¶ 在基础物理教学中培养学生的批判性思维-- 电磁学课程教学心得
孟璐 物理学院
¶ 背景
完成本学期基础物理电磁学部分的教学后，笔者感受最深的一点是：大学物理课程的价值不能仅仅体现在向学生传授了多少知识，还应体现在能否帮助学生形成独立判断、发现问题和反思结论的能力。特别是在人工智能快速发展的背景下，批判性思维应当成为高等教育中更加重要的培养目标。
人工智能正在改变知识的获取方式。过去，记忆公式、查找资料和完成常规计算需要投入较多时间；现在，借助人工智能，学生可以迅速获得概念解释、计算过程乃至程序代码。知识本身并非不再重要，但知识已不再像过去那样稀缺。面对一个定义清楚的问题，人工智能往往能够快速给出解决方案。相比之下，什么问题值得研究、已有结论是否可靠、问题中是否包含未经说明的假设、能否跳出现有框架提出新的问题，反而变得更加重要。至少在现阶段，这些能力仍然是人类智能相对于人工智能更具优势的方面。
因此，物理课程不应只教学生“怎样做出一道题”，还应训练学生追问：“这个问题为什么这样提出？”“这个结论依赖哪些条件？”“如果改变一个条件，结论是否仍然成立？”“教材、教师或人工智能给出的答案是否一定正确？”这里所说的批判性思维，并不是为了反对而反对，更不是鼓励学生轻率地否定权威，而是要求学生以事实、逻辑和证据为依据，对结论进行检验，并愿意在发现矛盾时继续追问。
图1 AI增强了解决既定问题的能力，也使发现和提出重要问题的素质更加关键。
笔者曾跟随学院活动旁听某中学一堂关于表面张力的示范课。授课教师进行了精巧的教学设计，安排了丰富的实验演示，并通过连续提问，引导学生从现象中概括规律。从课堂组织和知识传授的角度看，这是一堂完成度很高的公开课。但其中一个细节给笔者留下了深刻印象：一名学生在教师引导下画出了液体界面附近分子的受力示意图，这幅图已经能够支持教师预设的结论，于是课堂便进入了下一个环节。然而仔细观察可以发现，图中的受力关系并没有真正达到平衡。这个不一致之处本来可以引出一系列有价值的问题：遗漏了什么作用？模型是否过度简化？我们能否一边接受它所说明的主要趋势，一边指出它并不完整？教师没有继续追问，可能是因为这一问题超出了原有教学计划，也可能是公开课需要控制进度。但这一细节使笔者认识到，批判性思维的培养往往不在于增加多少教学内容，而在于教师是否愿意在课堂上为“计划之外的问题”留下空间。当学生提出异议或暴露出模型中的矛盾时，如果教师只是把学生带回预设结论，就可能错过一次宝贵的思维训练。真正值得保护的，不只是学生给出正确答案的能力，还有他们发现“这里似乎不对”的敏感性。
基于这一认识，笔者在本学期的电磁学教学中有意识地设置了一系列思考题。这些问题通常没有唯一的标准答案，也不要求学生进行复杂计算，而是希望他们学会检查证据、辨析前提、质疑权威，并从熟悉的知识中发现新的问题。
¶ 案例一：富兰克林的风筝实验
第一个案例是富兰克林的风筝实验。在介绍电学发展史时，笔者没有直接把“富兰克林在雷雨中放风筝发现了电”作为确定无疑的历史事实，而是在课件中提出：“雷雨天放风筝发现了电，富兰克林的传说靠谱吗？”这一问题的重点并不是简单判断故事是真是假，而是引导学生思考：我们熟悉的科学故事来自什么材料？后来的传播是否进行了加工？实验条件是否安全、是否可行？一个广为流传的故事是否会因为不断重复而被误认为事实？通过这一案例，学生能够认识到，科学史也需要证据，教科书式的叙述同样可以成为被考察的对象。
图2 富兰克林风筝实验：从广为流传的科学故事出发追问史料与证据。
¶ 案例二：王中林院士关于“拓展的麦克斯韦方程组”的学术争议
第二个案例是王中林院士关于“拓展的麦克斯韦方程组”的学术争议。课件首先呈现了相关论文、媒体报道和“重大原创成果发布会”等材料，让学生看到一项研究如何借助科学家身份和媒体传播获得广泛关注；随后又介绍了物理学界的不同意见。相关批评认为，运动介质中的电磁问题已有成熟的理论框架，对物质运动进行低速近似时，不能把电磁场也简单地按照经典方式变换，否则可能与相对论的基本要求发生冲突。在教学中，笔者没有要求学生站队，而是引导他们区分几个不同的问题：科学家的学术声望能否替代具体论证？媒体的肯定是否等于学术共同体已经形成共识？一项成果被称为“重大突破”时，应当依据什么进行判断？这一案例希望告诉学生，尊重专家不等于放弃判断，质疑权威也不等于否定权威。真正负责任的态度，是把对人的评价与对具体观点的检验区分开来，让论证本身接受事实和逻辑的审查。
图3 “拓展的麦克斯韦方程组”相关论文及媒体报道。
