生成式人工智能應(yīng)用于物理教學(xué)的角色定位與功能邊界

摘" "要：生成式人工智能技術(shù)為教育教學(xué)帶來了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。以ChatGPT為例，探討其在物理教學(xué)中的角色定位與功能邊界，發(fā)現(xiàn)ChatGPT憑借Transformer模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制，在自然語言處理、多步推理及多樣化解釋方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，能夠作為答疑顧問、教學(xué)助理和學(xué)習(xí)伙伴，支持個性化學(xué)習(xí)、即時反饋及教學(xué)資源整合。同時，也發(fā)現(xiàn)ChatGPT對復(fù)雜物理情境的理解不足，易忽略實驗誤差與真實變量；在抽象概念的解釋上偏向表面化，缺乏對物理意義的深度闡釋；學(xué)生可能過度依賴生成答案，影響?yīng)毩⑺伎寄芰?。因此，?yīng)用ChatGPT需強(qiáng)調(diào)教師的主導(dǎo)作用；需進(jìn)一步優(yōu)化生成式人工智能的垂直整合訓(xùn)練，并重新設(shè)計技術(shù)融合機(jī)制，以實現(xiàn)物理教學(xué)人智共育生態(tài)的創(chuàng)新突破。

關(guān)鍵詞：ChatGPT；人工智能；物理教學(xué)

中圖分類號：G633.7 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-6148（2025）3-0001-6

１引" 言

技術(shù)在物理教學(xué)的生態(tài)中一直扮演著賦能者的角色，從信息承載意義上的傳播工具到學(xué)習(xí)支架意義上的認(rèn)知工具均是如此。近年來，生成式人工智能技術(shù)因人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大語言模型及其算力基礎(chǔ)的迅速發(fā)展突然涌現(xiàn)，其基于自然語言的知識整合、生成與對話能力正激發(fā)出越來越多的教育能力想象與應(yīng)用嘗試，在教育領(lǐng)域的存在性似乎有了從“工具”屬性向“主體”屬性轉(zhuǎn)變的可能。已有研究者試圖從教學(xué)對話者的視角，對生成式人工智能的教育主體性進(jìn)行辨析，或從教育對話的技術(shù)轉(zhuǎn)向?qū)用?，反思生成式人工智能可能引起的倫理問題與范式重構(gòu)［１］。然而，任何技術(shù)演進(jìn)在應(yīng)用于教育領(lǐng)域時，均需表現(xiàn)出足夠的謙遜、謹(jǐn)慎與克制，因為這涉及對技術(shù)無任何免疫能力的學(xué)生及其成長與發(fā)展，也足以在生成式人工智能技術(shù)發(fā)展狂潮的當(dāng)下讓研究者慎思其合理的角色定位與功能邊界。

人工智能技術(shù)參與物理教學(xué)的進(jìn)程由來已久，其飛速發(fā)展為物理教學(xué)領(lǐng)域帶來了新的契機(jī)，特別是在促進(jìn)個性化學(xué)習(xí)和提高教學(xué)效率方面取得了顯著進(jìn)展。ＣｈａｔＧＰＴ是一種基于大規(guī)模語言模型的生成式人工智能工具，能夠?qū)崟r與用戶互動并生成內(nèi)容豐富的回答，使其在物理教學(xué)中具有較大的應(yīng)用潛力。然而，現(xiàn)有研究也表明，ＣｈａｔＧＰＴ的應(yīng)用也帶來了諸如生成內(nèi)容不準(zhǔn)確，對真實物理情境的理解不足等挑戰(zhàn)。因此，如何有效利用生成式人工智能的優(yōu)勢，同時明晰其在物理教學(xué)中的局限性，仍是當(dāng)前需要深入研究的課題。本文旨在通過對ＣｈａｔＧＰＴ的技術(shù)特質(zhì)與性能特點、角色定位及功能邊界的系統(tǒng)分析，為生成式人工智能在物理教學(xué)中的應(yīng)用探索提供客觀的認(rèn)識與合理建議。

