Teaching Physics with the Physics Suite CD pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Edward F. Redish

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2003-02-03

价格:405.00元

装帧:Paperback

isbn号码:9780471393788

丛书系列:

图书标签:

• 物理教学
• 物理软件
• 教学CD
• 物理实验
• 教育科技
• 高等教育
• 大学物理
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• 光盘
• 物理

探索物理教学的广阔天地：一系列前沿教学资源的深度剖析 本卷旨在为广大物理教育工作者提供一个全面、深入的视角，聚焦于当代物理学教学中那些至关重要、但未被《Teaching Physics with the Physics Suite CD》所涵盖的创新实践、理论基础和技术应用。我们深知，物理教育是一个动态演进的领域，优秀教师的工具箱远不止于任何单一的资源包所能提供的。因此，本导览将引导您深入考察那些驱动当前教学范式变革的核心议题，从认知科学的最新发现到跨学科整合的实践案例，再到面向未来挑战的课程设计哲学。 第一部分：建构主义视角的深化与应用 本部分着重探讨以学生为中心的教学理论如何转化为可操作的课堂策略，特别是那些超越传统演示实验和习题集的范畴。 1. 认知冲突的精心设计与引导： 我们将详尽分析如何利用精心设计的“概念检查点”（Conceptual Checkpoints）来揭示学生固有的、基于日常经验的错误概念。这不仅仅是指出错误，而是深入研究错误背后的思维结构。案例研究将涵盖从牛顿力学（如惯性概念的误解）到热力学（如能量守恒在微观层面上的感知偏差）等关键领域。重点在于教师如何通过苏格拉底式提问和结构化辩论，引导学生主动重构认知模型，而不是被动接受标准答案。 2. 探究式学习（Inquiry-Based Learning）的高级形式： 探究不再是简单的“做实验”，而是涉及科学建模、证据评估和论证构建的复杂过程。本章将详细介绍“引导性发现法”（Guided Discovery）与“开放式探究”（Open Inquiry）之间的平衡艺术。我们将探讨如何设计一系列层层递进的探究任务，使学生能够像真正的科学家一样提出问题、设计实验、分析数据并最终构建解释。特别关注“逆向工程”科学发现过程，让学生体验科学知识的建构性。 3. 协作学习与同伴教学的机制分析： 成功的协作学习依赖于结构而非随机分组。我们将剖析“联合解决问题”（Jigsaw Method）在复杂物理问题中的应用，以及如何利用小组内部的“专家角色”来促进所有成员的理解。此外，还会深入研究“同伴教学”的认知收益，即教导者如何通过解释过程来巩固自身的知识体系，以及教师如何评估和促进高质量的同伴互动，避免“搭便车”现象。 第二部分：评估改革与形成性反馈的艺术 评估是教学过程不可或缺的一环。本部分将侧重于如何超越传统的选择题和标准解题步骤，转向更具诊断性和促进性的评估方法。 1. 诊断性评估工具的开发与实施： 深入研究如何创建和使用基于物理学核心概念的“概念清单”（Inventory Lists）和“多重选择概念测试”（MCQs with Distractors Based on Misconceptions）。重点分析如何解读学生对错误选项的选择，从而精准定位其思维盲点。我们将提供一套详细的评分细则，用于评估学生对物理情境的描述能力和论证的逻辑连贯性。 2. 基于表现的评估（Performance-Based Assessment）： 这种评估要求学生应用知识解决新颖或真实世界的问题。我们将探讨设计“情境化任务”（Contextualized Tasks），例如要求学生为工程项目设计安全方案，或分析媒体报道中的物理错误。评估的重点转向过程记录、设计文档和最终的技术报告，而非仅仅是最终计算结果的正确性。 3. 形成性反馈的即时化与有效性： 讨论如何利用课堂反应系统（Classroom Response Systems）以外的技术和策略来实现高频率的形成性评估。关键在于反馈的质量而非数量。我们将展示如何撰写指向行动的反馈（Actionable Feedback），例如，不是简单地说“计算有误”，而是指出“请重新审视你对动量守恒定律的适用条件的应用”。 第三部分：技术在深化理解中的作用——超越基础模拟 虽然许多资源包提供基础模拟，但本章关注如何利用更先进的计算工具和数据科学方法来深化物理概念的理解。 1. 编程与计算思维在物理学中的整合： 探讨使用Python（如使用VPython/GlowScript）或MATLAB进行基础物理建模的实践案例。重点不在于教授编程语言本身，而在于如何利用编程来：a) 求解解析解难以处理的微分方程（如受阻尼振动），b) 运行参数扫描以探索不同初始条件下的系统行为，从而培养学生的计算思维和系统性分析能力。 2. 真实世界数据的获取与分析： 介绍如何利用开源科学数据集（例如来自天文学观测、气候模型或大学实验室传感器网络的数据）进行教学。这使学生能够处理具有真实噪声和不确定性的数据，学习数据清洗、误差分析和图形化表征的真实技能。这种方法将物理学从“理想化模型”拉回到“真实世界复杂性”。 3. 可视化与沉浸式学习环境的潜力评估： 讨论虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术在抽象概念（如电磁场的空间分布、量子力学中的波函数叠加）教学中的独特优势。关键在于区分仅仅是“观看”演示和真正参与“交互式探索”之间的差异。本节将批判性地评估当前市面上可用工具的教育价值，并提供设计有效VR/AR学习模块的原则。 第四部分：跨学科连接与物理学在现代社会中的定位 物理学教育必须证明其在STEM教育中的核心地位，并展示其解决现实世界复杂问题的能力。 1. 物理学与生物、化学的交叉点： 深入研究生物物理学（如分子马达的工作原理、生物膜的电势）和化学物理学（如光谱学、反应动力学）中的关键物理概念。设计跨学科项目，要求学生使用热力学原理分析生命系统的能量耗散，或利用电磁学知识理解医学成像技术（MRI/PET）。 2. 工程设计过程（EDP）的无缝整合： 将物理定律的学习与工程设计循环紧密结合。学生需要从一个明确的需求开始，设计一个物理系统（如桥梁结构、节能装置），进行物理分析和模拟，构建原型，并根据测试结果迭代改进。重点在于物理分析如何成为工程决策的驱动力。 3. 科学哲学与伦理责任： 讨论科学知识的局限性、模型与实在的区别，以及物理学家在气候变化、人工智能、能源技术等重大社会议题中所应承担的伦理责任。通过案例分析，培养学生的科学素养，使其能够批判性地评估科学信息并参与公共讨论。 通过对上述四个维度的深入探讨，本资源旨在为教育者提供一个坚实的框架，以超越任何特定软件或工具的局限，构建一个更具深度、更具挑战性、更贴近现代科学实践的物理教学体系。

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