摘要：为了进一步响应工科高校复合型人才培养的新需求，针对现阶段大学物理教学过程中存在的问题，研究大语言模型在现代大学物理教育中的应用潜力。通过介绍大语言模型辅助大学物理教学的必要性与优势，从多个角度详细阐述大语言模型如何辅助大学物理教学实施，提出大语言模型辅助大学物理教学的实施方案，为培养新时代人才提供有力保障。

　　关键词：大语言模型；大学物理；教学实践

　　注：本文系2022年山西省高等教育改革创新项目“建设多介质新形态教学资源，实现泛在学习研究与实践——以《数字图像处理技术》课程为切入点”（J20220593）、2023年山西省高等教育改革创新项目“做中教、做中学——‘理借工势’探究式课程方案设计与实践”（2023067）、2022年中北大学高等学校教学改革创新项目“意识导向，模式改革《大学物理学》课程思政建设初探”（2022294）、2022年中北大学高等学校教学改革创新项目“以赛促学、教研融合基于无人机平台贯通式的‘人工智能’类课程课内实验教学改革与实践”（2022135）、2022年中北大学高等学校教学改革创新项目“新工科背景下《包装材料学》课程思政改革与研究”（2022286）研究成果。

　　一、大语言模型辅助大学物理教学的必要性

　　物理学是一门探究自然界物质结构和基本原理的学科，涵盖了力学、热学、光学和电磁学等多个分支学科[1-2]。要让学生在短短十几周的时间里深入理解复杂的概念，是非常有挑战性的。这是因为物理课程在提供理论知识的同时，还包括一系列与数据收集和分析相关的实践活动。学生将学习如何对数据进行收集和处理，建立数据模型，并对实验结果进行数据可视化分析。随着“互联网+”的不断发展，学生可以利用Matlab、Origin、Python等专业的计算软件和编程工具，对复杂曲线进行精确的绘制和拟合，从而帮助自己对物理现象有更好的理解，并完成实验报告。但是，这些软件的学习和使用成本较高，因此，对于非计算机学科的大学生来说，存在着很大的局限性。另外，学生想要学习与物理学相关的工程实践知识时，由于物理概念与定律的抽象性，学生很难建立直观印象，会影响学习效率与积极性。此外，本科生很难对物理学科前沿知识充分了解，其通过网络搜索引擎获取的信息内容质量参差不齐，影响其投身物理科研一线的热情。人工智能领域出现的大语言模型因其强大的互动知识检索与逻辑推理能力，成为有望辅助物理学教师解决这些教学困难的有效工具。

　　大语言模型是以大规模深度学习为基础的通用人工智能聊天机器人，需求用户可以通过互联网免费使用，部分开源模型，如Llama2甚至可以部署到本地服务器。目前，大语言模型在物理实验教学和数据分析领域尚未达到独立进行物理实验或直接处理分析数据的程度。然而，它们在辅助教学工作方面展现出了巨大潜力。大语言模型能够熟练运用各种编程语言，生成有助于数据可视化和分析的脚本，这对于教师和学生来说，无疑是一个强大的助手。大语言模型还具备一定程度的逻辑演绎能力，能够在物理建模或数学证明过程中提供有价值的思路和方向。另外，大语言模型数据库相当大，相比于其他搜索引擎，其获取信息的准确率有极大提升。然而，在实践中发现，使用大语言模型辅助大学物理教学面临一些挑战[3]：由于模型的训练基础主要是海量的文本数据，尽管其在理解和生成语言方面表现出色，但在本质上，这些模型还是被动的文本生成器，在处理涉及复杂计算的物理问题时，其缺乏主动思考和解决问题的能力。

　　二、大语言模型辅助大学物理教学的优势

　　（一）提供泛在教育途径

　　大语言模型可以针对学生的问题进行即时反馈，自适应学生的学习基础、学习能力，发挥强大的适应性，无论任何时间、任何地点，都可以解答学生问题。大语言模型为了适应不同学生的需要，可以利用自己强大的适应性，根据学生提出的问题，对解释的深浅和复杂程度进行调整，有针对性地提出学习建议，提供泛在教育途径。

