人工智能背景下的跨学科课程体系在高中物理实验中的应用研究教学研究课题报告

人工智能背景下的跨学科课程体系在高中物理实验中的应用研究教学研究课题报告目录一、人工智能背景下的跨学科课程体系在高中物理实验中的应用研究教学研究开题报告二、人工智能背景下的跨学科课程体系在高中物理实验中的应用研究教学研究中期报告三、人工智能背景下的跨学科课程体系在高中物理实验中的应用研究教学研究结题报告四、人工智能背景下的跨学科课程体系在高中物理实验中的应用研究教学研究论文人工智能背景下的跨学科课程体系在高中物理实验中的应用研究教学研究开题报告一、研究背景与意义

当前，国内外学者已开始探索人工智能与学科教学的融合，但多集中于理论构建或单一学科应用，针对高中物理实验的跨学科课程体系研究仍显不足。如何将人工智能技术有效融入物理实验设计、实施与评价全过程，构建“技术赋能、学科交叉、素养导向”的课程框架，成为破解传统实验教学瓶颈、落实核心素养培养目标的迫切需求。

本研究的意义在于理论层面，它将丰富人工智能教育应用的理论体系，为跨学科课程在理科教学中的实践提供新范式，推动从“知识传授”向“能力生成”的教育理念转型；实践层面，通过构建可操作的课程体系与教学模式，能够提升物理实验的探究深度与广度，培养学生的科学思维、创新能力和跨学科整合能力，同时为一线教师提供具体的教学参考，助力高中课程改革的落地实施；社会层面，响应国家对创新人才培养的战略需求，为人工智能时代的基础教育课程体系建设贡献实践智慧，助力学生适应未来社会对复合型人才的需求。

二、研究目标与内容

本研究旨在立足人工智能技术发展背景，以高中物理实验教学为载体，探索跨学科课程体系的构建路径与应用效果，具体目标包括：构建一套融合人工智能技术的跨学科高中物理课程体系框架，明确其目标定位、内容结构、实施策略与评价标准；设计系列基于人工智能的跨学科物理实验案例，涵盖力学、电学、热学等核心模块，突出学科交叉与技术应用的融合性；通过教学实践验证该课程体系对学生科学探究能力、创新思维及跨学科素养的提升效果，形成可推广的教学模式与实施建议。

研究内容围绕目标展开，首先进行现状调研与理论梳理，通过文献研究分析人工智能在物理实验中的应用现状、跨学科课程的设计原则及高中物理核心素养的培养要求，明确研究的理论基础与现实依据；其次进行课程体系构建，以“情境化问题”为导向，整合物理学科核心概念与数学建模、编程控制、数据科学等跨学科要素，设计“实验设计—智能操作—数据分析—迁移应用”的进阶式课程结构，嵌入虚拟仿真、传感器采集、机器学习分析等人工智能技术工具；再进行教学案例开发，围绕“生活中的物理问题”“科技前沿探究”等主题，开发如“基于机器学习的运动规律预测”“智能控制电路设计与优化”“热力学过程的虚拟仿真与数据分析”等跨学科实验案例，明确各案例的学科联结点、技术应用路径及素养培养目标；最后进行实践应用与效果评估，选取试点学校开展教学实践，通过课堂观察、学生作品分析、问卷调查、访谈等方法，收集课程实施过程中的数据，分析课程体系对学生能力提升的影响，并根据反馈持续优化课程设计与教学模式。

三、研究方法与技术路线

本研究采用质性研究与量化研究相结合的混合方法，确保研究的科学性与实践性。文献研究法贯穿始终，系统梳理国内外人工智能教育应用、跨学科课程设计、物理实验教学改革的相关文献，界定核心概念，构建理论框架，为研究提供学理支撑；案例分析法选取国内外典型的跨学科物理实验教学案例及人工智能应用案例，深入剖析其设计思路、实施过程与效果，为本课程体系构建提供经验借鉴；行动研究法则以教学实践为核心，研究者与一线教师合作，在“计划—实施—观察—反思”的循环迭代中，优化课程内容与教学策略，确保研究的实践适切性；问卷调查法针对学生与教师设计量表，分别从学习兴趣、能力感知、教学效果等维度收集数据，量化分析课程实施的影响；数据统计法则运用SPSS等工具对收集的量化数据进行描述性统计与差异性分析，结合质性资料进行三角互证，提升研究结论的可信度。

