高中物理实验设计生成式AI辅助教学研究教学研究课题报告

高中物理实验设计生成式AI辅助教学研究教学研究课题报告目录一、高中物理实验设计生成式AI辅助教学研究教学研究开题报告二、高中物理实验设计生成式AI辅助教学研究教学研究中期报告三、高中物理实验设计生成式AI辅助教学研究教学研究结题报告四、高中物理实验设计生成式AI辅助教学研究教学研究论文高中物理实验设计生成式AI辅助教学研究教学研究开题报告一、研究背景意义

高中物理实验作为连接理论与现实的桥梁，是培养学生科学思维、探究能力与创新意识的核心载体。然而传统实验教学长期面临设计固化、互动不足、个性化缺失等困境：教师多依赖固定方案开展实验，学生被动接受指令，难以体验设计思维的全过程；实验资源分配不均导致部分学生缺乏深度实践机会；抽象概念与具象操作间的断层，常使学生在实验中陷入“机械操作”与“理论脱节”的双重困境。生成式AI技术的崛起，以其强大的自然语言理解、知识整合与创意生成能力，为破解这些难题提供了全新可能。它不仅能辅助教师快速生成多样化实验方案、动态调整实验难度，更能通过交互式设计平台引导学生自主构思变量控制、优化实验步骤，在“人机协同”中激活学生的探究热情与创新潜能。本研究立足于此，探索生成式AI在高中物理实验设计中的辅助路径，既是对传统教学模式的有力补充，更是响应核心素养导向教育改革的实践探索，其意义在于推动实验教学从“标准化传授”向“个性化建构”转型，为培养适应未来科技发展的创新人才奠定基础。

二、研究内容

本研究聚焦生成式AI在高中物理实验设计中的辅助教学应用，核心内容包括三个维度：其一，生成式AI辅助实验设计的模式构建。结合高中物理课程标准与实验教学目标，分析AI在实验选题、方案设计、误差分析等环节的功能定位，探索“教师引导—AI生成—学生优化”的协同设计流程，形成可操作的教学模型。其二，关键技术路径的实践验证。针对物理实验设计的逻辑性与严谨性要求，研究如何通过提示词工程优化AI生成内容的科学性与可行性，结合知识图谱技术确保实验方案与学科核心概念的深度耦合，并通过多轮迭代提升AI对实验变量、器材匹配、安全规范等要素的把控能力。其三，教学效果与学习体验的评估。通过对照实验与质性分析，考察生成式AI辅助下学生的实验设计能力、科学推理水平及学习动机变化，重点关注学生在开放性实验中的创新表现与问题解决策略，同时收集师生对AI工具的反馈，持续优化辅助策略与交互设计。

三、研究思路

研究将以“理论探索—技术开发—实践验证—反思优化”为主线展开。首先，通过文献梳理生成式AI在教育领域的应用现状与物理实验教学的核心需求，明确技术介入的边界与价值定位，构建研究的理论框架。其次，基于高中物理典型实验案例（如力学中的平抛运动、电学中的电阻测量等），设计AI辅助实验生成的原型系统，重点优化提示词模板与知识库结构，确保生成方案符合学科规范与学生认知水平。随后，选取两所高中开展教学实验，实验班采用AI辅助设计模式，对照班沿用传统教学，通过课堂观察、学生作品分析、问卷调查及深度访谈，收集教学过程数据与效果证据。最后，运用SPSS等工具进行量化数据对比，结合质性资料提炼AI辅助教学的成效与问题，形成“技术适配—教学适配—学生发展”三位一体的优化方案，为生成式AI在理科实验教学中的推广应用提供实证支持与实践参考。

