編譯/高地雪

科學(xué)教育必須反映這種變化。

人們對(duì)于在科學(xué)教育中使用人工智能（AI）的興趣正在日益增長(zhǎng)。有關(guān)人工智能在科學(xué)教育中的作用，人們主要針對(duì)科學(xué)學(xué)習(xí)的目標(biāo)提出了許多問(wèn)題。它們涉及人工智能生成教學(xué)工具、學(xué)習(xí)工具和評(píng)估工具的能力，以及使用這些工具的優(yōu)缺點(diǎn)。但是，在有關(guān)科學(xué)教育的討論中，另一個(gè)重要問(wèn)題是人工智能如何改變科學(xué)本質(zhì)（NOS），以及這種改變對(duì)于幼兒教育的意義，而這個(gè)問(wèn)題還遠(yuǎn)未得到足夠的關(guān)注。對(duì)教育而言，關(guān)鍵在于究明以人工智能為基礎(chǔ)的科學(xué)本質(zhì)是什么，它對(duì)學(xué)習(xí)者提出了怎樣的技能要求，以及學(xué)校如何才能實(shí)現(xiàn)這些要求。

關(guān)于人工智能在教學(xué)、學(xué)習(xí)和評(píng)估方面的優(yōu)勢(shì)，對(duì)模擬技術(shù)的使用（包括沉浸式學(xué)習(xí)體驗(yàn)）已被認(rèn)為是一項(xiàng)重要的優(yōu)勢(shì)。同樣，教育工作者注意到，人工智能提供了一種強(qiáng)有力的手段，通過(guò)以往幾乎難以實(shí)現(xiàn)的方式量身定制內(nèi)容和體驗(yàn)，從而達(dá)成個(gè)性化教育。例如，它可以密切監(jiān)控學(xué)生對(duì)某個(gè)任務(wù)的參與，并在最需要反饋的地方，以特定的方式提供恰當(dāng)?shù)姆答仭Ｖ劣谌斯ぶ悄茉诮虒W(xué)中的潛在劣勢(shì)，人們提出了以下問(wèn)題：如果學(xué)生能夠使用人工智能工具輕松完成家庭作業(yè)所要求的文本，那么學(xué)習(xí)會(huì)變成什么樣？老師要如何衡量學(xué)生的理解能力，才能確保衡量的是學(xué)習(xí)本身，而非技術(shù)的殘留？

在談及人工智能對(duì)學(xué)習(xí)的影響時(shí)，其中某些擔(dān)憂是基于對(duì)人類(lèi)學(xué)習(xí)的過(guò)時(shí)觀念產(chǎn)生的。傳統(tǒng)的科學(xué)教育倡導(dǎo)將事實(shí)的傳遞和信息的回憶作為衡量學(xué)習(xí)的指標(biāo)。例如，傳統(tǒng)上，學(xué)生可能會(huì)被要求記住光合作用的化學(xué)方程式，或者背下歐姆定律。在這種對(duì)學(xué)習(xí)的描述中，借助人工智能可以輕松地檢索到相關(guān)信息，從而使學(xué)生的學(xué)習(xí)成果變得模糊不清。相比之下，更當(dāng)代的學(xué)習(xí)觀提倡將批判性思維等技能視作學(xué)習(xí)的重要成果，這些技能可能在一定程度上被復(fù)制，但難以通過(guò)人工智能模仿。諸如情景思維、系統(tǒng)思維、管理不確定性和復(fù)雜性等未來(lái)導(dǎo)向的技能，所需要的不僅僅是對(duì)大數(shù)據(jù)集的記憶乃至掌握。它們意味著相當(dāng)程度的創(chuàng)造力和創(chuàng)新。一些認(rèn)知心理學(xué)家認(rèn)為，雖然人工智能可以幫助總結(jié)和概括現(xiàn)有的信息，但它的設(shè)計(jì)本身難以滿足更復(fù)雜的、需要?jiǎng)?chuàng)新的人類(lèi)技能，比如構(gòu)建理論。然而，新興的人工智能研究和開(kāi)發(fā)正在挑戰(zhàn)這種觀點(diǎn)——例如，研究者們正在探索人工智能系統(tǒng)找出科學(xué)假設(shè)中的盲點(diǎn)并協(xié)助生成新問(wèn)題的潛能。

