La ricerca nella didattica della fisica esamina l’efficacia delle diverse strategie di insegnamento, l’impatto dei diversi metodi di valutazione e il ruolo degli ambienti di apprendimento nel successo degli studenti. Inoltre, esamina il modo in cui gli studenti apprendono concetti diversi e il modo in cui gli insegnanti possono migliorare la loro preparazione per insegnare la fisica. Ad esempio

• nell’active learning gli studenti non si limitano ad ascoltare passivamente l'insegnante, ma discutono, scrivono e svolgono attività di problem solving. In un ambiente di apprendimento attivo, agli studenti può essere chiesto di risolvere un problema di fisica in gruppi e poi di presentare le loro soluzioni alla classe. Questo li aiuta a ottenere una comprensione più profonda del concetto. L'utilizzo del lavoro in piccoli gruppi, della raccolta dati, dell'analisi e delle simulazioni migliora le abilità sociali, la risoluzione dei problemi e il pensiero critico;
• in un open-ended lab, l'insegnante assegna agli studenti un progetto senza specificare il procedimento; di conseguenza, gli studenti devono capire quale sia la strategia migliore per il raggiungimento dell’obiettivo. Questo approccio offre agli studenti la libertà di essere creativi e pensare fuori dagli schemi e allo stesso tempo imparando i fondamenti della materia; li aiuta anche ad acquisire capacità di risoluzione dei problemi e sviluppare capacità di pensiero critico. L'insegnante in questo caso è più un supporto che una guida;
• nel peer-learning, l’interazione tra gli studenti è la componente chiave per il raggiungimento degli obiettivi formativi.

La didattica della fisica cerca di rispondere a domande relative a tutti questi metodi di insegnamento e strategie di apprendimento, osservando e raccogliendo dati dagli studenti a lezione in una classe. I dati possono essere raccolti utilizzando questionari o selezionando le informazioni rilevanti dal curriculum dello studente, e poi analizzati in forma statistica:

• la statistica descrittiva, utilizzando misure come la tendenza centrale e la distribuzione, trae conclusioni basate su dati noti e le presenta in modo obiettivo;
• la statistica inferenziale, invece, utilizza dati sconosciuti per trarre conclusioni. Utilizza metodi come test di ipotesi e la regressione per valutare la validità delle ipotesi e fare previsioni.

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