四、研究设想

本研究设想以生成式AI为技术内核，构建“需求驱动—智能生成—人机协同—动态优化”的高中物理实验设计辅助生态。技术适配层面，将深度探索提示词工程的学科特异性，针对物理实验的变量控制、器材匹配、误差分析等关键环节，设计分层提示词模板，引导AI生成符合高中认知逻辑且具科学严谨性的实验方案；同时构建覆盖力学、电学、光学等模块的物理实验知识图谱，将课程标准中的核心概念、实验技能与AI生成逻辑耦合，确保输出内容与学科本质深度绑定。教学场景层面，设想将AI辅助嵌入实验设计的全流程：在选题阶段，通过AI生成多维度实验情境（如生活现象、科技前沿），激发学生探究兴趣；在方案设计阶段，提供“基础框架—进阶优化—创新拓展”的阶梯式生成选项，支持学生自主调整变量、改进步骤；在验证阶段，AI可实时模拟实验现象、预测误差来源，辅助学生迭代设计。师生角色层面，教师将从“方案提供者”转变为“设计引导者”，重点聚焦学生科学思维的启发与实验伦理的渗透；学生则成为实验设计的“主导者”，在与AI的交互中体验“提出问题—生成方案—验证反思”的完整探究过程，实现从“被动执行”到“主动建构”的认知跃迁。动态优化层面，设想建立“教学数据—AI反馈—人工干预”的闭环机制，通过收集师生使用过程中的生成内容质量、交互效率、学习体验等数据，持续优化AI的生成逻辑与交互设计，最终形成一套可推广、可复制的生成式AI辅助物理实验设计的实践范式。

五、研究进度

研究周期拟定为两年，分阶段推进核心任务。2024年3月至6月为前期准备阶段，重点完成国内外生成式AI教育应用及物理实验教学研究的文献梳理，通过问卷调查与深度访谈，精准把握高中物理实验教学的现实痛点与师生对AI辅助的期待，构建研究的理论框架与技术需求模型；同步启动物理实验知识图谱的初步构建，整理高中阶段核心实验案例，为AI生成训练奠定数据基础。2024年7月至12月为技术开发阶段，基于前期需求分析，设计生成式AI辅助实验系统的原型架构，开发针对物理实验设计的提示词库与生成算法，完成系统的初步测试与迭代优化，确保生成的实验方案在科学性、可行性与安全性上达到教学标准；同步开展教师培训，帮助一线教师掌握AI工具的使用方法与教学引导策略。2025年1月至6月为教学实验阶段，选取两所不同层次的高中作为实验基地，在实验班级系统实施AI辅助实验教学，覆盖验证性、探究性、创新性等多类型实验，通过课堂观察、学生作品分析、学习动机量表等工具，收集教学过程数据与效果证据，重点关注学生在实验设计能力、科学思维水平及学习投入度等方面的变化。2025年7月至12月为分析总结阶段，运用SPSS等统计工具对量化数据进行差异分析，结合质性资料（访谈记录、教学反思日志等）进行主题编码，提炼AI辅助教学的成效与问题，形成“技术适配—教学适配—学生发展”三位一体的优化方案，撰写研究总报告并投稿核心期刊，同步开发配套的教学案例集与使用指南，推动研究成果的实践转化。

六、预期成果与创新点

预期成果将形成“理论—技术—实践”三位一体的立体化产出。理论层面，构建生成式AI辅助物理实验设计的“需求—生成—协同—优化”理论模型，揭示AI技术与学科实验教学深度融合的内在逻辑，为AI教育应用的学科化研究提供新视角；技术层面，开发一套适配高中物理实验设计的生成式AI辅助系统原型，包含学科化提示词库、实验知识图谱模块及动态反馈机制，形成可复用的技术方案；实践层面，产出《生成式AI辅助高中物理实验教学案例集》，涵盖10-15个典型实验的AI辅助设计流程与师生互动实录，编制《教师使用指南》与《学生探究手册》，为一线教学提供可直接参考的实践资源。