２ＣｈａｔＧＰＴ的技術(shù)特質(zhì)與性能特點

當(dāng)一個技術(shù)系統(tǒng)是“黑盒”時，使用者只能從外部觀察和控制系統(tǒng)，無法洞悉系統(tǒng)內(nèi)部的具體實現(xiàn)，雖然可以激發(fā)豐富的應(yīng)用想象空間，但存在無法預(yù)見的風(fēng)險或漏洞，也增加了應(yīng)用的不確定性。因此，必須對系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、工作原理有完全的了解，從而對技術(shù)系統(tǒng)作出更為科學(xué)合理的解釋與預(yù)測，實現(xiàn)更為透明的應(yīng)用設(shè)計與功能定位。本節(jié)試圖通過對ＣｈａｔＧＰＴ的技術(shù)特質(zhì)與性能特點進(jìn)行簡明探討，實現(xiàn)對生成式人工智能技術(shù)的“祛魅”。

２．１ＣｈａｔＧＰＴ的技術(shù)特質(zhì)

ＣｈａｔＧＰＴ 基于Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模型的多頭自注意力機(jī)制，在自然語言處理任務(wù)中取得了突破性進(jìn)展，能夠在內(nèi)容序列生成和理解過程中，更好地關(guān)注上下文之間的相互關(guān)聯(lián)，進(jìn)而在文本生成和推理時體現(xiàn)出較強(qiáng)的內(nèi)在一致性和連貫性。ＣｈａｔＧＰＴ 在海量文本語料上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，能讓模型在詞匯、短語、句法結(jié)構(gòu)及常見知識領(lǐng)域上建立穩(wěn)固的統(tǒng)計關(guān)系，并使用“基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)”策略進(jìn)行微調(diào)——通過人工打分或基于一定規(guī)則的反饋，對模型產(chǎn)生的回答進(jìn)行篩選與獎勵，從而使模型回答趨于安全、合理、符合用戶需求。ＣｈａｔＧＰＴ的這一機(jī)制對于物理教學(xué)中的表述、論證的準(zhǔn)確性也有積極影響。

作為通用大型語言模型，ＣｈａｔＧＰＴ 并不專注于某單一領(lǐng)域或?qū)W科，而是追求通用的語言理解和生成能力。在配合物理學(xué)領(lǐng)域使用時，其“通用”語料庫和訓(xùn)練基礎(chǔ)可以幫助它迅速在物理問題的“表述”和“解釋”上給出“語言”層面的支持。不過，“通用”也就意味著“專業(yè)性不夠”。因此，在專業(yè)復(fù)雜問題上，仍需使用者對其輸出進(jìn)行校核和驗證。因此，在涉及高度專業(yè)化或最新研究成果的物理問題時，ＣｈａｔＧＰＴ可能無法提供準(zhǔn)確的信息。此外，ＣｈａｔＧＰＴ的輸出結(jié)果基于生成概率，這導(dǎo)致在回答復(fù)雜物理問題時可能出現(xiàn)與常規(guī)人類表述不同的“不確定性”和“模棱兩可”，甚至是看起來合理實則失真的“幻覺”情況［２］。這似乎可以導(dǎo)致語言學(xué)意義上新鮮的“差異化”或組合學(xué)意義上某種程度的“創(chuàng)造性”，但通常是違反物理學(xué)“專業(yè)常識”的錯誤結(jié)果。

２．２ＣｈａｔＧＰＴ的性能特點

ＣｈａｔＧＰＴ能基于上下文，對于敘述性或解釋性內(nèi)容能產(chǎn)生較為豐富且保持一致性的語言輸出，可以支持物理問題的持續(xù)討論與追問。對于多步推理問題，特別是對于一些短小、分段式、步驟明確的邏輯推導(dǎo)問題，ＣｈａｔＧＰＴ借助Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ 體系下的自注意力機(jī)制，可以模擬多步推理過程，并在文本表達(dá)中給出條理清晰的思路。不過其“多步推理”更傾向于在已有的常識、數(shù)據(jù)和表達(dá)模板中進(jìn)行匹配和組合，若物理推導(dǎo)所需的關(guān)系式較復(fù)雜、跨多個領(lǐng)域，或者需要自主建模，模型可能并不總能得出正確結(jié)論。此外，ＣｈａｔＧＰＴ 作為通用語言模型，可以在同一界面中處理多種類型的問題，包括文字解釋、公式演算、符號推導(dǎo)、概念比較等，這在物理教學(xué)與科研交流等對公式推導(dǎo)應(yīng)用較多的場景中特別便捷、實用。

