AI技术赋能原子物理学教学的探究——以原子光谱为例
摘要
基于人工智能(AI)技术,以《原子物理学》中的原子光谱教学内容为切入点,从如何优化教学过程、增强学生理解与提升教学效果三个方面探究AI技术赋能教学。通过探究发现,AI技术在原子光谱的理论讲解、仿真模拟、数据分析,以及学生的个性化学习等方面对原子物理学教学质量的提升非常明显。这种借助现代技术赋能传统教学的方法,为原子物理学的教学开创了新的方法,也为教育工作者提供了教育教学创新的思路与方法。
关键词
原子光谱;AI技术;教学实践
全文:
PDF参考
杨福家.原子物理学[M].北京:高等教育出版社,2012.
侯贤灯,江桂斌.原子光谱分析前沿[M].北京:科学出版社,2022.
薛琳娜,白少民.从氢原子光谱的五步进展看量子物理的发展[J].延安大学学报(自科学版),2001,10(2):43-46.
贾翠红,林锦.氢原子光谱实验的误差及其优化问题研究[J].大学物理实验,2011,24(5):94-96.
刘丰奇.氢光谱精细结构的量子力学解释[J].佳木斯大学学报(自然科学版),2017,35(5):759-761.
王奎太.氢原子光谱探究[J].科技风,2017(1):15-17.
张明亮.氢原子光谱和玻尔原子理论[J].中学物理,2012,30(23):25-26.
王文亮,王渭娜,冯丽霞,等.几种光谱选择规律的证明与阐释[J].大学化学,2024,39(8):43-46.
周烽,李晓斌,张力,等.光谱学技术在温室气体监测方面的研究进展[J].化学试剂,2024,46(11):105-113.
郭绍青.人工智能助力教师教学创新[J].中国教育报,2019(8):1-3.
闫志明,唐夏夏,秦旋,等.教育人工智能(EAI)的内涵、关键技术与应用趋势[J].远程教育杂志,2017,35(1):10-17.
胡吉丽,尹云霞.人工智能在教育中的应用研究[J].安徽大学学报(自然科学版),2007,31(2):67-70.
王亚诺,Cynthia. AI 技术赋能教师教学能力提升[J].教师教育学院学报,2024,15(4):22-26.
DOI: https://doi.org/10.33142/fme.v6i3.15854
Refbacks
- 当前没有refback。
版权所有(c){$ COPYRIGHTYEAR} {$ copyrightHolder}

此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 4.0国际许可协议的许可。