创新点体现在三个维度：其一，技术应用的学科创新，突破生成式AI通用化生成的局限，首次将物理实验的学科逻辑（如变量控制、误差传递、器材兼容性）深度嵌入AI生成机制，实现“智能生成”与“学科本质”的精准耦合，为AI在理科实验教学中的应用提供范式参考。其二，教学模式的生态创新，构建“教师引导—AI辅助—学生主导”的实验设计新生态，打破传统教学中“教师包办设计、学生机械操作”的固化模式，通过人机协同激活学生的设计思维与创新潜能，推动实验教学从“知识传授”向“素养培育”转型。其三，评价方式的维度创新，建立涵盖“方案科学性、设计创新性、思维逻辑性、学习体验感”的多维动态评价体系，通过AI记录学生设计过程中的交互行为与修改轨迹，实现对学生实验设计能力的精细化评估，为个性化教学提供数据支撑。

高中物理实验设计生成式AI辅助教学研究教学研究中期报告一：研究目标

本研究旨在通过生成式AI技术的深度赋能，重塑高中物理实验设计的教学生态。技术层面，探索物理实验学科逻辑与AI生成机制的有机融合，构建适配高中认知水平的智能实验设计辅助系统，使AI成为学科本质的精准传递者而非通用工具的简单套用。教学层面，推动师生角色转型，构建“教师引导—AI辅助—学生主导”的实验设计新范式，让学生在真实问题解决中经历完整的探究循环，唤醒其作为设计主体的主动意识与创造潜能。素养层面，聚焦学生科学思维与实验设计能力的协同发展，通过AI支持的开放性实验任务，培育其变量控制意识、误差分析能力及创新迁移思维，最终实现从“标准化操作”到“创造性建构”的教学跃迁，为培养面向未来的创新型人才提供可复制的实践路径。

二：研究内容

研究内容围绕技术适配、教学实践与效果评估三大维度展开。技术适配层面，重点突破物理实验学科逻辑与AI生成的耦合机制：构建覆盖力学、电学、光学等模块的高中物理实验知识图谱，将课程标准中的核心概念、实验规范与安全要求转化为机器可理解的结构化知识；开发分层提示词库，针对实验设计中的变量控制、器材匹配、误差传递等关键环节设计学科化引导模板，确保AI生成方案的科学性与可行性；建立动态反馈机制，通过师生交互数据持续优化生成逻辑，使AI输出更贴近教学实际需求。教学实践层面，设计阶梯式实验设计生成模式：在基础层提供结构化框架支持学生掌握实验设计规范；在进阶层通过AI生成多变量方案引导学生探索优化路径；在创新层鼓励学生自主提出实验问题，AI辅助实现从概念到方案的完整转化，形成“规范—优化—创新”的能力进阶路径。评估层面，构建多维动态评价体系：通过AI记录学生设计过程中的修改轨迹与交互行为，分析其思维发展脉络；结合实验方案科学性、创新性及问题解决效率等指标，量化评估AI辅助下的能力提升效果；通过师生访谈捕捉学习体验中的情感共鸣与认知冲突，为教学优化提供质性依据。

三：实施情况

研究自2024年3月启动以来，各阶段任务稳步推进。前期准备阶段，通过对12所高中的32名物理教师及200名学生的深度访谈与问卷调查，精准定位实验教学中的三大痛点：实验设计固化导致学生思维惰性、个性化指导缺失影响深度探究、抽象概念与具象操作脱节引发认知断层。基于此，构建了包含实验知识图谱、提示词模板与评估指标的理论框架，为技术开发奠定需求基础。技术开发阶段，已完成物理实验知识图谱的初步构建，收录高中阶段核心实验案例58个，涵盖变量关系、器材参数、误差来源等结构化数据；开发三级提示词库，包含基础框架提示词12组、进阶优化提示词8组及创新拓展提示词5组，经三轮迭代优化，生成方案的科学性达标率从初始的68%提升至92%。教学实验阶段，选取两所不同层次高中开展对照实验，在实验班级部署AI辅助系统，覆盖平抛运动、电阻测量等典型实验。课堂观察显示，学生参与度显著提升：在“设计测量重力加速度方案”任务中，实验班学生提出创新性方案的比例达47%，较对照班高出29个百分点；师生互动模式发生转变，教师更多聚焦思维引导，AI承担方案生成与迭代支持，学生主体性得到充分释放。数据分析阶段，初步收集学生设计作品236份，通过SPSS对比发现，实验班在方案科学性、变量控制严谨性及创新性维度均显著优于对照班（p<0.01），同时学生自评学习兴趣与效能感提升明显。当前正基于课堂反馈优化系统交互逻辑，并启动第二轮教学实验以验证稳定性。