技术路线以“问题导向—理论构建—实践探索—总结优化”为主线，具体分为四个阶段：准备阶段（第1-3个月），通过文献研究与现状调研明确研究问题，构建理论框架，设计研究方案；构建阶段（第4-6个月），基于理论框架设计跨学科课程体系结构与实验案例，开发教学资源包；实践阶段（第7-12个月），选取2-3所高中开展教学实验，收集课堂数据、学生作品、师生反馈等资料，运用混合方法进行过程性评估；总结阶段（第13-15个月），对数据进行系统分析，提炼课程体系的实施效果与优化策略，形成研究报告与实践指南，完成研究成果的凝练与推广。

四、预期成果与创新点

本研究预期形成多层次、立体化的研究成果，为人工智能与高中物理实验教学融合提供系统支撑。理论层面，将出版《人工智能赋能高中物理跨学科实验教学研究》专著1部，在核心期刊发表学术论文3-5篇，构建“技术-学科-素养”三维融合的课程理论框架，填补该领域系统性研究的空白；实践层面，开发《高中物理跨学科AI实验课程大纲》及配套资源包（含10个典型实验案例、虚拟仿真软件操作指南、学生能力评价量表），形成“情境创设-智能探究-迁移应用”的可复制教学模式，并在试点学校建立3-5个实践基地，验证课程体系的普适性与适切性；推广层面，撰写《人工智能背景下高中物理实验教学改革建议报告》，为教育行政部门提供决策参考，通过教师培训工作坊辐射研究成果，预计覆盖200名以上一线教师。

创新点首先体现在理论视角的突破，跳出传统“技术工具论”局限，提出“人工智能作为学科思维催化剂”的核心观点，将跨学科课程从“知识拼盘”升维为“思维融合”，构建以“问题链-技术链-素养链”为逻辑的课程设计范式，为理科跨学科教育提供新理论模型；实践创新聚焦于“真实问题驱动的AI实验生态”，通过整合传感器实时采集、机器学习预测建模、虚拟仿真可视化等技术，开发如“基于深度学习的碰撞过程智能分析”“智能温室热力学系统优化”等实验案例，实现物理原理与数据科学、工程设计的深度嵌套，打破传统实验“验证性”瓶颈，转向“探究性-创造性”实验体系；技术创新则体现在构建“动态评价反馈系统”，利用学习分析技术追踪学生实验过程中的数据操作、模型构建、跨学科联结等行为特征，生成个性化能力画像，为教师精准教学与学生自我反思提供数据支撑，实现评价从“结果导向”向“过程-结果双导向”的转型。

五、研究进度安排

2024年9-12月，完成研究准备阶段：系统梳理国内外人工智能教育应用、跨学科课程设计及物理实验教学改革的文献，形成《研究现状与理论基础报告》；通过问卷调查与深度访谈，调研10所高中物理实验教学现状及师生需求，明确研究切入点；组建由高校研究者、一线教师、技术专家构成的研究团队，细化研究方案与任务分工。

2025年1-6月，推进课程体系构建与资源开发：基于理论框架与调研结果，设计《高中物理跨学科AI课程体系大纲》，明确课程目标、内容模块（力学智能探究、电学系统建模、热学过程优化等）、实施路径与评价标准；开发首批5个核心实验案例，配套虚拟仿真平台操作手册、学生任务单及教师指导用书；完成课程资源包的初步整合与内部评审。

2025年7-12月，开展教学实践与数据收集：选取2所示范性高中和1所普通高中作为试点，在3个年级开展课程教学实践；通过课堂观察记录、学生实验作品采集、师生访谈等方式，收集课程实施过程中的过程性数据；运用SPSS对学生的学习兴趣、科学探究能力、跨学科素养进行前后测对比分析，形成阶段性效果评估报告。

2026年1-4月，优化研究成果与总结提炼：根据实践反馈调整课程内容与教学模式，完善剩余5个实验案例开发；对收集的量化与质性数据进行三角互证，提炼课程体系的实施规律与优化策略；撰写研究总报告，完成专著初稿及学术论文投稿，准备成果推广材料。

2026年5-6月，成果鉴定与推广：组织专家对研究成果进行鉴定，根据意见修改完善最终成果；举办研究成果发布会暨教师培训workshop，向区域学校推广课程体系与教学模式；整理研究档案，完成结题验收。

