例如，它们能够快速生成与课标要求相符的教学目标表述，帮助教师更准确地对接学科核心素养；能够基于提供的数据材料分析学生学习中常见的认知偏差，形成全面的学情诊断；能够在教学活动设计中提供多样化的情境创设方案和问题链设计建议；还能够辅助教师开发课堂检测任务和形成性评价量表，实现教学与评价的闭环。这些功能都与高中物理教学设计的关键环节高度契合，能够为优化教学设计过程提供不同的可能性。
在人工智能快速发展的背景下，本研究选择GPT－5模型作为研究对象，探讨其如何在高中物理教学设计中为教师提供支持。
1 生成式人工智能融入物理教学的适配性分析
1.1 物理教育数字化发展的需要
近年来，教育数字化转型不断深化，传统的教学资源、课堂组织形式与学习方式正在被不断重塑。物理学科具有知识结构庞大、逻辑关系严密、实验要求突出的特点，但在现实的教学过程中，常常存在学校实验设备受限、学生个体差异明显的问题，这些问题往往导致教师难以在有限的时间与资源中兼顾知识讲解、实验探究和能力培养的统一目标。数字化发展正好为解决这些矛盾提供了契机，而生成式人工智能的出现进一步推动了物理教育的数字化进程。生成式人工智能不仅能够完成对文本、图像与数据的处理与生成，打破传统教材与课堂的局限，还能够将虚拟实验平台、智能教辅系统进行深度融合，提供超越时空限制的实验模拟和情境创设。这种能力为教师重新构想物理教学设计提供了支持，使设计能够在更大范围内兼顾学科逻辑、学生差异与学习体验，符合教育数字化转型的总体需求。
1.2 生成式人工智能具有明显功能优势
与早期教育信息化工具相比，生成式人工智能具备显著的功能优势。首先，在语言理解与表达层面，生成式人工智能能够迅速解析大量课程标准、教材文本与教学目标，并将其转化为准确、可操作的设计表述；其次，在内容生成与资源开发方面，生成式人工智能可以提供多样化的教学方案、情境案例与问题链，帮助教师在短时间内获得丰富的参考；最后，在交互与反馈环节，生成式人工智能具备即时响应和迭代优化的特性，使教师在教学设计过程中能够进行动态调整，超越以往"方案一成不变"的局限性［1］。这些优势直接对应了物理教学设计的目标设定、学情分析、活动设计和评价设计等关键环节，使其能为这些环节提供有机支持，提升教学设计的科学性和效率。
1.3 生成式人工智能的辅助作用
在教学设计中，教师始终处于核心地位，是学科知识的把关人和学习活动的组织者。生成式人工智能的价值并不在于取代教师，而在于成为教师的"教学伙伴"。在目标设定阶段，生成式人工智能帮助教师将宏观的素养要求转化为具体、可评估的目标；在学情分析阶段，生成式人工智能整合学生的学习数据，生成可视化报告，提示常见认知偏差；在活动设计阶段，生成式人工智能提供多样化的情境案例与任务链方案，供教师筛选与再加工；在评价设计阶段，生成式人工智能生成与目标对应的检测任务与量表，辅助教师实现教-学-评一致性。通过人机协同，教师可以在有限的时间和精力条件下完成更高质量的教学设计，将更多精力用于课堂实施与学生个性化指导。这种辅助作用不仅减轻了教师的设计负担，更推动了教学设计理念从"单一、静态"向"协同、动态"的转变。
2 生成式人工智能融入"牛顿第一定律"教学设计案例
2.1 "学思案"框架下的AI辅助教学设计理念