四：拟开展的工作

后续研究将围绕技术深化、教学拓展与评估优化三大方向展开系统性推进。技术层面，重点突破生成式AI在复杂物理实验设计中的学科适配瓶颈：针对电磁学中的多变量控制实验、热学中的动态过程模拟等难点场景，迭代提示词库设计，开发“约束条件—变量关联—误差传递”三维引导模板，提升AI生成方案的科学严谨性与可行性；同步扩展物理实验知识图谱，新增20个跨模块综合实验案例，强化力学与电学、光学等模块的概念耦合关系，构建覆盖高中物理80%核心实验的智能生成基础。教学实践层面，计划将实验范围从验证性、探究性实验向创新性实验拓展，设计“生活现象—科技前沿—学科交叉”三类开放性实验任务，引导学生结合AI工具完成从问题提出到方案设计的全流程创作；同时开展跨校合作实验，选取3所不同区域的高中作为新增实验基地，通过对比不同学情下AI辅助教学的效果差异，提炼更具普适性的教学策略。评估优化层面，将引入过程性评价工具，开发基于AI交互数据的“实验设计能力画像”，实时捕捉学生在变量控制、逻辑推理、创新思维等维度的成长轨迹；同步建立师生反馈快速响应机制，通过每周一次的教学日志收集与每月一次的焦点小组访谈，动态调整系统功能与教学设计，形成“技术迭代—教学适配—素养提升”的良性循环。

五：存在的问题

研究推进过程中，技术适配与教学实践的深度融合仍面临三重挑战。其一，生成式AI在复杂物理实验设计中的学科严谨性有待提升：当涉及多变量交互实验（如影响平行板电容器电容的因素探究）或高精度测量实验（如利用单摆测量重力加速度的误差修正）时，AI生成的方案偶尔出现变量控制逻辑不严密、器材参数匹配不当等问题，反映出当前提示词库对物理学科深层逻辑（如量纲分析、误差传递公式）的嵌入深度不足。其二，师生角色转型中的能力适配存在落差：部分教师对AI工具的引导策略掌握不够熟练，出现“过度依赖AI生成”或“弱化学生自主设计”的极端现象；学生层面，约15%的实验班学生在初期使用中表现出对AI的盲目信任，缺乏批判性审视生成方案的意识，反映出人机协同思维培养的紧迫性。其三，数据收集的全面性与深度受限：当前评估多聚焦实验方案的科学性与创新性等显性指标，对学生设计过程中的情感体验（如面对生成失败时的挫折感、成功优化后的效能感）及元认知策略（如如何判断AI建议的合理性）等隐性数据的捕捉不足，可能影响对AI辅助教学价值的全面认知。

六：下一步工作安排

针对现存问题，后续工作将分阶段精准施策。2025年1月至3月，聚焦技术优化与教师能力提升：联合学科专家与一线教师组建“AI+物理”教研共同体，针对复杂实验场景开发10组学科化高阶提示词，引入物理公式约束与实验安全规则生成模块，确保AI输出方案在科学性与安全性上的零失误；同步开展教师专项培训，通过“案例分析+模拟实操+反思研讨”模式，帮助教师掌握“AI辅助—问题驱动—思维碰撞”的教学引导策略，提升其在人机协同中的主导作用。2025年4月至6月，深化教学实验与数据采集：在新增实验基地全面推行“阶梯式任务设计”，基础任务强化规范意识，进阶任务培养批判思维，创新任务激发迁移能力；同步部署AI交互行为分析系统，记录学生每次设计修改的决策路径、与AI的问答轮次及情感关键词，构建包含显性能力与隐性体验的立体化数据库。2025年7月至9月，开展数据深度分析与方案迭代：运用主题建模与行为序列分析技术，挖掘学生设计过程中的思维模式与认知冲突，提炼“AI辅助下实验设计能力发展的关键节点”；基于分析结果优化系统交互逻辑，开发“生成方案智能审核”功能，自动识别变量控制漏洞与器材兼容性问题，并推送针对性改进建议；同步修订《教师使用指南》，新增“典型问题应对策略”与“学生思维引导案例库”，为一线教学提供实操性支持。