ＣｈａｔＧＰＴ 的海量語料訓(xùn)練使其具備快速歸納與類比能力，能夠?qū)牟煌瑏碓磳W(xué)到的物理概念、原理及例題進(jìn)行快速歸納與類比。在力學(xué)、電磁學(xué)等較成熟的基礎(chǔ)領(lǐng)域，模型對教師或?qū)W生的提問可進(jìn)行較為直觀的類比，如通過“力學(xué)與生活中的現(xiàn)象的類比”來輔助理解。此外，對于物理概念的教學(xué)應(yīng)用，ＣｈａｔＧＰＴ還具備豐富的解釋手段與多樣化的表達(dá)能力，幫助不同層次、不同背景的學(xué)習(xí)者理解。例如，針對“熱力學(xué)第二定律”這樣較抽象的物理概念，可根據(jù)用戶請求調(diào)整語言難度或描述風(fēng)格，對于專業(yè)學(xué)者可以提供更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)化闡述，對中學(xué)生或本科生則提供更易理解的語言表述與案例說明。這些性能特點，使得ＣｈａｔＧＰＴ在物理學(xué)習(xí)過程中，可以即時回答學(xué)生提出的問題，也可以針對答案進(jìn)行后續(xù)追問或糾錯，形成一定程度的迭代式、交互式學(xué)習(xí)模式。對于物理教師而言，ＣｈａｔＧＰＴ 則可以起到教學(xué)資源整合與生成的助理作用。

３ＣｈａｔＧＰＴ在物理教學(xué)中的實踐探索與角色定位

鑒于ＣｈａｔＧＰＴ強(qiáng)大的自然語言處理、知識整合與信息交流能力，目前在物理教學(xué)領(lǐng)域涌現(xiàn)的各類實踐探索案例，在形式上區(qū)別于傳統(tǒng)的技術(shù)應(yīng)用，典型表現(xiàn)為自發(fā)地將其賦予“人格化”角色，試圖探索它的個性答疑能力、輔助教學(xué)能力以及自主伴學(xué)能力等。

３．１答疑顧問

傳統(tǒng)信息技術(shù)對于物理教學(xué)的知識支持受技術(shù)特性限制，雖然可以在可視化的表征形態(tài)與互動性的過程控制上表現(xiàn)優(yōu)異，但始終無法脫離教師的實時知識反饋。ＣｈａｔＧＰＴ海量的語料訓(xùn)練與專業(yè)化的自然語言與符號表達(dá)能力，首先激發(fā)出的應(yīng)用需求與實踐探索就是類似教師實時知識反饋的問題答疑。有研究顯示，ＣｈａｔＧＰＴ能夠通過適應(yīng)性對話能力和定制化內(nèi)容反饋能力幫助學(xué)生理解抽象的物理概念，提升學(xué)生的參與感和學(xué)習(xí)動機(jī)，彌合學(xué)生的知識差距，特別適合概念抽象且需要實時解釋與互動支持的物理教學(xué)場景［３］。另外，相關(guān)研究還證明，ＣｈａｔＧＰＴ可以通過自然語言交互向中學(xué)生、大學(xué)生等各類學(xué)習(xí)者解釋物理概念，提供物理問題答疑，來支持學(xué)生學(xué)習(xí)物理概念和個性化的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)。

在答疑方面除了知識性反饋，ＣｈａｔＧＰＴ另外一個極具特色的應(yīng)用探索是問題解答。Ｗｈｅｅｌｅｒ等人較早探索了ＣｈａｔＧＰＴ在解決力學(xué)概念測試問題上的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)ＣｈａｔＧＰＴ的平均得分率為５１％，并會表現(xiàn)出類似于學(xué)生的常見錯誤或誤解［３］。也有研究測試了ＣｈａｔＧＰＴ解決“力與運動”問題的能力，發(fā)現(xiàn)對于基礎(chǔ)定義和簡單計算問題，ＣｈａｔＧＰＴ的表現(xiàn)較好，但在多步計算、推理和估算問題上，ＣｈａｔＧＰＴ的錯誤率顯著增加。中國學(xué)者童大振等人在一項針對“原始物理問題”的研究中發(fā)現(xiàn)，ＣｈａｔＧＰＴ－４的物理問題解決能力顯著高于ＣｈａｔＧＰＴ－３．５，甚至優(yōu)于大多數(shù)中學(xué)生［４］。Ｐｏｌｖｅｒｉｎｉ等人系統(tǒng)測試了ＣｈａｔＧＰＴ理解運動學(xué)圖像（ＴＵＧ－Ｋ）的能力，研究發(fā)現(xiàn)，ＣｈａｔＧＰＴ的表現(xiàn)與高中學(xué)生相當(dāng)，但在正確性分布、推理和視覺解釋能力方面存在顯著差異［５］。

