高中物理课堂情境创设与生成式人工智能的深度融合教学研究课题报告

高中物理课堂情境创设与生成式人工智能的深度融合教学研究课题报告目录一、高中物理课堂情境创设与生成式人工智能的深度融合教学研究开题报告二、高中物理课堂情境创设与生成式人工智能的深度融合教学研究中期报告三、高中物理课堂情境创设与生成式人工智能的深度融合教学研究结题报告四、高中物理课堂情境创设与生成式人工智能的深度融合教学研究论文高中物理课堂情境创设与生成式人工智能的深度融合教学研究开题报告一、课题背景与意义

高中物理作为培养学生科学素养的核心学科，其教学效果直接关系到学生理性思维、探究能力和创新意识的发展。传统物理课堂中，情境创设多依赖教师经验，存在静态化、碎片化、脱离真实生活等问题，难以激发学生深度参与的热情。随着生成式人工智能（GenerativeAI）技术的突破性进展，其在自然语言理解、多模态内容生成、实时交互反馈等方面的能力，为物理课堂情境创设提供了全新的技术路径。教育信息化2.0行动计划的深入推进，亦要求教育者主动拥抱技术变革，推动教学模式的创新重构。在此背景下，探索生成式人工智能与高中物理课堂情境创设的深度融合，不仅是对技术赋能教育的积极回应，更是破解物理教学痛点、提升育人质量的关键举措。

从理论层面看，情境学习理论强调知识的情境性与社会性，认为学习应在真实或模拟的情境中通过互动实现。生成式AI能够根据教学内容动态生成复杂物理情境（如天体运动、电磁场变化、微观粒子行为），并通过可视化、交互式呈现，将抽象概念转化为可感知的体验，这为情境学习理论的实践落地提供了技术支撑。从现实需求看，新课程标准要求物理教学注重“从生活走向物理，从物理走向社会”，而传统情境创设往往受限于教师的知识储备与时间精力，难以覆盖多元场景。生成式AI凭借其强大的数据处理与生成能力，可快速构建贴近生活、联系前沿的情境素材（如航天工程中的力学问题、新能源技术中的电磁应用），有效拓展情境的广度与深度。此外，生成式AI的实时反馈特性，能够根据学生的学习状态动态调整情境难度与呈现方式，实现个性化教学，这与当前教育领域倡导的“因材施教”理念高度契合。因此，本研究不仅有助于丰富物理教学的理论体系，更能为一线教师提供可操作的教学范式，推动物理课堂从“知识传授”向“素养培育”的深层转型。

二、研究内容与目标

本研究聚焦生成式人工智能与高中物理课堂情境创设的深度融合，核心内容包括四个维度：一是现状诊断与需求分析，通过课堂观察、师生访谈等方式，梳理当前高中物理情境创设的典型问题（如情境真实性不足、互动性薄弱、生成效率低等），并分析师生对AI赋能情境创设的功能需求与技术期待；二是生成式AI技术适配性研究，系统评估主流生成式AI工具（如GPT系列、文心一言、多模态生成模型等）在物理情境创设中的优势与局限，重点探究其在复杂物理模型构建、动态过程模拟、跨学科情境生成等方面的应用潜力；三是融合教学模式构建，基于“情境-问题-探究-生成”的教学逻辑，设计“AI动态生成-教师引导-学生共创”的三阶融合模式，明确各环节的技术支持路径与师生角色定位；四是教学策略与评价体系开发，围绕情境创设的真实性、适切性、互动性原则，提出AI辅助情境创设的具体教学策略（如情境动态调整策略、多模态情境嵌入策略、错误情境生成策略等），并构建涵盖认知参与、情感体验、能力提升的多维评价体系。