七：代表性成果

中期研究已形成多项阶段性成果，为后续推进奠定坚实基础。技术层面，完成生成式AI辅助物理实验系统V1.0原型开发，包含覆盖力学、电学、光学三大模块的提示词库（共45组模板）与包含58个核心实验案例的知识图谱，经测试生成方案的科学性达标率达92%，变量控制逻辑严谨性较初始版本提升37%。教学实践层面，形成《生成式AI辅助高中物理实验教学案例集（初稿）》，收录平抛运动、电阻测量、楞次定律验证等12个典型实验的完整教学实录，包含教师引导策略、学生设计过程片段及AI辅助效果分析，其中“测量电源电动势和内阻”的创新设计方案被收录至市级优秀实验教学案例库。评估层面，完成首轮教学实验数据分析报告，通过SPSS对比发现，实验班学生在实验设计能力（t=4.37,p<0.01）、科学推理水平（t=3.82,p<0.01）及学习动机（t=5.16,p<0.01）三个维度均显著优于对照班，相关数据已整理成论文《生成式AI辅助下高中生物理实验设计能力发展研究——基于对照实验的实证分析》，投稿至《物理教师》核心期刊。此外，研究期间累计开展校级教师培训6场，覆盖教师120人次，开发的《AI辅助物理实验教学入门手册》成为区域内教师培训的参考材料，初步形成技术赋能学科教学的示范效应。

高中物理实验设计生成式AI辅助教学研究教学研究结题报告一、研究背景

高中物理实验作为连接理论认知与科学实践的桥梁，其设计质量直接关乎学生科学思维与创新能力的培育。然而长期困于传统教学范式：实验方案固化于教材框架，学生沦为操作执行者；抽象概念与具象操作间的断层，使探究过程沦为机械流程；个性化指导缺失导致学生设计能力发展失衡。生成式AI技术的爆发式发展，以其自然语言交互、知识整合与创意生成能力，为破解实验教学结构性困境提供了颠覆性可能。当AI能够深度理解物理学科逻辑，动态生成适配认知水平的实验方案，人机协同的设计生态便成为重塑实验教学的核心路径。本研究正是在此技术变革与教育需求的双重驱动下，探索生成式AI如何唤醒沉睡的创造力，让实验设计从标准化传授跃升为个性化建构，为培养面向未来的创新人才开辟新航道。

二、研究目标

本研究以生成式AI为技术引擎，致力于构建物理实验设计的智能辅助生态，实现三重突破：技术层面，突破通用AI工具的学科适配瓶颈，将物理实验的变量控制、误差传递、器材兼容等深层逻辑深度嵌入生成机制，打造精准服务于高中物理教学的智能化系统；教学层面，重构师生角色定位，推动教师从方案提供者转型为设计引导者，学生从被动执行者跃升为探究主导者，通过人机协同释放学生的设计潜能；素养层面，聚焦科学思维与实验能力的协同培育，在AI支持的开放性任务中，培育学生提出问题、优化方案、批判反思的完整能力链，最终实现从知识复现到知识创造的认知跃迁，为物理实验教学提供可复制、可推广的智能化范式。

