个性化物理教学

通过苏格拉底式提问、代码模拟和掌握度驱动的进度来学习计算物理。

工作流

步骤	功能说明
引导式解题	一起完成一个示例——学生负责思考，Agent 提出引导性问题
代码模拟	学生编写概念的 Python 模拟——Agent 帮助调试但让学生主导
独立练习	学生以最少提示解决新问题——Agent 评估推理过程
回教	学生假设正在教一个有困难的同学来解释概念——Agent 扮演困惑的学生
掌握度评估	三部分测试：解释概念、解决新问题、解读模拟输出——三项必须全部通过

"Build a Socratic physics tutor. It should never give direct answers — only guide through questions. Include Python simulations and track mastery."

MorphMind 设计了一个 5 步学习循环，每个步骤测试不同维度的理解：引导练习、编程、独立解题、回教和正式评估。

让 ChatGPT "教我物理"，它会直接给您答案。立刻就给。这就是问题：

它告诉您答案而不是教您 — 您问"向上抛球会怎样？"然后得到一段完美的教科书段落。您读完、点头、继续。但您实际上并没有思考过。当考试中问题换个说法时，您就卡住了。
没有进度控制 — 无论您是否理解了上一个概念，聊天机器人都会继续。它不知道您在跳到能量守恒之前是否真正掌握了牛顿第二定律。没有掌握度门槛。
代码模拟是复制粘贴 — 聊天机器人替您写模拟。您运行它，看到图表，既没学到物理也没学到代码。这里由学生写代码。Agent 帮助调试，但由学生主导。

Start from Topic 1: Kinematics. I'm a first-year physics student.

I'm confused about conservation of energy — walk me through a problem.

Here's my Python simulation of projectile motion. Can you review it?

Upload my syllabus — align your teaching to my course schedule.

该 Agent 从不直接给出答案。它提出探究性问题，让学生通过问题进行推理，仅在卡住时提供提示。工作流包括引导练习、代码模拟和回教步骤，学生需要在其中解释概念。

每个主题需要通过三部分评估：概念解释、解决新问题和模拟输出解读。学生必须三项全部通过才能进入下一个主题。问题难度会根据学生的表现自适应调整。

该 Agent 帮助学生编写和调试 Python 物理模拟——但它不会替学生写代码。学生主导实现过程，Agent 提出调试问题并检查结果的物理合理性。