在科學(xué)教育和科學(xué)本質(zhì)方面，有證據(jù)表明，參與制定教育政策的利益相關(guān)者認(rèn)識(shí)到了科學(xué)本質(zhì)的重要性，并借鑒了關(guān)于有效教學(xué)和學(xué)習(xí)科學(xué)本質(zhì)的研究成果。然而，人工智能與科學(xué)本質(zhì)之間的關(guān)系還需要進(jìn)一步闡明，以便教育研究與實(shí)踐的相應(yīng)改變以及政策的相應(yīng)制定。當(dāng)代對(duì)于科學(xué)教育研究中科學(xué)本質(zhì)的反思尚未涉及人工智能及其對(duì)科學(xué)事業(yè)變革帶來(lái)的影響。專業(yè)科學(xué)和學(xué)?？茖W(xué)之間的傳統(tǒng)鴻溝或許已然很寬，但如今，它似乎在以更快的速度擴(kuò)大。

人工智能已經(jīng)開(kāi)始影響科學(xué)研究的操作方式?？茖W(xué)家正在利用人工智能生成假設(shè)、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、收集和解釋數(shù)據(jù)，并獲得僅使用傳統(tǒng)科學(xué)方法幾乎無(wú)法得到的見(jiàn)解。在推理和認(rèn)知方面，科學(xué)家經(jīng)常從數(shù)據(jù)中構(gòu)建模型來(lái)解釋和預(yù)測(cè)現(xiàn)象。隨著人工智能的發(fā)展，數(shù)據(jù)集可以幫助科學(xué)家理解海量的信息。但是，如果人工智能系統(tǒng)訓(xùn)練和操作所依據(jù)的數(shù)據(jù)存在偏見(jiàn)或不可靠，它也可能會(huì)報(bào)告誤導(dǎo)性信息。眾所周知，數(shù)據(jù)集的豐富性和質(zhì)量往往存在偏差，這通常是無(wú)意識(shí)的。例如，在健康數(shù)據(jù)中，基于人工智能的皮膚病學(xué)算法在診斷黑人的皮膚病變和皮疹時(shí)的準(zhǔn)確性已被證明低于白人，因?yàn)橛?xùn)練這些模型的數(shù)據(jù)主要是從白人群體中收集的。

專業(yè)團(tuán)體正為如何在科學(xué)研究中負(fù)責(zé)任地使用人工智能提出建議。這些建議引發(fā)了對(duì)透明度、風(fēng)險(xiǎn)和參與性方法等問(wèn)題的討論，這些問(wèn)題對(duì)于人工智能指導(dǎo)科學(xué)如何發(fā)展具有重要意義。對(duì)透明度的關(guān)注要求對(duì)參與者、數(shù)據(jù)集、模型、偏差和不確定性進(jìn)行明確的記錄。對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注意味著要管理數(shù)據(jù)集和算法中的風(fēng)險(xiǎn)和偏差，以及它們對(duì)研究結(jié)果的可能影響（包括意外后果在內(nèi)）。對(duì)參與性方法的關(guān)注，要求確保研究設(shè)計(jì)具有包容性、讓研究人員參與面臨風(fēng)險(xiǎn)的社群，并將領(lǐng)域?qū)ｉT(mén)知識(shí)納入研究。這些問(wèn)題暗示了科學(xué)本質(zhì)應(yīng)如何適應(yīng)如數(shù)據(jù)和流程透明度之類(lèi)的文化規(guī)范、偏見(jiàn)評(píng)估等科學(xué)知識(shí)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、管理風(fēng)險(xiǎn)后果等社會(huì)價(jià)值觀，以及不僅納入專門(mén)知識(shí)，還納入社群知識(shí)的包容性方法。

有鑒于人工智能用于科學(xué)研究的新趨勢(shì)，一個(gè)問(wèn)題應(yīng)運(yùn)而生：學(xué)?？茖W(xué)如何幫助未來(lái)的科學(xué)家理解人工智能時(shí)代的科學(xué)本質(zhì)？由此，科學(xué)教育碰到了兩個(gè)問(wèn)題。第一，人工智能指導(dǎo)的科學(xué)本質(zhì)對(duì)學(xué)?？茖W(xué)意味著什么？第二，在中等教育階段，應(yīng)優(yōu)先考慮人工智能指導(dǎo)科學(xué)本質(zhì)中的哪些方面？有些人可能會(huì)認(rèn)為，在基礎(chǔ)科學(xué)研究中使用的人工智能過(guò)于復(fù)雜，與中等教育的目的無(wú)關(guān)，但另一些人可能認(rèn)為，幼兒在認(rèn)知層面無(wú)法理解如此先進(jìn)的科學(xué)研究手段。這些潛在的立場(chǎng)可以通過(guò)對(duì)學(xué)校研究項(xiàng)目的實(shí)證調(diào)查來(lái)驗(yàn)證，此類(lèi)項(xiàng)目可以測(cè)試學(xué)生的發(fā)展能力，以及基于人工智能的干預(yù)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)科學(xué)本質(zhì)帶來(lái)的影響。