　　（二）创造交互式学习体验

　　大语言模型鼓励的不是传统的死记硬背，而是互动学习。学生通过主动参与对话，可以获得比被动阅读更深层次的认识。一方面，互动式问答可以引起学生学习的好奇心，为学生对知识点的学习提供驱动力；另一方面，通过对问题进行深入的探讨，启发学生提出更多的问题，进而促进学生的知识学习与理解更加深入。

　　（三）缓解学生基础薄弱学情

　　大语言模型可以在一定程度上缓解部分学生数学基础薄弱的情况。大学物理教学效果很大程度上依赖高等数学、计算机程序设计等前置课程的学习，部分学生往往会因为数学基础薄弱、编程能力不足，对后续大学物理课程内容的学习失去兴趣。大语言模型可以提供自动计算与编程工具，使学生不受自身基础薄弱部分的影响，专注于本堂课教学内容的理解与掌握。

　　大语言模型在辅助物理教学方面的优势很多，因此目前将其作为辅助工具使用仍是教学的最优选择。事实上，把大语言模型和传统的教育资源、教育方法有机结合起来，往往能实现较为理想的教学效果。

　　三、大语言模型辅助大学物理教学的实施方案

　　在大学物理教学中，大语言模型正展现出巨大的潜力，其不仅能够帮助教师培养学生的创造力、批判性思维等，还能在编程和跨学科知识的学习中起到引导作用。然而，对于刚刚开始接触物理学的学生而言，过度依赖大语言模型可能并非良策。在这一阶段，学生更重要的是掌握扎实的基础技能。通过不断学习，学生可以在掌握必要的基础知识后，逐渐过渡到利用大语言模型来拓展自己的理解能力。对于已经具备基础物理知识的大学生来说，大语言模型能够帮助他们更熟练地处理专业知识。大学物理课程面向的是理工科学生，这些学生已经具备高中物理知识，可以利用大语言模型进行物理学习。

　　（一）具象化物理学概念，提升知识转化能力

　　物理学是一门具有丰富理论和复杂模型的学科，对于部分学生来说，这些理论不仅难以理解，还难以想象，如量子力学、半导体物理这些章节中就涉及众多的理论概念和模型体系。然而，随着技术的进步，大语言模型这样的人工智能技术已经能够生成这些理论和模型的可视化图像和直观的概念图示，可以在很大程度上帮助学生深入理解物理学的核心概念、复杂理论的基本原理及数学表达形式。教师可以根据章节特点，在一些比较抽象和特别难理解的章节中引入大语言模型，辅助学生更好地掌握相应内容，拓宽学生的想象力和眼界。

　　在量子力学学习过程中，波函数的概念很抽象，尽管在课堂中，教师已经介绍了在量子态概念的解释方面历史上出现的错误观点以及从实验角度入手分析波函数的物理意义，但是学生的理解程度和掌握情况仍然不容乐观。在这种情况下，教师可以借助大语言模型生成波函数图像，使学生对微观客体的波函数变化、量子态行为等有直观的认识，更容易理解波函数的统计意义。微观客体具有波粒二象性，学生在学习这部分知识时，困难较大。这是一个全新的、抽象的概念，为了让学生更容易理解微观客体的本质，在课堂中通过多角度分析，得出其具有波动性的结论。以电子为例，根据对称性，既然光具有粒子性，法国物理学家德布罗意在其博士论文中推测电子具有波动性，结合公式E＝hv及p=可得到电子的波动性与粒子性相互关联的结论。另外，引入相关实验，如单电子双缝实验，来证明电子的波动性特点。在描述实验的过程中，教师可以引入大语言模型，模拟双缝实验的进行过程，这有助于学生更好地理解电子的波动性。

　　因此，大语言模型可以帮助实现核心物理概念及模型可视化。在教学大纲设计中，在特定章节引入大语言模型，可以提高学生学习的积极性和效率，达到事半功倍的效果。

　　（二）改变传统教学方式，创造引人入胜的学习体验

　　传统的教学方式是以教师讲授为主，学生学习的主动性不强，容易走神，学习兴趣也不是很强。教师可以采用线上线下相结合的混合式教学方式，大语言模型可直接辅助线上教学，或者教师把通过大语言模型获得的学习资料下载下来，之后上传至专门的线上App，如学习通、智慧树等。针对线上资源，学生可以在课前预习观看或者在课后复习时使用，时间灵活性大，学生随时都可以获取专业信息。