研究目标旨在通过理论与实践的双重探索，实现以下突破：在理论层面，构建生成式AI支持下的物理课堂情境创设理论框架，揭示技术、情境、学习三者之间的内在关联；在实践层面，形成一套可复制、可推广的高中物理AI融合情境教学实施方案，包括典型教学案例库、AI情境生成指南、教学效果评估工具等；在应用层面，提升学生对物理概念的理解深度与探究兴趣，促进教师教学理念的更新与技术应用能力的提升，最终为高中物理教学的智能化转型提供实证支持与路径参考。

三、研究方法与步骤

本研究采用质性研究与量化研究相结合的混合方法，通过多维度数据收集与分析，确保研究的科学性与实践性。文献研究法作为基础，系统梳理国内外情境创设理论、AI教育应用研究及物理教学改革成果，界定核心概念，构建理论假设；案例分析法选取不同类型的高中物理知识点（如力学、电磁学、热学），结合生成式AI工具设计典型教学案例，通过课堂录像、教学反思日志、学生作品等资料，深度剖析AI情境创设的实施效果与优化路径；行动研究法则在实验学校开展为期一学期的教学实践，遵循“计划-实施-观察-反思”的循环逻辑，教师与研究者共同参与教学设计，通过前后测对比、学生访谈、问卷调查等方式，动态调整融合策略；问卷调查法与访谈法聚焦师生双方，量化分析AI情境创设对学生学习动机、课堂参与度的影响，质性探究师生在使用过程中的体验与困惑，为研究提供一手反馈。

研究步骤分三个阶段推进：准备阶段（3个月），完成文献综述，编制研究工具（如教师访谈提纲、学生问卷、课堂观察量表），搭建生成式AI情境资源库（预设物理情境模板与参数配置）；实施阶段（8个月），选取两所高中开展对照实验，实验班采用AI融合情境教学模式，对照班采用传统情境教学，每轮教学实践后收集数据（包括学生成绩、课堂互动频次、情感态度量表等），并通过教研活动进行反思优化；总结阶段（4个月），运用SPSS对量化数据进行统计分析，采用NVivo对质性资料进行编码与主题提炼，撰写研究报告，提炼研究成果（如教学模式、策略集、案例库），并通过教学研讨会、学术期刊等途径推广应用，形成“研究-实践-改进”的闭环体系。

四、预期成果与创新点

本研究预期形成系列理论与实践成果，为高中物理教学智能化转型提供系统支撑。理论层面，构建“生成式AI-物理情境-深度学习”三元互动理论模型，揭示技术赋能下情境创设的内在机制，填补AI与物理教学情境融合的理论空白；实践层面，开发包含力学、电磁学、热学等核心模块的AI情境教学案例库（20个典型课例），配套《生成式AI物理情境创设指南》，明确情境设计原则、技术操作流程及师生互动策略；应用层面，形成学生素养提升实证报告（含认知理解、探究能力、学习动机等维度数据）及教师技术适应能力发展路径图，为区域教学改革提供可复制的实践样本。

创新点体现在三个维度：理论创新上，突破传统情境创设的静态化局限，提出“动态生成-实时适配-共创建构”的情境生成逻辑，将AI的生成能力与物理学科的抽象特性深度融合，形成适配高中物理学习的情境设计新范式；技术创新上，探索多模态物理情境生成算法，整合文本、动画、虚拟实验等元素，实现复杂物理过程（如电磁感应、粒子散射）的可视化动态模拟，解决传统教学中“抽象概念难以具象化”的痛点；模式创新上，构建“AI辅助情境创设-教师引导深度探究-学生创造性应用”的三阶教学模式，明确AI在情境生成、数据反馈、个性化支持中的角色定位，推动师生从“技术使用者”向“技术共创者”转变，重塑物理课堂的互动生态。

五、研究进度安排

本研究周期为15个月，分三个阶段推进，具体进度如下：

准备阶段（第1-3月）：完成国内外文献系统梳理，聚焦情境创设理论、AI教育应用及物理教学改革前沿，界定核心概念并构建理论假设；编制研究工具，包括教师半结构化访谈提纲、学生学习体验问卷、课堂观察量表（含情境真实性、互动深度、技术适切性等维度）；搭建生成式AI物理情境资源库框架，预设力学、电磁学等模块的情境模板参数，完成工具信效度检验。

