NEWS CENTER
新闻中心
“数智赋能实验革新：高中数字化实验的创新实践与教学应用探索”
发布时间：
2025-8-6 14:59:44
一、背景与意义：数字化实验，重构科学教育新范式
- 政策驱动
- 响应《教育信息化2.0行动计划》与新课标要求，推动实验教学从”验证性”向”探究性”转型。
- 数字化实验（Digital Lab）通过传感器、物联网、AI分析等技术，突破传统实验时空限制，实现数据动态采集与智能分析。
- 教学痛点破解
- 解决传统实验”可见度低、误差大、危险性强”等问题（如化学反应速率瞬时变化、微小物理量测量）。
- 支持跨学科融合，培养学生”数据思维”与”工程实践”能力，契合核心素养目标。
二、创新实践：四大核心场景重构实验体验
1. 动态可视化实验：让微观现象”看得见”
- 案例：电化学腐蚀过程追踪
- 通过pH传感器、电流传感器实时监测金属腐蚀环境参数，结合AR技术模拟离子迁移路径。
- 学生可自主设计实验变量（如盐浓度、温度），生成动态数据曲线，验证理论模型。
- 技术支撑
- 多模态传感器网络 + LabVIEW数据平台 + 3D仿真建模。
2. 远程协作实验：打破物理空间壁垒
- 案例：跨校联合探究”城市热岛效应”
- 多校学生通过物联网气象站同步采集不同区域温度、湿度数据，云端共享数据库。
- 利用Python进行大数据清洗与可视化，分析城市化进程对微气候的影响。
- 价值延伸
- 培养全球视野与团队协作能力，呼应”社会性科学议题”（SSI）教学需求。
3. 虚拟仿真实验：高危/不可逆实验的安全实践
- 案例：核反应堆模拟控制
- 基于Unity引擎开发虚拟核电站，学生通过调节控制棒位置观察中子通量变化。
- 结合故障注入系统，训练应急决策能力，规避真实实验风险。
- 教育目标
- 实现”做中学”与”安全教育”的平衡，强化STEM职业认知。
4. AI赋能实验：从数据采集到智能诊断
- 案例：基于机器学习的植物光合作用优化
- 传感器阵列采集光照强度、CO₂浓度等参数，AI算法分析最佳环境组合。
- 学生通过对比人工调控与AI建议方案，理解算法逻辑与生态优化策略。
- 技术亮点
- 轻量化边缘计算设备 + TensorFlow Lite模型部署，降低技术门槛。
三、教学应用：四维策略推动课堂变革
1. 课程整合：从”单课时”到”项目式学习”
- 设计”智能温室设计”跨学科项目，整合物理（电路设计）、化学（营养液配比）、生物（植物生长模型）知识。
- 数字化工具支持”假设-实验-迭代”的完整探究链条。
2. 评价创新：从”结果导向”到”过程性画像”
- 利用实验平台记录学生操作轨迹、数据处理方式、协作贡献度。
- 生成个性化能力图谱，为分层教学提供依据。
3. 教师发展：构建”技术-学科-教研”共同体
- 开展”数字化实验工作坊”，培训教师掌握传感器编程、数据分析工具（如Origin、Jupyter Notebook）。
- 鼓励教师开发校本实验资源库，形成区域共享机制。
4. 资源建设：打造”虚实结合”的实验生态
- 配置移动实验车（含无线传感器套件）、云端实验平台、VR眼镜等硬件。
- 开发分级实验指南：基础操作（视频微课）- 进阶探究（开放课题）- 创新挑战（科创竞赛）。
四、成效与展望：培育未来创新者
- 学生收获
- 近三年学生在省级青少年科技创新大赛中获数字化实验类奖项占比提升40%。
- 调查显示，85%学生认为数字化实验增强了”解决复杂问题”的信心。
- 未来方向
- 探索元宇宙实验场景，构建”人-机-物”三元融合的沉浸式学习空间。
- 开发低代码实验平台，赋能学生自主设计数字化实验装置。
结语：
数字化实验不仅是技术工具的革新，更是教育理念的升级。通过”技术赋能+学科深耕+评价改革”，我们正重塑科学教育的DNA，让每一个学生都能在数据驱动的探究中，成长为具有创新精神和批判性思维的未来公民。
网站地图 Copyrights @2021 深学（广州）教育技术有限公司 版权所有 备案号：粤ICP备20021328号