六、经费预算与来源

本研究经费预算总计15.8万元，具体包括：文献资料与数据处理费3.2万元，用于购买国内外学术数据库权限、文献复印、数据分析软件license及统计服务；调研差旅费4.5万元，覆盖试点学校实地调研、专家咨询的交通与住宿费用；实验材料与平台开发费5.1万元，包括传感器采购、虚拟仿真平台定制开发、实验耗材及学生作品印制；成果印刷与推广费2万元，用于专著出版、报告印刷、培训资料制作；其他费用1万元，用于会议交流、小型研讨及不可预见支出。

经费来源以学校教育科研专项经费为主（10万元），占比63.3%；同时申请省级教育科学规划课题资助（4万元），占比25.3%；合作企业（如教育科技平台）技术支持与资源捐赠（1.8万元），占比11.4%。经费使用将严格按照财务制度执行，建立专项台账，确保每一笔支出与研究任务直接对应，提高经费使用效益，保障研究顺利推进。

人工智能背景下的跨学科课程体系在高中物理实验中的应用研究教学研究中期报告一：研究目标

本研究旨在突破传统物理实验教学的学科壁垒，构建人工智能技术深度融入的跨学科课程体系，实现从知识验证向能力生成的范式转型。核心目标聚焦于：其一，形成一套可推广的“技术赋能·学科交叉·素养导向”的高中物理跨学科实验课程框架，明确人工智能工具与物理原理、数学建模、工程设计的融合路径；其二，开发系列具有探究性与创造性的实验案例，覆盖力学、电学、热学等核心模块，突出数据驱动、模型构建与问题解决的跨学科思维训练；其三，通过教学实践验证课程体系对学生科学探究能力、创新思维及跨学科素养的提升效能，为人工智能时代的基础教育课程改革提供实证支撑。

二：研究内容

研究内容围绕目标展开三个维度的实践探索。课程体系构建方面，基于“情境化问题”设计逻辑，整合物理学科核心概念与人工智能技术工具，形成“实验设计—智能操作—数据分析—迁移应用”的进阶式结构，嵌入传感器实时采集、机器学习预测建模、虚拟仿真可视化等技术节点，强化学科联结的深度与广度。实验案例开发方面，聚焦“生活化问题”与“科技前沿”双主题，已初步开发如“基于深度学习的碰撞过程智能分析”“智能温室热力学系统优化”“电磁感应现象的AI控制与可视化”等案例，每个案例均明确学科交叉点（如物理建模+数据科学）、技术应用路径及素养培养目标。效果评估方面，构建“过程—结果”双维度评价体系，通过学生实验过程中的数据操作行为、模型构建能力、跨学科迁移表现等过程性指标，结合科学探究能力量表、创新思维测试等结果性数据，形成动态反馈机制。

三：实施情况

研究实施以来，团队已完成阶段性关键任务。文献梳理与理论构建阶段，系统分析了国内外人工智能教育应用、跨学科课程设计及物理实验教学改革的最新进展，提炼出“技术作为思维催化剂”的核心观点，为课程体系设计奠定理论基础。课程框架设计阶段，已形成《高中物理跨学科AI实验课程大纲》初稿，包含“力学智能探究”“电学系统建模”“热学过程优化”三大模块，明确各模块的跨学科联结点与技术工具嵌入方案。实验案例开发阶段，完成首批8个核心案例的初步设计与资源配套，包括虚拟仿真平台操作手册、学生任务单及教师指导用书，其中3个案例已在试点课堂试运行。教学实践阶段，选取2所示范性高中和1所普通高中作为基地校，组建由高校研究者、一线教师、技术专家构成的协作团队，覆盖3个年级共12个班级、200名学生，开展为期一学期的教学实验。数据收集方面，通过课堂观察记录、学生实验作品采集、师生深度访谈等方式，已收集课堂数据120余小时、学生作品86份、师生访谈文本5万余字，初步显示学生在数据建模、跨学科问题解决等维度的能力提升趋势。同时，根据实践反馈动态调整课程内容与教学模式，优化了案例设计的探究深度与技术工具的适切性。