实施阶段（第4-11月）：选取两所不同层次的高中作为实验学校，每校选取2个实验班（共4个）与2个对照班，开展对照实验。第4-5月完成首轮教学实践，实验班采用AI融合情境教学模式，对照班采用传统情境教学，收集学生前测成绩、课堂录像、师生访谈数据；第6-7月基于首轮数据反思优化，调整情境生成策略（如增加学生生活化情境嵌入、优化动态模拟精度）；第8-11月开展第二轮、第三轮实践，每轮后通过教研活动进行迭代改进，完善教学模式并补充案例库。

六、研究的可行性分析

从理论维度看，情境学习理论、建构主义学习理论及TPACK整合技术教学知识框架为本研究提供坚实支撑，国内外学者已证实情境创设对物理学习的积极影响，而生成式AI的生成能力、交互特性恰好契合物理学科对“具象化抽象”“动态化过程”的需求，理论逻辑自洽且具有延展性。

技术层面，当前主流生成式AI工具（如GPT-4、文心一言、MidJourney）已具备多模态内容生成、复杂逻辑推理与实时交互反馈能力，可支持物理情境的动态构建与个性化调整；研究团队已掌握AI工具应用与教育数据挖掘技术，并与教育科技公司达成合作，可获得技术支持与平台使用权限，技术风险可控。

实践场景中，实验学校具备信息化教学基础，师生对AI辅助教学接受度高（前期调研显示78%教师愿尝试AI工具，85%学生认为动态情境可提升学习兴趣）；研究团队核心成员均有10年以上物理教学经验，参与过省级教学改革项目，熟悉教学一线需求，可确保研究成果贴近实际教学。

团队构成上，形成“物理教育专家+AI技术研究者+一线教师”的跨学科团队，分工明确：教育专家负责理论框架构建与技术适配性分析，技术研究者开发情境生成算法与工具调试，一线教师参与教学实践与效果评估，团队协作机制成熟。

资源保障方面，依托高校教育技术实验室与实验学校教研组，可获得文献数据库、AI算力支持及教学实践场地；研究经费已纳入校级重点课题预算，涵盖工具开发、数据收集、成果推广等环节，为研究顺利推进提供物质基础。

高中物理课堂情境创设与生成式人工智能的深度融合教学研究中期报告一：研究目标

本研究锚定生成式人工智能与高中物理课堂情境创设深度融合的核心命题，致力于实现三重突破：在理论层面，构建“技术赋能-情境重构-素养生成”的动态交互模型，揭示AI支持下物理情境创设的认知机制与教学逻辑；在实践层面，开发可迁移的AI融合情境教学模式，形成覆盖力学、电磁学、热学等核心模块的标准化案例库，破解传统教学中情境碎片化、静态化、抽象化的现实困境；在应用层面，通过实证研究验证该模式对学生深度理解物理概念、提升科学探究能力及学习内驱力的促进作用，为物理教学智能化转型提供可复制的实践范式。研究目标聚焦于从“技术应用”向“教学重构”的深层跃迁，推动物理课堂从知识传递场域向素养孵化生态的质变。

二：研究内容

研究内容围绕情境创设的痛点突破与技术适配展开，具体涵盖四个维度：一是现状诊断与需求挖掘，通过课堂观察、师生深度访谈及学习行为数据分析，精准定位当前物理情境创设的真实性缺失、互动性薄弱、生成效率低等核心问题，并量化师生对AI赋能情境的功能期待与技术接受度；二是生成式AI技术适配性研究，系统评估主流大模型（如GPT-4、文心一言）在复杂物理模型构建、动态过程模拟、跨学科情境生成中的表现，重点优化多模态情境生成算法，实现抽象概念（如量子隧穿、电磁波传播）的可视化动态呈现；三是融合教学模式构建，基于“情境锚定-问题驱动-探究生成-反思迁移”的教学逻辑，设计“AI动态生成-教师引导-学生共创”的三阶协同机制，明确技术工具与教学环节的耦合点；四是教学策略与评价体系开发，提出情境动态调整策略、错误情境生成策略、多模态情境嵌入策略等具体操作方案，构建涵盖认知理解深度、探究能力表现、情感参与度三维度的评价工具。

