初中物理实验教学系统推荐

     利用《金角鱼初中物理》，做探究实验。

     金角鱼不仅包含大量学生实验以及演示实验，还包括很多探究实验。实验界面效果逼真，实验数据准确客观，实验设计科学合理，是在线实验教学非常好的选择。

     以“测定小灯泡的电功率”为例，该实验是初中物理中非常重要的实验之一，学生从实验器材的选择，到实验表格的设计，再到实验电路的连接和数据的读取，都需要严谨而规范的操作。该实验软件首先提供了让学生自己动手连接实物的机会，而且只有所有操作全部规范，连接全部正确之后才可以正确读数，否则就会出现和实物器材一样的实验现象或者报警。电路连接好之后，可以利用放大镜功能读取数据并对数据进行处理，还可以对实验中的故障进行分析，便于学生进一步理解实验过程， 《金角鱼初中物理》旨在解决教学痛点、打造高效课堂、引发深度学习。初中物理实验教学系统推荐

     利用《金角鱼初中物理》，做理想实验。

     初中物理有很多理想实验是无法在课堂上、实验室内完成的，如“探究光滑水平面上的二力平衡”。此时利用金角鱼则能解决这个问题。

     学生在软件中不仅得出了匀速直线运动状态时的二力平衡条件，对于加速直线运动和减速直线运动时的两力关系也能有所了解，更有的学生还能得出“当运动物体水平方向不受力时会保持匀速直线运动”的结论，为之后牛顿惯性定律的学习奠定了基础。在实验过程中，有的学生提出疑问“为什么物体开始运动后，无论施加的两个力怎么改变，都无法使物体静止”；有的同学发现，合力会影响物体运动状态。通过线上实验创设的情境，有效地增加了学生的体验、拓展了学生的思维，对于课上知识的吸收起到促进作用。相比于平时的课上实验，学生不再受到时间和空间的限制，这样的探究更加充分。 初中物理模拟实验室APP金角鱼云平台有助于重塑以课堂文化为主的学校文化。

     利用《金角鱼初中物理》，探索项目化的初中物理学习模式。

     开展设计项目式或主题式的探究性学习模式，利用金角鱼线上平台，有更多保存和展示学生作品的空间，教师要尽可能地展示学生的学习成果，以成就感驱动学生进一步学习。在学生尝试优化设计方案的过程中不断增加感觉运动系统的体验，进而调动大脑的思考，这样可以有效促进具身认知发展。利用平台提供的丰富资源，项目化式的学习，学生各显其能，在习得知识的过程中，培养了解决问题的能力，增加了学生的自信心，促进了学生的个性化发展示。

     《金角鱼初中物理》中的“探究式复习”蕴含教学智慧，呈现出现代技术的威力。

     （1）“探究式复习”的特性

     *探究习题背后基础的研究对象

     *从探究中找到一般性的方法

     *在习题分析中应用探究成果

     *用设计与操作增进对问题感知和处理能力

     （2）“探究式复习”的教学价值

     *更是方向：架构学科素养和应试的桥梁

     *更深入：将刷题转化为探究式学习

     *更提能力：用深度学习替代低水平重复

     *更能提分：提分/应变能力/省时间/有趣

     （3）“探究式复习”的内容

     凸透镜成像专题、伏安法测电阻专题、伏安法测电阻故障专题、测定小灯泡电功率专题、测定小灯泡电功率故障专题、电路故障专题（短路、断路）、固体压强专题Ⅰ、固体压强专题II、固体压力专题、流固混合下的压强专题、串联电路动态变化专题复习课、详见微信公众号“金角鱼做中学”中的《专题复习方案》 金角鱼能激发兴趣，并能促进深度学习和自主学习。

     《金角鱼初中物理》是探究式三维智能情境教学SaaS系统。它建立了200多个交互式仿真探究情境，支撑充满感性感知和理性提升的学习过程和师生交互过程，还蕴含PBL教学思想和STEM手段。它解决了诸多教学难点，形成了生动完整的数字化线上物理教学平台，支持教师使用、师生共用、学生初学、提升和和考前综合能力提高。

     突出学科素养培养目标，聚焦科学思维和科学探究，把传统教学推进到数字化教学模式，改变了教和学的方式。它强调技术和教学深度融合，倡导探究式教学，打造出了一个个鲜活的新型高效课堂。 金角鱼会持续探索将虚拟仿真实验引入课堂教学中，以学生为主体的教学模式。金角鱼物理探究式教学系统下载

金角鱼初中物理，为师生赋能。初中物理实验教学系统推荐

     《金角鱼初中物理》是基于数值仿真和人工智能的初中物理探究式智能情境教学系统。它所应用的技术主要是数值仿真(CAE)和人工智能(AI)。金角鱼建立了物理对象的数学模型及其相应的数值计算方案，形成高精度、高鲁棒性的CAE技术。仿真对象有电路、分子、热机、滑动、齿轮、流体、运动、声波、音阶、光路、柔性物体等。金角鱼构建了压力或压强等数字传感器，形成直观精密的探究环境。它还能对电路/滑轮组/光路等用户的实验设计进行智能评估。初中物理实验教学系统推荐