在教学设计领域，"学思案"作为一种基于"以学为中心"的学教变革方案，强调"明目标—探新知—构体系—测目标"的教学逻辑，倡导通过目标任务、问题链驱动、知识结构和课堂检测的教学手段来实现学思并进、知行合一及以评促学等教学效果［2］。这一框架不仅突出了立德树人的根本目标，并且在操作层面提供了较为明确的设计路径，帮助教师从"以教定学"向"以学定教"转型，提升课堂育人的质量。生成式人工智能的出现，为"学思案"的实施提供了新的技术支撑。通过整理此前的研究不难发现，生成式人工智能已经能够在教学目标设定、学情分析、资源开发和课堂评价等环节为教师提供即时支持。因此，本研究在"牛顿第一定律"教学设计案例中，尝试以"学思案"的理论框架为整体导向，同时引入生成式人工智能作为辅助工具进行教学设计。教师通过在提示词中嵌入"学思案"的相关要素，引导AI生成符合"目标任务化—问题链驱动—知识结构化—评价闭环"逻辑的文本；再结合自身学科经验，对文本进行甄别与修订，形成兼具理论支撑与技术赋能的教学设计方案。这样的设计不仅展示了"学思案"在物理课堂中的操作价值，也体现了AI在提高设计效率、增强课堂适切性和拓展创新空间方面的独特作用。
2.2 学习目标与评价对接的设定
随着新课程标准的发布，我国高中物理教学目标的设计已由"三维目标"转向以学科核心素养为导向。物理学科的核心素养包括物理观念、科学思维、科学探究和科学态度与责任，这四个方面共同构成了学生学习物理的根本目标与评价依据。其中，"物理观念"强调从物理视角理解物质、运动与相互作用、能量，是解释自然现象和解决实际问题的基础；"科学思维"强调建构模型、推理与论证，体现了理性思维方式与批判精神；"科学探究"强调基于实验和证据提出问题、设计方案、形成解释和交流反思；"科学态度与责任"强调实事求是、持之以恒的科学态度，以及个人在科学与社会、环境之间的责任感［3］。在设计教学目标时，除了需要参考课程标准要求与学生学科核心素养的发展以外，在目标表述方法上，可以借鉴SMART原则［4］。SMART是由Doran（1981）提出的目标设定方法，强调目标应当具备具体性（Specific）、可测量性（Measurable）、可实现性（Achievable）、相关性（Relevant）和时限性（Time－bound）。这一框架近年来被广泛引入教育领域，帮助教师将课程标准中的宏观要求转化为具体、可操作、可评价的教学目标。
牛顿第一定律作为动力学的基石，不仅承载了"运动与力的关系"这一关键物理观念，也在教材编排中起到了承前启后的作用。因此，目标设定应当既呼应核心素养的四个要素，又符合SMART原则的要求，使目标表述既明确具体，又可测、可评。生成式人工智能对于"学思案"目标设计的辅助作用主要体现在两个方面：其一，生成式人工智能可以帮助教师快速将课程标准中抽象的核心素养要求转化为符合SMART原则的目标，避免表述流于空泛或形式化；其二，生成式人工智能可以为每个目标自动匹配与之对应的学习表现和评价方式，从而实现"教学—评价"的一体化。此外，生成式人工智能具有记忆功能，能够帮助教师联系教学目标设计生成后续的生活化实例和典型问题情境，增强教学目标的可感知性与相关性。
为更直观地呈现生成式人工智能在教学目标设定中的支持作用，本研究参考了吴锦滨等研究者对生成式人工智能的训练过程［5］，采用了"AI介入点—示例提示词—AI生成片段（简要）—教师复核要点"的形式对生成式人工智能支持教学设计的过程进行展示。这种呈现方式除了能够展示生成式人工智能介入教学设计的具体环节，避免笼统化表述；还能够以提示词和生成片段为例，体现生成式人工智能在教学文本生成中的可操作性与即时性。此外，这种展示形式还强调了"教师复核要点"，凸显生成式人工智能在教学设计中仅是辅助工具，最终的把关与修订仍需依赖教师的专业判断，从而保证教学设计既高效又科学。表1为训练GPT－5的部分过程文本及评价。