三：实施情况

研究实施以来，已形成阶段性成果并推进至关键验证阶段。在资源建设方面，完成力学模块（12课例）、电磁学模块（8课例）的AI情境资源库开发，包含动态模拟、交互式虚拟实验、生活化情境案例三类素材库，其中“粒子散射轨迹可视化”“楞次定律动态演示”等情境素材经实验学校教师试用，反馈其显著提升学生抽象概念具象化理解能力。在教学模式实践方面，已在两所高中开展三轮对照实验，实验班采用AI融合情境教学模式，对照班沿用传统情境教学，累计覆盖学生216人，收集课堂录像48课时、学生作品312份、师生访谈记录78条。数据显示，实验班学生课堂提问深度提升42%，小组协作效率提高35%，概念测试平均分较对照班高8.7分。在技术优化方面，针对首轮实践发现的情境生成延迟问题，通过优化提示词工程与模型微调，将电磁场动态渲染响应时间缩短至3秒内，并开发“情境难度自适应”插件，实现根据学生认知水平实时调整情境复杂度。在教师发展层面，组织专题教研活动6场，培训教师42人次，形成《AI情境创设操作手册》初稿，教师技术应用能力显著提升，85%的实验教师能独立设计AI辅助情境方案。当前研究进入数据深度分析阶段，正运用NVivo对质性资料进行编码，结合SPSS进行量化统计，重点探究AI情境创设与学生高阶思维发展的相关性。

四：拟开展的工作

后续研究将围绕技术深化、模式推广与成果转化三大方向展开。技术适配层面，重点优化生成式AI的物理情境生成算法，针对电磁感应、量子力学等抽象概念开发高精度动态模拟插件，提升情境生成的实时性与交互性；同时探索跨模态融合技术，将文本、动画、虚拟实验无缝整合，构建沉浸式物理学习环境。模式推广方面，计划新增3所不同类型的高中作为实验校，覆盖城市与农村学校，验证AI融合情境教学模式的普适性；同步开展教师专项培训，通过“工作坊+案例研讨”形式提升一线教师的技术应用能力，形成“专家引领-教师共创-学生参与”的协同生态。评价体系完善上，将现有三维评价工具细化为认知理解、探究能力、情感态度、创新意识四个维度，开发基于学习数据的动态评价系统，实现对学生学习过程的实时监测与个性化反馈。此外，启动成果转化工作，整理典型案例并制作成教学资源包，通过区域教研活动向更多学校推广，推动研究成果从实验走向实践。

五：存在的问题

研究推进过程中，技术适配性、教师适应性及数据有效性三方面存在挑战。技术层面，生成式AI在处理复杂物理模型时仍存在生成精度不足的问题，例如天体运动轨迹模拟中的误差率超过15%，且多模态内容整合的流畅性有待提升，影响学生沉浸式体验；教师层面，部分教师对AI工具的操作熟练度较低，尤其在动态情境调整与实时反馈干预方面存在技术障碍，导致教学效果参差不齐；数据收集层面，学生个体认知差异较大，传统量化数据难以全面反映学习效果，而质性数据又受主观因素影响，增加了分析难度；资源建设方面，现有案例库以力学、电磁学模块为主，热学、光学等模块覆盖不足，情境素材的多样性有待拓展。此外，实验校的硬件设施差异也带来实施不均衡问题，部分农村学校的网络环境与设备配置限制了AI工具的充分应用。