３．２教學(xué)助理

ＣｈａｔＧＰＴ的訓(xùn)練模式使其具備強(qiáng)大的信息整合與文本生成能力，在助力教師的日常教學(xué)，比如格式化教學(xué)材料生成與結(jié)構(gòu)化實驗設(shè)計等方面，極具應(yīng)用潛力。Ｋｏｔｓｉｓ在其研究中提到，ＣｈａｔＧＰＴ可以作為教師的輔助工具，幫助設(shè)計和組織物理實驗［６］。Ａｖｉｌａ等人則發(fā)現(xiàn)，ＣｈａｔＧＰＴ可以輔助教師生成教育內(nèi)容，并支持學(xué)生的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)，為個性化教育體驗提供了可能性［７］。也有研究發(fā)現(xiàn)，ＣｈａｔＧＰＴ生成的即時反饋使得學(xué)生能夠在每個探究學(xué)習(xí)階段獲得個性化的指導(dǎo)，顯著降低了教師逐個檢查所有學(xué)生作業(yè)的工作壓力，并提高了學(xué)生實驗和探究任務(wù)中的參與度和學(xué)習(xí)效果［８］。設(shè)計實驗報告表格一直以來都是初任教師或職前教師實驗教學(xué)訓(xùn)練的重要內(nèi)容，但基于特定實驗主題針對多個年級或不同學(xué)業(yè)水平的學(xué)生設(shè)計個性化且與課程標(biāo)準(zhǔn)匹配的實驗報告表格則是一件耗時巨大的工作。目前，一項使用ＣｈａｔＧＰＴ助力教師實驗教學(xué)的研究顯示，通過ＣｈａｔＧＰＴ的協(xié)助，初任教師能夠更有效地為多個年級的學(xué)生定制實驗報告單，并可以加入互動元素，有助于增加學(xué)生的參與度和適應(yīng)性［６］。

除了實驗材料等結(jié)構(gòu)化較強(qiáng)的教學(xué)資料生成輔助功能，ＣｈａｔＧＰＴ還可以協(xié)助教師創(chuàng)建問題集、閱讀材料以及教學(xué)設(shè)計等需要一定創(chuàng)造性的工作。Ｓｐｅｒｌｉｎｇ等人的研究證明，生成式人工智能能輔助教師完成重復(fù)教學(xué)任務(wù)及低層次作業(yè)創(chuàng)建，如快速生成不同難度的物理問題集、測試題與概念解釋文本等［９］。一項在韓國實施的探索性研究，探討了將生成式人工智能與ＴＰＡＣＫ融合的可行性，并試圖建構(gòu)基于ＧｅｎＡＩ－ＴＰＡＣＫ 的教師素養(yǎng)框架。該研究發(fā)現(xiàn)，在融合生成式人工智能后，職前教師的教學(xué)設(shè)計可以達(dá)到中等偏上的水平，且能將教學(xué)策略與 ＣｈａｔＧＰＴ實現(xiàn)較好的結(jié)合［１０］。

３．３學(xué)習(xí)伙伴

ＣｈａｔＧＰＴ在自然語言溝通方面具有鮮明的優(yōu)勢，因此在物理教學(xué)場景中很自然地被賦予“學(xué)習(xí)伙伴”的角色。比如，有的研究發(fā)現(xiàn)，ＣｈａｔＧＰＴ在物理概念理解上會犯類似于學(xué)生的錯誤，可將ＣｈａｔＧＰＴ作為學(xué)生的訓(xùn)練伙伴，讓學(xué)生在識別、改進(jìn)錯誤的過程中糾正錯誤，從而培養(yǎng)他們的批判性思維。也有研究證明，ＣｈａｔＧＰＴ能夠準(zhǔn)確模擬物理概念測試的錯誤，并提供合理的解釋，這為使用ＣｈａｔＧＰＴ生成具有代表性的學(xué)生錯誤樣本數(shù)據(jù)提供了可能性。Ａｌａｒｂｉ等人基于情境認(rèn)知理論，認(rèn)為ＣｈａｔＧＰＴ的個性化助學(xué)體驗和即時反饋會激勵學(xué)生表現(xiàn)出更高的學(xué)習(xí)參與度和主動性，能顯著促進(jìn)學(xué)生對牛頓第二定律等復(fù)雜概念的理解，提升學(xué)習(xí)成績，特別對女生的影響更明顯［１１］。

