Augmented Physics: A Machine Learning-Powered Tool for Creating Interactive Physics Simulations from Static Diagrams

本文介绍了一种名为“增强物理学”的工具，它是一种利用机器学习技术的工具，旨在从静态的教科书图表中创建交互式物理模拟。该系统利用计算机视觉技术，如“任意分割”和OpenCV，使用户能够半自动地从物理教科书中提取图表，并基于提取的内容生成交互式模拟。这些交互式图表无缝地集成到扫描的教科书页面中，促进了各种物理概念（包括重力、光学、电路和运动学）的交互式和个性化学习体验。本文通过与七位物理教师的引导性研究，探讨了四种关键的增强技术：1）增强实验、2）动画图表、3）双向操纵工具和4）参数可视化。我们通过技术评估、易用性研究（N = 12）和专家访谈（N = 12）来评估我们的系统。研究结果表明，我们的系统可以促进物理教育中更具吸引力和个性化的学习体验。

如何从静态教科书图表创建交互式物理模拟？

使用计算机视觉技术和机器学习，通过Augmented Physics系统，将物理教科书中的静态图表转化为交互式模拟，提供更加个性化和有趣的学习体验。

论文介绍了四种关键的增强技术，包括增强实验、动画图表、双向操作工具和参数可视化。通过技术评估、可用性研究和专家访谈，论文证明了该系统可以提供更加个性化和有趣的学习体验，同时也提供了数据集和开源代码。

近期相关研究包括：1）Deep Learning for Physics-Based Simulation，2）Interactive Physics Simulations using Multiple Representations，3）Physics-based interactive learning environments