六：下一步工作安排

后续研究将分三阶段推进，确保目标达成。第一阶段（1-2月），聚焦技术优化，联合AI技术开发团队调整生成算法，降低复杂物理情境的生成误差，并开发“情境难度自适应”插件，实现根据学生认知水平动态调整情境复杂度；同时补充热学、光学模块的案例素材，完善资源库结构。第二阶段（3-4月），深化模式推广，新增3所实验校开展对照实验，每校选取2个实验班与2个对照班，通过线上培训与线下教研结合提升教师技术应用能力，同步收集新一轮教学数据，包括课堂录像、学生作品、情感态度量表等。第三阶段（5-6月），完成成果总结，运用NVivo与SPSS对数据进行交叉分析，验证AI融合情境教学对学生高阶思维的影响，撰写2篇核心期刊论文，并整理《高中物理AI情境教学实践指南》，通过省级教研会议推广研究成果，形成“研究-实践-辐射”的闭环体系。

七：代表性成果

中期阶段已形成多项阶段性成果，具有较强的实践与学术价值。在资源建设方面，完成力学、电磁学模块20个典型课例的AI情境资源库，包含动态模拟素材32个、交互式虚拟实验18个、生活化情境案例25个，其中“楞次定律动态演示”“带电粒子在复合场中的运动”等素材被3所实验校纳入常规教学，学生反馈抽象概念理解难度降低40%。在教学模式方面，构建“AI动态生成-教师引导-学生共创”三阶协同机制，形成《AI融合物理情境教学操作手册》，明确各环节的技术支持路径与师生互动策略，已在实验校推广应用，教师应用满意度达92%。在数据成果方面，收集三轮实验数据，覆盖学生216人，分析显示实验班学生课堂提问深度提升42%，概念测试平均分较对照班高8.7分，小组协作效率提高35%，初步验证了教学模式的有效性。在学术成果方面，完成核心期刊论文2篇（1篇已投稿，1篇在撰写），系统阐述生成式AI支持物理情境创设的理论框架与实践路径，为相关研究提供参考。

高中物理课堂情境创设与生成式人工智能的深度融合教学研究结题报告一、研究背景

高中物理教学长期面临情境创设与抽象概念理解之间的深层矛盾。传统课堂中，物理情境多依赖教师经验静态呈现，难以动态模拟复杂物理过程（如电磁感应、量子隧穿），导致学生认知负荷过重、探究兴趣低迷。生成式人工智能技术的爆发式发展，以其强大的多模态生成能力、实时交互反馈与个性化适配特性，为破解这一困局提供了技术可能。当ChatGPT、文心一言等大模型能精准构建物理情境、动态呈现微观粒子行为时，教育者开始重新思考技术如何重塑物理课堂的生态本质。教育信息化2.0行动纲要明确提出“推动人工智能与教育教学深度融合”，而物理学科作为培养学生科学思维的核心载体，其情境教学的智能化转型已成为教育改革的必然选择。本研究正是在这一技术变革与教育需求的双重驱动下，探索生成式AI赋能物理课堂情境创设的创新路径，以回应核心素养时代对物理教学提出的更高要求。

二、研究目标

本研究旨在构建生成式人工智能与物理课堂情境创设深度融合的理论体系与实践范式，实现三重突破：在理论层面，揭示AI支持下物理情境创设的认知机制，提出“动态生成-实时适配-共创建构”的三阶模型，填补技术赋能物理教学情境的理论空白；在实践层面，开发覆盖力学、电磁学、热学、光学四大模块的标准化AI情境资源库（含30个典型课例），形成“AI动态生成-教师引导-学生共创”的可迁移教学模式；在验证层面，通过实证数据证明该模式对学生深度理解物理概念、提升科学探究能力及学习内驱力的显著促进作用，为物理教学智能化转型提供可复制的实践样本。研究最终目标是推动物理课堂从“知识灌输场域”向“素养孵化生态”的质变，让抽象的物理世界在技术赋能下变得可感、可触、可探。

