作者：
张维强
单位：
四川省江油中学 621700
摘要：
人工智能视觉识别技术的突破性进展，为破解高中物理实验教学中过程性评价“难以量化、反馈滞后、覆盖不全”的困境提供了全新的技术路径。本文系统梳理了计算机视觉在动作捕捉、仪器识别、操作序列分析等领域的技术演进，构建了涵盖操作规范性、步骤逻辑性、安全习惯、数据读取准确性等维度的四层评价指标体系。通过Halcon机器视觉、YOLOv8目标检测、OpenPose姿态估计等工具在光学、电学、力学实验中的典型应用案例，论证了AI视觉系统能够以每秒30帧以上的速度实时采集实验过程，并通过与专家模型的动态比对实现毫秒级诊断反馈。同时，本文剖析了当前技术在算力成本、隐私保护、算法泛化能力及教师数字素养方面的现实挑战，并提出人机协同评价框架——由AI完成精细化数据采集与初步诊断，教师则聚焦于高阶思维引导与情感支持。研究认为，AI视觉识别技术将推动物理实验评价从“结果导向”转向“过程赋能”，为培育核心素养提供实证基础，未来与多模态大语言模型、数字孪生技术的融合将催生虚实共生的智慧实验新生态。
关键词：
AI视觉识别；高中物理；实验教学；过程评价；人机协同；多模态分析
项目：
中国教育部十五五规划全国重点课题研究项目
文章编号：
JYB2026CNKI06161764
项目类别：
2026年教育部第一届学科教育与课堂实践研讨会国家重点课题研究项目
项目来源：
中国维普网；中国教研论文网；中国邮政阅读网；中国万维知期刊全文数据总库
获奖证书：
期刊论文
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