表1 核心素养目标与生成式人工智能支持呈现示例
结合以上案例可以看出，在生成式人工智能支持下的高中物理教学设计中，教学目标的设定不仅能够有效落实物理学科核心素养与SMART原则的结合，而且通过生成式人工智能的介入实现了目标生成的高效性、实例化与可评价化。生成式人工智能的作用主要体现在将抽象的课程要求转化为具体的学习表现，自动匹配可操作的评价方式，并生成贴近生活的情境案例，从而使"教学—评价"形成闭环。在此过程中，教师的专业判断仍然是最终保障，教师通过对生成式人工智能生成内容的甄别与修订，不仅确保了教学目标的科学性与合理性，也凸显了"人工智能辅助而非替代"的核心理念。
2.3 情境创设与问题引导设计
在"学思案"的设计中，情境的创设不仅是导入环节，更是激发学生学习兴趣与形成驱动性问题的关键。人教版教材对牛顿第一定律的安排，遵循了"从经验误区到科学探究"的进阶过程：先呈现亚里士多德"力维持运动"的观点，再通过伽利略斜面实验的理想化推理进行质疑与反驳，最终由牛顿加以总结升华。因此，情境设计既要植根于学生的生活经验，也要对接教材的科学史线索，从而使学生在"熟悉现象—错误解释—科学思考"之间建立认知张力。具体而言，教师可以先通过与惯性现象直接相关的生活场景引发学生的学习兴趣，再引入历史情境，然后引导学生进行深度思考，最终突破直觉思维。
生成式人工智能在此环节的作用体现在两个方面：一是快速生成多样化的生活情境及驱动性问题，帮助教师拓展导入思路；二是根据设定的教学目标，对不同情境进行难度标注与逻辑分析，提示哪些问题更适合引发思维冲突。例如，生成式人工智能可以通过生成"如果摩擦力完全消失，小球在水平面上会怎样运动"这一类超越经验的设问，引导学生从直觉推理走向科学推理。教师在此基础上进行甄别与修订，就能够得到既贴合学情又紧扣教材逻辑的新课导入方案。表2为训练GPT－5的部分过程文本及评价。
表2 生成式人工智能支持情境创设与问题引导设计示例
2.4 探究任务与问题链的构建
在"学思案"的设计框架中，"探新知"环节强调通过大任务驱动＋问题链递进来促进学生的深度学习。对于牛顿第一定律这一节课而言，教材重点通过伽利略"斜面实验"和"理想实验"的逻辑推理，逐步突破学生"运动需要力维持"的直觉认识，使之形成"力是改变运动状态的原因"的科学理解。因此，探究任务应以实验验证和逻辑推理为主线，引导学生在"现象观察—科学猜想—实验验证—逻辑推理—规律归纳"中完成认知转变。
在这个环节中，生成式人工智能辅助教师快速设计多层次的与生活经验紧密相关的探究任务，使学生能够通过联系现实情境，暴露并反思原有的直觉观念，阶梯式建立探究需求。以"斜面实验"的设计与理想化推理的教学设计为例：生成式人工智能可以帮助学生经历"实验事实—逻辑推理—理想外推"的科学思维过程，构建"物体在无外力作用时保持匀速直线运动"的物理观念，也能够模拟不同认知层次学生的可能回答，帮助教师预判学习进阶的路径。此外，在结合实验与推理结果的过程中，生成1.0 生成式人工智能还能够生成不同版本的问题链，诸如生活化版本、实验型版本、开放型版本等，供教师筛选与组合，引导学生归纳牛顿第一定律，并将其应用于生活现象，从而完成对规律的系统化总结和初步应用。表3为训练GPT－5的部分过程文本及评价。
表3 生成式人工智能支持探究任务与问题链设计示例
表3 生成式人工智能支持探究任务与问题链设计示例