人工智能在科學(xué)研究中的某些范例（例如，科學(xué)方法、文化背景和專業(yè)建議）已經(jīng)對(duì)學(xué)?？茖W(xué)產(chǎn)生了實(shí)質(zhì)性的影響。雖然世界各地的科學(xué)課程都包含某些傳統(tǒng)的科學(xué)探究角度，例如實(shí)驗(yàn)、數(shù)據(jù)收集和解釋，但在諸如建模等其他相關(guān)方面，盡管科學(xué)教育研究界倡導(dǎo)了許多年，卻仍然未能在課程中得到足夠的重視。同樣，盡管在一些教育系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的客觀性和準(zhǔn)確性可能會(huì)被視作學(xué)習(xí)成果，但在這些話題上，幾乎不存在與人工智能的進(jìn)步及其傳播偏見(jiàn)的潛在危險(xiǎn)相關(guān)的討論。對(duì)專業(yè)指南進(jìn)行某些教育層面的調(diào)整，將有助于教育未來(lái)的科學(xué)家理解人工智能在科學(xué)研究中的倫理問(wèn)題，并教育他們對(duì)其負(fù)責(zé)。

人工智能對(duì)科學(xué)本質(zhì)的影響對(duì)于科學(xué)教育來(lái)說(shuō)是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。它要求對(duì)整個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行系統(tǒng)性的改革，對(duì)于重構(gòu)科學(xué)課程、教與學(xué)、教師教育等方面都具有一定的意義。其中的首要任務(wù)是，科學(xué)課程的內(nèi)容需要捕捉到人工智能指導(dǎo)的科學(xué)本質(zhì)中的細(xì)微之處，包括人工智能在影響科學(xué)方法和假設(shè)方面的發(fā)展。諸如人工智能背景下的大數(shù)據(jù)集模型和建模等方面，也將與數(shù)據(jù)偏差和錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)等主題一起納入中等教育。這些方面與當(dāng)前部分課程標(biāo)準(zhǔn)中所稱的科學(xué)實(shí)踐有關(guān)，可以作為修訂的具體焦點(diǎn)。我們需要設(shè)計(jì)和測(cè)試新的教學(xué)工具和策略，以確定在課堂中捕捉科學(xué)那不斷變化的面貌的有效方法。許多中學(xué)教師和學(xué)生已經(jīng)在使用ChatGPT等人工智能平臺(tái)。事實(shí)上，使用ChatGPT可以模擬科學(xué)家使用這類(lèi)工具為學(xué)術(shù)手稿生成文獻(xiàn)背景的情況?？梢钥紤]使用諸如提問(wèn)等教學(xué)策略（例如，我們?nèi)绾未_定ChatGPT生成的這篇文本是準(zhǔn)確的？）來(lái)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)融合人工智能的科學(xué)本質(zhì)時(shí)的特定目的——例如，鼓勵(lì)學(xué)生生成并應(yīng)用針對(duì)準(zhǔn)確性的評(píng)估準(zhǔn)則。然而，在采取這些方法的同時(shí)，還需要對(duì)教師進(jìn)行培訓(xùn)，不僅要教會(huì)他們使用人工智能工具和數(shù)據(jù)，還要讓他們理解科學(xué)在人工智能時(shí)代更廣泛、普遍的變化。

盡管在科學(xué)教育中加入教授融合人工智能的科學(xué)本質(zhì)是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，但某些現(xiàn)有的教育干預(yù)措施可以為在教育生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)調(diào)整其目標(biāo)提供指導(dǎo)，并清晰標(biāo)明如何解決教育改革中的常規(guī)盲點(diǎn)。例如，可以建立開(kāi)放式學(xué)校網(wǎng)絡(luò)，以培養(yǎng)涉及一系列利益相關(guān)者的學(xué)習(xí)社區(qū)，包括學(xué)生、教師、師范教育者、科學(xué)家和政策制定者。如果中等科學(xué)教育要培養(yǎng)未來(lái)的科學(xué)家，并幫助他們及時(shí)掌握相關(guān)的技能，那么中等科學(xué)教育就必須跟上人工智能指導(dǎo)的科學(xué)研究的最新進(jìn)展。否則，專業(yè)科學(xué)和學(xué)校科學(xué)之間的差距很可能急速擴(kuò)大，以至于等中學(xué)生進(jìn)入大學(xué)時(shí)，他們對(duì)科學(xué)本質(zhì)的理解已經(jīng)變得過(guò)時(shí)。

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