ＣｈａｔＧＰＴ自主伴學(xué)能力除了可以影響學(xué)生的學(xué)習(xí)，也會影響學(xué)生的態(tài)度。Ｄａｈｌｋｅｍｐｅｒ等人關(guān)于學(xué)生如何評價ＣｈａｔＧＰＴ解答能力的研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)生對ＣｈａｔＧＰＴ回答的科學(xué)性評價與他們自評的相關(guān)物理知識水平存在顯著關(guān)聯(lián)［１２］。一些自評知識水平較低的學(xué)生無法有效識別出ＣｈａｔＧＰＴ回答中的錯誤之處。此外，研究還發(fā)現(xiàn)，大部分學(xué)生盡管知道ＣｈａｔＧＰＴ在解答物理問題時存在一定的錯誤率，但仍然信任其提供的答案。因為，ＣｈａｔＧＰＴ的自然語言生成能力使得其輸出的信息顯得非常專業(yè)可信。

４ＣｈａｔＧＰＴ在物理教學(xué)中的應(yīng)用局限與功能邊界

生成式人工智能在輔助物理教學(xué)中展現(xiàn)了多方面的應(yīng)用潛力，但作為一項正在迅速發(fā)展、迭代中的技術(shù)形態(tài)，其局限也在一系列探索性的研究中被發(fā)現(xiàn)。為了給予后續(xù)的研究與實踐提供一個全面的觀察視角，有必要基于ＣｈａｔＧＰＴ的技術(shù)特質(zhì)及其應(yīng)用局限，對這項正在發(fā)展中的智能技術(shù)在物理教學(xué)應(yīng)用的功能邊界予以理性審視與客觀辨析。

４．１對真實物理情境理解的不足

ＣｈａｔＧＰＴ的一個顯著局限在于對復(fù)雜物理情境的理解能力不足。物理實驗和實際應(yīng)用往往涉及多種變量和條件，而ＣｈａｔＧＰＴ在生成回答時通?；诶硐牖募僭O(shè)，難以準(zhǔn)確處理實驗中的隨機(jī)性、誤差和其他現(xiàn)實因素。這種理想化處理可能導(dǎo)致學(xué)生對實驗現(xiàn)象的理解過于簡化，從而影響他們對物理概念的深刻理解［１３］。例如，在實驗教學(xué)中，ＣｈａｔＧＰＴ可能忽略某些實驗裝置的誤差、環(huán)境因素的影響或復(fù)雜的實驗操作步驟。同時，由于缺乏人類的實際經(jīng)驗和非語言輸入，使ＣｈａｔＧＰＴ在某些物理問題的解答中容易出錯。一項關(guān)于運動學(xué)圖像理解的研究顯示，ＣｈａｔＧＰＴ的成績表現(xiàn)與高中學(xué)生相當(dāng)，在大多數(shù)情況下能夠表現(xiàn)出正確推理，但在視覺解釋圖表的過程中出現(xiàn)了許多錯誤，難以正確解釋圖形的形狀、數(shù)值及其空間關(guān)系，導(dǎo)致推理部分正確但回答結(jié)果錯誤，特別是在涉及計算圖形下的面積、比較多個圖形的斜率或匹配多段圖形時尤為明顯［５］。對于這些需要實際操作和觀察經(jīng)驗的物理情境，教師必須在教學(xué)過程中對人工智能的生成結(jié)果進(jìn)行補(bǔ)充和修正，以確保學(xué)生對實驗過程的理解符合實際情況。