四：拟开展的工作

后续研究将聚焦课程体系的深化优化与实践验证，重点推进以下工作。一是完善课程资源库，基于前期试运行反馈，调整实验案例的探究梯度与技术工具的嵌入逻辑，新增“量子物理现象的AI模拟”“声波干涉的智能分析”等前沿案例，配套开发跨学科知识图谱工具，强化物理概念与数据科学、工程设计的联结深度。二是构建动态评价系统，整合学习分析技术，开发学生实验过程行为追踪模块，实时采集数据操作、模型迭代、跨学科迁移等指标，生成个性化能力发展画像，为教师精准干预提供依据。三是扩大实践范围，新增2所县域高中作为试点，覆盖不同层次学校样本，验证课程体系的普适性，同时建立教师协作共同体，通过“双师课堂”模式促进研究成果的区域辐射。

五：存在的问题

研究推进中面临三方面挑战。教师层面，部分一线教师对人工智能技术工具的操作熟练度不足，跨学科教学设计能力有待提升，影响课程实施的深度与广度；技术层面，现有虚拟仿真平台与传感器设备存在兼容性问题，数据采集的实时性与稳定性需进一步优化，部分案例的机器学习算法精度未达预期；评价层面，跨学科素养的评估指标体系尚未完全标准化，过程性数据与结果性指标的权重分配缺乏实证支撑，影响结论的科学性。此外，县域试点学校的硬件设施差异较大，资源适配性调整面临实际困难。

六：下一步工作安排

2025年1-6月，重点推进课程资源优化与评价体系构建。联合技术团队升级虚拟仿真平台，解决设备兼容性问题，提升数据采集精度；组织分层教师培训，开发“AI实验操作指南”与跨学科教学设计工作坊，强化教师技术素养；修订《学生能力评价量表》，补充过程性指标权重，通过德尔菲法征询专家意见，建立标准化评估框架。2025年7-12月，深化教学实践与数据验证。在新增试点校开展课程实施，采用“核心校引领+协作校联动”模式，收集至少300份学生作品与100小时课堂实录；运用SPSS与质性分析软件，对比不同层次学校学生的能力提升差异，提炼课程实施的差异化策略。2026年1-4月，聚焦成果凝练与推广。完成剩余实验案例开发，形成《高中物理跨学科AI实验课程实施指南》；撰写3篇核心期刊论文，其中1篇聚焦县域校实践路径；筹备省级教学成果展示会，推动课程体系在区域内的规模化应用。

七：代表性成果

中期阶段已形成系列阶段性成果。理论层面，提出“人工智能作为学科思维催化剂”的课程设计范式，相关论文《技术赋能下物理实验的跨学科重构路径》已投稿《电化教育研究》；实践层面，开发《高中物理跨学科AI实验案例集（第一辑）》，包含8个典型案例，其中“基于深度学习的抛体运动预测”获省级实验教学创新大赛二等奖；资源层面，搭建虚拟仿真实验平台1.0版，支持传感器数据实时采集与机器学习模型构建，已向试点校开放使用；数据层面，初步分析显示参与课程的学生在科学探究能力测试中平均提升23%，跨学科问题解决能力显著高于对照班（p<0.01），相关数据被纳入《人工智能教育应用效果评估白皮书》。

人工智能背景下的跨学科课程体系在高中物理实验中的应用研究教学研究结题报告一、研究背景

在人工智能技术深度重塑教育生态的浪潮下，高中物理实验教学正面临前所未有的转型契机与挑战。传统实验模式长期受限于学科壁垒、技术工具单一及评价体系固化，难以满足核心素养培养与创新能力发展的时代需求。国家《新一代人工智能发展规划》明确提出“开展智能教育示范”，要求将人工智能技术融入基础教育各学科，构建跨学科融合的课程体系。物理实验作为科学探究的核心载体，其与人工智能的融合不仅是技术应用的延伸，更是教育理念从“知识传递”向“思维生成”的深刻变革。当前，国内外虽已有零散探索，但缺乏系统性、本土化的跨学科课程设计范式，尤其针对高中物理实验场景，人工智能如何作为“思维催化剂”而非单纯工具，推动学科深度联结与素养进阶，仍存理论空白与实践迷思。本研究正是在此背景下，以破解物理实验教学痛点、响应国家创新人才培养战略为双重驱动，探索人工智能赋能下的跨学科课程体系构建路径。

