一、引言

《普通高中物理课程标准（2017年版2020年修订）》要求物理教学关注学生个体差异，助力自主建构知识与培育核心素养。高中物理知识的抽象化跨越，使学生在核心模块学习中呈现显著的理解与进度差异，传统“一刀切”模式难以适配需求，导致基础薄弱者跟不上、学有余力者兴趣不足的困境。人工智能与教育的深度融合催生了自适应学习系统等新型载体，其通过数据采集定位知识漏洞、动态调整学习进程的特性，为物理个性化学习路径优化提供技术支撑。这种融合契合新课改理念，能确立学生主体地位，提升学习效能。本研究旨在构建可操作的AI辅助学习体系，明确工具应用方法，为高中物理学习提供科学路径。

二、核心概念与理论基础

（一）核心概念界定

个性化学习路径是基于学生基础、能力、认知及目标定制的有序学习方案，具有针对性、动态性与自主性特征。在高中物理领域，其核心是设计差异化学习步骤与资源，针对不同短板提供精准支撑，确保学习高效。人工智能辅助学习依托机器学习等核心技术，实现学习“数据化—精准化—个性化”。通过采集答题时长、错误类型等数据构建学情画像，定位知识盲区，匹配适配资源并即时反馈，为个性化路径落地提供支撑，推动学习模式从“被动接收”向“主动建构”升级。

（二）理论支撑

建构主义、个性化学习与智能导学理论构成AI辅助学习的理论基石。建构主义强调知识主动建构，AI通过场景创设提供“做中学”载体；个性化学习理论聚焦差异，AI以技术实现“因材施教”；智能导学理论中，AI发挥“智能导师”作用，三者协同提升学习效能与自主性。

三、人工智能辅助高中物理个性化学习路径的构建与实践

结合物理学习规律与AI特性，构建“诊断—规划—实践—反馈”四环节个性化学习路径，各环节明确操作要点，确保实用可操作。

（一）精准诊断

精准诊断作为个性化学习路径构建的首要环节，其核心在于利用AI技术全面、系统地采集并分析学生的学习数据。学生借助先进的AI测评平台，完成一系列精心设计的入门测试，这些测试内容不仅涵盖了学生已掌握的前置知识，还深入到了当前学习模块的核心要点。平台通过复杂的算法模型，对学生的答题数据进行深度剖析，不仅量化了学生对各个知识点的掌握程度，还精准定位了错误产生的根源，进而生成一份详尽而个性化的诊断报告。这份报告如同学习路上的指南针，为后续的学习提供了精准的靶向和明确的方向。

在日常学习过程中，AI错题本工具发挥着不可或缺的作用。它能够实时记录学生的错题情况，自动对错误类型进行分类标注，并关联到相应的知识点解析，帮助学生快速理解错误所在。同时，该工具还能追踪学生的订正情况，标记出“高频薄弱点”，并通过提醒功能促使学生及时复习和巩固，从而形成一份动态更新的学习档案。这份档案不仅记录了学生的学习轨迹，更为学习路径的持续优化提供了实时的数据支撑。

（二）路径规划

基于AI诊断结果的精准分析，学生能够结合自身的学习目标和实际情况，制定出一份切实可行的个性化学习方案。在这一过程中，学生首先需要锁定2-3个核心薄弱点作为突破口，并结合课程标准设定具体、可衡量的学习目标。随后，通过AI平台提供的丰富资源库，学生可以根据自己的认知风格和学习偏好选择合适的学习材料。AI工具还能帮助学生将长期目标拆解为每日的具体任务，并设置提醒和追踪功能，确保学习节奏的有序进行。这种个性化的学习规划不仅提高了学习效率，还增强了学生的学习动力和自信心。