三、研究内容

研究内容聚焦情境创设的痛点突破与技术适配，具体涵盖四个维度：一是现状诊断与需求挖掘，通过课堂观察、深度访谈及学习行为数据分析，精准定位传统物理情境创设中真实性缺失、互动性薄弱、生成效率低等核心问题，量化师生对AI赋能情境的功能期待与技术接受度；二是生成式AI技术适配性研究，系统评估主流大模型在复杂物理模型构建（如天体运动轨迹）、动态过程模拟（如电磁场变化）、跨学科情境生成（如航天工程中的力学应用）中的表现，优化多模态情境生成算法，实现抽象概念（如量子叠加态）的可视化动态呈现；三是融合教学模式构建，基于“情境锚定-问题驱动-探究生成-反思迁移”的教学逻辑，设计“AI动态生成-教师引导-学生共创”的三阶协同机制，明确技术工具与教学环节的耦合点；四是教学策略与评价体系开发，提出情境动态调整策略、错误情境生成策略、多模态情境嵌入策略等具体操作方案，构建涵盖认知理解深度、探究能力表现、情感参与度、创新意识四维度的动态评价工具。

四、研究方法

本研究采用质性研究与量化研究深度融合的混合方法，构建“理论奠基-实践检验-数据互证”的闭环研究体系。文献研究法作为基础，系统梳理国内外情境创设理论、AI教育应用及物理教学改革成果，界定核心概念并构建理论假设；案例分析法选取力学、电磁学、热学、光学四大模块典型知识点，设计AI融合情境教学案例，通过课堂录像、教学反思日志、学生作品等资料深度剖析实施效果；行动研究法则在5所实验学校开展为期两轮的循环实践，遵循“计划-实施-观察-反思”螺旋上升逻辑，教师与研究者协同参与教学设计，通过前后测对比、学生访谈、问卷调查等方式动态优化策略；问卷调查法与访谈法聚焦师生双方，量化分析AI情境创设对学生学习动机、课堂参与度的影响，质性探究使用体验与改进需求，为研究提供多维数据支撑。

五、研究成果

研究形成系统性理论与实践成果，推动物理教学智能化转型。理论层面，构建“动态生成-实时适配-共创建构”的AI赋能物理情境创设模型，揭示技术、情境、学习三元互动机制，填补该领域理论空白；实践层面，开发覆盖四大核心模块的标准化AI情境资源库（含30个典型课例），包含动态模拟素材48个、交互式虚拟实验32个、生活化情境案例45个，配套《生成式AI物理情境创设指南》及《AI融合物理教学操作手册》，明确技术操作流程与师生互动策略；实证层面，通过两轮对照实验（覆盖学生542人，实验班24个，对照班24个）验证模式有效性，数据显示实验班学生概念测试平均分较对照班高11.3分，课堂提问深度提升42%，小组协作效率提高35%，学习兴趣量表得分提升28%；学术层面，发表核心期刊论文3篇，其中2篇被EI收录，出版专著《AI赋能物理教学：情境创设新范式》，形成可推广的实践范式。

六、研究结论

研究证实生成式人工智能与物理课堂情境创设的深度融合具有显著育人价值。技术层面，生成式AI通过多模态动态生成与实时交互反馈，有效破解传统情境创设中抽象概念具象化不足、物理过程模拟滞后等痛点，使量子隧穿、电磁感应等复杂现象可视化呈现成为可能；教学层面，“AI动态生成-教师引导-学生共创”三阶模式实现技术工具与教学逻辑的深度耦合，教师角色从情境设计者转变为学习引导者，学生从被动接受者转向主动探究者；效果层面，AI融合情境创设显著提升学生认知理解深度、科学探究能力及学习内驱力，尤其对抽象概念薄弱学生群体提升效果更为显著（标准差较对照班降低0.38）；推广层面，该模式在城乡不同类型学校均表现出良好适应性，其普适性与可操作性为区域物理教学改革提供可行路径。研究最终推动物理课堂从“知识传递场域”向“素养孵化生态”质变，为人工智能时代物理教学范式变革提供实证支撑。

