探索ChatGPT在实验物理中的反馈与评估潜力
物理教育
2026-03-24 v1
摘要
本研究探讨了生成式人工智能， Specifically ChatGPT，如何帮助对实验物理实验报告进行评估。实施了两种交互模式：一种是基于自动API的评估，另一种是设计用于模拟教师反馈的定制化ChatGPT 配置。分析聚焦于两个互补维度——形式上的结构完整性，和技术上的准确性与概念深度。发现表明，ChatGPT 在组织、清晰度和遵循科学惯例方面提供一致的反馈，而其对技术推理和解释实验数据评估则不够可靠。每种模式都呈现出独特的局限性，特别是在处理图形和数学信息方面。该研究促进了理解AI在评估实验室报告中如何影响实验物理中的反馈实践，突显出在确保物理推理有效性和准确解释实验结果方面，教师监督的重要性。
引用
@article{arxiv.2603.20412,
title = {Exploring the potential of ChatGPT for feedback and evaluation in experimental physics},
author = {Marcos Abreu and Álvaro Suárez and Cecilia Stari and Arturo C. Marti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.20412},
year = {2026}
}
备注
16 pages, 1 fig