【高中物理教学论文】人工智能赋能高中物理建模教学——Vibe Coding 在 “太阳风—磁层—极光” 模拟中的实践探索

摘要：针对高中复杂电磁情境建模教学技术门槛高、学生探究主体性缺失、建模思维培育浅层化等教学痛点，以“太阳风—磁层—极光”真实情境为载体，依托Vibe Coding自然语言AI建模工具，探索“概念锚定—初始AI建模—迭代优化—物理审查”四阶段虚实融合的教学路径，突破计算技术壁垒。实践表明，该路径助力学生聚焦物理推理与模型建构，优化课堂互动，为 AI 赋能物理建模教学提供可复制的实践路径。

关键词：Vibe Coding；物理建模教学；带电粒子运动；极光模拟；AI赋能

1 问题提出

在教育数字化改革背景下，人工智能赋能教育已成为育人方式变革的重要方向。《教育强国建设规划纲要（20242035 年）》等政策文件明确提出促进人工智能与教学深度融合。教育部办公厅印发的《义务教育阶段科学教育 “做中学” 领航行动指南》倡导 “以学生为主体、以兴趣为导向、以实践为路径”，其育人理念对高中物理探究教学同样具有指导意义。

从高中物理教学实际来看，物理建模是核心科学思维素养，新课标要求学生基于真实情境开展建模探究。教学中非匀强磁场下带电粒子建模始终是教学难点。极光现象融合多项电磁学与近代物理知识，是优质真实探究素材，而当前教学多以图片、视频科普为主，缺乏完整建模探究过程；同时常规仿真工具门槛较高，学生难以参与模型构建与迭代，多处于被动观摩状态，导致建模素养培养难以有效落实。

Vibe Coding（直译为“氛围编程”）是伴随大语言模型兴起的新型编程范式，使用者无需编写代码，仅用自然语言描述需求与修改意见，由AI 自动生成、运行并迭代程序，使用者专注于“怎么实现” 而非“什么要算”。不仅能降低仿真门槛，更重要的是打破了计算技术壁垒：学生长期积累却因数学工具限制而“算不出、看不见” 的问题（如非匀强磁场中的粒子输运），可转化为可交互的虚拟实验，学生得以专注规律辨析与推理，落实探究主体地位。可视化仿真还能触发认知冲突、修正前概念，形成师生、人机协同的闭环探究。

本研究据此构建“概念锚定—初始AI 建模—迭代优化—物理审查” 四阶段虚实融合策略，并以高二选考物理班级为对象，拟回答以下问题：第一，该路径能否支撑高中复杂电磁情境建模课堂常态化实施；第二，该路径能否优化学生认知重心与课堂人机、师生互动结构；第三，该虚实融合策略是否具有可推广性与可复制性。

2 教学设计与实施

2.1 学情与前概念分析

本研究选取 32 名高二选考物理学生开展 2 课时（共 80min）教学。学生已掌握洛伦兹力、带电粒子在匀强磁场中运动等基础知识，具备基础电磁分析能力：已能处理速度与磁场垂直或平行的特例，并能运用运动分解思想分析一般情形，速度平行分量不受洛伦兹力而做匀速直线运动，垂直分量做匀速圆周运动，二者合成为螺旋运动，v∥=vcosθ,v⊥=vsinθ.。

考虑到 2 课时容量有限，笔者将阴极射线在磁场中偏转演示与 GeoGebra 基准模型复盘前置至课前微课与导学任务单，课堂时间集中用于 AI 初始建模、迭代优化与物理审查。

课前通过匿名问卷测查发现三类典型前概念：37.5% 的学生（12 人）认为极光是太阳光直射两极所致，43.8%（14 人）认为太阳风粒子直接撞击地表产生极光，50.0%（16 人）认为南北极光亮度恒定。这些认知偏差为本课靶向探究设计提供了依据，课后采用同一问卷复测以考查认知转变。

2.2 教学内容与课标知识映射

本次教学严格立足高中物理课程标准与教材内容，以极光真实情境为载体，实现课内核心知识的迁移应用与深度建模探究。其中，磁层是地球磁场在太阳风作用下所控制的空间区域：向阳面被太阳风压缩而收缩，背阳面拖曳延展形成磁尾，是阻挡太阳风高能粒子、保护地球生命的天然屏障，也是本案例建模探究的核心对象。

2.3 教学目标定位

物理观念：掌握地球磁层非匀强磁场分布特征与粒子磁约束效应，构建太阳风粒子输运、两极沉降、极光激发发光的完整物理逻辑链条。

科学思维：依托物理规律审查 AI 仿真模型，修正极光相关错误前概念，掌握 “抓主弃次” 的建模方法，提升模型建构、推理分析与模型优化能力。

科学探究：完整经历“基础建模 — 迭代优化 — 参数探究 — 模型审查” 的 AI 辅助建模流程，完成复杂电磁情境下的自主探究实践。

科学态度与责任：树立严谨的 AI 模型物理审查意识，明确数字化技术服务物理探究的核心定位，规避技术滥用的认知误区。

2.4 教学工具与课前准备

本次教学依托智谱大模型生成三维极光物理仿真网页，同时整合 GeoGebra 基准物理模型、演示......

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