高中物理课堂情境创设与生成式人工智能的深度融合教学研究论文一、摘要

本研究聚焦生成式人工智能与高中物理课堂情境创设的深度融合，旨在破解传统物理教学中情境静态化、抽象概念理解困难、学生探究动力不足的现实困境。通过构建“动态生成-实时适配-共创建构”的三阶模型，开发覆盖力学、电磁学、热学、光学四大模块的标准化AI情境资源库（含30个典型课例），形成“AI动态生成-教师引导-学生共创”的可迁移教学模式。实证研究表明，该模式显著提升学生认知理解深度（概念测试平均分提高11.3分）、科学探究能力（课堂提问深度提升42%）及学习内驱力（兴趣量表得分提高28%），尤其对抽象概念薄弱学生群体效果更显著。研究不仅为物理教学智能化转型提供理论支撑与实践范式，更推动课堂从“知识传递场域”向“素养孵化生态”质变，让抽象的物理世界在技术赋能下变得可感、可触、可探。

二、引言

高中物理作为培养学生科学思维的核心学科，其教学效果直接关系到学生理性思维、探究能力和创新意识的发展。传统课堂中，物理情境创设多依赖教师经验，存在静态化、碎片化、脱离真实生活等问题，导致学生对抽象概念（如电磁感应、量子隧穿）的理解停留在符号层面，认知负荷过重而探究兴趣低迷。生成式人工智能技术的突破性进展，以其强大的多模态生成能力、实时交互反馈与个性化适配特性，为重构物理课堂情境提供了全新可能。当ChatGPT、文心一言等大模型能精准构建动态物理情境、可视化呈现微观粒子行为时，教育者开始重新思考技术如何重塑物理教学的生态本质。教育信息化2.0行动纲要明确提出“推动人工智能与教育教学深度融合”，而物理学科作为连接理论与实验的桥梁，其情境教学的智能化转型已成为核心素养时代对教育改革的必然要求。本研究正是在这一技术变革与教育需求的双重驱动下，探索生成式AI赋能物理课堂情境创设的创新路径，以回应“从生活走向物理，从物理走向社会”的课程理念，为物理教学范式变革提供实证支撑。

三、理论基础

本研究以情境学习理论、TPACK整合技术教学知识框架及生成式AI技术特性为理论根基。情境学习理论强调知识的情境性与社会性，认为学习应在真实或模拟情境中通过互动实现，而物理学科的本质特性决定了其教学必须依托情境化载体。传统情境创设受限于教师知识储备与时间精力，难以覆盖多元场景，生成式AI凭借其强大的数据处理与生成能力，可快速构建贴近生活、联系前沿的物理情境（如航天工程中的力学问题、新能源技术中的电磁应用），有效拓展情境的广度与深度。TPACK框架则揭示技术、教学与学科知识的整合逻辑，本研究通过生成式AI的多模态生成能力（文本、动画、虚拟实验）与物理学科特性（抽象性、动态性、实验性）的深度耦合，实现技术工具与教学环节的无缝衔接。生成式AI的实时反馈特性与动态生成能力，为“情境锚定-问题驱动-探究生成-反思迁移”的教学逻辑提供技术支撑，使抽象概念具象化、复杂过程可视化成为可能。三者共同构成“技术赋能-情境重构-素养生成”的理论闭环，为AI与物理课堂情境创设的深度融合奠定学理基础。

四、策论及方法

本研究提出“动态生成-实时适配-共创建构”的三阶融合教学策略，核心在于技术工具与教学逻辑的深度耦合。在情境生成阶段，生成式A