用智能手机测量亚克力板的光学特性

这是 Carlos Daniel Frazão; Wellington dos Santos Souza 发表在 2024 年 10 月《The Physics Teacher》的一篇论文。 这篇文章研究了用智能手机测量亚克力板(丙烯酸塑料)的光学特性,探究了光学基础概念和学生日常生活之间的联系。 根据以下方程可以得到光学反射率 $R$ 和透射率 $T$: $$ R = \left( \frac{n_1-n_2}{n_1+n_2} \right)^2 $$ $$ T = \left( \frac{4n_1n_2}{(n_1+n_2)^2} \right)^2 $$ 其中 $n_1$ 是入射介质的折射率(一般为空气),$n_2$ 是材料的折射率。实验上,透射率也可以写作 $T = I/I_0$。光传输受到介质折射率的影响,因此公式可以写为 $$ n_2^2 + 2 \left( 1-\frac{2}{\sqrt{T}}\right)n_1n_2 + n_1^2 =0 $$ 使用两部智能手机作为光源和测试,实验装置如图1 所示。 使用四种不同厚度的亚克力板。借助手机上的 Phyphox 光学模块,测量界面和光照强度如图2 所示。 不同厚度亚克力板放置位置和透射系数的关系如图 3 所示。 实验结果得到平均透射系数 $T \approx 0.928 \pm 0.011$,和文献中给出的数值有 3.2% 的误差。实验得到亚克力板的折射率均值为 $1.47 \pm 0.10$ 。本文给出了不同于传统教学活动的的另外一种学习、讨论反射、折射、投射概念的方法。 ...

February 21, 2025 · P. JIA |分类:The Physics Teacher, 2024 | OCT

基于 LiFi 的信号发生器以及其在 RC 电路中的应用

这是Francisco M. Muñoz-Pérez, Juan C. Castro-Palacio, José Guerra-Carmenate, Miguel E. Iglesias-Martínez, Pedro Fernández de Córdoba, and Juan A. Monsoriu 发表在 2024 年 09 月《The Physics Teacher》的一篇论文。 传统RC、RLC 电路是用信号发生器产生电路的输入信号,再用示波器测量电压。这边文章描述了将信号发生器连接 LED,LED 将电信号转换为光信号发射到太阳能板,通过太阳能板接收的电压来演示电路特性,提升了学生对简单电路的兴趣。 LiFi (Light Fidelity,光照上网技术,利用可见光实现互联网通讯)通讯具有高带宽(其带宽比起广播至少可以携带1000倍以上的数据)。把信号发生器变成LiFi 装置,LED 既可以用来照明,又可以传输信号。 如图1 所示,将信号发生器连接 LED 灯,太阳能板的正负极连接示波器。 设置信号发生器的波形为 方波、正弦波,则太阳能板接收到的光转换成的电信号也为方波和正弦波,如图2 所示。 还可以将LED 连接方波发生器,把太阳能板当作 RC 电路的电源,示波器连接电容器两端测量电压,如果3 所示。 最后论文中将手机的声音接口连接 LED,将声音信号转换为光信号,使得 LED 发光;太阳能板连接喇叭,则当手机播放音频时,该装置可以将声音信号(输入) - LED 光信号 -(传递)- 太阳能板光信号 - 喇叭声音(输出) ,如图4 所示。 ...

February 21, 2025 · P. JIA |分类:The Physics Teacher, 2024 | SEPT

用 ChatGPT 用于物理教学

这是 Karina E. Avila, Steffen Steinert, Stefan Ruzika, Jochen Kuhn, Stefan Küchemann 发表在 2024 年 09 月《The Physics Teacher》的一篇论文。 像 ChatGPT, ChatGPT-4.0-Turbo 等多模态聊天机器人在教育领域的出现,为物理老师改善教学方法提供了独特的机会,可以用于生成内容并与学生互动,提供学生的形成性评价。但将大语言模型(LLM)整合到课堂教学和常规的训练,并不容易——输出结果不一定可靠,需要编辑好提示词 Prompt。此外,现在学生会把问题复制到聊天机器人中来获得答案,而不是自己解决答案。 这篇文章使用了 LEAP 平台作来帮助教师教学。 问题设置部分,将 LLM 充当中间人角色,将学生的答案输入给 LLM,LLM 根据教师提前设置好的提示词 Prompt 作出回应,并反馈给学生。 按以下步骤设置: 设置任务名称:设置问题名称; 问题准备:教师可以准备问题,可以是图片、视频、数学公式、链接等; 设置提示词:教师需要准备提示词——他们想让 ChatGPT 如何帮助学生得到答案。 设置正确答案:教师准备关于该案例的正确答案。 一旦任务设置好,就可以把链接分享给学生以供其学习。 [思考]: 使用 AI 助力课堂教学,教师可以设置相关的视频、阅读材料、前置知识,预先准备好提示词和答案,可以帮助学生个性化学习,获得相应的答案,做到了以学生为中心的学习;同时,这种学习方式可以作为课堂教学的有效补充,进行额外的探究。 如果有兴趣的老师,我们也可以试着研究下如何做一个类似的网页,公开课、项目可能都能用得到。:) 原文链接:https://doi.org/10.1119/5.0227132

February 21, 2025 · P. JIA |分类:The Physics Teacher, 2024 | SEPT

用 GPT-4 作为探究式学习指南

这是 Steffen Steinert, Karina E. Avila, Jochen Kuhn, Stefan Küchemann 发表在 2024 年 10 月《The Physics Teacher》的一篇论文。 像 ChatGPT 的人工智能可以用在物理教育领域,创建物理问题并指导学生的探究式学习,学生通过解决问题来主动构建知识。这篇文章演示了学生使用 GPT-4 ,可以自我评估并解释在铁丝中施加电流后的现象和原因,构成探究式学习中“预测-观察-解释”的步骤。 文章在网页上演示了探究式学习步骤。 演示链接如下: https://ai4physed.physik.lmu.de/LEAP/english_example/Current_carrying_wire 教师提前写好答案的提示词,网页接好 ChatGPT 的 API。文章呈现的是一个实验:电源连接了 0.5mm 厚的铁丝,电压表测量铁丝两端的电压,网页上有两个文本框,一个是学生用来输入答案的,另一个是 GPT 根据教师设置好的提示词给出的答案,如图 1 所示。 任务 1. 猜想 在任务1中,学生根据题目论述、图片、视频等写出自己的猜想。GPT 提示词应该设置为中性,对学生的论述不做肯定、否定的评价。 任务2. 观察 学生根据视频,观察实验现象,并在文本框里写出观察到的现象。 GPT 提示词鼓励学生得到正确答案。如果答案不正确或者不完整,GPT 会建议重新观看视频。 视频中,通电铁丝会发光、膨胀 任务 3. 解释 在任务 3 中,学生需要根据电阻、能量转换、热膨胀等词,解释实验现象。 可以通过 GPT-4 在提示中提供准确的信息和指令来促进探究式学习,为每个学生提供即时反馈,从而使教师无需纠正每个学生的答案,提升了学生的教育体验。 我在网页上找到了几个案例,以供参考 ...

February 21, 2025 · P. JIA |分类:The Physics Teacher, 2024 | OCT