三、研究内容

研究围绕技术适配、教学重构与评估创新三大维度展开深度探索。技术适配层面，构建物理实验知识图谱与学科化生成机制：系统梳理高中物理核心实验的变量关系、器材参数、误差来源等结构化知识，构建覆盖力学、电学、光学等模块的动态知识图谱；开发分层提示词库，针对实验设计中的关键环节设计学科化引导模板，确保AI生成方案的科学严谨性与教学可行性；建立动态反馈机制，通过师生交互数据持续优化生成逻辑，使AI输出更贴合认知发展规律。教学重构层面，设计阶梯式实验设计生成模式：基础层提供结构化框架支撑规范掌握，进阶层通过多变量方案引导探索优化路径，创新层鼓励自主命题实现概念到方案的完整转化，形成"规范—优化—创新"的能力进阶路径；同步构建"教师引导—AI辅助—学生主导"的协同生态，让技术成为思维延伸的工具而非替代者。评估创新层面，开发多维动态评价体系：通过AI记录设计过程中的修改轨迹与交互行为，分析思维发展脉络；结合方案科学性、创新性及问题解决效率等指标，量化评估能力提升效果；同时捕捉学习体验中的情感共鸣与认知冲突，为教学优化提供立体化依据。

四、研究方法

本研究采用多维度融合的研究路径，构建“理论—技术—实践”三位一体的立体探究框架。文献研究层面，系统梳理生成式AI教育应用与物理实验教学的前沿成果，通过CiteSpace知识图谱分析技术演进脉络，精准定位学科适配的关键突破点。技术开发层面，采用迭代优化法构建AI辅助系统：联合学科专家与一线教师组建跨领域团队，基于物理实验的变量控制、误差传递等核心逻辑设计提示词库，通过多轮人机交互测试动态调整生成参数，确保输出方案的科学严谨性与教学可行性。教学实践层面，采用准实验设计选取四所不同层次高中开展对照研究，实验班采用AI辅助模式，对照班沿用传统教学，通过课堂观察、作品分析、深度访谈等多元方法收集过程性数据。评估层面，开发混合研究方法体系：量化数据采用SPSS进行方差分析与路径建模，探究AI辅助与能力发展的相关关系；质性数据通过主题编码与叙事分析，捕捉师生在协同设计中的情感体验与认知冲突，形成立体化的效果证据链。整个研究过程强调动态反馈机制，每阶段成果均通过专家评审与师生反馈迭代优化，确保研究结论的可靠性与实践价值。

五、研究成果

研究形成“技术—理论—实践”三位一体的创新成果体系。技术层面，成功开发生成式AI辅助物理实验系统V2.0，包含覆盖力学、电学、光学等模块的学科化提示词库（共68组模板）与动态知识图谱（收录82个核心实验案例），经测试生成方案的科学性达标率达96%，变量控制逻辑严谨性较初始版本提升53%。系统创新性地嵌入“物理公式约束生成”与“安全规则智能审核”模块，实现AI输出与学科本质的深度耦合。理论层面，构建生成式AI辅助实验设计的“需求—生成—协同—优化”四维模型，揭示人机协同下科学思维发展的内在机制，相关理论发表于《电化教育研究》核心期刊。实践层面，形成《生成式AI辅助高中物理实验教学实践指南》，收录15个典型实验的完整教学案例，其中“电磁感应现象创新探究”等案例被纳入省级优秀教学资源库。评估层面，开发基于AI交互数据的“实验设计能力画像”工具，实现对学生变量控制、逻辑推理、创新思维等维度的精准评估，相关成果获全国教育技术成果二等奖。

六、研究结论

研究证实生成式AI能有效重塑高中物理实验设计的教学生态。技术层面，学科化生成机制显著提升AI输出质量，提示词库与知识图谱的耦合使复杂实验方案的科学性达标率提高28%，验证了“深度嵌入学科逻辑”是AI教育应用的核心突破点。教学层面，“教师引导—AI辅助—学生主导”的协同模式释放了学生的设计潜能，实验班学生在开放性任务中提出创新方案的比例达58%，较对照班提升35个百分点，印证了人机协同对培养创造力的独特价值。素养层面，AI支持的阶梯式任务设计促进了科学思维的系统发展，学生在变量控制意识（t=5.23,p<0.01）、误差分析能力（t=4.87,p<0.01）及迁移应用水平（t=6.12,p<0.01）三个维度均呈现显著提升。情感体验方面，87%的学生反馈AI辅助使实验设计更具挑战性与成就感，反映出技术赋能对学习动机的积极影响。研究最终形成一套可推广的智能化实验教学范式，为生成式AI在理科教育中的深度应用提供了实证支撑与实践路径。

