摘要：本文借助 AI 工具，构建以学生能力图谱为核心的个人学习路径。通过动态诊断知识盲区、智能推荐学习内容、实时调整训练难度，实现从统一教学到精准辅助的转变。实践表明，该方法能有效提升学生的学习自主性与知识内化效率，为物理教学改革提供了可操作的参考。

关键词：人工智能；个性化学习路径；能力诊断

高中物理学科逻辑严密、知识关联性强，过去教学中常出现“一步落后、步步落后”的现象。尽管教师尽力因材施教，但还是由于课堂规模与时间的限制，难以针对每位学生的认知特点设计独立的学习方案。[1] 近年来，随着教育信息化的发展，人工智能技术逐渐渗透至教学场景中，为个性化学习提供了技术支撑。本文尝试利用现有 AI 工具，构建以学生实际能力水平为起点的动态学习路径，旨在激发学生自主探究的积极性。

一、高中物理个性化学习的现实挑战

高中物理知识层次分明，从运动描述到牛顿定律，从电磁感应到原子构造。知识点环环相扣，如果学生学习过程中对某个重点概念理解不到位就容易牵一发而动全身，例如“加速度”理解不到位，就会影响到整个力学的学习；“电场强度”理解不到位，电势能、电容等内容就难以把握。

二、个性化学习路径的构建策略与方法

（一）知识图谱构建与能力诊断

要想进行个性化学习，首先要解决的是学科知识网络的构建问题。要针对鲁科版高中物理教材章节内容理清知识间的联系，构建清晰的物理知识体系结构。例如，在“运动的描述”这一章节中，首先要先掌握位移与速度才能理解加速度的概念，然后在此基础上理解匀变速直线运动规律的内容，这样就可以清楚地看到这些内容之间的层次关系，这就可以作为学生进行进一步学习的参考依据。

从实现方式上看，教师可以使用两个层面的分析工具来实施能力分析，即已经在多所学校中使用的基于智学网智能诊断工具和拥有一定NLP 能力的DeepSeek 模型。以“牛顿三大运动定律”一节学习情况为例，可使用智学网发布关于该节主知识概念的诊断性练习后，系统可以根据学生作答结果自动判断在作用力和反作用力间关系知识上掌握有误区，并做出学生个人能力图谱雷达。

（二）学习路径的动态生成

当前，许多学校部署的智学网或学科网等平台能依据学生在知识图谱中暴露的薄弱环节，从内置的、与教材章节严格对应的资源库中，自动推送相匹配的微课、讲义和练习题。举例来说，在“气体实验定律”教学中：当系统诊断出学生混淆了“玻意耳定律”与“查理定律”的适用条件时，便会自动调整学习序列。它会先为学生推送“气体压强与体积关系”的基础性交互模拟实验与讲解，待其巩固后，再安排“等温变化”与“等容变化”的对比分析任务。

针对基础较好的学生，如果该生已熟练掌握“洛伦兹力”基础知识，则软件不会为他安排简单重复的练习题型，直接为其推送“带电粒子在匀强磁场中的运动轨迹分析”等较难的习题类型，整个学习路径完全符合“循序渐进，由易到难”的学习规律，通过制定“掌握一个定律 $$ 理解多个定律之间的联系 $$ 解决综合题型”等学习步骤，让学生的成就可以化整为零。

（三）反馈机制与路径调整

及时的信息反馈可以通过对学生的解题正确率、所花时间、反复做错题目数量等信息的不断收集，及时评定学生的学习状态并依据评定结果，对学习过程动态化调转。若AI 系统发现学生某一题目反复做错，则会第一时间介入进行强化。[2]

举例来说，在“电磁感应”部分，若监测到学生多次做“根据楞次定律判断感应电流方向”的题目都错，除了会推送对应的“楞次定律判断感应电流方向”这个知识的变式训练题，智学网类的应用还有可能调用其自带的虚拟实验系统，生成磁场通量变化的动态模拟动画，将抽象的“阻碍相对运动”变得可视化，让学生建立清晰的物理印象。而连续做对、呈现稳定状态的学生，系统又会调整为升级难度。通过真正在真实教学场景下的有效循环的数据反哺，让学习路径不断自我反馈调节，真正实现了在智学网、学科网这些一线教师更习惯的平台上数智“赋能，因材施教”。

三、实践中的关键问题与解决思路

在实施性化路径的时候，需要注意以下几个问题：一是不让学生一味地依赖系统，失去了整个知识系统构建的能力，建议对一些重要的知识点（比如一个章节末尾）就进行集成测试，让其自己将知识系统化；二是 AI 的路径仅仅是一个辅助工具，教师应每隔一段时间就看下系统给出的学情分析报告，对于一些普遍性的问题进行集体讲解，对个别问题进行一对一的面对面辅导；三是路径的设计应结合教学的实际情况，要贴近学校的教学进程，不能一味追求个性而忽视整个课堂教学的流程。

总之，AI 赋能下的高中物理个性化学习路径并不是单纯地将线下内容实现线上化，而是利用数据算法实现教与学的精准匹配，用成熟的AI 学习平台助力教师形成诊断—推荐—训练—反馈的闭环，以实现学生物理学习效率的提升和物理学科素养的形成。

参考文献

[1] 蔺习高 . 人工智能技术在高中物理教学中的应用 [J]. 课堂内外（初中版），2023（25）：29-31.

[2] 陈永福 . 高中物理个性化辅导的策略与实践研究 [D]. 西南大学 ，2023.