（三）实践强化

实践强化是知识内化的关键环节，而AI技术则通过虚拟仿真和互动练习等方式，为学生提供了更加丰富、多样的学习实践机会。学生可以利用AI虚拟实验平台，通过调整实验参数观察物理现象和数据变化，从而直观地理解物理规律。平台还能自动生成实验报告，帮助学生深化对理论知识的理解和应用。此外，AI还能根据学生的诊断结果推送分层习题，针对基础薄弱的学生提供概念性和基础计算的练习，并给予解题提示；对于基础扎实的学生，则提供综合性和挑战性的题型，并给予思路点拨。练习完成后，工具还能生成详细的报告，标注出学生的进步点和待强化内容，为精准提升提供了有力支持。

（四）动态反馈

学习路径的构建并非一蹴而就，而是需要依托AI反馈进行动态调整和优化。在完成一个模块的学习后，学生可以通过AI测评平台开展阶段性测试，通过对比之前的诊断结果生成改善分析表。对于未达标的知识点，学生需要返回进行强化学习。同时，AI还能根据学生的学习情况提供个性化的学习策略建议，帮助学生调整学习行为和方法。这种“诊断—实践—反馈—优化”的循环机制确保了学习路径的科学性和有效性。

（五）效果验证与持续优化

小范围的实践应用已经充分显示，AI辅助的个性化学习路径能够显著提升学生的学习兴趣和自主规划能力，使知识掌握更加精准，不同基础的学生都能取得明显的进步，班级整体学习氛围积极向上。然而，要实现AI辅助学习的长效价值，还需要进一步规范AI工具的使用，提升学生的资源筛选能力，并构建“AI+教师”的协同教学模式。未来，随着VR、智能答疑等技术的不断发展，AI辅助学习路径将得到进一步优化和完善，为物理教学乃至整个教育领域的数字化转型提供有力支撑。

五、实践中存在的问题与优化建议

（一）当前存在的突出问题

在实践过程中，主要面临三大问题：首先，工具使用不规范，部分学生过于依赖AI来直接获取答案，造成了知识的“假性掌握”，或者仅使用AI的基础功能而忽略了其核心价值；其次，学生在面对海量资源时，筛选能力不足，容易被无关信息分散注意力，影响学习效率；最后，AI在情感交互和深度引导方面存在局限，学生在遇到学习瓶颈时容易感到挫败，缺乏有效的心理支持。

（二）针对问题的优化建议

为优化AI工具的使用，需明确其作为学习辅助的定位，坚持“先自主思考后使用AI”的原则。同时，学生应利用收藏功能建立个人资源库，通过精准搜索提高资源利用效率。此外，“AI+教师”的协同模式至关重要，学生可通过AI收集疑问，定期向教师请教以获得深度指导，教师则依据AI数据分析进行针对性辅导。学生还应结合每周的AI学习报告进行反思总结，形成“实践—反思—优化”的良性循环。

六、结论与展望

（一）研究结论

AI辅助路径通过四环节闭环设计，突破传统教学局限，实现学习全流程精准化。实践表明，该路径可提升知识掌握度与自主能力，适配不同基础学生需求，体现个性化教育核心，具有较强可操作性与应用价值。

需明确AI是辅助工具，不能替代自主思考与教师引导。规范使用AI才能实现技术与学习深度融合，最大化学习效能。

（二）未来展望

AI技术迭代为路径优化提供空间：技术上，结合VR/AR打造沉浸式实验场景，开发智能答疑机器人；应用上，构建跨学科平台促进知识融合，依托大数据构建适配青少年认知的学习模型。未来研究需聚焦AI辅助的长效价值，关注不同学生的差异化需求，加强技术应用规范引导，明确伦理边界，为物理教学改革提供支撑，推动教育数字化转型落地。

参考文献：

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[2] 吴钟成.人工智能技术赋能高中物理高效课堂建设路径探析[J].高考,2025,(29):66-68.

[3] 胡俊.人工智能技术在高中物理学科教学中的应用[J].新教育,2025,(28):45-47.