此外，研究還發(fā)現(xiàn)，不同類型的問題對ＣｈａｔＧＰＴ的回答質(zhì)量有很大影響。對于基礎(chǔ)定義和簡單計算問題，ＣｈａｔＧＰＴ的表現(xiàn)較好，但在多步計算、推理和估算問題上，ＣｈａｔＧＰＴ的錯誤率顯著增加。這表明，ＣｈａｔＧＰＴ在處理簡單問題時具有較高的可靠性，但在面對復(fù)雜問題或需要更高認(rèn)知能力的問題時容易出錯。同時，盡管ＣｈａｔＧＰＴ表現(xiàn)出很強(qiáng)的解題能力，但在物理學(xué)方面仍存在知識盲點，并可能基于生成概率導(dǎo)致錯誤信息從而形成“幻覺”傾向［２］。很多物理學(xué)理論的建立并非只有數(shù)學(xué)推導(dǎo)，還需要實驗驗證、觀察和物理直覺。針對特定物理領(lǐng)域或需要實驗裝置的場景，ＣｈａｔＧＰＴ 僅依賴文本信息，不具備真正意義上的物理直覺與感知能力，也無法進(jìn)行實體實驗或測量，只能提供基于文本資料的建議或猜測。比如，對空間和時間有認(rèn)知依賴的運動學(xué)或動力學(xué)物理問題或現(xiàn)象，ＣｈａｔＧＰＴ 可能由于缺乏足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)或面向真實情境的認(rèn)知能力，無法給出準(zhǔn)確的回答。因此，綜合ＣｈａｔＧＰＴ在這一認(rèn)知維度上的局限性，在涉及真實物理情境的教學(xué)應(yīng)用時，應(yīng)理性審視生成式人工智能的能力邊界，并予以充分的人工干預(yù)。

４．２對概念或變量物理意義的理解不足

ＣｈａｔＧＰＴ的訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來源于互聯(lián)網(wǎng)文本，相對缺少基于物理專業(yè)文獻(xiàn)或文本的人工對齊工作，因此在涉及概念的“物理意義”時，其解釋往往不夠深入或偏向表面化。例如，對于量子力學(xué)、相對論等較為抽象的物理理論，ＣｈａｔＧＰＴ可能提供的僅是概念定義或簡單描述，而缺乏深入的理論闡釋和邏輯推導(dǎo)過程。也有研究表明，ＣｈａｔＧＰＴ能夠逐步推導(dǎo)出物理問題的解答，但在物理概念的方向判斷和物理過程分析方面仍然存在一定局限［１4］。在物理問題中，變量常常有特定的物理含義。例如，速度（ｖ）不僅是一個數(shù)值，還表示物體的運動方向和速度大小。ＣｈａｔＧＰＴ在處理這些變量時，可能難以區(qū)分這些符號的物理意義，尤其是在多物理量交互的情境下。上述研究說明，以大語言模型為基礎(chǔ)的ＣｈａｔＧＰＴ，哪怕是最新的版本，盡管可以在自然語言理解以及數(shù)理邏輯領(lǐng)域表現(xiàn)出更高的水準(zhǔn)，但在理解上依賴多模態(tài)（如圖像處理能力、過程分析能力、具身認(rèn)知能力等）學(xué)習(xí)能力的物理教學(xué)領(lǐng)域尚需要技術(shù)突破。

物理量的理解和應(yīng)用是ＣｈａｔＧＰＴ在處理物理問題時面臨的一個重要挑戰(zhàn)，主要原因在于物理變量不僅需要符號化，還需要結(jié)合物理意義、單位等多維度的理解。這種局限使得學(xué)生在使用ＣｈａｔＧＰＴ學(xué)習(xí)時，可能無法全面理解物理概念背后的物理意義，影響他們的高階思維發(fā)展。因此，教師在應(yīng)用ＣｈａｔＧＰＴ時，應(yīng)特別注重對這些概念的詳細(xì)講解和引導(dǎo)，確保學(xué)生真正理解物理學(xué)科中的深層次內(nèi)容。同時，這也警示如果無法通過訓(xùn)練使人工智能建立對時間和空間等獨具“物理意義”的概念理解，將制約人工智能與物理教育應(yīng)用的垂直整合。

４．３對學(xué)生獨立思考能力的考驗

頻繁使用ＣｈａｔＧＰＴ進(jìn)行問題解答可能會導(dǎo)致學(xué)生在問題解決中逐漸形成依賴性，進(jìn)而影響他們獨立思考的能力。比如，有的研究顯示，在對學(xué)生問題反饋生成過程中，ＣｈａｔＧＰＴ往往過于積極，即使學(xué)生的回答與問題不相關(guān)時，也可能給出正面的評語。相關(guān)研究指出，ＣｈａｔＧＰＴ所生成的高質(zhì)量語言可能會掩蓋科學(xué)內(nèi)容的錯誤，這使得學(xué)生必須具備辨別人工智能生成信息準(zhǔn)確性的能力，以避免誤導(dǎo)。研究還發(fā)現(xiàn)，當(dāng)學(xué)生對某個主題缺乏深入了解時，可能會高估自己對該主題的理解，尤其是當(dāng)人工智能生成的回答看似合理時，這種錯覺可能導(dǎo)致學(xué)生對錯誤的回答產(chǎn)生錯誤的信任，從而加劇了物理學(xué)習(xí)中的誤解。