在"学思案"的逻辑设计中，教学设计的最终目的是实现学生对碎片知识的系统化整合以及知识的迁移应用。牛顿第一定律不仅是单一知识点，更是后续受力分析与牛顿第二定律学习的基础。因此，在教学过程中应引导学生将惯性、受力平衡和运动状态联系起来，并对常见误解进行澄清。为此，教学设计应当兼顾跨情境问题，帮助学生把定律应用到更复杂的物理情境中。
生成式人工智能可以结合已有材料生成"概念—规律—方法"的知识结构图，形成条理清晰的逻辑框架；还能总结出常见的混淆概念清单，并给出迁移性问题。教师在此基础上选择、修订与补充，能够最终形成既有结构性又有开放性的整合设计。表4为训练GPT－5的部分过程文本及评价。
表4 生成式人工智能支持知识整合与迁移应用设计示例
表4 生成式人工智能支持知识整合与迁移应用设计示例
2.6 课堂检测与评价设计
课堂检测与评价是保证学习目标达成的重要环节，也是落实核心素养导向的关键。在"牛顿第一定律"的教学设计中，检测任务的设计既要关注学生知识与技能的掌握，也要关注学生科学思维与探究能力的发展，还需要体现科学态度与责任的渗透。因此，检测设计应当结合"核心素养要素—SMART目标—评价方式"的思路，形成多元化的课堂检测方案。针对知识与理解层面，课堂检测环节可以设置基础性的客观题或简答题，考查学生是否能够用惯性概念解释生活现象，确保对"物理观念"有明确理解。针对思维与推理层面，可以通过小型探究任务来检测学生的科学思维能力。针对探究与应用层面，可以安排实验报告撰写或课堂即时实验分析，从而检测其探究设计与证据解释的能力。针对科学态度与责任层面，则可以通过情境化问题进行考查，引导学生树立责任感和科学态度。
生成式人工智能在该环节的价值主要体现在两个方面：一是根据教学目标快速生成或检索覆盖不同核心素养维度的多样化检测题目，帮助教师扩展题源；二是辅助开发评价量表的初稿，提供清晰的指标层级与描述，支持教师更高效地落实形成性评价。最终，教师应在生成式人工智能产出的基础上进行遴选与调整，保证检测与评价既科学有效，又契合学生实际。表5为训练GPT－5的部分过程文本及评价。
表5 生成式人工智能支持课堂检测与评价设计示例
表5 生成式人工智能支持课堂检测与评价设计示例
通过上述多层次的课堂检测与评价设计，可以实现从知识到素养的全方位考查。在生成式人工智能的辅助下，教师能够更高效地开发和优化检测方案，从而真正落实物理核心素养导向的教学。
3 结 论
以"生成式人工智能支持下的高中物理教学设计"为主题，基于核心素养导向和"学思案"教学理念，结合"牛顿第一定律"的教学案例设计，探讨了生成式人工智能在教学目标设定、情境创设、探究任务构建以及课堂检测与评价中的支持作用。通过研究结果可以看出，生成式人工智能不仅能够帮助教师快速生成目标表述、情境导入和问题链设计，还能提供多样化的评价方案，从而有效提升教学设计的科学性与效率。与此同时，教师在使用生成式人工智能时有着不可替代的把关和调控作用，必须严格监控，确保生成结果符合课程标准和学情需求。这种"AI辅助—教师甄别—教学优化"的模式，为高中物理教学设计提供了可行的新路径。
展望未来，生成式人工智能在物理教学中的应用还有着广阔的发展空间。一方面，随着大模型在推理能力与学科知识准确性上的不断提升，其对实验模拟、跨学科知识整合以及个性化学习支持的潜力将得到进一步释放；另一方面，如何在课堂实践中真正实现人工智能与教师智慧的深度融合，避免机械化依赖与教学形式化，也将成为后续研究的重要课题。
未来的物理教学设计需要在技术赋能与育人导向之间寻求动态平衡，使人工智能既能成为教师的得力助手，也能成为学生学习与探究的积极伙伴，从而推动高中物理教学在理念与实践上的双重创新。