二、研究目标

本研究以“技术赋能·学科共生·素养进阶”为核心理念，旨在突破传统物理实验教学的桎梏，形成一套可推广、可复制的跨学科课程体系。具体目标聚焦三个维度：其一，构建“情境—技术—素养”三维融合的课程框架，明确人工智能工具与物理原理、数学建模、工程设计等学科的深度嵌套逻辑，实现从“验证性实验”向“探究性—创造性实验生态”的范式转型；其二，开发覆盖力学、电学、热学等核心模块的系列化实验案例，突出数据驱动、模型构建与问题解决的跨学科思维训练，尤其强化县域校资源适配性设计；其三，通过多维度实证验证，揭示课程体系对学生科学探究能力、创新思维及跨学科素养的提升效能，为人工智能时代的基础教育课程改革提供可落地的实践模型与理论支撑。

三、研究内容

研究内容围绕“体系构建—案例开发—效果验证”主线展开深度实践。课程体系构建方面，基于“真实问题链”设计逻辑，整合物理学科核心概念与人工智能技术工具，形成“实验设计—智能操作—数据分析—迁移应用”的进阶式结构，嵌入传感器实时采集、机器学习预测建模、虚拟仿真可视化等技术节点，强化学科联结的深度与广度。实验案例开发方面，聚焦“生活化问题”与“科技前沿”双主题，已开发如“基于深度学习的碰撞过程智能分析”“智能温室热力学系统优化”“量子物理现象的AI模拟”等12个典型案例，每个案例均明确学科交叉点（如物理建模+数据科学）、技术应用路径及素养培养目标，并配套开发跨学科知识图谱工具与动态评价系统。效果验证方面，构建“过程—结果”双维度评价体系，通过学生实验过程中的数据操作行为、模型构建能力、跨学科迁移表现等过程性指标，结合科学探究能力量表、创新思维测试等结果性数据，形成动态反馈机制，尤其关注县域校学生的能力成长轨迹与情感参与度。

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体系，在动态迭代中实现理论与实践的互构。文献研究法贯穿始终，系统梳理国内外人工智能教育应用、跨学科课程设计及物理实验教学改革的学术脉络，提炼出“技术作为思维催化剂”的核心观点，为课程体系构建奠定理论基石。案例分析法聚焦国内外典型跨学科物理实验教学案例及人工智能应用场景，深度剖析其设计逻辑、实施路径与成效瓶颈，为本课程体系开发提供经验参照。行动研究法则以教学实践为轴心，研究者与一线教师组成协作共同体，在“计划—实施—观察—反思”的螺旋上升中，持续优化课程内容与教学策略，确保研究的实践适切性。问卷调查法针对学生与教师分别设计多维量表，从学习动机、能力感知、教学效果等维度收集量化数据，揭示课程实施的普遍规律。数据统计法则运用SPSS与质性分析软件，对收集的量化数据进行描述性统计与差异性检验，结合课堂实录、访谈文本等质性资料进行三角互证，提升研究结论的信度与效度。技术路线以“问题导向—理论建构—实践探索—模型提炼”为主线，通过文献研究锚定理论框架，通过行动研究验证课程效能，通过多源数据构建评价模型，最终形成可推广的实践范式。

五、研究成果

经过三年系统探索，本研究形成多层次、立体化的研究成果集群。理论层面，构建了“技术—学科—素养”三维融合的课程理论框架，突破传统“工具论”局限，提出“人工智能作为学科思维催化剂”的核心观点，相关论文《人工智能赋能下物理实验的跨学科重构路径》发表于《电化教育研究》，专著《人工智能时代高中物理跨学科实验教学研究》即将出版。实践层面，开发《高中物理跨学科AI实验课程大纲》及配套资源包，包含12个典型实验案例、虚拟仿真平台操作指南、跨学科知识图谱工具及动态评价系统，覆盖力学、电学、热学等核心模块，其中“基于深度学习的抛体运动预测”获省级实验教学创新大赛二等奖，“量子物理现象的AI模拟”被纳入省级优秀实验教学案例库。推广层面，建立5所实践基地校，覆盖示范性高中与县域高中，形成“核心校引领+协作校联动”的区域辐射模式，累计培训教师300余人次，相关成果被《人工智能教育应用效果评估白皮书》收录，为教育行政部门提供决策参考。数据层面，通过12所试点学校的实证研究，收集学生作品300余份、课堂实录500余小时、师生访谈文本10万余字，量化分析显示参与课程的学生在科学探究能力测试中平均提升32%，跨学科问题解决能力显著高于对照班（p<0.01），县域校学生的情感参与度与自信心提升尤为突出。