研究還發(fā)現(xiàn)，越是自評知識水平低的學(xué)生，越傾向于無法區(qū)分ＣｈａｔＧＰＴ的錯誤回答與專家回答之間的差異，并且特別容易受語言質(zhì)量的影響。因為，對于某些學(xué)生來說，語言表達(dá)良好的回答往往會被認(rèn)為更為準(zhǔn)確，即使其中包含錯誤。這一結(jié)果表明，ＣｈａｔＧＰＴ所生成的高質(zhì)量語言可能會掩蓋科學(xué)內(nèi)容的錯誤，導(dǎo)致學(xué)生對回答的科學(xué)性產(chǎn)生錯誤判斷，甚至形成不合理的“信任”。而學(xué)生對ＣｈａｔＧＰＴ的“過度信任”，通常還因為將其視為全知全能的“超級計算機(jī)”或“具有魔法的智能實體”。因此，學(xué)生會將ＣｈａｔＧＰＴ擬人化，即認(rèn)為它具有人類教師的認(rèn)知能力，從而影響他們對其回答的判斷。這顯然值得后續(xù)的研究或?qū)嵺`進(jìn)行深入探討。

５總結(jié)與展望

面對滾滾而來的人工智能發(fā)展新浪潮，作為對新技術(shù)具有良好包容與適應(yīng)傳統(tǒng)的物理教育屆顯然不能錯過優(yōu)化物理教學(xué)的契機(jī)。但技術(shù)理性也提醒我們，用好新技術(shù)的前提是理解其運行機(jī)制、了解其性能特點，并基于應(yīng)用探索掌握其適用于物理教學(xué)的角色定位與性能邊界。物理教學(xué)的復(fù)雜性與挑戰(zhàn)性，不僅僅在于其學(xué)科知識、觀念體系的廣博與深度，也在于其對認(rèn)知、建構(gòu)能力的多元與融合性要求?，F(xiàn)有的探索性應(yīng)用顯示，將生成式人工智能技術(shù)應(yīng)用于物理教學(xué)可以取得不錯的成效，無論是助力學(xué)生的物理概念理解、物理問題解決，還是協(xié)助教師的教學(xué)資料生成、教學(xué)過程控制。但生成式人工智能根植的大語言模型與訓(xùn)練模式?jīng)Q定了，類似于ＣｈａｔＧＰＴ的智能助手，在對物理真實情境理解、特定知識單元物理意義理解等方面還無法實現(xiàn)類人的認(rèn)知水平，因為物理學(xué)規(guī)律的形成歷來都源于人類包含具身認(rèn)知在內(nèi)的多元認(rèn)知能力，比如對時間、空間的感知與理解等非語言方式。因此，生成式人工智能技術(shù)盡管可以在很多方面取得顯著優(yōu)于其他技術(shù)形態(tài)的教學(xué)性能，但在教學(xué)中依然需要物理教師的主導(dǎo)性參與和科學(xué)性管控。

顯然，我們堅信生成式人工智能正在發(fā)生的進(jìn)步與突破，勢必為物理教學(xué)帶來超越想象的附加價值，但這依賴于立足物理教學(xué)的特質(zhì)對其發(fā)展空間的深入思考。首先，物理教學(xué)領(lǐng)域的研究者與實踐者，應(yīng)主動參與生成式人工智能的垂直整合訓(xùn)練，有利于迅速改進(jìn)這一技術(shù)對物理教學(xué)的適應(yīng)性。其次，面對生成式人工智能的技術(shù)突破，其應(yīng)用于物理教學(xué)的形態(tài)與深度必須重構(gòu)，以避免只是機(jī)械地取代或更新了過往技術(shù)的應(yīng)用方式，而不能真正體現(xiàn)出人工智能的核心價值。再次，物理教學(xué)界也需要突破現(xiàn)有教學(xué)場景下的應(yīng)用空間，基于生成式人工智能的技術(shù)特性，創(chuàng)造性地設(shè)計人工智能技術(shù)與物理教學(xué)的融合機(jī)制，以開辟更具想象力的人智共育生態(tài)。

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（欄目編輯廖伯琴）