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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">EIR</journal-id><journal-title-group><journal-title>Educational Innovation and Research</journal-title></journal-title-group><issn>3066-8298</issn><eissn>3066-828X</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/EIR.2026090037</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>人工智能辅助大学物理实验数据处理教学的实践探索</title><url>https://artdesignp.com/journal/EIR/2/9/10.61369/EIR.2026090037</url><author>吴雄利</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2026</year></pub-date><volume>2</volume><issue>9</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2026-09-20</published-time></date></history><abstract>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。</abstract><keywords>人工智能,大学物理实验,数据处理,人机互证,过程评价</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 吴肖,胡峰,朱道云,等.基于实验智能辅助系统的大学物理实验过程性评价的探索与实践[J].实验室研究与探索,2026,45(8):153-160.[2] 张秋兰,邵天骄,胡昉.数智驱动:AI赋能大学物理实验教学创新实践[J].湖北开放职业学院学报,2026,39(13):12-14.[3] 金立,程琳,吴小平,等.基于数智赋能的大学物理实验课程建设研究[J].中国现代教育装备,2026,(11):51-53.[4] 姜海丽,刘艳磊,姜富强,等.从混合到智慧：数字化转型赋能物理实验教学[J].实验室研究与探索,2026,45(6):146-153.[5] 黄盈盈,梁珊珊,张孟.结合化工特色的人工智能辅助大学物理实验教学设计&amp;mdash;&amp;mdash;以密立根油滴实验为例[J].化工高等教育,2026,43(2):101-104.[6] 潘美玲,董子阳,孙楠楠.Python在声速测定中的数据处理与可视化分析应用[J].河北水利电力学院学报,2026,36(2):79-84.[7] 潘芊何,汤长烁,邱智鑫,等.大学物理实验教学辅助AI智能体的建设与实践[J].大学物理,2026,45(3):85-90+114.[8] 张科,李兰兰,张贤.新工科背景下大学物理实验课程体系构建与实践[J].淮南师范学院学报,2026,28(2):123-128.[9] 卢树华,田方,尹晓英.新一代人工智能背景下大学物理教学改革探讨[J].物理与工程,2026,36(1):122-128.[10] 姜文印,王锦辉,王宇兴,等.人工智能技术赋能大学物理实验课程的探索和实践[J].物理实验,2026,46(2):51-57.[11] 李伶利,杨会静,仇洪波,等.双创驱动下基于DeepSeek的大学物理实验教学设计创新与实践研究[J].唐山师范学院学报,2026,48(1):106-114.[12] 王哲,何明睿.AI辅助的大学物理教学模式创新研究[J].才智,2025,(34):9-12.[13] 马昕瑶.人工智能赋能大学物理教学的有效策略探究[J].广西物理,2025,46(3):62-64.[14] 姜文印,刘宸宇,王宇兴,等.大语言模型在大学物理实验课程中的应用探究[J].大学物理,2025,44(7):36-44+77.[15] 刘升光,李宏升,刘雅新,等.人工智能在大学物理实验教学中的应用&amp;mdash;&amp;mdash;以激光测水深实验为例[J].物理实验,2025,45(2):39-45.[16] 潘崇佩,廖康启,孔勇发.生成式人工智能背景下的近代物理实验教学改革[J].实验室研究与探索,2024,43(12):117-122.[17] 王佳乐,王旗.数字化大学物理实验课程赋能个性化人才培养[J].物理实验,2024,44(7):35-40.[18] 裴艺丽,张师平,陈森,等.数字化教育背景下大学物理实验MOOC教学模式探索与实践[J].物理与工程,2024,34(2):136-145.[19] 齐红霞.对大学物理实验在线教学的探索[J].科技资讯,2022,20(14):163-165.[20] 郭庆,乔翠兰.来路与进路:5G时代物理实验教学新样态[J].物理通报,2021,(2):2-6+10.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
