AI赋能:东南大学物理实验中心构建物理实验教育新范式

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从传统工位，到智慧空间；从单向讲授，到多维互动。一场以“AI 赋能实验教学”为核心理念的数智化改造，正在这里悄然改变着东南大学物理实验中心的每一节实验课。

直面三大痛点

AI 赋能实验教学

作为一门大面积开设的理工科必修课，《大学物理实验》长期面临三个绕不开的难题：

互动弱——大班教学下，师生对话效率低，演示难以覆盖每个角落；
记录机械——学生埋头手抄数据，数据难沉淀，研学思考被挤占；
评价滞后——报告人工批改繁重，反馈慢，过程性评价难以落地。

中心坚持“AI 赋能实验教学”的核心理念，持续推进实验室数智化改造。在传统仪器上加装数字化采集模块，学生可实时获取并可视化分析数据，从机械记录中解放出来，投入真正的研学思考。

物理实验中心党支部书记陈太师

智慧空间 × 仪器改造

让数据“活”起来

中心部署了多屏联动智慧系统。教师可通过语音指令实时切换各实验台摄像头画面，将任意一名学生的操作瞬间推送至主屏——演示、互动与展示自然衔接，大班教学的互动难题就此破解。

与智慧空间同步推进的，是仪器的“去黑匣子”改造。中心坚持自主研发路线，对大量传统仪器加装数字化采集模块与平板终端，形成了一套低成本、高兼容、可批量推广的智能化升级方案。学生实时获取、可视化分析实验数据，海量“沉睡数据”被唤醒，成为 AI 建模的一手资源。

亲手训练 AI

研学与评价的双向革新

中心始终明确一条底线：AI 不替代学生搭建和操作仪器，而是强化“AI for Science”的能力培养。学生以亲手采集的真实实验数据为对象，亲手训练“看得见”的机器学习模型——聚类、分类、回归，结合可视化界面，抽象的算法迭代化作眼前实时跃动的学习曲线。在密立根油滴实验中，学生利用机器学习从实测数据中解码电荷的量子化规律，实现“从教学到科研”的双向促进。

物理实验中心主任陈乾

与研学相对应的，是评价方式的革新。智能评价系统并非简单打分，而是基于物理规律对每一份实验报告进行多维诊断：符号回归匹配、AI 异常检测、电流量子化验证……精准定位学生的知识薄弱点与操作失误，生成个性化反馈。系统持续积累实验数据，构建实验数据库，不断迭代优化评价模型。配合智能巡课系统实时记录课堂操作、自动标记无关行为，一种“可视、可回溯、可干预”的教学环境，让安全性与效率同步提升。