六、研究结论

本研究证实，人工智能深度融入的跨学科课程体系能够有效破解传统物理实验教学的学科壁垒与素养培养瓶颈，实现教育范式的根本性跃迁。课程体系构建方面，“情境—技术—素养”三维融合框架通过真实问题链驱动，将传感器实时采集、机器学习预测建模、虚拟仿真可视化等技术节点有机嵌入物理实验流程，形成“实验设计—智能操作—数据分析—迁移应用”的进阶式结构，强化学科联结的深度与广度，使物理实验从知识验证工具升维为思维生成载体。实验案例开发方面，聚焦“生活化问题”与“科技前沿”双主题，开发的系列化案例通过物理建模与数据科学、工程设计的深度嵌套，显著提升学生的模型构建能力与跨学科迁移能力，尤其对县域校学生的能力发展具有普惠性价值。效果验证方面，“过程—结果”双维度评价体系通过学习分析技术追踪学生实验行为，生成个性化能力画像，揭示课程实施对学生科学探究能力、创新思维及跨学科素养的显著提升效应，且这种效应在不同层次学校中均具有稳定性。实践启示方面，教师协作共同体建设与技术工具的适切性适配是课程落地的关键，县域校需结合硬件条件开发轻量化技术方案，通过“双师课堂”弥合资源鸿沟。最终，本研究为人工智能时代的基础教育课程改革提供了可推广的实践模型与理论支撑，彰显了技术赋能下物理教育从“知识传递”向“思维共生”的转型可能。

人工智能背景下的跨学科课程体系在高中物理实验中的应用研究教学研究论文一、摘要

本研究立足人工智能技术发展背景，聚焦高中物理实验教学的跨学科融合路径，探索构建“技术赋能·学科共生·素养进阶”的课程体系。通过三年实证研究，提出“人工智能作为学科思维催化剂”的核心观点，突破传统实验教学的学科壁垒与工具化局限，形成“情境—技术—素养”三维融合的课程框架。开发覆盖力学、电学、热学等核心模块的12个跨学科实验案例，嵌入传感器实时采集、机器学习预测建模、虚拟仿真可视化等技术节点，配套动态评价系统与跨学科知识图谱工具。实证研究表明，该课程体系显著提升学生的科学探究能力（平均提升32%）、创新思维及跨学科迁移能力，尤其对县域校学生具有普惠性价值。研究为人工智能时代基础教育课程改革提供了可推广的实践范式，彰显了技术赋能下物理教育从“知识传递”向“思维共生”的转型可能。

二、引言

在人工智能技术深度重塑教育生态的浪潮下，高中物理实验教学正经历一场深刻的范式转型。传统实验模式长期受限于学科割裂、技术工具单一及评价体系固化，难以承载核心素养培养与创新能力发展的时代使命。国家《新一代人工智能发展规划》明确提出“开展智能教育示范”，要求将人工智能技术融入基础教育各学科，构建跨学科融合的课程体系。物理实验作为科学探究的核心载体，其与人工智能的融合不仅是技术应用的延伸，更是教育理念从“知识验证”向“思维生成”的深刻变革。当前，国内外虽已有零散探索，但缺乏系统性、本土化的跨学科课程设计范式，尤其针对高中物理实验场景，人工智能如何作为“思维催化剂”而非单纯工具，推动学科深度联结与素养进阶，仍存理论空白与实践迷思。本研究正是在此背景下，以破解物理实验教学痛点、响应国家创新人才培养战略为双重驱动，探索人工智能赋能下的跨学科课程体系构建路径，为人工智能时代的基础教育课程改革提供可落地的实践模型与理论支撑。

三、理论基础

本研究以建构主义学习理论、STEM教育理念及TPACK框架为理论基石，构建人工智能与物理实验跨学科融合的理论体系。建构主义强调学习者在真实情境中的主动建构，为“情境化问题链”设计提供依据，通过人工智能技术创设的动态实验环境，促进学生物理概念与跨学科知识的自主整合。STEM教育理念倡导科学、技术、工程、数学的有机融合，本研究将其拓展至物理实验领域，以“技术赋能”为纽带，实现物理原理与数据科学、工程设计的深度嵌套，打破传统实验的学科边界。TPACK框架则整合技术、教学法与学科内容知识，为人工智能工具与物理实验教学的深度融合提供方法论指导，强调技术工具的选择需服务于学科本质与素养目标，而非简单叠加。在此基础上，本研究