Volume 1,Issue 9
基于学科智能体的大学物理智慧学习空间构建与应用研究
随着人工智能技术的快速发展,高等教育正面临深刻变革。大学物理作为理工科的重要基础课程,其抽象性与复杂性对学生的学习提出了较高要求。如何借助人工智能技术优化教学流程、提升学习效果,已成为教育研究的重要议题。本文基于学科智能体构建大学物理智慧学习空间,从“AI助教、AI助学、AI助管、AI助评”四个维度展开研究,提出面向物理学科的智能化教学应用框架,并结合实际案例进行分析。研究结果表明,该模式能够有效缓解教学痛点,促进个性化学习与精准教学,为智慧教育的发展提供理论和实践参考。
[1] 李晓明,王伟.智慧学习空间的内涵与构建路径[J].电化教育研究,2021,42(4):15-22.
[2] 郭立新.大学物理教学改革的难点与突破[J].大学物理,2020,39(5):10-15.
[3] Brown T, Smith J. Intelligent agents in education: A review of applications [J]. Computers & Education, 2021, 165: 104146.
[4] 张倩,刘洋.智慧学习空间的特征与应用前景[J].中国电化教育,2022(6):30-36.
[5] Singh A, Kumar R. AI-driven teaching design in higher education[J]. International Journal of Educational Technology, 2020, 15(3): 210-225.
[6]王磊,赵敏.基于人工智能的大学物理实验教学模式探索[J].实验科学与技术,2021,19(2):55-60.
[7] Johnson P, Lee H. Smart learning environments: Current status and future directions[J]. Educational Technology Research and Development, 2020, 68(6): 3401-3418.
[8] 刘芳,陈杰.大学物理智慧课堂的实践与成效分析[J].高等教育研究,2022,43(7):98104.
[9] Zhang Y, Li X. Challenges in implementing AI-assisted smart classrooms[J]. Journal of Educational Computing Research, 2021, 59(2): 237-256.
[10] 陈明,何静.数据驱动的教学管理模式研究[J].开放教育研究,2023,29(1):45-53.