　　在物理实验的学习过程中，深入理解实验的基本原理及实验装置的构造是极其重要的。目前，大语言模型已能够生成详尽的实验装置图和分解图，极大地帮助学生掌握每个部件的功能和它们之间的连接关系。不仅如此，大语言模型还能模拟实验过程，展现实验数据随时间变化的趋势，为学生提供宝贵的实验参考资料。另外，大语言模型可以使实验数据自动转化为图表和曲线等多种可视化工具，提供有关数据分析与处理的专业建议，使学生的数据处理能力得到很大的提高。这种基于大语言模型的创新式线上学习方法，既可以使学生对复杂的物理概念有深入的认识，又可使学生进一步提高学习的主动性。

　　大语言模型现已可以根据物理学前沿的报告创建出概览图和知识谱系，这为学生提供了极大的便利。教师可以自行下载相关前沿内容，通过线上App让学生自主选择相关应用或者前沿报告，学生可以通过这些直观的图示和前沿报告，轻松了解当前的研究动态，以及当前物理学领域的热门话题。这不仅能够使学生紧跟物理学的发展步伐，更重要的是，可以帮助学生自主学习工程技术应用中的物理学前沿知识，使学生更好地将其与所学专业知识相衔接。在今后的学术研究、职业规划中，学生可以作出更好的决策。如此一来，大语言模型既是信息的提供者，又是引路人，可帮助学生不断提高科研素养，为现代化人才的培养提供重要的保障。

　　大语言模型拥有强大的推理能力，获得的信息准确率高。面对复杂的物理问题，学生通过设计提示词，启发大语言模型的思维链，通过逐步推理，实现对复杂物理问题分析解耦，最终获得解决途径。例如，在分析质点机械运动的过程中，学生通过定义物理量、给出物理规律，引导大语言模型在零样本条件下自动处理复杂物理建模问题。此外，由于大语言模型具有全时空、个性化的特点，学生可以随时随地与其互动，从而突破传统学习模式在时间或地点方面的局限性，真正实现泛在教育，进而提高学习效率，即时解决遇到的问题。

　　（三）自动评分，培养终身学习的习惯

　　大语言模型可对学生作业进行自动评分，从而实现作业、测试及时反馈，最大限度减少评价过程中教师的主观性影响。该过程不但可大幅度减少教师的工作量，而且大语言模型在反馈微调过程中可为每位学生提供专业性的指导，定制私人化的学习方案。例如，为残疾学生或不能参加课堂学习的学生，提供文本、语音和视频等多介质学习资源，从而使教育过程突破学校的藩篱，使学生在想学习时就能学习，进一步养成终身学习的习惯。对于教师来说，使用大语言模型辅助教学可以培养教师的新技能。教学机构在全面推广大语言模型辅助教学时，需要进行试点与跟踪，确保新教学工具的使用符合教育原则和目标。为了应对可能出现的大语言模型建议失误情况，必须预先构建一套完善的问责机制。该机制应明确各方职责，对失误进行及时识别、分析和纠正，确保教学质量不受影响。

　　综上所述，大学物理教育领域的人工智能将彻底变革传统教育模式。本文针对大学物理教学中存在的问题与学生具体情况，研究大语言模型在大学物理教学中泛在教学、交互式学习、缓解学生基础薄弱学情等方面的潜力，阐述大语言模型辅助大学物理教学的必要性及在现代物理教育中的优势，并提出具体实施方案。然而，将大语言模型应用到教育领域必须保证隐私和道德安全。总之，物理教学需要适应人工智能时代出现的新方法与新工具，这样才能实现互联网时代的跨越式发展。

       参考文献：

　　[1]王建邦.大学物理学(第一卷):经典物理基础[M].3版.北京:机械工业出版社,2010.

　　[2]王建邦.大学物理学(第二卷):近代物理基础[M].4版.北京:机械工业出版社,2014.

　　[3]刘明,吴忠明,廖剑,等.大语言模型的教育应用:原理、现状与挑战——从轻量级BERT到对话式ChatGPT[J].现代教育技术,2023(8):19-28.