在STEM背景下将人工智能用于教授物理和技术学科

该文档是一篇关于人工智能（AI）在物理技术学科教育中的应用的研究文章，特别是在STEM（科学、技术、工程和数学）教育背景下的应用。文章由Olga Kuzmenko和Iryna Kobylianska撰写，分别来自顿涅茨克国家内务大学和文尼察国家技术大学。以下是对该文档的详细总结：

研究背景与问题陈述

在现代社会，数字化正在改变人类活动的各个方面，教育也不例外。STEM教育在培养能够解决复杂跨学科问题的未来专业人才方面发挥着关键作用。然而，物理技术学科的复杂性常常导致高等教育学习者在学习过程中遇到困难。人工智能的引入为提高学习效率提供了新的可能性，不仅可以个性化学习过程，还能使学习变得更加有趣和易于接近。

研究目的

文章的主要目的是分析人工智能在物理技术学科教育中的应用，并探讨其在STEM教育背景下的优势和实际应用案例。研究旨在通过AI技术的整合，提升教育的现代化、可及性和互动性。

研究方法与工具

文章探讨了多种现代工具和技术，包括：

• 虚拟实验室（如Labster）：用于模拟复杂的物理过程。
• 计算平台（如Wolfram Alpha）：用于数据计算和分析。
• 自适应学习系统（如Cognitive Tutor）：利用AI个性化学习体验。
• 深度学习模型：用于预测物理系统的动态。

这些工具的使用旨在个性化学习、自动化评估、模拟复杂物理过程，以及将实验数据整合到不同类型和专业的教育机构的教育过程中。

实际应用案例

文章中提到了一些实际应用案例，包括：

• 神经网络用于预测物理系统的动态。
• 通过模拟学习物理的不同章节。
• 通过互动平台支持高等教育学习者的自主学习。

这些案例展示了AI在提高学习效率、发展学习者的分析思维以及解决实际技术问题的技能方面的优势。

研究结果与讨论

研究表明，AI的引入显著扩展了高等教育学习者的学习机会，通过个性化方法、自动化日常过程以及访问复杂模型和模拟，促进了对物理技术学科基础概念的更深入理解。AI的应用不仅提高了学习效率，还促进了新的教学方法和技术的发展，使教育更加现代化、可及和互动。

未来研究方向

文章指出，未来的研究将集中在开发基于AI技术的物理技术学科教学方法，以进一步完善跨学科方法，扩大对现代学习资源的访问，并在STEM方向上发展学习者的软技能。

结论

综上所述，AI在物理技术学科教育中的应用具有广泛的潜力，特别是在STEM教育背景下。通过AI技术的整合，教育过程可以变得更加个性化和高效，促进学习者对复杂物理现象的理解，并提高他们解决实际问题的能力。

术语解释

• STEM教育：一种跨学科的教育方法，结合科学、技术、工程和数学。
• 自适应学习系统：利用AI技术，根据学习者的表现和需求调整学习内容和方法的系统。
• 虚拟实验室：通过计算机模拟提供实验体验的在线平台。

该文档通过详细分析和实际案例展示了AI在教育中的应用潜力，为未来的教育方法提供了新的视角和方向。