图4 课件呈现的学术讨论：区分媒体传播、学者声望与具体论证。
¶ 案例三：教材中的线电荷系统的能量公式
第三个案例来自教材中的线电荷系统的能量公式。课程在讨论电场能量时发现，教材给出的针对线分布电荷的公式存在问题。原因在于，该公式的导出隐含了一个重要前提，即所取电荷微元自身的能量可以忽略；但对于理想化的线电荷，这一前提并不成立。笔者没有把这个案例仅仅作为一道勘误题，而是带领学生追问：公式从哪里来？它的适用条件是什么？把适用于体分布或面分布的结论直接推广到线分布时，是否遗漏了新的问题？这一过程使学生意识到，教材是学习的重要依据，但不是不可讨论的终点。对教材最好的尊重，是理解其推理，而不是机械接受其中的每一句话。
图5 从线电荷微元的自能出发，检查教材公式的适用前提。
¶ 案例四：两根载流导线之间的相互作用
第四个案例是两根载流导线之间的相互作用。传统教学通常直接把这一现象归结为磁场作用。笔者则在课件中增加了一个看似朴素的问题：“电流和电流之间的相互作用，有没有可能也来自电场？”课件进一步列出了一篇研究平行载流导线间电场力的较新论文。这个案例的意义不在于要求学生掌握论文中的复杂计算，而是让他们看到，一个本科生完全能够提出的问题，也可能与仍在讨论的科学问题相联系。科学前沿并不总是始于高深的术语，有时就始于对熟悉结论多问一句“只有这一种解释吗”。在这一过程中，学生也接触了论文阅读，学习从摘要、研究问题和主要结论入手，而不必一开始就陷入技术细节。
图6 从平行载流导线的经典问题出发，联系较新的论文研究。
¶ 案例五：互感磁能与永动机
第五个案例是互感磁能。课程推导表明，两个线圈之间的互感能可以取负值。笔者随即提出：“既然互感磁能可以为负，能否建造一个互感磁能非常负的装置，从中不断获取能量？”这个问题故意导向一个类似永动机的奇怪结论，目的是让学生主动寻找推理中的漏洞。进一步分析可以发现，互感能不能脱离线圈自身的能量单独存在，完整系统的总能量仍然受到基本条件的限制。学生需要由此认识到，一个局部量可以为负，并不意味着整个系统具有可以无限提取的负能量。面对反常结论时，不应立即相信或嘲笑，而应回头检查对象是否完整、前提是否遗漏、概念是否被偷换。
图7 通过故意导向反常结论，引导学生检查推理中的隐藏条件。
¶ 使用AI训练批判性思维
人工智能也被有意识地纳入了这类训练。课件中安排了借助人工智能了解国际单位制改革、查阅图论定理的证明、补全推导步骤、绘制物理量变化图像以及探索磁性问题等任务，还向学生展示了笔者与不同大模型围绕同一问题交流的记录。教学中强调，人工智能不是标准答案提供者，而是可以被追问、比较和检验的讨论对象。学生应先明确问题和条件，再要求人工智能给出不同思路；对于关键结论，要检查量纲、极限情况和逻辑是否一致，并比较不同模型的回答，必要时回到教材、论文或原始资料中核实。能够发现人工智能回答中的含混、遗漏和自相矛盾，本身就是批判性思维训练的一部分。
图8 将人工智能作为可追问、比较和检验的讨论对象。
¶ 结语
学生对这些教学设计的反应并非从一开始就十分积极。部分学生习惯了“教师讲授、学生记忆、考试复现”的学习方式，面对没有标准答案的思考题，会担心投入之后得不到明确回报；也有学生认为，只要相关内容不进入考试，就没有实际用途。这种反应并不意外。批判性思维不是通过一次讨论就能形成的，它需要长期、反复的训练。课件将思考题设置为选做且不计入作业分，本意是减少功利性作答，但也可能使部分学生进一步把它们视为“不重要的内容”。
今后的教学中，笔者希望在保持课程基本知识体系的同时，进一步降低部分技术内容的门槛，为问题讨论留出更多时间。可以从短小、具体的问题入手，让学生先指出一个可疑之处，再说明判断依据，逐步过渡到开放性问题。虽然这类能力难以完全体现在传统考试中，但可以通过课堂陈述、学习记录、论文阅读报告和与人工智能对话的反思记录观察学生的变化。评价重点不必是学生是否立即得到正确答案，而应关注其能否提出有意义的问题、识别隐含前提、寻找证据并根据证据修正观点。
回顾本学期的教学，笔者更加确信，大学物理课程不能只把成熟知识整齐地交付给学生，还要让他们看见知识形成过程中的疑问、争论、错误和修正。当知识获取和常规解题越来越容易时，教育更应珍视学生提出问题的勇气，以及面对教材、专家、媒体、教师和人工智能时保持独立判断的能力。考试成绩可以反映学生在一个阶段对知识的掌握程度，但能否在未来面对陌生问题时不盲从、不轻信，敢于追问并能够理性求证，可能才是这门课程能够留给学生更长久的价值。