Volume 2,Issue 9
人工智能辅助大学物理实验数据处理教学的实践探索
大学物理实验中的数据处理连接实验操作、规律判断与结论形成，是学生建立实验思维的重要环节。针对传统教学中数据筛查依据不足、拟合结果解释偏弱、处理过程难以追踪等问题，课程将人工智能嵌入原始数据质检、异常识别、模型拟合、误差分析与结果复核等任务，设置人机互证节点和过程记录要求，并结合典型实验组织分层训练。实践结果表明，学生对异常数据、拟合参数及误差来源的判断更加规范，数据处理过程的可解释性和可追溯性有所增强。教学实践说明，合理限定人工智能的介入边界，保留学生预判、验证与物理解释环节，有助于提升实验数据处理质量，并为过程性评价和差异化指导提供连续证据。
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