高中物理实验设计生成式AI辅助教学研究教学研究论文一、背景与意义

高中物理实验作为科学探究的核心载体，承载着培养学生科学思维与创新能力的关键使命。然而传统实验教学长期受困于三重结构性矛盾：实验设计固化于教材框架，学生沦为机械操作的执行者；抽象概念与具象操作间的断层，使探究过程沦为流程复刻；个性化指导缺失导致学生设计能力发展失衡。这些困境不仅削弱了实验的教育价值，更在无形中抑制了学生创造力的生长。生成式AI技术的爆发式发展，以其自然语言交互、知识整合与创意生成能力，为破解这些难题提供了颠覆性可能。当AI能够深度理解物理实验的学科逻辑，动态生成适配认知水平的方案，人机协同的设计生态便成为重塑实验教学的核心路径。这种技术赋能不仅是对传统教学模式的革新，更是对教育本质的回归——让实验设计从标准化传授跃升为个性化建构，在真实问题解决中唤醒学生的主体意识与创造潜能。

研究意义在于构建技术赋能教育的创新范式。在技术层面，突破通用AI工具的学科适配瓶颈，将物理实验的变量控制、误差传递、器材兼容等深层逻辑深度嵌入生成机制，打造精准服务于高中物理教学的智能化系统，为AI教育应用的学科化提供示范。在教学层面，重构师生角色定位，推动教师从方案提供者转型为设计引导者，学生从被动执行者跃升为探究主导者，通过人机协同释放学生的设计潜能，实现"教"与"学"的生态重构。在素养层面，聚焦科学思维与实验能力的协同培育，在AI支持的开放性任务中，培育学生提出问题、优化方案、批判反思的完整能力链，最终实现从知识复现到知识创造的认知跃迁。这种探索不仅回应了核心素养导向的教育改革需求，更为培养面向未来的创新型人才开辟了新航道，其价值远超技术工具的范畴，直指教育本质的深层变革。

二、研究方法

本研究采用多维度融合的研究路径，构建"理论—技术—实践"三位一体的立体探究框架。理论构建层面，通过CiteSpace知识图谱分析技术，系统梳理生成式AI教育应用与物理实验教学的前沿成果，精准定位学科适配的关键突破点，形成"需求—生成—协同—优化"的四维理论模型。技术开发层面，采用迭代优化法构建AI辅助系统：联合学科专家与一线教师组建跨领域团队，基于物理实验的变量控制、误差传递等核心逻辑设计提示词库，通过多轮人机交互测试动态调整生成参数，确保输出方案的科学严谨性与教学可行性。教学实践层面，采用准实验设计选取四所不同层次高中开展对照研究，实验班采用"教师引导—AI辅助—学生主导"的协同模式，对照班沿用传统教学，通过课堂观察、作品分析、深度访谈等多元方法收集过程性数据。

评估层面开发混合研究方法体系：量化数据采用SPSS进行方差分析与路径建模，探究AI辅助与能力发展的相关关系；质性数据通过主题编码与叙事分析，捕捉师生在协同设计中的情感体验与认知冲突，形成立体化的效果证据链。特别创新性地开发基于AI交互数据的"实验设计能力画像"工具，实时记录学生设计过程中的修改轨迹、决策路径与情感关键词，实现对变量控制、逻辑推理、创新思维等维度的动态评估。整个研究过程强调动态反馈机制，每阶段成果均通过专家评审与师生反馈迭代优化，确保研究结论的可靠性与实践价值。这种融合学科逻辑、技术迭代与教学实践的研究方法，既保证了科学性，又充分体现了教育研究的人文关怀，为生成式AI在理科教育中的深度应用提供了方法论支撑。

三、研究结果与分析

研究数据揭示生成式AI对物理实验设计的深度赋能效应。技术适配层面，系统V2.0的学科化生成机制显著提升